為什麼智能AI需要更好的專家

近日，軟件開發專家Diomidis Spinellis在其博客中分享了他使用OpenAI Codex（一種AI編碼代理）對uutils項目中的sed程序進行重大修改的經歷。這次修改涉及13個文件、1740行新增和609行刪除，旨在將內部數據處理從字符改為原始字節，以提高與GNU sed的兼容性和性能。Spinellis認為，這次實踐深刻揭示了AI編碼代理的能力與侷限。

一方面，Codex在初始提示和後續優化中正確引導了任務方向，處理了大量繁瑣的工作，節省了時間和精力。修改後的代碼在所有階段都能編譯和運行成功（得益於全面的單元測試、集成測試和持續集成檢查）。

另一方面，Spinellis指出，要獲得生產質量的代碼，Codex的工作需要仔細審查和大量專家指導。在他發起的總共78個提示和子提示中，有61個（78%）是要求改進的。這些改進包括代碼註釋、單元測試、架構調整（如避免不必要的UTF-8轉換）、錯誤處理優化等。Spinellis強調，即使AI代理在不斷進步，分配給它們的任務也會越來越複雜，所需的審查和專家指導也將隨之增加。

Spinellis對AI編碼的成本提出了具體數據。一次會話的Token使用總量約430萬，按當時價格計算約80美元。實際通過訂閲使用的成本可能被補貼，但長期使用的成本可能與一個開發人員的薪資相當。環境方面，該會話產生了約326千克的二氧化碳排放和12,871升水消耗，相當於一輛高效柴油/汽油車行駛2,500公里或一次短中程航班的排放。這些外部成本在歐盟碳排放交易體系下約為26歐元，在美國環保局社會碳成本下為42-117美元。水費在雅典本地家庭水價中約為4.50-41歐元。這些成本雖不天文數字，但遠非可忽略。

Spinellis還給出了針對不同角色的建議：

• 學習編程的人：要思考如何獲得識別AI代碼問題並提示修復所需的知識和經驗。
• 管理軟件開發或人力資源的人：要規劃如何讓新開發人員掌握這些技能。
• 決定完全用AI代理外包編程的人：要考慮是否願意讓代碼逐漸劣化、積累技術債務。

文章末尾列出了會話中使用的所有78個提示，其中要求改進的以粗體顯示。Spinellis承認，有些改進（如註釋和單元測試）可以由更強大的代理或適當的初始配置自動完成，但AI代理的增強也會使任務要求更嚴格。最後，他還提到自己手動完成了一些更改以節省時間和浪費。