码农注意，最新人工智能编程引擎号称与普通人类程序员一样优秀

DeepMind创建了一个名为AlphaCode的人工智能系统，称其“编写具有竞争力水平的计算机程序”。系统通过人类编程竞赛中编码难题进行测试，发现其程序达到了“排名”水平，进入前54%的人类编程者之列。DeepMind表示，这一结果是向自主编码迈出的重要一步，尽管AlphaCode的技能不一定能代替普通程序员所面临的所有编程任务。

DeepMind首席研究科学家Oriol Vinyals称这项研究还处于早期阶段，但创建了一个可以灵活解决问题的AI程序，可以自动解决目前主要在人类领域的编码挑战,。Vinyals表示，从长期来看，对AlphaCode的潜力感到兴奋，它可以帮助程序员和非程序员编写代码，提高生产率或创造新的软件制作方法。

可以用来创建编程助手，有朝一日还可以编写自己的软件

AlphaCode接受了Codeforces策划的挑战，Codeforces是一个知名的编程平台，它每周为编程人员分享问题和排名，类似于国际象棋中使用的Elo评级系统。这些挑战不同于程序员在日常承接商业应用时可能面临的任务类型。它们更独立，需要计算机科学中更广泛的算法和理论概念知识。可以把它们看作是结合了逻辑、数学和编程专业知识的非常专业的谜题。

AlphaCode对10个谜题进行了测试，Codeforces网站上的5000名人类用户已经解决了这些谜题。平均而言，它在54.3%的回复中名列前茅，DeepMind估计，这让该系统获得了1238分的Codeforces Elo评分。也就是说，过去6个月，在该网站上参与竞争的用户中，它位列前28%。

Codeforces创始人Mike Mirzayanov在DeepMind分享的一份声明中表示：“我可以放心地说，AlphaCode的结果超出了我的预期。我曾对此持怀疑态度，因为即使是在简单的竞争问题中，通常也不仅需要实现算法，还需要发明算法(这是最困难的部分)。AlphaCode成功地达到了一个有前途的新竞争对手的水平。”

DeepMind指出，AlphaCode目前的技能组合仅适用于竞争性编程领域，但它的能力为开发未来工具打开了大门，使编程更容易理解，并有一天实现完全自动化。

许多其他公司也在开发类似的应用程序。例如，微软和人工智能实验室OpenAI已经改编了后者的语言生成模型GPT-3，使之成为一个自动完成代码串的程序。与GPT-3一样，AlphaCode也是基于一种称为转换器的人工智能架构，这种架构特别擅长解析顺序文本，包括自然语言和代码。对于最终用户来说，这些系统的工作原理就像许多智能输入法的撰写功能一样——为完成你正在写的内容提供建议。

人工智能系统因产生漏洞百出、易受攻击的代码而受到批评

近年来，人工智能编码系统的开发取得了很大的进展，但这些系统还远远不能取代人类程序员的工作。它们生成的代码常常是错误的，而且由于系统通常使用公共代码库进行训练，它们有时会复制受版权保护的代码素材。

在一项对代码库GitHub开发的人工智能编程工具Copilot的研究中，研究人员发现，该工具约40%的输出包含安全漏洞。安全分析师甚至提出，恶意行为者可能会故意编写并与在线隐藏的后门共享代码，然后这些代码可能会被用来训练人工智能程序，让它们将这些错误插入未来的程序中。

AlphaCode的出现意味着，人工智能编码系统可能会慢慢地融入程序员的工作中——开始是作为助理，在被信任能够独立工作之前，人工智能的建议会受到怀疑。换句话说，他们有一个试用期。但到目前为止，这些程序学得很快。