Stability AI CEO放出豪言：5年内，人类程序员将不复存在 来源：新智元 最近，Stability AI创始人兼CEO Emad Mostaque再一次语出惊人—— 「五年内，人类程序员将彻底消失。」 他表示，自己能预见由AI塑造的未来图景，对于人类程序员来说，前景真的不乐观。 AI代码生成？ 实际上，Mostaque也不是空口白牙胡说的。 根据GitHub上的数据显示，目前所有代码中的41%都是由AI生成的。 比如说GitHub的Copilot，就是AI编程的大杀器。 看看这效果，真是一键生成。 甚至，AI在加密货币圈也爆火了，受欢迎程度水涨船高。 Mostaque也表示，Stability AI也越来越火爆，三个月内，在GitHub上的热度就超过了比特币和以太坊，佐证了上述现象。 而Stability AI的版图绝不仅限于此。 无论是生物领域、DNA分析，还是大语言模型、视听数据处理等等，都有涉猎。 而在展望未来时，Mostaque表示，将来人们沟通和信息获取的方式将发生突破性变化。 从ChatGPT说起，Mostaque认为明年大家的手机上将会人手一个，还不用联网。 现在这些颠覆性的AI大模型以后就能随处可用了，对话和交互的方式会发生根本性改变。 而Stability AI的下一步发展就是个性化模型的构建。 这是一项不小的挑战，目的是让每个人、每家企业、每种文化都能有一个独属于自己的AI系统。 Mostaque解释说，这是为了实现Stability AI的一个关键性战略——去中心化。这很像加密货币的精神，确保AI技术有利于每个人的使用。 同时，Mostaque认为，AI发展的未来一定是公开透明的，技术要实现充分的民主化。 我们可以看到，Stability AI开源了他们的LLM，下载量已超过2500万次。 Stability AI的模型从3B和7B参数开始，随后会有15B到65B的版本。并且他们还发布了用于研究的RLHF微调模型。 性能贼能打 实际上，AI生成代码炸场大家已经不陌生了。 当时GPT-4发布，把AI生成代码彻底放到了公众视线中。 新一代Copilot X，直接整合里一个华丽的聊天界面，不仅动动嘴皮子就能生成代码，还能边写代码边跟AI对话，以及为你量身定做的智能文档系统等等。 具体来说，Copilot X提供支持的体验有：Copilot Chat；Copilot for Pull Request；Copilot for Docs；Copilot for CLI。这些新功能都是由OpenAI的GPT-4驱动的。 值得注意的是，由于速度延迟的原因，代码自动补全工具仍基于GitHub的Codex模型上，该模型是在GPT-3上训练的。 当时，资深大数据架构师祝威廉就表示，Everything powered by AI已经不再遥远。 Copilot不仅可以识别开发者输入的代码内容，报错信息显示，还可以对代码块的用途进行深入分析和解释，生成单元测试。甚至还可以给出debug的建议。 此外，在Copilot中，你甚至不再需要键盘来编写代码。只需坐在电脑前，说一句「嘿，GitHub！」，动动嘴皮子编代码就能实现了。目前，GitHub正在试验GitHub Copilot Voice新功能，一个基于语音的交互系统。 除了编写代码，通过Copilot Voice，你甚至可以完成：代码跳转、控制IDE、代码总结。 不仅如此，前段时间，Matthias Plappert的一篇推文点燃了LLMs圈的广泛讨论。 Plappert是一位知名的计算机科学家，他在HumanEval上发布了自己对AI圈主流的LLM进行的基准测试结果。 他的测试偏向代码生成方面。 结果令人大为不震撼，又大为震撼。 意料之内的是，GPT-4毫无疑问霸榜，摘得第一。 意料之外的是，OpenAI的text-davinci-003异军突起，拿了个第二。 Plappert表示，text-davinci-003堪称一个「宝藏」模型。 而耳熟能详的LLaMA在代码生成方面却并不出色。 当然，这只是AI现在能做的。 毕竟，Mostaque的豪言给的时间期限是5年。 从现在的进度来看，5年搞定AI程序员完全体，还真不是件难事。 参考资料：https://decrypt.co/147191/no-human-programmers-five-years-ai-stability-ceo推荐阅读 西电IEEE Fellow团队出品！最新《Transformer视觉表征学习全面综述》润了！大龄码农从北京到荷兰的躺平生活（文末有福利哟！）如何做好科研？这份《科研阅读、写作与报告》PPT，手把手教你做科研奖金675万！3位科学家，斩获“中国诺贝尔奖”！又一名视觉大牛从大厂离开！阿里达摩院 XR 实验室负责人谭平离职 最新 2022「深度学习视觉注意力 」研究概述，包括50种注意力机制和方法！【重磅】斯坦福李飞飞《注意力与Transformer》总结，84页ppt开放下载！2021李宏毅老师最新40节机器学习课程！附课件+视频资料 欢迎大家加入DLer-计算机视觉技术交流群！ 大家好，群里会第一时间发布计算机视觉方向的前沿论文解读和交流分享，主要方向有：图像分类、Transformer、目标检测、目标跟踪、点云与语义分割、GAN、超分辨率、人脸检测与识别、动作行为与时空运动、模型压缩和量化剪枝、迁移学习、人体姿态估计等内容。 进群请备注：研究方向+学校/公司+昵称（如图像分类+上交+小明） ??长按识别，邀请您进群！