AI評委的背後是阿里巴巴正致力推進的代碼智能化：讓AI幫助工程師完成更規範、更有美感的代碼語言，提升開發者的產品交付質量。
天下網商記者 貢曉麗
AI有什麼用？語音識別、視覺識別、神經網絡、深度學習、自然人機交互等大大小的技術，可以應用在智能汽車、交通、工業製造、醫療、環保等不同領域。如今，工程師又賦予了AI一個新的功能，給代碼大賽做評委——點評代碼、修復Bug。
因代碼而生，為代碼糾錯，AI與代碼以及工程師間的關係，正在變得微妙。
4月18日，2019阿里巴巴研發效能峰會——“83行代碼挑戰賽”決賽現場就引入了一位“AI評委”，取名藍雁俠，和專家評委、大眾評委配合，對選手提交的的代碼做綜合評價，這也是全球代碼比賽中出現的首位AI評委。
AI評委是誰？
20．00、19.65、19．55、18.95……83行代碼總決賽得分榜上，AI評委根據8組參賽者的代碼展示，給出了具有細微差別的分數。分數排行榜會根據AI評委、專家評委、大眾評委的綜合打分實時滾動，一個邏輯語言的處理甚至可能瞬間提高選手排名。
這位AI評委從哪兒來？與會專家告訴記者，它來自阿里巴巴代碼平臺研發的人工智能系統。這位AI評委運行在雲端，當選手提交代碼後，會從靜態分析、運行時分析、群體共性等不同維度對代碼快速打分。
據瞭解，AI評委集成了Precfix（Patch Recommendation by Empirically Clustering），不依賴測試用例、編譯結果，通過非規則化的智能掃描，即可自動定位代碼中的Bug，並提供修復建議，速度可達毫秒級，且誤報率低。
在現場的直接反應就是打分最為迅速，幾乎是在代碼提交後立刻出現結果。在現場專家和大眾評委看來，其評分相當準確。
Precfix能夠發現一些規則檢查和人工評審都無法發現的缺陷，根本性地提升代碼質量，有效減少開發工程師的bug及代碼評審時間。同時，Precfix提供的修復建議，能幫助工程師快速理解缺陷和解決問題。
目前，Precfix已被部署到阿里巴巴代碼生產環境，用於缺陷檢查。工程師寫好代碼，就提交到線上，Precfix會進行review，指出缺陷代碼及相應的修復建議。
據一位工程師透露，過去人工review代碼查找bug可能需要幾小時甚至幾天時間不等，而現在不用一杯咖啡的時間，Precfix就可以review完提交的全部代碼，提高了至少20%效率。
“未來，Precfix還會隨著阿里代碼平臺的上雲，一起為全球開發者服務。”大賽主持人孤盡告訴記者。
AI會取代工程師？阿里巴巴表示：不會
83行代碼挑戰賽是面向阿里3萬多名工程師的技術大會，旨在進一步提升內部的研發效率，這場大賽可以說是阿里巴巴最大規模的代碼品鑑會。
比賽源自之前阿里內網一次集體曬83行代碼的活動，阿里巴巴集團CTO張建鋒、螞蟻金服CTO程立，甚至馬雲、彭蕾都有參與。今年已是第三屆，總分92.12分的梁希，也是繼去年獲獎後再次站上一等獎的領獎臺，不同的是，今年給他打分的，多了AI評委。
事實上，AI評委的背後是阿里巴巴正致力推進的代碼智能化：讓AI幫助工程師完成更規範、更有美感的代碼語言，提升開發者的產品交付質量。
對此，本次大賽出品人、阿里巴巴技術合夥人多隆表示：“希望AI能與代碼開發產生更多化學反應，讓AI結對開發工程師，幫助工程師減負。”
代碼智能化進程中，全球領先的科技公司都在積極投入，包括谷歌、Facebook、微軟等也曾推出相關的工具。不久前，谷歌大腦發表的論文還提出讓神經網絡來完成源代碼編輯。
對此，也有人提出了“AI是否會取代工程師”的疑問。
事實上，代碼是一種“動態”過程，需要很強的泛化能力才能完成。優秀的工程師往往會根據新需求、新的網絡環境、bug的修復、公司戰略意圖等各種不斷變化的因素來構建代碼。AI能完成的是相對簡單的任務，要讓機器來動態判斷和預測即將發生的編輯內容，甚至開發出比較複雜和創新性的產品，還有很長的路要走。
“AI評委可以判斷代碼的結構、邏輯、風格，但是代碼還具有藝術性、優雅性、擴展性等特點，AI從精確性的角度可以判斷是或否的概念，但是它的評判對象美不美，這就要交給人了。”孤盡告訴記者，目前的AI評委還不具有代碼審美，所以這也是僅給它20%評分權限的原因，大眾評委佔20%，專家評委則有60%的權限。
神經元的模糊思考仍然是AI的弱點，但孤盡相信，AI的終極智慧我們現在可能還沒有看到，“或許未來代碼會被捨棄，我們可以和機器無障礙對話，那將是對社會非常劇烈的信息革命”。
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