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程序员|程序员用AI来写AI代码，“卷死”其他程序员？( 二 )


程序员|程序员用AI来写AI代码，“卷死”其他程序员？
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在官方示例的Codex效果展示中，程序员只需要在编辑界面写下“Make it be smallish”示例上图中的大型飞船就会如下图一般缩小，而在这个过程中程序员并不需要输入一行代码，Codex会自动编写车程序 。
程序员|程序员用AI来写AI代码，“卷死”其他程序员？
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如今，Codex经过无数代码与金钱训练出来的强大能力应用到了AI工具Copilot上，这虽然造就了Copilot神奇的代码补全、给出函数建议等功能，但同时也使得Copilot陷入了系列舆论争议风波 。
当Copilot受到越来越多程序员的欢迎，GitHub的CEO Nat Friedman兴奋地表示：“每天都有数百名GitHub的开发者在使用Copilot，如果预览版进展顺利的话，我们将计划在未来某个时候将其扩展为付费产品 。”
Nat Friedman的这番话让Copilot一下没那么香了，这意味着经过GitHub和OpenAI的一波神操作后，收费的Copilot白嫖了全球最大的代码共享网站GitHub5000万用户的知识成果用来商业化 。这其中引起争议的焦点就在于Copilot的版权存在开源代码衍生品商业化GPL版权问题 。GPL（General Public License）即通用公共许可证，是一系列自由软件许可证的统称，它可以用来保证用户运行、研究、共享和修改软件的自由 。与此对应的是，任何复制、迁移GPL版权的衍生作品都必须遵循相同或等效的许可条款 。
简单来说就是，我是开源软件、开源代码你随便用没问题，但你只要用了就也得支持开源，其它任何人也可以免费使用你的代码或软件 。Copilot引起GitHub社区人们公愤的关键就是其把开源代码洗成商业产品，无视了早期促进程序语言世界丰富、开放的开源精神，已有不少程序员在社交媒体上公开表示未来将不再使用GitHub来托管自己的代码 。
GitHub官方则解释Copilot“通常不会精确复制代码块”，也有人认为Copilot通过海量代码AI训练最后得出来的结果就如同人类一样，人类前期也需要通过学习其他人的相关知识来内化成为自己的，很难把AI模型训练出来的代码简单的理解为复制粘贴 。
然而已有不少人否定了这个说法，在通过Copilot解决程序中的一些经典问题时，会发现Copilot几乎一字不差的复制粘贴了GitHub上的某段经典代码 。这意味着在Copilot成为商业产品后，使用Copilot的用户在把其代码应用到自家产品时一不小心就会中招违反GPL协议，面临被人起诉的风险，因此，已有一些科技公司已明确要求禁止员工使用Copilot 。
Copilot在实际应用中面临的问题不止如此，随着程序员们对Copilot了解的逐步加深，他们发现Copilot并不完美，仍然存在着不少缺陷 。Copilot背后的Codex既经过大量文本语言训练，也吸收了网络世界中鱼龙混杂的海量代码，因此Copilot输出的部分代码或许看出去没有那么美好，有着隐私泄露、安全风险等问题 。B站大佬陈睿就躺枪了一次，虽然立刻有网友表示其中出生年月日信息有误 。
程序员|程序员用AI来写AI代码，“卷死”其他程序员？
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也有网友表示“Copilot 一时爽，调试火葬场”，因为想要清楚、清晰的描述出目标函数想要实现的功能并不简单，同时在使用Copilot的过程中，需要不断去回顾检查AI生成的代码是否正确，这反而容易干扰到编程时的原有思路 。

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