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探討AI編寫代碼技術(shù),以及提高代碼質(zhì)量的關(guān)鍵:靜態(tài)代碼分析工具Perforce Helix QAC & Klocwork

龍智 ? 來源:jf_15970448 ? 作者:jf_15970448 ? 2024-06-05 14:10 ? 次閱讀
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令軟件開發(fā)人員夜不能寐的事情比比皆是。如今,他們最關(guān)心的問題不再是如何用自己喜歡的語言(C、C++、Erlang、Java 等)表達最新的算法,而是人工智能AI)。

本文中,我們將介紹AI編寫代碼的過程,并回答這個問題:AI會取代程序員嗎?

什么是AI代碼生成?

近年來,生成式AI的應(yīng)用呈爆炸式增長,這主要因為現(xiàn)在有足夠的計算能力來運行深度學習算法,而且訓(xùn)練機器學習模型所需的海量數(shù)據(jù)也在增加。

AI代碼生成是指使用生成式AI和機器學習編寫計算機代碼的過程。

生成式AI編碼工具正在改變軟件開發(fā)過程,但這種進步也帶來了不確定性。通過AI編寫代碼,對軟件開發(fā)人員到底意味著什么?

AI編寫代碼的未來

生成式AI的潛力已初露端倪。AI正在改變各行各業(yè),并有望加速創(chuàng)新。OpenAI最近進行的一項研究估計,生成式AI工具可能會影響47%的任務(wù),從而大大加快軟件開發(fā)的過程。

在埃文斯數(shù)據(jù)公司(Evans Data Corp)進行的一項調(diào)查中,550名軟件開發(fā)人員被問及他們職業(yè)生涯中最擔心的問題。其中,29%的人擔心:“我和我的開發(fā)工作被AI所取代”。

美國能源部橡樹嶺國家實驗室(U.S. Department of Energy's Oak Ridge National Laboratory)的一個研究小組對此表示贊同。到2040年,機器學習和自然語言處理技術(shù)將非常先進,能夠編寫更好的軟件代碼,而且它們會比最好的人類開發(fā)人員寫得更快。

牛津大學的“未來就業(yè)”(The Future of Employment)研究警告說,隨著機器學習的發(fā)展,軟件工程師可能會變得計算機化,軟件設(shè)計選擇將通過算法進行優(yōu)化。

軟件開發(fā),特別是在安全關(guān)鍵型行業(yè),需要確保高質(zhì)量的代碼,以滿足功能要求。

因此,如果AI正在開發(fā)代碼,該代碼應(yīng)該是沒有錯誤和問題的。這也包括軟件測試中的AI,因為它能夠“以人類難以企及的可靠性”檢測編碼錯誤。

如果您正在用AI編寫代碼,請務(wù)必使用靜態(tài)代碼分析器驗證代碼是否安全、可靠。

AI編寫代碼可能嗎?

AI可以編寫代碼。

早在2015年,Andrej Karpathy 就運行了一個使用遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Recurrent Neural Networks,RNN)生成代碼的項目。他獲取了GitHub的Linux存儲庫(所有源文件和頭文件),將其組合成一個巨大的文檔(超過400 MB的C代碼),并用這些代碼訓(xùn)練RNN。

以下是它產(chǎn)生的結(jié)果:

/*
 * If this error is set, we will need anything right after that BSD.
 */
static void action_new_function(struct s_stat_info *wb)
{
  unsigned long flags;
  int lel_idx_bit = e->edd, *sys & ~((unsigned long) *FIRST_COMPAT);
  buf[0] = 0xFFFFFFFF & (bit bytes);
  printk(KERN_WARNING "Memory allocated %02x/%02x, "
    "original MLL insteadn"),
    min(min(multi_run - s->len, max) * num_data_in),
    frame_pos, sz + first_seg);
  div_u64_w(val, inb_p);
  spin_unlock(&disk->queue_lock);
  mutex_unlock(&s->sock->mutex);
  mutex_unlock(&func->mutex);
  return disassemble(info->pending_bh);
}

static void num_serial_settings(struct tty_struct *tty)
{
  if (tty == tty)
    disable_single_st_p(dev);
  pci_disable_spool(port);
  return 0;
}

static void do_command(struct seq_file *m, void *v)
{
  int column = 32 ch_flags) & Cmd) ? 2 : 1);
  else
    seq = 1;
  for (i = 0; i < 16; i++) {
    if (k & (1 

AI在一夜之間就生成了代碼,包括函數(shù)和函數(shù)聲明。它有參數(shù)、變量、循環(huán)和正確的縮進。括號也是完成的。甚至還有注釋。

但是,AI生成的代碼存在語法錯誤。它沒有跟蹤變量名稱。有時,變量被聲明但從未使用過。還有一些時候,變量被使用了,但未定義。代碼示例中的第二個函數(shù)比較了tty == tty。

生成式AI會取代程序員嗎?

