编译 | 核子可乐、凌敏
GitHub Copilot、ChatGPT 等 AI 产品的火爆出圈，让更多人看到 AI 在编程方面展现出的极强能力。近来，“AI 取代程序员”、“AI 坐上编程宝座”等言论频繁出现。
前段时间，前哈佛大学计算机科学教授、谷歌工程主管 Matt Welsh 在芝加哥计算机协会的一个虚拟会议上表示，ChatGPT 和 GitHub Copilot 预示着编程终结的开始。Welsh 断言，生成式 AI 将在 3 年内终结编程。
但也有一些人对此持反对意见。近日，Constructor Institute 教授、Eiffel Software 首席技术官 Bertrand Meyer 在 ACM 上发表文章公开“唱反调”，他认真研究了一番 ChatGPT 到底是怎么编程的，最终得出结论：AI 还帮不了程序员。
ChatGPT 编程实验
前段时间，Meyer 通过一系列文章讨论过如何解决虚构出来的二进制搜索问题，虽然内容看起来都不错，每篇文章也都提出了自己的解答版本，但其实大部分都是错的。（ 延伸阅读：https://bertrandmeyer.com/2020/03/26/getting-program-right-nine-episodes/）
以此为素材，Meyer 把这些文章提交给了 ChatGPT（版本 4）。
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AI 选手先是对问题做出了描述：
这个问题实际可以出现在任意数量的元素上，而不仅仅是两个。但想要证明一个程序不正确，举出一个反例就足够了（但要证明它是正确的，则需要证明其适用于所有示例）。Meyer 只问了程序是否正确，并没提具体要怎么修复，但 ChatGPT 还是热心给出了如下建议：
这里的评论部分确实很有帮助：
ChatGPT 说得没错，逻辑很通。在仔细研究了建议的替换代码后， Meyer 发现了某些可疑的部分。于是，Meyer 进一步提问：
在尝试修复 Meyer 的错误时，ChatGPT 输出了另一个同样有错的版本，只不过错得跟 Meyer 不一样。值得一提的是， ChatGPT 每次都试着给出新的版本——在纠正之前错误的同时，却又带来了新问题。
Meyer 还发现，ChatGPT 特别擅长道歉：
ChatGPT 一直在自说自话，积极向 Meyer 推荐它认为经过修正的解决方案：
到这里，Meyer 甚至不打算尝试最新版本正不正确。有经验的程序员朋友都知道，揪住一个案例不断添加特定修复，绝不是生成正确程序的最佳途径。
于是 Meyer 也选择继续保持礼貌：
精彩的来了：ChatGPT 决定向 Meyer 介绍循环不变量的概念！
Meyer 从未明示或暗示称“需要一种更系统的方法来验证算法的正确性”，他只是想知道 ChatGPT 要如何证明它推荐的答案是对的，但绝对没有使用“系统的”或者“验证”这类字眼。之所以出现这一幕，可能是基于大型语料库的统计推理给了 ChatGPT 信心，让它认定用户肯定会质疑输出代码的正确性，然后要求以系统方法给出验证。
Meyer 继续追问了下去：
ChatGPT 随后给出了很好的答案，甚至包括 ACM 计算调查当中收录的循环不变量调查内容。而且它仍然是先夸一句再解释问题，非常客气：
到这里，Meyer 不打算再继续追问了。
Meyer知道如何解决问题，但和大多数程序员一样，他也常犯错误。他希望 AI 编程助手可以监督自己，提醒他注意陷阱并在犯错时给予纠正。换言之，他希望 AI 能成为高效有用的结对编程伙伴。然而，实验结果表明，AI 编程工具类似于高端的研究生，不仅聪明而且博览群书，还有着一贯的礼貌并愿意道歉。即使回顾过去，它依然显得粗糙不精准，所谓的帮助对 Meyer 没有什么用。
现代 AI 成果并不能生成正确的程序
Meyer 认为，当前生成式 AI 工具确实能够在某些领域出色地完成工作，甚至胜过大部分人类的水平：相关结果来得很快、令人信服，乍看之下甚至不亚于顶级专家，原则上也没什么大问题。该翻译工具除了能够生成营销手册和进行网站内容的粗略翻译外，还展现出卓越的医学图像分析能力。
但编程的要求完全不同，它对产出程序的正确性有着严格要求。开发者可以容忍一定的错误，但其核心功能必须正确。如果客户下达的指令是买进 100 股微软股票，同时卖出 50 股亚马逊股票，那程序绝不应该执行相反的操作。专业程序员有时候会犯错，这时候就看 AI 助手能不能帮上一把了。
然而，现代 AI 成果并不能生成正确的程序： 它产出的程序实际是从之前见过的大量原有程序中推理而成。这些程序看似靠谱，但却无法完全保障正确性。（这里所说的现代 AI，是将其与早期 AI 区分开来——后者试图通过专家系统等方法重现人类的逻辑思维，但在很大程度上已经失败。如今的 AI 完全通过统计推理实现基本功能。）
Meyer指出，虽然AI助手在某些方面表现非常出色，但它们不是逻辑性的产物，而是善于操作文字的高手。大型语言模型能够自如地表达和生成看起来没有太大错误的文本。虽然这样的表现对于许多应用场景已经足够，但仍然不适合编程需求。
现阶段的人工智能可以协助用户生成基本框架，并给出相对可靠的答案。但也就止步于此了。以目前的技术水平来看，它还完全输出不了能够正常运行的程序。
但这对软件工程行业来说并不是坏事。Meyer 认为，面对种种“编程已死”的宣传，这次实验提醒我们 不管人类程序员还是自动编程助手，都需要规范的约束，并且任何产出的备选程序都有待验证。在最初的惊艳过后，人们终将意识到这种一键式生成程序的能力并没有多大作用。考虑到它往往无法正确实现使用者想要的效果，草草上线的自动化功能也许反而有害。
写在最后
Meyer 并不是唱衰 AI 编程，他认为，审慎的态度或许能帮助我们构建出具备可靠能力的终极 AI 系统。
AI 技术目前仍处于早期发展阶段，但这些限制并非永久不可克服的障碍。也许在未来的某一天，生成式 AI 编程工具能够克服这些障碍。要让它真正具备编程能力，就需要深入探讨和研究规范和验证方面。
那么问题来了：你是否使用过 AI 编程工具？使用的是哪款工具？准确度如何？这些工具是否真的帮助到了你？欢迎在评论区写下你的使用体验。
原文链接：
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