# 全球首个AI程序员来了！超越GPT\-4震撼硅谷，但取代码农为之尚早 - 作者：张成晨 - 发布时间：2024-03-13 20:20 - 分类：商业 - 原文：https://www.ifanr.com/1577888 ![](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2024/03/bbc1.jpg) 让 AI 诞生的职业，会因为 AI 失业吗？ 初创公司 Cognition AI ，2 个月前才刚成立，一夜之间在 X 卷起了风暴，就因为他们一条浏览量上千万的推文： > 今天，我们很高兴地向大家介绍，第一位 AI 软件工程师 Devin。 Cognition AI 团队藏龙卧虎，基本都是国际信息学奥林匹克竞赛金牌选手。 代码构建了互联网的地基，程序员至今仍然是有门槛的高薪职业。这些智商数一数二的人类头脑，为什么要集合起来，手把手地教 AI 深入自己最擅长的领域？ ### 第一位接近人类的 AI 程序员，究竟强在哪里 Cognition AI 对于 Devin 的定义是：世界上第一位完全自主的 AI 软件工程师。 先抛开技术参数，看看 Devin 可以做些什么。 Devin 还没有开放使用，只能通过邮箱提交申请，所以我们现在看到的是官方给出的案例，以及少数第三方开发和产品人员的评价。 先从 Cognition AI 自己开始，他们想让 Devin 完成一个任务：测试大语言模型 Llama 在三个 API 提供商上的性能。 他们发了一段用自然语言写的提示词，接下来，双手离开键盘，一切都交给 Devin。 Devin 先是制定了一个步骤清晰的计划，然后就开始像人类程序员一样写代码。 ![](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2024/03/de1.gif) Devin 决定使用浏览器打开 API 文档，读取并学习如何接入每一个 API。 过程中出现了一个意外的 bug，Devin 表示不慌，哪里有错就解决哪里，添加了一个调试打印语句，通过日志中的错误信息找出修复 bug 的方法。 ![](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2024/03/de2.gif) 最终，Devin 构建和部署了一个可视化的网站，既完成了任务，结果又赏心悦目，走进阅卷老师的心坎里。 ![](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2024/03/de3.jpg) 根据 Cognition AI 的博客，Devin 还能完成更加复杂的任务，并且有超强的学习和调整能力。 甩一篇文章的链接给 Devin，里面介绍了如何通过 ControlNet 等插件，在 AI 图像里嵌入精准的文本。 这本来是 Devin 不熟悉的技术，但它通过自行阅读和学习知识，三下五除二输出了带有用户英文名字的电脑壁纸。 ![](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2024/03/co5.gif) 请 Devin 制作一个互动网站，Devin 按照用户的要求，不厌其烦地修改和完善，改进初始化页面、加快帧速率、响应不同大小的窗口。 然后，Devin 将网站部署到 Web 开发平台 Netlify，省时省力省心，只把愉快玩耍的部分留给人类。 ![](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2024/03/co6.gif) 除了冲锋陷阵，Devin 也很适合打野。 面对一个需要不时维护的包含不同算法的开源存储库，Devin 拔剑四顾，帮忙查找和修复错误。比程序员更加火眼金睛。 甚至，Devin 有较强的自我管理意识，能够训练和微调自己的 AI 模型，人类程序员可以把它晾在一边，1 个小时之后再回来看看，进展得怎么样了。 ![](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2024/03/co7.jpg) ▲ 这位程序员真的晾了 AI 一个小时. Cognition AI 还想证明，Devin 不是一个自嗨的道具，所以他们试着在自由职业平台 Upwork 接了一个单，编写和调试代码来运行计算机视觉模型，但交给 Devin 完成。 Devin 有条不紊地设置代码仓库，解决版本冲突，从互联网下载图片供模型使用，采样结果数据，还编写了一份漂亮的报告，正中金主的下怀。 ![](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2024/03/map1.jpg) 不仅如此，Cognition AI 在 X 骄傲地宣布，Devin 已经通过了一家行业领先 AI 公司的工程面试。 如果是一个刚入门的程序员，面对甲方的任务抓耳挠腮，叫天不应叫地不灵，不妨将任务需求发给 Devin，大神原来就在身边。 试水市场之后是同行比拼，Cognition AI 让 Devin 进行了一次编码基准测试 SWE-Bench，解决开源项目里真实存在的 GitHub 难题。 术业有专攻的 Devin 完全自力更生，端到端正确解决了其中的 13.86%。 乍看不高，比起之前模型在辅助下的最好成绩 4.8%，这已经是非常大的进步了，甚至远远超过了 GPT-4、Claude2 等一众前辈。 ![](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2024/03/co9.jpg) 目前用过 Devin 的少数用户，给出的也基本是溢美之词。 在彭博社记者的实测中，Devin 从头开始构建一个网站，只要 5-10 分钟。 同样的 5-10 分钟，Devin 还能重复创建基于 Web 的经典乒乓球游戏。 之所以说重复，是因为在这个过程里，彭博社记者输入了几次提示词，改进网站外观、乒乓球运动时的物理特性等等，Devin 有求必应。 计算机科学家 Silas Alberti 则发现，Devin 擅长项目原型设计、修复错误以及以图形形式显示复杂数据。 ![](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2024/03/mang.gif) 他甚至觉得，Devin 不能被称为「编程助手」了，更像一位独立工作的助理软件工程师，自主自发自治地帮人完成任务。 斯坦福大学机器学习专业博士生 Silas Alberti 也上手了 Devin，两周前用它构建了一个小型 SMS 网站摘要器，并通过 Twilio 部署，使用评价很接地气： > 几乎就像一个人类同事！当 Devin 遇到问题，我给它建议时，就像在管理一名初级工程师。 体验之后，这位博士生提高了对自己的要求——成为更优秀的工程师，未来才能管理一支 Devins 团队。 ### 梦幻华人团队打造，克服代码不是终点 Devin 背后的 Cognition AI，就像拔地而起的一座高山，在 2 个月前才成立。 10 名员工甚至没有固定的办公室，在硅谷的 Airbnb 和纽约的办公室之间奔波。 但就是这样一家公司，筹集了 2100 万美元的投资，一夜之间火爆 X。 ![](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2024/03/co2.jpg) Cognition AI 的团队目前就 10 个人，华人面孔多，人才密集度过高——DeepMind、Waymo 等大厂的工作经历，10 枚国际信息学奥林匹克竞赛金牌。创始人则主要有三位。 首席执行官 Scott Wu，今年 27 岁，他的兄弟 Neal Wu 也在 Cognition AI 工作，两人都从青少年时期开始参加国际编程比赛，能力在专业圈子里非常出名，甚至让美国国家编程队胜过中国和东欧一筹。 ![](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2024/03/wu1.jpg) 首席技术官 Steven Hao，曾在负责训练 AI 系统的初创公司 Scale AI 担任资深工程师。 首席产品官 Walden Yan，曾就读于哈佛大学，疑似辍学中。 Scott Wu 认为，奥林匹克竞赛的经历就是他们团队的优势。 将编程技能教给 AI，本质上是一个复杂的算法挑战，让系统做出复杂的决策，预测未来的最佳路径，类似他们在竞赛中解决的问题。 Scott Wu 甚至用了一种很浪漫的说法：这就像多年来他们在脑海里玩的游戏。 然而，还没成为大公司，就有了大公司的病，和越来越封闭的 OpenAI 类似，Cognition AI 不对外公开技术细节，也不透露是构建了自己的模型，还是依赖现有的模型。 他们只是泛泛地说，找到了一种 GPT-4 等大语言模型与强化学习技术结合的办法，让 Devin 具备了几个方面的能力。 ![](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2024/03/co1.jpg) 首先，Devin 在推理和长期规划方面取得了突破，可以规划和执行需要数千个决策的复杂工程任务，并记忆每一步的上下文，还能不断学习和修复错误。 