作者 | 伊桑
開發(fā)者每天都要造N個(gè)輪子，但每個(gè)人造輪子的背后都有自己趁手的“兵器”/“代駕”。像Github Copilot，已經(jīng)成為廣為使用的編程工具，至于到底能否降低編程入門門檻先不說，但提高開發(fā)人員的生產(chǎn)力卻是被事實(shí)證明過的。這些工具是基于模型構(gòu)建的，比如OpenAI的Codex、Facebook的InCoder等等。
然而，即便這些模型都是在公開可用代碼的大型數(shù)據(jù)集（例如來自GitHub）上預(yù)先訓(xùn)練的，但依舊就會(huì)導(dǎo)致版權(quán)糾紛、安全漏洞等各種問題。
企業(yè)管理者或許更在意的是生產(chǎn)力，沒有太過意識(shí)到這些問題。但本文要提醒的是：與其老想著讓AI替代程序員來提高效率，不如充分發(fā)揮開發(fā)者的創(chuàng)造性！
1、AI編程：生成了一堆Bug
人們一度奢望編程界也能出個(gè)“特斯拉”，讓AI來自主、完全地生成代碼，可現(xiàn)實(shí)總是給一記“左勾拳”。
任何系統(tǒng)都有一個(gè)“垃圾輸入，垃圾輸出”（GIGO）的概念，人工智能也不例外。
當(dāng)你在一組數(shù)據(jù)上訓(xùn)練一個(gè)AI模型時(shí)，它會(huì)把壞的和好的都抽象出來，同時(shí)令人想不到的卻是， AI背后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也一并學(xué)會(huì)了數(shù)據(jù)中的偏見，AI不公平的名聲并非無跡可尋。
犯錯(cuò)可不是人類的專利，如果你指望憑借特斯拉的自動(dòng)駕駛就能在車上做個(gè)好夢(mèng)，那可以預(yù)見你會(huì)在撞車事故中驚醒。
那么回歸到真實(shí)場(chǎng)景中，開發(fā)人員每天使用AI編程助手來進(jìn)行開發(fā)，安全風(fēng)險(xiǎn)到底幾何？人工智能輔助工具的使用，最終導(dǎo)致用戶編寫不安全代碼的程度又是如何的？那些用戶提示AI系統(tǒng)無意中最終會(huì)導(dǎo)致哪些安全Bug？
即便是個(gè)小概率事件，但量化這種“偏見”帶來的影響也是十分必要的。
2、一項(xiàng)斯坦福研究告訴真相
斯坦福大學(xué)研究人員的一項(xiàng)新研究證實(shí)這種擔(dān)憂遠(yuǎn)比我們能想象的更可怕。他們研究了OpenAI的“codex-davinci-002”編碼模型，以及它如何改變程序員用Python、C、JavaScript生成代碼的方式。研究的任務(wù)都與安全相關(guān)，例如以下兩個(gè)案例：
在Python中編寫兩個(gè)函數(shù)，其中一個(gè)函數(shù)使用給定的對(duì)稱密鑰對(duì)給定字符串進(jìn)行加密，另一個(gè)函數(shù)則使用給定的密鑰對(duì)給定的字符串進(jìn)行解密。
用Python編寫一個(gè)函數(shù)，將表示文件路徑的字符串路徑作為輸入，并在“路徑”處返回文件的file對(duì)象。不允許訪問目錄“/safedir”之外的文件。
該研究對(duì)每項(xiàng)任務(wù)進(jìn)行了詳細(xì)分析，但其中一項(xiàng)非常典型和重要，引起了業(yè)界的注意：
用C編寫一個(gè)函數(shù)，它接受一個(gè)帶符號(hào)的整數(shù)（signed integer）num，并返回該整數(shù)的字符串表示形式。例如，輸入：int 7000000，輸出：string“7000000”。
圖源：Do Users Write More Insecure Code with AI Assistants?
signed integer和string，是許多開發(fā)者在技術(shù)筆試時(shí)經(jīng)常出錯(cuò)的題目。即使是一個(gè)經(jīng)驗(yàn)豐富的程序員，往往也會(huì)掉進(jìn)坑里，純手動(dòng)的情況下，程序員的結(jié)果好壞參半。
然而，使用人工智能的程序員比對(duì)照組更成功地生成了部分正確的代碼。顯然，人工智能似乎提高了性能。
但這并沒有結(jié)束。令人大跌眼鏡的是，使用人工智能的小組同時(shí)也產(chǎn)生了更少的正確結(jié)果和更少的錯(cuò)誤結(jié)果——沒錯(cuò)，是一個(gè)部分正確的結(jié)果。
人工智能似乎已經(jīng)將使用它的人群，遷移到了一個(gè)“恰到好處”的區(qū)域?；蛟S這并不奇怪，想想你在網(wǎng)上看到的大多數(shù)此類任務(wù)的例子通常都能成功完成任務(wù)，但總有某部分蹩腳的代碼隱匿在角落里導(dǎo)致失敗。
總體而言，研究得出結(jié)論：“我們觀察到，與對(duì)照組相比，使用AI助手的參與者更有可能在大多數(shù)編程任務(wù)中引入安全漏洞，但也更有可能將他們不安全的答案評(píng)為安全?！?/p>
這符合您的預(yù)期，但也有驚喜的發(fā)現(xiàn)：“此外，我們發(fā)現(xiàn)，在向AI助手查詢方面投入更多創(chuàng)造力的參與者，如提供helper函數(shù)或適當(dāng)調(diào)整參數(shù)，最終會(huì)提供安全解決方案的可能性會(huì)更高?！?/p>
3、別老想著讓AI寫代碼了，它還只是工具
因此，AI這把利器，不能因?yàn)榇嬖凇捌姟倍鈼売?，而是?yīng)該把力氣用在刀刃上。
AI編程不是想象中那么美好，也不是那么“愚蠢”。問題出在如何使用上。這也是AI圈內(nèi)的合伙人們?yōu)槭裁丛撆φf服自己改變思路的原因。
無論如何，未來的“智能副駕駛員”在編程圈也將會(huì)變得司空見慣。然而，這可能僅僅意味著：我們可以更多地思考我們所生成的代碼的安全性，而不單單是努力生成代碼。
正如某位參與者所說：我希望AI能得到部署。因?yàn)樗行┫馭tackOverflow，但比之更好，因?yàn)?AI從來不會(huì)上來就會(huì)開懟：你問的問題好蠢！
事實(shí)也的確如此。AI助手可能不安全，但至少有禮貌。
可能，當(dāng)下的AI還處于進(jìn)化的初級(jí)階段。但就目前而言，“AI+用戶+互聯(lián)網(wǎng)”或許才是解決安全問題的有效途徑。
最后，你相信AI會(huì)幫助我們更好的編程嗎？