AI不會取代程序員。但AI已經(jīng)在幫助開發(fā)人員編寫代碼。像ChatGPT、Github、CoPilot和OpenAI Codex這樣的AI驅(qū)動的編碼助手都是可以使用的工具,可以幫助嵌入式開發(fā)人員更快地編寫出更好的代碼。AI代碼生成器現(xiàn)在可以快速生成高質(zhì)量的代碼片段,識別問題和缺陷,并對代碼片段提出改進建議。當然,AI需要時間才能創(chuàng)建跨越幾行實際的、具有生產(chǎn)價值的代碼,而這些代碼的跨度不會超過幾行。

AI在不久的將來如何影響軟件開發(fā)?以下是一些可能的趨勢。

▎AI將不斷進步

它將有效地實現(xiàn)任務(wù)自動化,幫助開發(fā)人員了解他們的選擇。另外,它將讓人類決定如何在AI無法理解的情況下進行優(yōu)化。

▎AI將成為編碼伙伴

軟件開發(fā)人員將使用AI作為編碼伙伴來編寫更好的軟件。這種情況如今已經(jīng)出現(xiàn),而且隨著AI學會一次編寫多行代碼,這種情況將繼續(xù)普及。開發(fā)人員將在集成開發(fā)環(huán)境中加入AI配對程序員工具。與人類配對編程類似,AI工具將根據(jù)提示執(zhí)行編碼任務(wù),然后開發(fā)人員將審查代碼。過去,這一過程需要耗費更多的人力,但AI工具可以比人類開發(fā)人員更快地完成SDLC的某些部分,從而讓開發(fā)人員能夠?qū)W⒂诟鼜?fù)雜的任務(wù)。

▎但程序員依然重要

程序員的真正價值不在于知道如何構(gòu)建,而在于知道要構(gòu)建什么。

AI還需要更長的時間才能學會如何解釋每個功能的商業(yè)價值,并向您建議首先開發(fā)哪些功能。人類程序員的作用始終存在。

如果AI編寫出可靠的代碼會怎樣?

這是一個很大的假設(shè)。大多數(shù)人都寫不出可靠的代碼。而AI只是一種分析大量人類編寫的代碼的應(yīng)用程序。因此,AI不太可能寫出可靠的代碼。

大多數(shù)程序員都同意這一點。在CodeSignal最近的一項調(diào)查中,全球1,000名開發(fā)人員被問及他們對AI編碼助手工具的使用情況。雖然81%的開發(fā)人員表示他們使用了AI驅(qū)動的編碼助手,但55%的受訪軟件工程師表示,他們對AI生成代碼的質(zhì)量感到擔憂。

因此,AI并不是提高代碼質(zhì)量的答案。

如何提高代碼質(zhì)量?

您現(xiàn)在就可以提高代碼質(zhì)量,但不是通過AI取代程序員,而是利用靜態(tài)代碼分析工具。

靜態(tài)代碼分析工具可以確保程序員編寫的代碼符合編碼規(guī)則,并能夠掃描代碼,找出潛在的錯誤和安全漏洞。它還能發(fā)現(xiàn)在代碼審查和軟件測試中經(jīng)常被忽略的錯誤,從而提高代碼和軟件的整體質(zhì)量。

提高代碼質(zhì)量最簡單的方法之一,就是使用靜態(tài)代碼分析工具。

Perforce靜態(tài)代碼分析工具Helix QAC和Klocwork,因提供其他工具所無法提供的準確診斷而備受推崇。使用Helix QAC和Klocwork,您將收到按風險嚴重程度確定優(yōu)先級的編碼問題診斷,以及有關(guān)如何修復(fù)代碼的建議,幫助您確保代碼合規(guī),提高代碼效率和質(zhì)量。

- END -

文章來源:https://bit.ly/3V0921H

作者簡介:

Stuart Foster,Klocwork 和 Helix QAC 產(chǎn)品經(jīng)理,Perforce

Stuart Foster在移動和軟件開發(fā)方面擁有超過 17 年的經(jīng)驗。他負責管理消費者應(yīng)用和企業(yè)軟件的產(chǎn)品開發(fā)。目前,他負責管理 Perforce 市場領(lǐng)先的代碼質(zhì)量管理解決方案 Klocwork 和 Helix QAC。他相信開發(fā)適合客戶業(yè)務(wù)需求的產(chǎn)品、特性和功能,并幫助開發(fā)人員生成安全、可靠和無缺陷的代碼。Stuart 擁有卡爾頓大學的信息技術(shù)、交互式多媒體和設(shè)計學士學位,以及阿岡昆應(yīng)用藝術(shù)與技術(shù)學院的多媒體設(shè)計高級文憑。

審核編輯 黃宇

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