作者 | ZeR0

编辑 | 漠影

这是微软向OpenAI投资10亿美元的第一个重大成果。微软正在寻求简化编程流程的方法，试图教计算机写代码，而GitHub Copilot项目是一个相当值得关注的尝试。

GitHub Copilot从开发者已经编写的代码和注释中提取上下文，试图理解开发者意图，生成需要添加的一行、多行代码或整个函数，当程序员接受或拒绝建议时，模型就会学习越来越适应和匹配开发者的编程风格。

这使得程序员无需在写代码时去查阅大量文档或搜索相关示例，更加聚焦于开发工作本身。

GitHub方面强调，Copilot所做的可不仅是像“鹦鹉学舌”那样照搬见过的代码，它推荐的绝大多数代码都是唯一生成的、训练集中并不存在的。

OpenAI联合创始人兼CTO Greg Brockman将这项工比作“编程的最后一英里”。微软首席技术官Kevin Scott认为，GitHub Copilot不仅适用于开发老将，也能让编程本身更加容易上手。

项目链接：https://copilot.github.com

01.

支持各种编程语言，高效生成匹配代码

GitHub首席执行官Nat Friedman在一篇博客文章中写道，GitHub Copilot支持几乎所有编程语言，技术预览版最适合Python、JavaScript、TypeScript、Ruby和Go。

Nat Friedman将GitHub Copilot描述为结对编程（pair programming）的演进，两个程序员将在同一项目上并肩协作，检查彼此的错误，提供代码建议，加快开发过程。Copilot使得其中一个程序员是虚拟的。

无论开发者在用一种新的语言或框架，还是只是刚刚开始学习写代码，都能借助这一新工具更快上手编程。

GitHub最近对一组Python函数进行的基准测试显示，如果删除函数，并让GitHub Copilot来重新填充，首次尝试时，该模型的准确率为43%，尝试10次后，其准确率上升至57%，它一直在变得更聪明。

02.

技术预览版试用名额有限，未来推商业产品

根据项目网站，GitHub的数百名工程师每天都在编码时使用Copilot，这改变了他们的工作方式。

OpenAI联合创始人兼CTO Greg Brockman说，编程包括提出一个如何做某件事的想法，然后实现它，GitHub Copilot擅长第二部分。“你不想去阅读Twilio的API文档。它（Copilot）知道所有这些东西。这实际上相当可靠。”

“这可以让我不必为了用某个工具而查阅一大堆文档，这对提高工作效率非常有益。”微软首席技术官Kevin Scott亦称赞道。

“这是我见过的机器学习（ML）最令人兴奋的应用。”Instagram联合创始人Mike Krieger感慨说：“在第一天，GitHub Copilot已经教会了我Javascript对象比较的细微差别，并且和我一样适应我们的数据库模式。”

GitHub Copilot目前仅出现在微软的免费开源产品Visual Studio Code中，微软计划在未来将其纳入商业Visual Studio产品中。

03.

幕后功臣：OpenAI GPT-3的后代Codex

OpenAI Codex接受过从GitHub提取的数十亿行公开可用代码以及英语语言示例的训练，能将人类自然语言翻译成机器可理解的编程代码，Brockman将Codex描述为超大规模语言模型GPT-3的后代。

GPT-3是OpenAI的旗舰语言生成算法，参数规模达1750亿。它可以生成有时无法与人类书写区分的文本。GPT-3生成语言，Codex则生成代码。

这不是微软第一次借助OpenAI提供智能软件。上个月，微软展示了它将如何更新Power Apps Studio应用程序，非技术人员能借此来编写应用程序，用户可以输入描述他们想要添加元素的单词，并让GPT-3显示必要代码的选项。

OpenAI认识到在GPT-3中生成代码的潜力。它在网站上写道，提供GPT-3的在线服务可以处理“代码补全”（code completion）。

但Brockman说，当OpenAI刚开始训练该模型时，并没有打算教它如何帮助编写代码。它更像是一种通用语言模型，可以生成文章、修复错误的语法以及将一种语言翻译成另一种语言。

在接下来的几个月里，人们用这个模型做实验，看看它能做什么，有的很有用，有的则显得有些蠢。比如，一位工程师制作了一个网站，可以设计一个看起来像西瓜的按钮。Brockman联系了GitHub首席执行官Nat Friedman，当时他在运行一个有数百万程序员在编写代码的“key destination”，新的故事即从那里开始。

OpenAI预告将于今年夏天晚些时候通过其API发布Codex模型，供第三方开发人员将其融入自己的应用程序。

04.

已设立许多安全机制，但还不完美

GitHub员工试图确保GitHub Copilot生成安全、高质量的代码，但并非所有使用的代码都经过了漏洞、不安全实践或个人数据的审查。

“我们已经为Copilot建立了许多安全机制，我们认为这些机制在减少在各个领域出错的机会方面是先进的，但它们绝对不是完美的。”Friedman透露。

使用GitHub Copilot时，所有数据都安全地传输和存储，其遥测技术的使用被严格限制在个人需要知道的基础上。GitHub承诺不会将任何开发者的私有代码引用到为其他用户生成代码。

Copilot的网站写道：“由于底层技术的预发布性质，GitHub Copilot有时可能生成不希望的输出，包括有偏见、歧视、辱骂或攻击性的输出。”

鉴于对GPT-3偏见和滥用语言模式的批评，OpenAI似乎还没有找到阻止算法继承其训练数据最坏元素的方法。

GitHub还警告说，该模型可能会显示电子邮件地址、API密钥或电话号码，但这种情况很罕见，而且发现数据是由该算法合成或伪随机生成的。

不过，Copilot生成的代码在很大程度上是原创的。GitHub进行的一项测试发现，在训练集中只能找到0.1%的Copilot生成代码。

这不是第一个尝试自动生成代码来帮助程序员的项目。去年10月，美国初创公司Kite已经推出了一个类似的功能，借助AI帮开发者自动补全代码片段，该功能支持16个代码编辑器。

05.

结语：或有助于扩大开发者阵容

Copilot的问世凸显了OpenAI与其投资者微软之间日益密切的关系。除了用OpenAI提供的AI软件来理解开发者编程外，微软也在使用OpenAI的GPT-3语言模型，让非开发人员可以使用语音命令而非代码来构建应用程序。

开发者是微软企业战略的一大核心。发展GitHub使用的工具，降低了经验不足的程序员的开发门槛，能帮助微软进一步扩大其开发者队伍。

不过，GitHub Copilot只是一个辅助工具，开发者仍需仔细地测试、审查自己的代码。随着智能系统的优化，这一工具不仅有助于提高现有工程师的开发效率，也有潜力让更多人开始探索软件开发。

原标题：《程序员减负神器！GitHub联手OpenAI，用AI自动补写代码》