AI 编程，人工智能的之一个“杀手级应用”正在浮现

　　AI 编程助手是帮助程序员写代码的智能工具。硅谷现在越来越相信，AI 在编程领域的应用非常有前途 ，许多初创公司和科技巨头都在竞相开发能够帮助编写和修改代码的 AI 助手 。自 2023 年初至今，相关企业已累计获得近 10 亿美元融资。GitHub Copilot 作为 AI 编程助手的代表
，自 2022 年推出以来，已有近 200 万付费用户
。截至今年 4 月 ，GitHub 的收入同比增长 45%。

　　本文作者：房家瑶

　　来源：硬 AI

　　AI 编程助手是帮助程序员写代码的智能工具 。随着 AI 技术的飞速发展
，AI 编程助手正成为软件工程领域的新宠
。自去年年初以来，很多公司都在给“AI 编程助手”投钱 ，已经累计获得了近 10 亿美元的融资
，计算机编程正成为 AI 技术革新的前沿阵地。

　　美东时间 8 月 23 日周五，据媒体报道 ，Replit 、Anysphere、Magic 等公司今年就已筹集了 4.33 亿美元
，使得自 2023 年初以来的总融资额达到了 9.06 亿美元，大量资金涌入 AI 编程助手 。

　　现在硅谷现在越来越相信 ，AI 在编程领域的应用非常有前途
。像 Code.org 的 CEO Hadi Partovi 就比喻说
，现在如果做软件开发不用 AI，就好像写文章不用文字处理器一样过时。这种观点在硅谷非常流行 ，尽管有些投资者还在质疑 AI 到底能不能带来真正的经济收益 。Code.org 董事会里的一个高管甚至说，他们公司打算在今年年底前停止雇佣不用 AI 编程的人
。

　　投资公司 Index Ventures 的合伙人 Hannah Seal 指出
，如果 AI 工具能嵌入现有的工作流程，立刻让人看到效果 ，那就更容易赚钱。在编程这个领域
，AI 工具的价值很明显，所以很有前途 。

　　AI 编程助手备受硅谷青睐

　　现在很多初创公司和微软
、亚马逊、Meta 和谷歌等科技巨头都在争夺这一市场，竞相开发能够帮助编写和修改代码的 AI 助手
。Partovi 进一步说 ，编程越简单
，对它的需求就越大，因为这样就能开发出更多的技术。微软旗下的 GitHub 是全球更大的软件开发平台之一 ，他们最早将大型语言模型转化为编程助手 。

　　GitHub 最初开发了一个原型
，后来变成了 GitHub Copilot，这是一款 AI 编程助手 ，于 2022 年正式推出，现在已有近 200 万付费用户。GitHub 的 CEODohmke 表示
，当他们开始使用 GPT-3（OpenAI 的之一个重要模型）时，很快就发现它编写代码的能力非常强 ，所以决定围绕这个功能开发一个产品
。这就是为什么 GitHub 现在可以帮助程序员更轻松地写代码的原因。

　　Dohmke 进一步表示
，现在 GitHub Copilot 的模型编写的代码质量已超越了普通开发者 。截至今年 4 月，GitHub 的收入同比增长了 45% ，到本月初
，GitHub 年收入达到了 20 亿美元的水平
。Copilot 对 GitHub 收入增长的贡献超过了 40%，其业务规模已超过微软收购 GitHub 时的整个业务。此前 ，GitHub 于 2018 年被微软以 7.5 亿美元的价格收购 。

　　微软 CEO Nadella 则透露
，已有超过 7.7 万家组织（包括 BBVA 、FedEx
、H&M、Infosys 和 Paytm 等）采用了 GitHub Copilot 这款仅两年历史的工具，这个数字同比增长了 180%
。不过 ，大公司的 IT 部门对使用自动编程工具编写生产级代码的安全性仍然有些顾虑。

　　但 GitHub 的 CEO Dohmke 表示
，AI 生成的代码在部署之前通常会进行手动检查和把关，而且一些企业报告称 ，在使用这些工具后，生产力提升了 20% 到 35%
，这些企业包括拉美电商巨头 Mercado Libre 和专业服务公司 Accenture 。

　　麦肯锡去年的一项分析发现，AI 对软件工程生产力的直接影响可能会占到当前年支出的 20% 到 45%
。这些好处包括生成初始代码草稿 、代码修正和重构等。麦肯锡表示 ，通过加速编码过程
，生成式 AI 可能会推动软件工程技能向代码和架构设计方向发展 。

　　一些软件工程师表示，他们已经将 AI 助手整合到日常工作流程中 ，不仅工作更快
，还变得更加有创造力
。德国一家机器人初创公司 Sereact 的首席技术官 Marc Tuscher 就表示，他每天都会使用 GitHub Copilot ，通常还会结合使用 ChatGPT 来编写代码。GitHub 的工具在处理一些重复性任务时最有用
，比如用户界面和产品的后台 。

　　Marc Tuscher 还会用 ChatGPT 来解决更抽象的问题，比如让它提出一些经典的想法或新研究的方案 ，然后再问它“这个怎么用 Python 来实现？
” 然后 ChatGPT 会生成相应的代码。他认为这两个工具都非常棒
。

　　Tuscher 说
，他认识的所有程序员都在使用这些工具，这些工具确实改变了他们的工作方式 ，但它们只是强大的助手，而不是程序员的替代品。因为现在的生成式 AI 还不懂得如何设计良好的软件架构
，也不懂得如何将系统整合在一起 。这些仍然需要程序员自己去思考和解决
。

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