文｜Metaverse元宇宙 賈桂鵬
一代人終將老去，總有人正年輕。這句話非常適合開發(fā)者們，一代開發(fā)者老去，新一代就立刻接班。但事實是，隨著越來越多的流程實現(xiàn)自動化，大多數(shù)工作在某種程度上已經(jīng)過時，現(xiàn)在開發(fā)人員也面臨同樣的問題。
3月13日，初創(chuàng)公司Cognition發(fā)布公告，宣布推出全球首個AI軟件工程師Devin，并號稱會徹底改變?nèi)祟悩?gòu)建軟件的方式。Devin在SWE-bench編碼基準(zhǔn)測試中取得了突破性的成功，展示了其執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)的能力，甚至超越了頂尖的人類工程師。這一發(fā)布引起了碼農(nóng)們廣泛的關(guān)注。未來，如果越來越多的機器可以自己編寫代碼，“代碼民工”們又將何去何從?
天才團隊帶來的AI碼農(nóng)
據(jù)了解，發(fā)布Devin的Cognition是一家僅有10人的初創(chuàng)公司，而且才成立不到2個月，當(dāng)前，在SWE-bench上取得了13.86%的驚人成績，相比之下，Claude 2是4.80%，而SWE-Llama-13b和GPT-4可以分別處理3.97%和1.74%。
在Cognition的演示中，Devin可以迅速地完成程序員們每天都在做的那些基礎(chǔ)工作，比如開發(fā)，調(diào)試，debug，部署等。而且，它擁有自己的shell、代碼編輯器和瀏覽器等常見開發(fā)者工具，它們都集成在一個沙盒計算環(huán)境中，這樣Devin就可以自己去調(diào)用。
面對用戶給出的自然語言描述需求，Devin可以打開代碼編輯器，使用瀏覽器進行debug，然后運行代碼和檢查代碼，最終部署完成用戶的需求。要知道，這些工作以往都是程序員來完成，而現(xiàn)在AI已經(jīng)可以替代。
開發(fā)者展示了一個讓Devin自己解決sympy Python代數(shù)系統(tǒng)中關(guān)于對數(shù)計算錯誤的例子。我們可以看到，Devin搭建了代碼環(huán)境，重現(xiàn)了錯誤，并獨立編碼和測試了修復(fù)方案。
對于大家都熟悉的隱藏在一幅背景圖里的AI生成的藝術(shù)字，其難點在于它對于傳統(tǒng)的軟件工程師來說，也需要花一定時間了解和學(xué)習(xí)新的工具才能實現(xiàn)，結(jié)果，Devin只靠著自己閱讀博客，就學(xué)會了這個全新的陌生技術(shù)，在Modal上運行起來了ControlNet，完成了這個需求。
不僅如此，對于當(dāng)今最熱門的大模型技術(shù)，它也能獨立完成。比如它僅僅需要你發(fā)給它一個指向GitHub研究倉庫的鏈接，就自主為一個大語言模型完成了微調(diào)。甚至在Upwork上交給它一個真實的工作任務(wù)，它也可以編寫并調(diào)試運行計算機視覺模型的代碼。最后的抽樣結(jié)果數(shù)據(jù)Devin會編寫一份報告給用戶。
我們看到，Cognition把Devin被描述為下一個時代的軟件開發(fā)助手，不僅僅提供編碼建議和自動完成一些任務(wù)，而是能夠獨立完成整個軟件項目。這意味著Devin與另外的AI編程工具不同，它有更強的自主性，并且在編程任務(wù)上的能力更加全面。
雖然，Cognition好像在發(fā)布Devin只是一個連固定辦公室都沒有的小公司，但我們看到他創(chuàng)始人團隊時發(fā)現(xiàn)，這又是一場新的天才創(chuàng)業(yè)的故事。
Cognition的創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官Scott Wu，在14年前就參加了電視直播的數(shù)據(jù)競賽，在比賽中他以碾壓的優(yōu)勢展現(xiàn)了自己在數(shù)學(xué)方面的才華。
聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席技術(shù)官Steven Hao則畢業(yè)于MIT計算機專業(yè)，之前曾在數(shù)據(jù)標(biāo)注行業(yè)獨角獸Scale AI效力，是該公司頂級的工程師。
而另一位公司創(chuàng)始人兼首席產(chǎn)品官的Walden Yan來頭也不小，他曾于哈佛大學(xué)攻讀計算機科學(xué)和經(jīng)濟學(xué)相關(guān)專業(yè)，還曾從事MIT PRIMES密碼學(xué)和機器學(xué)習(xí)方向的計算機科學(xué)研究，還是沃頓商學(xué)院高中投資大賽北美地區(qū)決賽入圍者。
而且，我們發(fā)現(xiàn)一個驚人的巧合，Cognition的創(chuàng)始人們都曾經(jīng)是IOI金牌得主，要說起IOI，這可是類似奧運會的存在，該賽事全稱國際信息學(xué)奧林匹克競賽(International Olympiad in Informatics)，面向各國選手的一年一度的信息學(xué)科國際奧林匹克競賽，選手以個人為單位，每個國家最多可選派4名選手參加。
而在計算機技術(shù)發(fā)達的美國脫穎而出再奪取金牌，稱Cognition的創(chuàng)始人團隊為“天才團隊”似乎也不過分。
不過，也有人對于Devin或者類似它的工具出現(xiàn)產(chǎn)生了悲觀的看法，那就是，作為軟件工程師的Scott Wu正在推出一款生成式人工智能工具，其最終目的是取代人類軟件工程師。計算機科學(xué)家塞拉斯·阿爾貝蒂(Silas Alberti)表示：“這不像是一個幫助編寫代碼的助手，而更像是一個真正的工人在做自己的事情?！?/p>
目前，隨著Devin發(fā)布，Cognition也展開了招聘工作來擴展自己的團隊。我們發(fā)現(xiàn)，在Cognition的社交網(wǎng)絡(luò)下面，已經(jīng)有不少程序員呼喊道：“請不要搶走我的工作”。
程序員們寫下的代碼毀掉了自己的工作?是，也不是!
