GitHub Copilot是一款備受國內(nèi)開發(fā)者喜愛的輔助工具，它為開發(fā)者提供了巨大的幫助，減少了他們在網(wǎng)絡(luò)上尋找解決方案的時間。這個基于云的人工智能工具是由GitHub和OpenAI聯(lián)合開發(fā)的，讓人們真正感受到了人工智能的力量。
一、六個人的默默研發(fā)
Copilot是由一個小團隊在不到一年的時間里開發(fā)出來的。在這個團隊中，只有六位開發(fā)者，另外還有一個產(chǎn)品經(jīng)理和一個負責設(shè)計登陸頁面和圖標的人員。在開始研發(fā)之前，GitHub和OpenAI已經(jīng)達成了關(guān)于構(gòu)建大型訓練集群的協(xié)議，他們希望通過微調(diào)模型，將人工智能應(yīng)用于編程輔助工具中。
初始階段的效果并不理想，但團隊堅持不懈地進行測試和調(diào)整。他們投喂了大量的Python代碼數(shù)據(jù)，并設(shè)計了各種測試來評估模型生成的函數(shù)是否能夠通過測試。起初，通過率非常低，但團隊不斷嘗試并引入一些新的技巧，最終將通過率從不到10%提升到了60%以上。團隊還通過改進提示詞的設(shè)計和使用diffs來提高模型的理解能力。
二、再前進一步
Copilot的首個迭代版本只能生成一些簡單測試的代碼，隨后團隊開始嘗試生成常用的用戶界面（UI）設(shè)計。雖然模型的通過率仍然很低，但團隊希望通過對模型的微調(diào)和測試，實現(xiàn)像Gmail的文本自動補全功能一樣好用的功能。
團隊經(jīng)過不斷嘗試和調(diào)整，最終實現(xiàn)了代碼自動補全功能。他們在Visual Studio Code（VS Code）中添加了自動補全功能，使開發(fā)者可以輕松選擇生成的代碼片段。團隊還嘗試了其他幾種UI交付方式，例如在空函數(shù)中添加按鈕或者通過控制鍵從列表中選擇代碼。雖然一切仍處于起步階段，但生成的推薦列表變得越來越豐富。
三、微軟推向全球的努力
在發(fā)布通用版之前，Copilot經(jīng)歷了公測階段，為不同用戶群體做了優(yōu)化。團隊收集了大量的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，并發(fā)現(xiàn)速度是任何用戶群體中最重要的指標之一。他們還發(fā)現(xiàn)在新功能發(fā)布的頭幾個月，印度使用完成率是最低的——不確定為什么，但完成率確實明顯低于歐洲！
后來團隊發(fā)現(xiàn)，這是因為 OpenAI 只有一處數(shù)據(jù)中心，而且位于美國得克薩斯州？梢韵胍，如果數(shù)據(jù)需要從印度穿過歐洲和大西洋再最終抵達得克薩斯，那來來回回的延遲肯定令人抓狂。這就會導致提示節(jié)奏和輸入節(jié)奏脫節(jié)，功能完成率必然會受影響。
在找到癥結(jié)之后，團隊成員們也就釋然了。而跟得州不遠的用戶們紛紛給出好評，比如有人會評論說，“我不會編程，但出于工作需要，我想了解怎么編寫某個 100 行長的腳本。”事實證明，AI 模型特別擅長這種開發(fā)模式，而在找到模式之后，設(shè)計出來的 UI 就能派上用場。
后面就迎來了團隊的“高光時刻”：發(fā)布成果，獲得市場好評，然后盡快再更新和迭代。
“有客戶表示，他們聽說 Azure 打算在未來半年內(nèi)全面承接 OpenAI，但他們等不及了，最好下個月就開放！盇lex 說道，團隊當時就想辦法滿足這些要求，比如在歐洲和亞洲提供基礎(chǔ)設(shè)施，把 AI 模型拉近到西海岸、得克薩斯乃至歐洲所有用戶身邊。微軟在這方面投入了巨大努力，而在設(shè)施準備就緒并投入運行之后，Copilot 就這樣正式跟大家見面了。
”Alex 表示，“沒有 OpenAI 的天才和有原則的 VSCode 編輯人員，Copilot 是不可能的。
