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CodeGeeX受邀参加由 AI 大模型畛域的青年中坚力量组织的思辨流动。在计算机编程畛域，基于大模型能力的代码生成工具，探讨给程序员带来的各种机会与挑战。近期CodeGeeX 2.0 大版本上线，用对话的形式间接操作代码！开发提效，举荐体验！
思辨流动背景：
AI 技术的飞速发展对各个领域带来了深远的影响和改革。在计算机编程畛域，各种代码生成工具的呈现也对程序员们带来了重要挑战。此类工具能够通过对大量代码的学习，高效地生成高质量的代码，极大晋升了代码编写的效率。不禁让咱们开始思考将来的程序员们，该何去何从，是被取代还是与代码生成工具谐和共生，这都有待沉思……
2023 年 5 月 25 日，以“代码主动生成是辅助还是取代程序员？”为主题的第四十三期大咖思辨如期举行。本次流动由 AI TIME 和清华校友总会 AI 大数据专委会主办，CodeGeeX承办，盛景网联科创汇协办。此次流动邀请了智谱 AI 大模型事业部 VP、CodeGeeX产品负责人薛宇飞，华为云 PaaS 技术创新 Lab 代码智能专家申博，云起无垠创始人兼 CEO 沈凯文，aiXcoder COO 李力行，极狐 (GitLab) 资深翻新架构师郭旭东五位专家参加。流动中，五位嘉宾围绕代码模型、AI 代码生成时代的改革、将来的软件开发等方面进行了深入探讨。本期流动共吸引了来自线上线下的业余畛域观众约 2.5 万人次参加。
01 Open AI 和 Google 是否有大模型的护城河？开源模式颠覆的是什么？
CodeGeeX 产品负责人薛宇飞：“护城河”是一个绝对的概念，不会存在永恒的无奈逾越的技术壁垒。不论是 OpenAI 还是 Google，“护城河”没有设想得那么深，其余大模型公司齐全有可能通过一段时间的致力追上他们甚至超过他们。开源一方面促成了大家对大模型的认知和利用，另一方面它也在推动着技术向前更好地倒退。
华为云代码智能专家申博：OpenAI 和 Google 处在大模型技术的最前沿，在独特推动这一畛域的倒退。开源的形式让其余公司或组织也有机会训练出可用的大模型，然而，要超过 OpenAI 和 Google，就须要面对和冲破很多未知的技术问题，而对这些细节问题的认知和教训是 OpenAI 和 Google 的护城河，也是其钻研越来越关闭的起因之一。此外，高质量数据的积攒也是关键因素。OpenAI 较早地将大规模公开公布上线，曾经积攒了大量的用户数据和较高的用户粘性，这使得前期公布的模型很难再分享到用户红利，包含 Google 的 Bard。
aiXcoder COO 李力行：“护城河”是一个绝对的概念，会随工夫而发生变化的。OpenAI 或 Google 目前在模型规模、数据积攒、工程上的技术细节等方面都有了肯定的工夫积攒，占据劣势，这是它们的护城河。开源颠覆的是绝对不那么欠缺的模型和利用，能够让小公司甚至独立开发者有机会体验和感触大模型。
云起无垠创始人沈凯文：信息的流动有助于发明价值。尽管 OpenAI 和 Google 自身具备肯定的技术劣势，但它们的“护城河”并不是无奈超越的。通过开源，其余开发者能够在短期内追赶甚至超过它们，尤其是垂直模型或者利用场景方面。然而，对于先行者而言，它们的模型在模型规模、数据集、商业位置等方面曾经获得了肯定的劣势，后来者须要肯定的工夫来积攒这些劣势。
极狐 (GitLab) 资深翻新架构师郭旭东：OpenAI 和 Google 的护城河次要体现在三个方面：人才、老本和数据集。它们之所以具备劣势，是因为他们更早地把握了相干资源并布局了社区生态。然而，我对开源持乐观态度，因为，开源的颠覆是不可避免的，只是工夫问题。开源让普通用户也有机会在低成本的状况下体验模型，并减少了底层力量，从而可能促成整个生态的凋敝。
02 独自的代码模型是否有必要？多大规模的代码模型能力满足需要？
极狐 (GitLab) 资深翻新架构师郭旭东：ChatGPT 时代，独自的代码生成模型是必不可少的，而这些模型往往是以语言模型为根底的。然而，因为利用场景的不同，在将来的倒退中，专一于垂直畛域的代码生成模型将变得更加重要。这样可能升高模型的部署老本和体积，使更多的企业可能参加并施展更大的价值。
华为云代码智能专家申博：独自的代码大模型存在是有必要的。从利用层面来看，起因次要有两个：一是理论可用性的要求，二是编程语言的特殊性。从用户体验角度来看，用作代码生成、解释、调试的大模型应该满足低提早、高并发、高精确性等要求，模型的畛域常识、输入输出模式等都有较为明确的限度，因而须要业余的代码大模型来承载。从训练角度来看，自然语言与编程语言之间存在很大差别，不同于自然语言，编程语言实际上隐含的是一种图模式的信息，能够看做与自然语言不同的另一种模态，这决定了代码专用大模型的架构和训练方法可能与自然语言须要有所不同。总之，独自的代码大模型存在是有必要的，但理论的软件开发须要同时具备计算机常识与世界常识，代码大模型最好要在通用大模型的根底上派生。
