上午 9:00 上班，晚上 9:00 上班，每周工作 6 天。 “996”工作制，这个IT圈流传下来的行话，最近在互联网大鳄掌门人的“助攻”下，成为了热门话题，各方说法不一。 但剥离掉法律、道德、价值层面的讨论，“996”所反映的现实是，社会正在全面步入信息化，程序员早已不堪重负。
与此同时，谷歌大脑发布了一篇演示AI辅助人类编程的论文，给疲惫不堪的“码农”带来了新福音。 谷歌的AI技术是如何实现辅助编程的？ 人工智能可以协助哪些编程任务？ 程序员的解放之路还有多远？ 带着这个问题，本报记者采访了日本原子能与替代能源委员会人工智能博士、速文智能创始人王伟。
游走在“画家”与“画家”之间
硅谷创业之父保罗·格雷厄姆在他的《黑客与画家》一书中将编程比作书法。 格雷厄姆认为优秀的程序员既是作家又是创造者。 但他也在书中强调，在分工越来越细化的产业链中，“（程序员）只是负责实现领导意志的技术工人，他的职责就是按照领导的要求写代码”规范。都是一样的程序员打字的网站，从一端挖到另一端，就这样，都是机械工作。” 两者的区别就像作家和画家一样，前者是个性的创作，后者是重复的劳动。
专业程序员的工作原本是一项智力密集型的技术创造，但随着互联网行业的快速发展，在一些互联网公司程序员和流水线工人几乎没有本质区别，编程也逐渐成为一种劳动——密集的机械劳动。 。 然而，创新一般不是来自长时间的工作。 程序员创造力的不断增长无疑与高强度的工作量有关，而人工智能能否真正改变这种现状。
人工智能如何实现辅助编程
为了快速读懂微软这篇技术性很强的论文，王伟向科技日报记者讲述了他参与的另一项研究：AI模仿大作家雨果的写作。 该项目利用人工智能统计方法来学习雨果的语言风格，包括其惯用词语、表达方式和句型等，最终让英语写作水平一般的人也能以大作家的写作风格写出自己的故事。
王伟表示，人类自然语言（例如英语）是由字符和单词组成的序列。 通过统计模型的分析，可以根据上述预测出后续发生的概率，可以理解为一种比较中间的联想输入法或者打字技巧。 面向机器的编程语言，一方面是由代码组成的序列，另一方面也有其内部的代码组织结构。 通过对这三者进行建模，在程序员输入代码的过程中，可以利用人工智能技术识别其意图并预测其可能即将输入的代码，从而辅助程序员简化新代码的工作量。 此外，通过模式识别，当程序员更改部分代码时，AI可以识别出现有代码中需要类似更改的其他相关代码模块，甚至直接提供代码更新计划的选项，从而大大减少工作量程序员更改代码。
在人工智能术语中，预测上下文或代码属于序列学习和预测，而循环神经网络是序列建模的解决方案。 长期短期记忆网络（LSTM）是一种流行的循环神经网络。 谷歌在论文中使用 LSTM 对现有代码进行建模，从而识别和预测复杂且动态的代码编辑序列。
可以帮助程序员完成什么
王伟介绍，目前程序员编程时使用的开发工具IDE（集成开发环境）初步提供了一些简单的提示功能，比如手动填写参数、手动初始化构造函数等，这对程序的编写有了一定的提升。实际操作中的程度。 员工效率。 但微软的研究面向更复杂的编辑序列模型，其方案对大规模代码编辑数据有更强的适用性。
如果研究成果能够产业化应用，对于一线程序员和科技公司来说无疑是一大福音。 在AI预测和识别的辅助下，程序员在编写新代码和更改代码过程中的高度重复性工作将被大大简化，而机器的加入将直接增加程序员的工作量和疲劳度。
程序员解放之路还有多远
王伟表示，谷歌的研究还处于实验阶段，距离大规模产业化应用还有一定距离。 此外，一些媒体的报道也大肆炒作。 谷歌研究的定位仍然仅限于辅助编程，远未完全取代人类。 在可预见的未来，机器创建程序仍然是科幻小说，编程只能由人类来完成。
从技术角度来看，人工智能尚未完全理解人的复杂意图，也无法产生有效的创造力。 目前尚无技术路径解决该问题。 另外，编程的目的是生产产品、实现社会价值，存在责任划分的问题。 从社会角度来看，人工智能不应该取代人类做出决策。
然而，技术在短期内总是被低估，但从长期来看却被高估。 从长远来看，在人工智能的辅助下，程序员繁琐的机械劳动有望大幅减少，但创新工作仍然需要人类智能来完成。 “码农”将成为“园丁”程序员打字的网站，在AI的帮助下腾出更多时间，投入更多精力进行创作。 “画家”枯燥的工作将变得更加有趣，程序员的“996”工作制事实上将成为历史。