有了推理能力，AI 就能更像人。我们所熟悉的大语言模型，往往是系统根据概率，预测句子的下一个单词，或者代码的下一个片段。但具备推理能力意味着，AI 更加接近人类思考和解决问题的方式。 至于长期规划能力，这其实决定了 AI 能多有用。计算机科学家 Silas Alberti 实测发现，大多数编码助手在四五步之后就脱轨了，但 Devin 状态基本一直在线。 彭博社甚至表示，Devin 能在保持一致性的情况下，连续处理数百甚至数千个任务，这或许就是 AI 的「一心多用」吧。 其次，工欲善其事，必先利其器，Devin 配备了人类程序员使用的所有常见开发工具，包括沙盒计算环境中的命令行界面、代码编辑器和浏览器。 再者，Devin 积极地和人类协作，实时报告自己打算怎么做，用哪些命令和代码，任务完成到哪一步，并虚心接受反馈，用提示词提醒 Devin，它就会听劝并做出调整，按照你的需求和你共同完成一个项目。 ![](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2024/03/fix1.jpg) Devin 的演示效果已经足够惊艳了，但克服代码不是 Cognition AI 的终点，而是一个开始。 Cognition AI 真正希望解决的是推理问题，让 AI 更加接近人类，然后在更广泛的学科里实现更多样的可能性。 文字、图像、视频、代码，还有什么是 AI 学不会的？ ### 当 AI 做得更多，人类负责监督 AI 做得更多 程序员请 AI 代劳自己的工作，不只是 Cognition AI 一家的想法。 2021 年 6 月，GitHub、微软和 OpenAI，就在 GPT-3 的基础上推出了 AI 代码助手「Copilot」。 ![](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2024/03/cod1.jpg) 上个月，一家名为 Magic AI 的公司筹集了超过 1 亿美元，从头设计自己的模型和底层技术，构建「超人软件工程师」。 当 GPT-3.5 刚火的时候，有人认为： > 当你输入提示词时，你就是在为大语言模型编程。 我们随意地让 AI 生成一段文字、一张图片，也可以算入其中，但与此同时，真正的编程也因为 AI 变得更加普及，把我们带回了一个熟悉的话题：人类的饭碗会被抢走吗？ 乐观地想，AI 程序员可以让程序员摆脱繁琐的、无聊的任务，做更加创造性的事情。 而对代码一窍不通但有脑洞的小白，也可以构建自己的网站、服务和应用程序。 反之，悲观主义者或许觉得，AI 程序员让程序员不再是个高薪行业。Cognition AI 评论区里就有人狂发表情包：作为一名软件工程师，我已经完蛋了。 ![](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2024/03/wan1.jpg) OpenAI 创始团队成员、大神级人物 Andrej Karpathy 也在 X 发表了自己的看法，软件工程自动化类似于自动驾驶的发展过程： > 1.人类手动编写代码 ；2.GitHub Copilot 自动完成几行代码；3.ChatGPT 编写大块代码；4.代码差异越来越大，例如 Cursor copilot++ 风格；5……. 这个过程中，AI 做得更多，人类做得更少，但仍然担任监督的角色。 因为 Devin 的出现，接下来开发人员编写代码需要的工具，包括终端、浏览器、代码编辑器等，可能发生很大的改变，人工监督的抽象程度也会越来越高。 然而也不能高兴得太早，AI 的部分，以及用户界面和体验的部分，还有很多工作要做。人类如何监督，如何调试错误，如何引导 AI，如何用自然语言提出高级的命令，仍然等待解答。 ![](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2024/03/link.jpg) 深度学习大佬 François Chollet，观点则更加犀利而尖锐——软件工程不是复制和粘贴代码，而是开发和操作问题及其解决方案的心智模型，Devin 还没到这个境界。 软件工程的革命，或许近在眼前。至少目前，AI 还无法完全取代人类，因为访问过于火爆，Cognition AI 官网一度宕机，看来 AI 还无法做出不会崩溃的网页。 同时，Cognition AI 也还在招兵买马，对软件工程师和机器学习研究员求贤若渴。可见在眼下这个时刻，优秀的人类程序员，珍稀程度前所未有地高，还能再干票大的，为 AI 添砖加瓦，把更多同类甩在身后。