針對程序員們半開玩笑半憤怒地表態(tài)，我們認(rèn)為他們有理由這樣做，因為，AI一定會是未來寫代碼的首選，這一點我們深信不疑。
前特斯拉AI總監(jiān)卡帕西表示：“自動化軟件工程，目前看起來與自動化駕駛類似。”
具體體現(xiàn)在發(fā)展進程上：首先人類手動編寫代碼，然后GitHub Copilot自動完成幾行，再之后ChatGPT編寫代碼塊，現(xiàn)在就是Devin的出現(xiàn)。
接下來，他認(rèn)為自動化軟件工程會演變成為協(xié)同開發(fā)人員需要串聯(lián)的許多工具一起編寫代碼：終端、瀏覽器、代碼編輯器等。以及人類負(fù)責(zé)監(jiān)督，逐漸轉(zhuǎn)向更高級別工作。
結(jié)合卡帕西的經(jīng)歷和對自動駕駛的理解，他表達得更多的是一種漸進式推進，即會有一段時間的人機共駕，然后在數(shù)據(jù)和迭代反饋后，才能實現(xiàn)完全無人駕駛。
自動化軟件也類似，先出現(xiàn)低代碼，然后是零代碼，最后完全不需要人寫代碼。
那么，真的是程序員們寫下的代碼毀掉了自己的工作嗎?
其實這個問題很有意思，我們覺得也是，也不是。大家可以看到，并不是所有程序員都可以寫出如Devin這樣的工具，所以，并不是程序員對自己下死手，而是某些程序員對其他程序員下死手。
站在頂部的程序員對下面的程序員下死手。比如說做出ChatGPT、Devin的程序員們，他覺得這樣可以解放生產(chǎn)力，可以讓編程變得更加簡單，更加地輕松，他們不會考慮基礎(chǔ)或者平庸的程序員們怎么生活。
在頂級的程序員眼里是不存在這些問題的，他就是要把這個程序做得越來越智能，越來越簡單。因為他并不會因此而失業(yè)，因為他是這個工具的創(chuàng)造者，他還意識不到他開發(fā)出的這個東西將來會不會取代自己，至少現(xiàn)在不會。
通常每個行業(yè)都是金字塔架構(gòu)的，比如程序員這個行業(yè)，頂尖的工作者做操作系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫、中間件，腰部的工作者去寫一寫業(yè)務(wù)和產(chǎn)品，而底部的工作者則寫增刪改查，寫項目。但隨著低代碼平臺、云計算、AI等技術(shù)的出現(xiàn)和發(fā)展，這個金字塔有可能會越變越窄，底部工作者的生存空間會越來越小，這似乎是一個趨勢。
元宇宙新聲認(rèn)為，未來AI所做的事情一定會超越我們的想象，也一定會取代現(xiàn)在“碼農(nóng)”所做的事情，那么，一旦編程成為全民行為，它也就不再是一個職業(yè)了，只能是職業(yè)里的一個技能，就像大家現(xiàn)在會用辦公軟件、修圖軟件一樣。
所有人都希望能掌握一技之長，從而換取生活所需，但從現(xiàn)在開始，立志于成為“碼農(nóng)”的人都要考慮一件事情，那就是編程是一項技能還是一份職業(yè)。
寫在最后
目前，Cognition已經(jīng)從硅谷大佬Peter Thiel領(lǐng)投的Funders Fund和其他知名的投資機構(gòu)那里獲得了2100萬美元的投資，可以想象Devin將會以更快的速度更新和發(fā)展。而像谷歌、OpenAI等科技公司也在布局相關(guān)領(lǐng)域，未來在“AI碼農(nóng)”的競爭將會更加激烈。
不可否認(rèn)，Devin的出現(xiàn)讓我們驚嘆的同時，也讓“碼農(nóng)”們再一次感受到了危機，但時代的車輪在轉(zhuǎn)動時，也不會考慮每個人的感受。未來，AI還會帶來更多的震撼，融入更多行業(yè)中，我們的生存之道唯有不斷地學(xué)習(xí)新技術(shù)，訓(xùn)練自己的復(fù)合技能，拓寬業(yè)務(wù)場景。