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代碼生成:基于 AI 大模型的挑戰(zhàn)與前景

虹科網(wǎng)絡(luò)可視化技術(shù) ? 2023-11-26 08:05 ? 次閱讀

使用 AI 通用模型來完成代碼生成這類非常具體的任務(wù)可能會(huì)帶來問題。人工智能生成的代碼就像是陌生人的代碼,它們可能并不符合你的代碼質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)。這種情況下,創(chuàng)建專業(yè)或?qū)S玫哪P筒皇橐粭l出路。

Luise Freese 和 Iona Varga 在 2023 年的 NDC Oslo 大會(huì)上探討了 AI 模型的實(shí)踐困境和倫理相關(guān)問題。

Varga 提到,“人工智能”這個(gè)詞給人一種智慧的感覺,雖然這個(gè)名字實(shí)際只是代表了這些模型的構(gòu)建方式。以節(jié)點(diǎn)相連的形式模仿人腦中神經(jīng)元與突觸連接而成的網(wǎng)絡(luò),這類模型因此而得名“人工網(wǎng)絡(luò)”或“人工智能”。

Freese 補(bǔ)充道,抽象來說,計(jì)算機(jī)是完全依賴于或開或關(guān)的晶體管,通過這些開關(guān)的組合,我們得以操縱比特。由于晶體管之間沒有相互的糾纏,這些開關(guān)最終會(huì)帶來這樣的結(jié)果:

因此,計(jì)算機(jī)并不會(huì)思考,不過是我們的人工智能算法賦予了它們個(gè)性和特征,比如“讓我考慮一下”這類禮貌說辭。AI 僅僅是利用統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)對(duì)事物進(jìn)行預(yù)測(cè)、分類或組合。

Varga 提到,AI 的問題在與使用極其通用的模型或是基礎(chǔ)模型完成非常具體的任務(wù)。大語言模型(LLM)的工作原理是先分析問題、創(chuàng)建一兩個(gè)詞語,再根據(jù)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)下一個(gè)標(biāo)記的最佳匹配。此外,LLM 本身是無法對(duì)事實(shí)進(jìn)行核查的,因?yàn)檫@類模型的設(shè)計(jì)目的是生成而非驗(yàn)證。

如果我們?cè)噲D建立一個(gè)能解決所有 AI 問題的 AI 模型,那么我們將會(huì)創(chuàng)造出一種自我放大的螺旋式下降,F(xiàn)reese 補(bǔ)充道。若想實(shí)現(xiàn)螺旋式上升,那就應(yīng)該少用基礎(chǔ)模型,多用更為具體的模型,后者中有一部分實(shí)際就是搭建在基礎(chǔ)模型之上的。

AI 或許能生成代碼,但這些代碼是否能安全地使用,是否能滿足我們對(duì)質(zhì)量的標(biāo)準(zhǔn)要求?Varga 認(rèn)為這些問題只能由真正的人類來回答,這一過程并不容小覷。歸根結(jié)底,就像是代碼的編寫一樣,調(diào)試陌生人的代碼遠(yuǎn)比自己從頭到尾參與其中的代碼更為困難。

一般模型的理解能力也更為通用,這在代碼生成問題上可能會(huì)帶來問題,正如 Varga 所解釋的:

舉例來說,React v17 或 v16 這些可能沒有直接反應(yīng)在模型的上下文中,但模型也能了解這些代碼庫。或許你會(huì)發(fā)現(xiàn)自己生成的一個(gè)函數(shù)中會(huì)混雜有兩個(gè)版本的代碼。

Varga 認(rèn)為,多數(shù)情況下 AI 都是解決問題的好幫手。但使用 AI 就意味著你要去檢查、驗(yàn)證、修改、編輯或重寫部分內(nèi)容,而這一部分可能才是我們低估 AI 工具帶來工作量的地方。

InfoQ 針對(duì)人工智能所帶來的挑戰(zhàn)問題采訪了 Luise Freese 和 Iona Varga。

InfoQ:什么因素會(huì)造成 AI 的失敗?

Iona Varga: 一般來說,AI 并不是命中注定要失敗的。我是醫(yī)學(xué)物理出身的,我也見過很多優(yōu)秀的 AI 工具,它們能出色地完成波彈性成像的實(shí)時(shí)剪切。

但由于虛假數(shù)據(jù)和扭曲事實(shí)問題的存在,這些結(jié)果并不完全可信。舉例來說,川普就職典禮上,實(shí)際的到場(chǎng)人數(shù)是要少于最初公布的數(shù)據(jù)。試著問模型就職典禮的公園有多熱鬧,你大概會(huì)得到一個(gè)出乎意料的答案。但同樣,數(shù)據(jù)的來源時(shí)至今日也有頗具爭(zhēng)議的歷史背景,它們可能會(huì)出于政治劇本或標(biāo)準(zhǔn)等原因而被修改。

InfoQ:倫理道德如何才能幫助我們解決 AI 所帶來的問題?

Luise Freese:倫理道德作為工具本身是幫不上太多忙的。倫理只是一種工作的方式,就像是 DevOps 一樣。一旦你有了規(guī)劃,知道該做什么了,“倫理道德”就是你對(duì)“完成”的定義。我所用的數(shù)據(jù)是否覆蓋了所有產(chǎn)品使用相關(guān)的人或事?通過這些道德的檢測(cè),我們的工作方式將會(huì)在可訪問性、包容性和避免偏見方面得到改善。

本文轉(zhuǎn)載自InfoQ公眾號(hào)

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