四、引發(fā)開發(fā)者社區(qū)的討論
Copilot 發(fā)布后，很快引發(fā)了廣泛的開發(fā)者社區(qū)討論。一方面，許多開發(fā)者對這一創(chuàng)新工具表示了歡迎和贊賞。他們認為Copilot可以顯著提高開發(fā)效率，減少繁瑣的編碼工作，同時提供了有用的代碼片段和提示，大大減少了在互聯(lián)網(wǎng)上搜索解決方案的時間。Copilot為開發(fā)者提供了一種全新的編程體驗，使他們能夠更專注于核心邏輯的實現(xiàn)。
另一方面，也有一些開發(fā)者對Copilot表示了擔憂和質(zhì)疑。他們擔心Copilot的存在會導致開發(fā)者變得懶惰，依賴過度的代碼生成，從而降低編程技能和創(chuàng)造力。他們擔心Copilot生成的代碼可能存在漏洞和不完善之處，需要開發(fā)者自己進行進一步的檢查和修改。此外，也有人對Copilot的代碼版權(quán)和法律責任問題提出了質(zhì)疑。
針對這些擔憂和質(zhì)疑，Copilot團隊表示他們非常重視開發(fā)者的反饋和意見，并將不斷改進和優(yōu)化Copilot的功能。他們強調(diào)Copilot只是一個輔助工具，開發(fā)者仍然需要運用自己的判斷和編程能力來審查和修改生成的代碼。此外，他們也會加強對版權(quán)和法律問題的考慮，確保Copilot的使用符合相關(guān)法規(guī)和規(guī)定。
五、Copilot的未來展望
對于Copilot的未來展望，Copilot團隊充滿信心。他們計劃進一步擴展Copilot的語言和框架支持，使其適用于更廣泛的開發(fā)領(lǐng)域。他們還計劃引入更多的AI技術(shù)和算法，提升Copilot的代碼生成能力和質(zhì)量。
此外，Copilot團隊還希望與開發(fā)者社區(qū)進行更緊密的合作，收集更多的反饋和需求，不斷改進和優(yōu)化Copilot的功能。他們鼓勵開發(fā)者積極參與到Copilot的發(fā)展中來，共同打造一個更強大、更智能的開發(fā)輔助工具。
六、總結(jié)
GitHub Copilot是一款由GitHub和OpenAI共同開發(fā)的基于云的人工智能工具。通過小團隊的默默研發(fā)，Copilot逐步提高了自身的代碼生成能力和質(zhì)量。它帶來了開發(fā)效率的提升和編程體驗的改變。然而，Copilot也面臨一些挑戰(zhàn)和爭議。其中，一些開發(fā)者擔心Copilot的存在會降低他們的編程技能和創(chuàng)造力，使他們變得過于依賴代碼生成。此外，Copilot生成的代碼可能存在漏洞和不完善之處，需要開發(fā)者自行檢查和修改。
為了解決這些問題，Copilot團隊承諾將繼續(xù)改進和優(yōu)化工具的功能，并加強對版權(quán)和法律問題的考慮。他們強調(diào)Copilot只是一個輔助工具，開發(fā)者仍需運用自己的判斷和編程能力來審查和修改生成的代碼。
在未來，Copilot團隊計劃擴展工具的語言和框架支持，以覆蓋更廣泛的開發(fā)領(lǐng)域。他們還打算引入更多的AI技術(shù)和算法，以提升代碼生成的能力和質(zhì)量。
與此同時，Copilot團隊也鼓勵開發(fā)者社區(qū)積極參與工具的發(fā)展，提供反饋和需求，并共同打造一個更強大、更智能的開發(fā)輔助工具。
總的來說，GitHub Copilot的發(fā)布引起了廣泛的討論，并帶來了開發(fā)效率的提升。然而，它也面臨一些挑戰(zhàn)和爭議，需要持續(xù)改進和解決相關(guān)問題。通過與開發(fā)者社區(qū)的緊密合作，Copilot有望成為一個有益的開發(fā)工具，提升編程體驗并促進創(chuàng)新。
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