程序员|程序员用AI来写AI代码，“卷死”其他程序员？程序员|人工智能

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钛媒体注：本文来源于微信公众号品玩（ID：pinwancool），作者丨洪雨晗，钛媒体经授权发布。

用AI算法帮程序员写AI算法？或许不少程序员“你已经是一个成熟的AI了，该学会自己补全代码了”的心愿就要实现。
在今年6月份，GitHub与Open AI一同合作，推出了一款名为“GitHub Copilot”的AI工具，Copilot可以根据上下文自动补全代码，包括文档字符串、注释、函数名称、代码，只要编程者给出一定提示，这款AI工具就可以补全出完整的函数。

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GitHub Copilot官网
令人震惊的是Copilot还在不断进化。在近日举行的GitHub Universe 2021开发者大会上，GitHub官方表示Copilot已开始支持Java、C、C++和C#等语言的多行代码完成，并增加了Neovim和JetBrains IDE，包含开发者常用的IntelliJ IDEA、PyCharm等编辑器的支持。

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Copilot运行范例；来源GitHub Copilot官网
GitHub表示，如今新写的30%代码都是在AI编程工具Copilot的帮助下完成的，Copilot真的如此强大吗？在社交网络中，已有不少早早拿到了Copilot试用资格的博主分享了他们使用Copilot的感受。
【程序员|程序员用AI来写AI代码，“卷死”其他程序员？】

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来源：微博截图
当然，除了认真写Copilot使用体验的博主，还有偷偷摸鱼被抓个现着的程序员……

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来源：微博截图
Copilot虽然强大，但就和大部分人工智能工具一样，它仍是建立在OpenAI Codex算法的基础上，需要通过海量的代码来训练其智能程度。这对同样有着微软血统的OpenAI以及Github来说不是问题，微软在2018年斥资75亿美元收购了全球约有5000万用户的代码共享网站Github，这意味着Copilot所依托的Codex算法接受了数十亿行公共代码的训练。
事实早在Copilot诞生之前，OpenAI就推出1750亿参数的AI模型GPT-3，GPT-3耗费了千万美元对人类的诗歌、小说、新闻等海量自然语言进行训练（主要是英语），也因此GPT-3对自然语言具备了一定程度的理解能力。神经网络之父Geoffrey Hinton在GPT-3出现后，曾这样感慨：“生命、宇宙和万物的答案，其实只是4.398万亿个参数而已。”