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itHub开源子公司的自动代码编写工具Copilot AI。被他直接引用为一个信号，即所有公司都应该为自己的世界中的人工智能做好准备。他表示，即使今天没有对人工智能进行大笔投资，企业领导者也必须了解人工智能和即将到来的应用程序的改进步伐，否则他们将“牺牲未来”。 Reid Hoffman 说：“100,000名开发人员从Copilot获得了35%的编码建议，生产力提高了 35%，与去年的模型不同。在我们所做的一切中，我们将拥有放大的工具，它将在未来三到十年内实现，这是我们所做的一切的基线。” 其实，Copilot已经在Reid Hoffman引用的35%的基础上再增加了5%。 GitHub首席执行官 Thomas Dohmke最近告诉我们，在过去一年的beta测试期间，Copilot现在正在处理高达40%的使用AI的程序员的编码。换句话说，每100行代码，就有40行由AI编写，项目总时间最多可缩短55%。 Copilot接受过大量开源代码的培训，它监控开发人员正在编写的代码并作为助手工作，从开发人员那里获取输入并对下一行代码提出建议，通常是多行编码建议，通常“样板”代码是必需的，但人类重新创建是浪费时间。我们现在都对这种形式的人工智能有了一些经验，在我们的电子邮件等地方，微软和谷歌的邮件程序都会提示我们可能想要输入的接下来的几个单词。人工智能可以对一串文本中接下来可能出现的内容是合乎逻辑的。但Thomas Dohmke说，“它不能做更多，它无法捕捉你想说的话的意义。” 无论一家公司是致力于结账技术的超市，还是一家致力于应用程序客户体验的银行公司，它们都在有效地成为软件公司，一旦高管拥有开发人员，就需要关注开发人员的生产力以及如何持续改进它。这就是40行代码的用武之地。Thomas Dohmke 表示：“经过一年的Copilot，大约40%的代码是由启用Copilot的AI编写的，如果你把这个数字展示给高管，他们会感到震惊。同时开始衡量他们在开发人员身上花费了多少。” 由于项目在不到一半的时间内完成，一个合乎逻辑的结论是人类要做的工作将会减少。但Thomas Dohmke表示，看待软件开发人员工作的另一种方式是，他们做的高价值任务比仅仅重写世界上已经存在的代码要多得多。他说：“更高价值工作的定义是去掉那些一遍又一遍地写已经完成的样板式的琐碎工作。” Copilot的目标是帮助开发人员在执行编码任务时“顺其自然”。这是因为编写代码所花费的一些时间实际上是在寻找现有代码以从浏览器中插入，Thomas Dohmke 表示：“来自其他人的片段可能会导致编码人员分心。最终他们回到了编辑模式，复制并粘贴了一个解决方案，但必须记住他们在做什么，这就像冲浪者在水中冲浪，他们需要找到下一波。Copilot将他们留在编辑环境中，在创意环境中并提出想法。如果这个想法不起作用，你可以拒绝它，或者找到最接近的那个，并且可以随时进行编辑。” GitHub首席执行官预计将在未来五年内采纳更多的Copilot代码建议，最高可达80%。与计算机领域发生的许多事情不同，Thomas Dohmke谈到这一预测时说：“这不是一门精确的科学，但我们认为它会极大地发展。” 在进入市场一年后，新模型正在快速改进。当开发人员拒绝Copilot的一些代码建议时，人工智能就会学习。随着越来越多的开发人员采用 Copilot，它通过与类似于新同事的开发人员进行交互，从接受或拒绝的内容中学习，变得更加智能。人工智能的新模型并不是每天都会出现，但每次有新模型可用时，都可能会有一个飞跃。但人工智能距离取代人类还有很长的路要走。 Thomas Dohmke 表示：“今天的副驾驶无法完成100%的任务，它没有感觉。如果没有用户输入，它就无法自行创建。” 由于Copilot仍处于个人开发人员（数十万开发人员）中的私人beta测试阶段，GitHub尚未宣布任何企业客户，但它预计将在今年年底之前开始命名企业客户。目前尚未披露企业定价信息，但在beta测试中，Copilot定价已设定为每位开发人员的统一费率，每人每月10美元，通常由开发人员使用公司渠道支付。Thomas Dohmke 表示：“你可以想象他们每个月的收入，所以这是边际成本，如果考虑这40%和生产力的提高，并将40%的运营支出用于开发人员，那么10美元并不是相关成本。我有1,000名开发人员，这比1000 x 10的钱要多得多。” GitHub CEO将AI现在正在发生的事情视为他自1980年代后期以来一直参与的编码世界中生产力进步的下一个合乎逻辑的阶段。那是编码从打孔卡阶段出现的时代，没有互联网，像Thomas Dohmke这样的编码员不得不购买书籍和杂志，并加入计算机俱乐部以获取信息。那是开发人员生产力的第一阶段，然后是互联网，现在是开源，允许开发人员在互联网上找到其他现有的代码。现在，无论编码任务与支付处理还是社交媒体登录有关，大多数公司，无论是初创公司还是老牌企业，都投入了开源代码。已经存在一个巨大的开源依赖。手机应用程序中多达90%的代码从互联网和GitHub等开源平台提取的情况并不少见。在“任何其他已经可用”的编码时代，这并不是开发人员或应用程序的区别所在。 Thomas Dohmke表示：“人工智能只是这方面的第三次革新，从打孔卡到自己构建所有东西到开源，再到现在在大量代码中，AI编写更多，有了这40%的替代，如果人工智能在各行各业普及，在手机上的创新将在人工智能和开发人员的帮助下创造出来。” 今天以及在可预见的未来，Copilot仍然是一种经过代码训练的技术，并且正在根据在代码库中查找内容提出建议。它并没有发明任何新的算法，但按照目前的进展速度，最终“完全有可能在开发人员的帮助下创造源代码的新想法”。但即便如此，仍然需要人情味。Thomas Dohmke 表示：“Copilot越来越近了，但它始终需要开发人员进行创新。”

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