OpenAI 与微软 GitHub 联手推出 AI 代码生成工具，实现结对编程

6月30日消息比GPT-3更强大！昨日，微软与OpenAI共同推出了一款AI编程工具GitHubCopilot，这款工具基于GitHub及其他网站的源代码，可根据上文提示为程序员自动编写下文代码。GitHub的首席执行官NatFriedman介绍说，GitHubCopilot是结对编程的虚拟版本。结对编程是一种常见的敏捷软件开发技术——即两个开发人员在同一个项目上并肩协作，轮流编写代码并检查合作伙伴的输出。“它可以在编辑器中直接获提供多行或整个函数的代码建议。另外，随着时间的推移和使用量的增加，模型会变得越来越复杂，代码质量也会越来高。”对于程序员来讲，一款编程工具最重要的当然是支持哪些类型语言。GitHub在预告中说，Copilot可以支持十几种语言，与Python、JavaScript、TypeScript、Ruby和Go等主流语言配合效果更佳。目前GitHub官网已经晒出了Copilot的功能介绍，我们来了解一下。一、给力的结对编程伙伴GitHub表示，相比大多数代码助手，GitHubCopilot可以理解更大范围的上下文。因此，无论是文档字符串、注释、函数名称还是代码本身，GitHubCopilot都可以基于提供的上下文（已输入的代码）合成新代码以进行匹配。如果真有如此可靠，那么正如GitHub所说，这项功能可以让程序员丢掉很多的文档阅读工作，从而专注于编辑器。GitHubCopilot还可以将注释转换为代码。只需要写一条评论，描述想要的逻辑，GitHubCopilot就能自动“理解”并写出相应功能的代码。GitHubCopilot也能自动填充重复代码。GitHub表示，GitHubCopilot非常适合快速生成样板和重复代码模式。对于需要编写大量相似但难以转换为循环语句代码的程序员而言，这项功能非常“香”。包办测试也是GitHubCopilot值得注意的亮点，GitHub表示，测试是任何强大的软件工程项目的支柱，“导入单元测试包，就可以让GitHubCopilot自动编写与你的实现代码匹配的测试。”对于相同的上下文，GitHubCopilot可以给出多种解决方案，供程序员自主选择。看到这里，小伙伴们是不是跃跃欲试了呢？可惜，GitHubCopilot不是完全开放的，和GPT-3一样，只提供有限用户的试用体验。总之，先排队吧。项目地址：二、Copilot，专为编程而生Brockman介绍说，GitHubCopilot的核心模型Codex借助了GPT-3强大的生成能力。我们知道，GPT-3是OpenAI推出的超大规模自然语言生成模型，早期训练GPT-3时，OpenAI无意教它如何帮助编写代码，它更像是一种通用语言模型，主要用于文本生成、语法修改等任务。后来OpenAI向公众开放API，这个基于文本训练的模型，被网友们玩出了50多种花样，其中包括自动生成代码。OpenAI意识到了GPT-3在编写代码方面的潜力，并在其网站上提供了在线“代码生成”服务。几十年来，微软的研究人员一直在尝试如何教计算机编写代码，但未取得显著成果。此次与OpenAI合作，微软将提供了强大Azure云计算能力和GitHub平台（2018年被微软收购）的大量语言编程代码。关于这款产品的代码生成质量，Friedman说，GitHub员工已经做了大量尝试，能够确保GitHubCopilot生成安全、高质量的代码。他说：“我们已经在系统中建立了一些安全机制，这些机制在减少各个领域能够显著减少出错几率。”也就是说，GitHubCopilot并不能保证完全不出错，它仍然只是一个辅助生成代码工具。官网报道说，Copilot的底层技术属于微软和OpenAI共有，今年夏天OpenAI将发布Codex模型，供第三方开发者使用。微软也表示会发布该产品的一个版本，让企业通过培训了解自己的编程风格。但目前，微软只提供公共存储库中存储的代码的服务。这不是微软第一次依靠OpenAI来提供智能软件。上个月，微软展示了powerappsStudio应用程序的更新服务，非技术人员可以使用它来编写应用程序——用户输入他们想要添加的元素单词，GPT-3可提供一些必要代码的选项。三、网友讨论GitHubCopilot的发布在Reddit上引发了热烈的讨论，不少网友看好编码自动化的产业趋势，网友@markbowick说道：毫无疑问，这将极大地提高大多数程序员的日常编程生产力，并且（我认为）这将是推动全球软件影响呈指数增长的最重要步骤之一。值得注意的是，GPT-J（GPT-3较小模型之一的开源实现）在大量GitHub和StackExchange查询存储库上进行了训练，并且在特定编程相关任务上的表现明显优于OpenAI的其它模型。在接下来的几个月里，我预期会看到性能更好的类似的（更大）模型。也有人提出了质疑，网友@laprika0表示，GitHubCopilot的测试方法令人担忧，“让GitHubCopilot建议与你的实现代码匹配的测试，但人们并不应该以这种方式写测试。”不少网友表示同意，并补充道，“如果实现代码有错误，那么GitHubCopilot将把错误引入测试中，从而影响测试效果。”还有人则注意到关于代码所有权的问题，OpenAI发表了一项声明，表示用户使用GitHubCopilot写代码时，代码片段和建议结果将与GitHub和OpenAI共享，并用于诊断目的和改进建议。同时，为保护隐私，GitHubCopilot不会使用用户的私有代码来为GitHubCopilot的其他用户推荐代码。网友@touristtam对此声明感到困惑，“他们是否拥有在用户启用GitHubCopilot时编写的代码？”