借助AI算法帮助程序员编写代码，这一愿望或许不久就会成为现实。许多开发者心中都有一个期待，那就是“你已经是一个成熟的AI了，应该能够自我补全代码了”。

在2021年6月，GitHub与OpenAI联合推出了名为“GitHub Copilot”的人工智能工具。这款工具能够根据上下文自动完成代码，包括文档字符串、注释、函数名称及代码。只需程序员提供一些提示，Copilot便可生成完整的函数。

更令人惊讶的是，Copilot正在不断进化。在最近举行的GitHub Universe 2021开发者大会上，GitHub官方宣布，Copilot已经支持Java、C、C++和C#等多种语言的多行代码补全，并扩展了对Neovim和JetBrains IDE的支持，涵盖了开发者常用的IntelliJ IDEA、PyCharm等编辑器。

GitHub表示，现在新编写的代码中有30%是借助AI编程工具Copilot完成的，这是否充分证明了Copilot的强大呢？在社交网络上，已经有不少早期获得Copilot试用资格的博主分享了他们的使用体验。

当然，除了认真记录Copilot使用体验的博主，还有一些程序员因偷懒而被抓到的趣事……

尽管Copilot展现出强大的能力，但与大多数人工智能工具一样，它的智能水平建立在OpenAI Codex算法之上，通过庞大的代码库进行训练。对于OpenAI和GitHub来说，这并非难事。微软在2018年以75亿美元收购了拥有约5000万用户的代码共享平台GitHub，因此，Copilot所依赖的Codex算法得以在数十亿行公共代码的基础上进行训练。

实际上，在Copilot问世之前，OpenAI已经推出了一个拥有1750亿参数的AI模型GPT-3。这个模型耗费了数千万美元，训练了大量人类的诗歌、小说和新闻（主要是英文内容），因此让GPT-3具备了一定的自然语言理解能力。神经网络领域的开创者Geoffrey Hinton曾感慨：“生命、宇宙和万物的答案，其实只是4.398万亿个参数而已。”

Codex正是基于GPT-3进行训练的，OpenAI的联合创始人兼首席技术官Greg Brockman表示，Codex是GPT-3的后续产品。因此，Codex同样具备将明确的英文指令翻译为代码的能力，甚至有媒体指出，Codex使得编程门槛降低到只需掌握英语就能编写代码。

在Codex的官方示例中，程序员只需在编辑界面输入“Make it be smallish”，系统便能将图中的大型飞船缩小，而整个过程中程序员无需手动输入任何代码，Codex会自动完成编程任务。

如今，经过大量代码与资金训练出来的Codex能力已应用于Copilot。这种结合造就了Copilot强大的代码补全和函数建议功能，但也让它陷入了诸多舆论争议之中。

随着Copilot在程序员中的受欢迎程度不断上升，GitHub首席执行官Nat Friedman兴奋地表示：“每天都有数百名开发者在使用Copilot。如果预览版的进展顺利，我们计划在未来推出付费版本。”

然而，Nat Friedman的这番话让Copilot的光环略显暗淡，这暗示着经过GitHub与OpenAI的一系列操作，收费的Copilot实际上利用了全球最大代码共享平台GitHub上5000万用户的知识成果进行商业化。引发争议的焦点在于，Copilot的版权涉及开源代码衍生品的商业化问题。GPL（通用公共许可证）是一种自由软件许可证，旨在保障用户运行、研究、共享和修改软件的权利。与此相对，任何复制、迁移GPL版权的衍生作品都必须遵循相同的许可条款。

简单来说，开源软件和代码的使用是被允许的，但使用者必须支持开源，其他人也应可以免费使用你的代码或软件。Copilot引发GitHub社区的愤怒，正是因为它将开源代码转化为商业产品，忽视了早期促进编程语言世界开放与丰富的开源精神，许多程序员在社交媒体上公开表示不再使用GitHub托管自己的代码。

GitHub方面则解释称，Copilot“通常不会精确复制代码块”。也有观点认为，Copilot通过海量代码的AI训练所生成的结果与人类学习相似，程序员在学习过程中同样需要吸收他人的知识并将其内化，因此很难将AI模型训练出来的代码简单理解为复制粘贴。

然而，许多人对此表示质疑。在使用Copilot解决某些经典编程问题时，发现它几乎逐字复制了GitHub上的某段经典代码。这意味着，一旦Copilot商业化，使用者在将其代码应用于自己产品时可能会无意中违反GPL协议，并面临法律风险，因此一些科技公司已明确禁止员工使用Copilot。

Copilot在实际应用中并非没有问题，随着程序员对其了解的加深，他们发现Copilot仍存在许多不足之处。Codex不仅经过大量文本训练，还吸收了网络中各种代码，因此输出的某些代码可能并不理想，存在隐私泄露和安全风险等问题。B站的陈睿便遭遇了一次误报，尽管网友立刻纠正了其出生日期的错误。

还有网友表示：“Copilot一时爽，调试火葬场。”因为清晰地描述出目标函数的功能并不简单，使用Copilot时需要反复检查AI生成的代码是否正确，这可能会干扰程序员原有的思路。

目前，GitHub Copilot仍处于免费试用阶段，关于它的讨论也在持续。随着AI工具的不断进步，未来人类将面临的类似问题只会愈加增多。

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