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 圈內的行話，近期在互聯網巨頭掌門人“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”所反應的現實情況是：社會正全面進入信息化，程序員已經不堪重負。

　　與此同時，谷歌大腦(Google Brain)發布了一篇論證 AI 輔助人類編程的論文，為身心俱疲的“碼農”們帶來新福音。谷歌所說的 AI 技術如何實現輔助編程？AI 能協助完成哪些編程工作？距離程序員的解放之路還有多遠？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、素問智能創始人王巍。

　　游走于“畫匠”和“畫家”之間

　　硅谷創業之父保羅⋅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。格雷厄姆認為，優秀程序員和畫家一樣屬于創造者。但他在書中也指出，在分工日益細化的產業鏈條中，“(程序員)只是一個負責實現領導意志的技術工人，職責就是根據規格說明書寫出代碼，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，從事的都是機械性的工作”。兩者的區別就如同畫家和畫匠，前者是個性創造，而后者是重復勞動。

　　職業程序員的工作原本是一項智力密集型的技術創造，但隨著互聯網產業的快速發展，部分互聯網公司的程序員和流水線工人幾乎沒有本質性區別，編程已逐漸成為勞動密集型的機械勞動。然而，創新通常不是從長時間的工作中熬出來的，程序員創造性不斷下降無疑與高強度的工作量有關，而人工智能或許能夠改變這一局面。

　　人工智能如何實現輔助編程

　　為了快速理解谷歌這篇技術性很強的論文，王巍向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計方法來學習雨果的語言風格，包括其習慣用詞、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，通過統計模型分析，能夠根據上文來預測下文出現的概率，可以將其理解為更高級的聯想輸入法或打字提示。而面向機器的編程語言，一方面是一個由代碼組成的序列，另一方面也有其內在的代碼組織結構，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識別其意圖并預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 可以識別出現有代碼中其他需要做類似修改的相關代碼模塊，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 術語中，預測下文或代碼屬于序列的學習和預測，而遞歸神經網絡則是實現序列建模的一種解決方法。長短期記憶網絡(LSTM)是目前比較流行的一種遞歸神經網絡，谷歌在論文利用 LSTM 來對已有的代碼建模，從而識別和預測復雜、動態的代碼編輯序列。

　　能協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工具 IDE (集成開發環境)已初步具備一些簡單的提示功能，比如參數的自動填充、構造函數的自動初始化等，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雜的編輯序列模型，其方案對大規模代碼編輯數據有更強的適用性。

　　如果該研究能夠實現工業化應用，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性的工作將大幅簡化，機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

　　王巍表示，谷歌的研究目前仍在試驗階段，距離大規模工業化應用仍有一定距離。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，還遠遠無法完全代替人類。在可預見的未來，機器創造程序仍是科學幻想，編程只能由人來完成。

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

　　然而，技術總是在短期內被高估，但是在長期內又被低估。長期來看，在 AI 輔助下，程序員繁重的機械勞動有望大幅減少，但創新性工作仍需人類智慧去完成。“碼農”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。

總結

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