全球首款AI程序员！时代真的落幕了吗？

前两天，由10个人的初创公司Cognition发布了全球首款AI程序员Devin。据称，他完全掌握了10几门编程语言，可以理解人类发出的编程需求，可以独立在短时间内完成端到端的编程任务，可以表现的像一名完全独立的程序员一样完成全栈任务。一时间，该消息登上业界热搜。这使得程序员这一职业又再被推上风口浪尖，饭碗不保的担忧尤为沉重。难道，这真的标志着编程时代的落幕吗？

过去一年里，我们多次思考过类似的问题。例如：有了低代码，我们是不是就不需要程序员了？有了设计稿出码，是不是就不需要程序员了？

当时，我们在思考完之后，总会得出一个相同的结论：即使看上去这些工具能代替程序员生成产物，然后面对有复杂业务的场景时，没有一个可以真正抵抗得住，它们只能用在一些逻辑简单的营销页面，业务逻辑一旦上来，还得人工手写代码。

这样的想法再多次被验证之后，即便是AI程序员的出现，我们仍然认为这一结论是不可能被打破的。

那么，事实是否真的是这样？

首先，是质量。要看Devin在不同任务中的表现，以及产出的质量。

Devin具有SWE-Bench编码基准的最新水平（无需人类帮助，可解决13.86%的问题），这意味着它能够理解和执行与软件开发相关的各种任务。此外，Devin还能够自己训练微调大模型，这表明它具备一定的机器学习和深度学习能力。它能够自己设计测试用例，自动debug，相对于chatGPT等应用，它可以在较长的时间周期中维持上下文推理，从而可以做到自主规划和软件工程中的各项处理。

也就是说，Devin的产出质量，需要依赖它对需求的理解，当它可以准确理解需求时，往往可以提供编程领域一套完整的DEV方案，并且通过测试和自发debug来确保质量。

其次，是原理。我们要思考其原理，如果它的运行原理不可能发展为可替代程序员真人的程度，那么即使它在特定条件下完成开发任务，也不可能应对更多复杂需求。

从公开的技术原理来看，能让Devin具备较智能的开发能力，主要基于以下几点：1. 全栈能力，能写代码，也能调试和部署，打通ops，从而才能做到无人工干预；2. 自学能力，据称它能够自己微调模型，从而能够掌握或补充新的编程知识；3. 自动可解释性技术和稀疏自动编码器，这让它的工作效率和准确性都有一定的保障；4. 长期推理和规划能力，这是确保在整个项目开发周期中，准确按照需求来执行（而不会因为丢失记忆导致丢失上下文）的基础。

可见，制约AI能否替代真人工作的门槛，还是在其智能程度上。目前的大模型的训练语料大部分都是来自互联网公开材料，因此，其智能水平也就是网民的平均认知水平。而很明显，普通人的认知水平，无法覆盖到所有复杂问题。除非针对特定领域，挑选出领域语料，训练出该领域的专家。

最后，是时间。AI程序员到底多久之后，能够覆盖到我们日常的开发工作，能够完全替代人？

目前，大模型的发展已经开始受到能源消耗的制约。这也意味着，AI的智能程度不太可能在短期内获得更大程度的突破。靠应用层的设计，虽然可以做出非常完美的架构来实现智能编程。但是，能否在面对复杂需求中，通过领域知识，结合编程能力，写出与需求100%匹配的产物，本质上，还是要靠AI的理解和设计能力。大模型只是在理解互联网平均认知水平的问题上取得了第一步的成功，但这样的理解水平，这样的设计水平，能否在具体问题中体现出专业性，我认为目前还是很难的。只有当实现真正的AGI之后，再实现领域智能，跨过这道坎，AI才可能在各个生产领域，解决具体问题。

结论：虽然Devin在AI编程领域很强，但是在具体问题场景中仍然可能干不过人类的思维能力，这是由底层AI模型的智能程度决定的。

不过，前途是光明的。从目前AI领域的结果来看，道路本身并不存在根本性问题，只是通向远方的路或者交通工具还不足以支撑我们快速到达。能源、算力、芯片供应、制度法律、国际竞争，很多因素都制约着。这些制约，仅仅是拖慢了发展的速度，时代的变迁，终究还是会来。作为普通人，我们最好拥抱变化，积极学习，改变生产方式，充分发挥自己的想象力，以在将来能够利用好AI工具，为我们提升效率。