早上9點到崗，晚上9點下班，每周工作6天。“996”工作制，這一流傳于IT圈內(nèi)的行話，近期在互聯(lián)網(wǎng)巨頭掌門人“助攻”下迅速成為熱議話題，各種觀點莫衷一是。但剝離掉法律、道德、價值觀等層面的討論，“996”所反應(yīng)的現(xiàn)實情況是：社會正全面進(jìn)入信息化，程序員已經(jīng)不堪重負(fù)。

　　與此同時，谷歌大腦（Google Brain）發(fā)布了一篇論證AI輔助人類編程的論文，為身心俱疲的“碼農(nóng)”們帶來新福音。谷歌所說的AI技術(shù)如何實現(xiàn)輔助編程？AI能協(xié)助完成哪些編程工作？距離程序員的解放之路還有多遠(yuǎn)？帶著這些問題，本報記者采訪了法國原子能和替代能源委員會人工智能博士、素問智能創(chuàng)始人王巍。

　　游走于“畫匠”和“畫家”之間

　　硅谷創(chuàng)業(yè)之父保羅·格雷厄姆在《黑客與畫家》一書中形象地將編程與繪畫做了類比。格雷厄姆認(rèn)為，優(yōu)秀程序員和畫家一樣屬于創(chuàng)造者。但他在書中也指出，在分工日益細(xì)化的產(chǎn)業(yè)鏈條中，“（程序員）只是一個負(fù)責(zé)實現(xiàn)領(lǐng)導(dǎo)意志的技術(shù)工人，職責(zé)就是根據(jù)規(guī)格說明書寫出代碼，其實與一個挖水溝的工人是一樣的，從這頭挖到那頭，僅此而已，從事的都是機(jī)械性的工作”。兩者的區(qū)別就如同畫家和畫匠，前者是個性創(chuàng)造，而后者是重復(fù)勞動。

　　職業(yè)程序員的工作原本是一項智力密集型的技術(shù)創(chuàng)造，但隨著互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展，部分互聯(lián)網(wǎng)公司的程序員和流水線工人幾乎沒有本質(zhì)性區(qū)別，編程已逐漸成為勞動密集型的機(jī)械勞動。然而，創(chuàng)新通常不是從長時間的工作中熬出來的，程序員創(chuàng)造性不斷下降無疑與高強(qiáng)度的工作量有關(guān)，而人工智能或許能夠改變這一局面。

　　人工智能如何實現(xiàn)輔助編程

　　為了快速理解谷歌這篇技術(shù)性很強(qiáng)的論文，王巍向科技日報記者講述了他曾參與的另外一項研究：AI模仿大文豪雨果寫作。該項目利用人工智能統(tǒng)計方法來學(xué)習(xí)雨果的語言風(fēng)格，包括其習(xí)慣用詞、用語和句式等，最終可以讓法語寫作水平一般的人用大文豪的寫作風(fēng)格寫自己的故事。

　　王巍表示，人的自然語言（如法語）是一個由字和詞組成的序列，通過統(tǒng)計模型分析，能夠根據(jù)上文來預(yù)測下文出現(xiàn)的概率，可以將其理解為更高級的聯(lián)想輸入法或打字提示。而面向機(jī)器的編程語言，一方面是一個由代碼組成的序列，另一方面也有其內(nèi)在的代碼組織結(jié)構(gòu)，通過對這兩者的建模，在程序員輸入代碼的過程中，可以利用人工智能技術(shù)識別其意圖并預(yù)測其可能將要輸入的代碼，從而輔助程序員簡化新寫代碼的工作量。另外，通過模式識別，在程序員修改一部分代碼時，AI可以識別出現(xiàn)有代碼中其他需要做類似修改的相關(guān)代碼模塊，甚至直接提供代碼更新方案的選項，從而大大減少程序員修改代碼的工作量。

　　在AI術(shù)語中，預(yù)測下文或代碼屬于序列的學(xué)習(xí)和預(yù)測，而遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則是實現(xiàn)序列建模的一種解決方法。長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）是目前比較流行的一種遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，谷歌在論文利用LSTM來對已有的代碼建模，從而識別和預(yù)測復(fù)雜、動態(tài)的代碼編輯序列。

　　能協(xié)助程序員完成哪些工作

　　王巍介紹，目前程序員編程使用的開發(fā)工具IDE（集成開發(fā)環(huán)境）已初步具備一些簡單的提示功能，比如參數(shù)的自動填充、構(gòu)造函數(shù)的自動初始化等，在實際操作中一定程度上提高了程序員的效率。而谷歌的研究是面向更為復(fù)雜的編輯序列模型，其方案對大規(guī)模代碼編輯數(shù)據(jù)有更強(qiáng)的適用性。

　　如果該研究能夠?qū)崿F(xiàn)工業(yè)化應(yīng)用，無疑對于一線程序員和科技公司來說是重大福音。在AI的預(yù)測和識別輔助下，程序員新寫代碼和修改代碼過程中高度重復(fù)性的工作將大幅簡化，機(jī)器的加入將直接降低程序員的工作量和疲勞感。

　　程序員的解放之路還有多遠(yuǎn)

　　王巍表示，谷歌的研究目前仍在試驗階段，距離大規(guī)模工業(yè)化應(yīng)用仍有一定距離。另外，部分媒體對此報道也有一定炒作成分，谷歌研究的定位目前仍限于輔助編程，還遠(yuǎn)遠(yuǎn)無法完全代替人類。在可預(yù)見的未來，機(jī)器創(chuàng)造程序仍是科學(xué)幻想，編程只能由人來完成。

　　從技術(shù)角度上看，人工智能還無法完全理解人的復(fù)雜意圖，也沒有辦法形成有效的創(chuàng)造力，目前也看不到解決這一問題的技術(shù)路徑。另外，編程的目的是要形成產(chǎn)品并實現(xiàn)社會價值，其中存在責(zé)任界定問題，從社會層面看，人工智能也不應(yīng)代替人做出決策。

　　然而，技術(shù)總是在短期內(nèi)被高估，但是在長期內(nèi)又被低估。長期來看，在AI輔助下，程序員繁重的機(jī)械勞動有望大幅減少，但創(chuàng)新性工作仍需人類智慧去完成。“碼農(nóng)”將成為“園藝師”，在AI輔助下解放更多時間，并將更多精力投入到創(chuàng)作之中，枯燥的“畫匠”工作會變得更加有趣，程序員“996”工作制或許也會成為歷史。（李宏策）

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責(zé)任編輯： 程瑤