早上9點到崗，晚上9點下班，每周工作6天。“996”工作製，這一流傳(chuan) 於(yu) IT圈內(nei) 的行話，近期在互聯網巨頭掌門人“助攻”下迅速成為(wei) 熱議話題，各種觀點莫衷一是。但剝離掉法律、道德、價(jia) 值觀等層麵的討論，“996”所反應的現實情況是：社會(hui) 正全麵進入信息化，程序員已經不堪重負。

　　與(yu) 此同時，穀歌大腦（Google Brain）發布了一篇論證AI輔助人類編程的論文，為(wei) 身心俱疲的“碼農(nong) ”們(men) 帶來新福音。穀歌所說的AI技術如何實現輔助編程？AI能協助完成哪些編程工作？距離程序員的解放之路還有多遠？帶著這些問題，本報記者采訪了法國原子能和替代能源委員會(hui) 人工智能博士、素問智能創始人王巍。

　　遊走於(yu) “畫匠”和“畫家”之間

　　矽穀創業(ye) 之父保羅·格雷厄姆在《黑客與(yu) 畫家》一書(shu) 中形象地將編程與(yu) 繪畫做了類比。格雷厄姆認為(wei) ，優(you) 秀程序員和畫家一樣屬於(yu) 創造者。但他在書(shu) 中也指出，在分工日益細化的產(chan) 業(ye) 鏈條中，“（程序員）隻是一個(ge) 負責實現領導意誌的技術工人，職責就是根據規格說明書(shu) 寫(xie) 出代碼，其實與(yu) 一個(ge) 挖水溝的工人是一樣的，從(cong) 這頭挖到那頭，僅(jin) 此而已，從(cong) 事的都是機械性的工作”。兩(liang) 者的區別就如同畫家和畫匠，前者是個(ge) 性創造，而後者是重複勞動。

　　職業(ye) 程序員的工作原本是一項智力密集型的技術創造，但隨著互聯網產(chan) 業(ye) 的快速發展，部分互聯網公司的程序員和流水線工人幾乎沒有本質性區別，編程已逐漸成為(wei) 勞動密集型的機械勞動。然而，創新通常不是從(cong) 長時間的工作中熬出來的，程序員創造性不斷下降無疑與(yu) 高強度的工作量有關(guan) ，而人工智能或許能夠改變這一局麵。

　　人工智能如何實現輔助編程

　　為(wei) 了快速理解穀歌這篇技術性很強的論文，王巍向科技日報記者講述了他曾參與(yu) 的另外一項研究：AI模仿大文豪雨果寫(xie) 作。該項目利用人工智能統計方法來學習(xi) 雨果的語言風格，包括其習(xi) 慣用詞、用語和句式等，最終可以讓法語寫(xie) 作水平一般的人用大文豪的寫(xie) 作風格寫(xie) 自己的故事。

　　王巍表示，人的自然語言（如法語）是一個(ge) 由字和詞組成的序列，通過統計模型分析，能夠根據上文來預測下文出現的概率，可以將其理解為(wei) 更高級的聯想輸入法或打字提示。而麵向機器的編程語言，一方麵是一個(ge) 由代碼組成的序列，另一方麵也有其內(nei) 在的代碼組織結構，通過對這兩(liang) 者的建模，在程序員輸入代碼的過程中，可以利用人工智能技術識別其意圖並預測其可能將要輸入的代碼，從(cong) 而輔助程序員簡化新寫(xie) 代碼的工作量。另外，通過模式識別，在程序員修改一部分代碼時，AI可以識別出現有代碼中其他需要做類似修改的相關(guan) 代碼模塊，甚至直接提供代碼更新方案的選項，從(cong) 而大大減少程序員修改代碼的工作量。

　　在AI術語中，預測下文或代碼屬於(yu) 序列的學習(xi) 和預測，而遞歸神經網絡則是實現序列建模的一種解決(jue) 方法。長短期記憶網絡（LSTM）是目前比較流行的一種遞歸神經網絡，穀歌在論文利用LSTM來對已有的代碼建模，從(cong) 而識別和預測複雜、動態的代碼編輯序列。

　　能協助程序員完成哪些工作

　　王巍介紹，目前程序員編程使用的開發工具IDE（集成開發環境）已初步具備一些簡單的提示功能，比如參數的自動填充、構造函數的自動初始化等，在實際操作中一定程度上提高了程序員的效率。而穀歌的研究是麵向更為(wei) 複雜的編輯序列模型，其方案對大規模代碼編輯數據有更強的適用性。

　　如果該研究能夠實現工業(ye) 化應用，無疑對於(yu) 一線程序員和科技公司來說是重大福音。在AI的預測和識別輔助下，程序員新寫(xie) 代碼和修改代碼過程中高度重複性的工作將大幅簡化，機器的加入將直接降低程序員的工作量和疲勞感。

　　程序員的解放之路還有多遠

　　王巍表示，穀歌的研究目前仍在試驗階段，距離大規模工業(ye) 化應用仍有一定距離。另外，部分媒體(ti) 對此報道也有一定炒作成分，穀歌研究的定位目前仍限於(yu) 輔助編程，還遠遠無法完全代替人類。在可預見的未來，機器創造程序仍是科學幻想，編程隻能由人來完成。

　　從(cong) 技術角度上看，人工智能還無法完全理解人的複雜意圖，也沒有辦法形成有效的創造力，目前也看不到解決(jue) 這一問題的技術路徑。另外，編程的目的是要形成產(chan) 品並實現社會(hui) 價(jia) 值，其中存在責任界定問題，從(cong) 社會(hui) 層麵看，人工智能也不應代替人做出決(jue) 策。

　　然而，技術總是在短期內(nei) 被高估，但是在長期內(nei) 又被低估。長期來看，在AI輔助下，程序員繁重的機械勞動有望大幅減少，但創新性工作仍需人類智慧去完成。“碼農(nong) ”將成為(wei) “園藝師”，在AI輔助下解放更多時間，並將更多精力投入到創作之中，枯燥的“畫匠”工作會(hui) 變得更加有趣，程序員“996”工作製或許也會(hui) 成為(wei) 曆史。