為什麼智慧AI需要更好的專家

近日，軟體開發專家Diomidis Spinellis在其部落格中分享了他使用OpenAI Codex（一種AI編碼代理）對uutils專案中的sed程式進行重大修改的經歷。這次修改涉及13個檔案、1740行新增和609行刪除，旨在將內部資料處理從字元改為原始位元組，以提高與GNU sed的相容性和效能。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在初始提示和後續最佳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。修改後的程式碼在所有階段都能編譯和執行成功（得益於全面的單元測試、整合測試和持續整合檢查）。

另一方面，Spinellis指出，要獲得生產質量的程式碼，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。這些改進包括程式碼註釋、單元測試、架構調整（如避免不必要的UTF-8轉換）、錯誤處理最佳化等。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資料。一次會話的Token使用總量約430萬，按當時價格計算約80美元。實際透過訂閱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：

• 學習程式設計的人：要思考如何獲得識別AI程式碼問題並提示修復所需的知識和經驗。
• 管理軟體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代理外包程式設計的人：要考慮是否願意讓程式碼逐漸劣化、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。