CodeGeeX 产品负责人薛宇飞：有了通用的大模型之后，专门的代码模型还是有必要存在的。在代码生成和补全方面，用纯正的代码模型可能保障响应速度，并且能够升高推理老本。咱们目前也在摸索应用通用模型解决代码解释相干的问题，因为它在自然语言方面的能力更强，能够更好地解释代码，这两种模型都有各自适宜的利用场景。在目前来看，百亿是代码生成模型较适宜模型的规模。
aiXcoder COO 李力行：在代码畛域，的确有必要领有专门的代码大模型，并且咱们应该基于自然语言的根底构建代码模型。代码模型对模型推理、计算资源有非凡的要求，因而将其它冗余的信息与代码模型联合起来是没有必要的。代码语言具备独特性和语法限度，因而，在代码模型的构造上也值得进一步摸索。对于代码规模的问题，“够用”是一个很难定义的概念。目前来看，百亿级或者千亿级的大模型可能达到不错的成果，可能解决事实的问题。
云起无垠创始人沈凯文：在代码畛域，的确应该存在独立的代码大模型。这能够分为两个阶段来对待：在 AGI 呈现之前，咱们能够将人类的需要分为通用需要、业余畛域、长尾需要，其中长尾需要还是须要人类去进行调控的。在 AGI 呈现后，它有可能真的取代程序员的工作。在某些场景中采纳垂直的模型能升高资源耗费，对独特畛域能赋予更多的常识，有更精确的后果。因而，专一于独特畛域的模型能够更好地满足特定需要，并提供高质量的解决方案。
03 AI 代码生成时代会产生哪些改革？
云起无垠创始人沈凯文：低代码平台因其易用性和灵活性，更容易被宽广用户承受和利用。然而，产品的付费与否并不是掂量其品质的关键因素。付费的产品要可能给用户发明价值，而收费的产品最终须要找到适宜的盈利模式，以便在保护和研发方面放弃可持续性。在应用代码生成模型时须要思考到不同的利用场景，使其能真正满足用户需要，并施展其应有的意义。
极狐 (GitLab) 资深翻新架构师郭旭东：目前，国内外公布的各种大模型在能力上存在差别，它们的作用互相抵触且局限于很小的语言范畴内，对代码的上下文理解能力无限，无奈无效解决理论问题，这也成为后续倒退的一个须要解决的方向。Copilot 采纳的订阅制免费策略为用户承受新模式提供了机会，这是一个提高，并且在将来将会继续倒退。随着竞争加剧和老本升高，开发者将推出更好的性能。目前，咱们曾经将代码生成模型利用到了软件开发的多个方面，例如代码正文、代码检查和性能总结等，这升高了获取信息的门槛，进步了研发效率。
aiXcoder COO 李力行：收费自身是一种商业模式，我认为 Copilot 目前的免费策略是为了辨别用户，将无限的资源留给真正须要的人。对于代码生成模型的应用，是一个逐渐适应和晋升效率的过程。目前，大多数人停留在 Demo 层面，仅通过自然语言形容就能生成一个办法或代码。另外, 从培训和教育用户的角度看，它也给很多零根底的人提供了感触 AI 魅力的机会。在理论开发的过程中，它能够作为编程的辅助伴侣，节省时间并提高效率。那么在前期，我期待产生一种新的编程交互方式，在写代码的过程中辅助模型发问、解释、主动定位 bug 或者有更高阶的利用。
CodeGeeX 产品负责人薛宇飞：AI 代码生成利用的商业模式不会再聚焦在个人用户身上，而会转向企业用户付费。很多用户在应用 AI 产品的时候往往有更高阶的要求，当初的代码生成模型在满足用户需要方面是有局限的，这是将来 AI 编程要致力的方向。使用者也须要更具体地理解 AI 产品的个性，能力更好地辅助本人工作提高效率。
华为云代码智能专家申博：大模型将会对所有软件开发工具和其商业模式带来改革。将来 AI 加持下的软件开发工具应该会造成收费和免费并存的模式。收费提供代码生成性能对于用户和工具开发者来讲都是无益的，它升高了应用门槛并扩充了市场，使得更多人能够上手尝试并摸索乏味的应用场景；然而，仅凭借代码生成进行免费是不够有竞争力的，开发者的日常工作除了代码编写，还有测试、交付、保护等更加耗时的工作，这些比代码生成的利用场景更丰盛，也更有可能对开发效率和品质带来正向收益。因而，在代码生成这一根底需要之上，更具体的高级性能和定制化需要，例如智能测试、常识问答、谬误调试、平安问题或开发标准扫描等，才是具备付费价值的差异化点，用户能够依据本人的理论需要实时选购。
04 对将来软件开发的畅想
云起无垠创始人沈凯文：心愿将来的大模型能够提供一些辅助，人类进行微调和优化。
aiXcoder COO 李力行：将来一个人可能具备一个团队的能力和性能，活成一个团队。
华为云代码智能专家申博：软件研发畛域是 AI 晋升生产力最有后劲的方向之一，将来每个人都有可能成为某种程度上的软件开发者。
CodeGeeX 产品负责人薛宇飞：将来编程语言可能不复存在，只需人类用自然语言形容就能产生能够运行的程序。
极狐 (GitLab) 资深翻新架构师郭旭东：在短期内会涌现出更多的全栈工程师，心愿将来可能产生齐全不须要人工染指的人工智能工具。
始智 AI 创始人刘道全：尽管大模型有可能代替一部分工作，但更好的情景是辅助人类实现工作。
AITime 何芸：大模型推动了人类的提高，在将来能够让人类开释一部分精力，将工夫投入到晋升本人的畛域。