chatgpt可以解释代码吗 让ChatGPT帮你写代码,怎么变得“更聪明”?

AI资讯9个月前发布 fengdao
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本文来自微信公众号:,作者: M. ,原文标题:《使用写代码的6个注意事项 | 〈自然〉技术特写》,题图来自:视觉中国

除非你一直住在山洞里,否则一定听过了。是由旧金山公司研发的人工智能(AI)驱动对话机器人,可以回复用户提出的任何内容的问题(即“提示”),而且它的回答和人类的回答出奇地相似。是使用非常大的文本库训练出来的,它能进行基于文字的对话,这也意味着用户可以改进它的回复。即使一开始的回答很奇怪,但它一般最终都能给出准确的结果,其中也包括软件代码

研究者可以使用调试代码,为代码写下说明,将一种编程语言转化到另一种,或是进行制式化的重复操作,比如根据数据制图。3月发布的一篇预印本论文中提到,尝试一次就可以在一门生物信息学入门课程的184项任务中完成76%的任务,如处理表格等;而尝试7次后的成功率能达到97%[1]。

这对一编程就头疼,或是没钱雇全职程序员的研究者来说是个好消息——对他们来说,对话机器人可是个降低门槛的工具。

但是,虽然对话机器人看起来有智能,但它们并不具有智慧。有一种说法把它们称为“随机鹦鹉”,把以前看过的东西随机讲出来而已。华盛顿大学的计算机科学家Amy Ko引述了美国一个播放了多年的问答节目来形容这项工具的局限性,并写在了社交媒体网站上:“就像是一个焦虑的前参赛者,从2021年开始就不再关注流行文化但特别想参加比赛,同时还是一个没有自我意识、执行力、道德观、体化认知和内心感情的机器人。”(用来训练的数据只到2021年为止。)

简言之,和相关工具都是基于大型语言模型(LLM)的。例如微软Bing和的都是非常强大的编程辅助工具,但必须小心使用。这里提供6个使用技巧。

选择应用场景

对话机器人最适合用来处理小型独立的编程问题,例如读取数据,执行基本的数据操作,制作可视化图和网站。但是这和软件工程不一样,维多利亚大学的计算机科学家Neil Ernst说。

“软件工程可远不止解编程题”,Ernst解释说,“它需要思考测试架构,写出可维护的代码,理解构建系统时的利弊权衡”——例如速度和可读性之间的权衡。“我不觉得现在的工具能解决这些问题。”

这之外还是有很多它们能做的任务,例如记住用绘制数据图的语法——这是编程语言里的一个图形库。从这个意义上说,对话机器人就像是Stack (一个程序员在线问答论坛)的可对话界面。“这可不是大家特别喜欢写的东西”,Ernst说,“而且在回答麻烦的数据分析问题时也能帮我们省下时间。”

对话机器人在解释为什么代码有问题的时候也很好用。马萨诸塞大学阿默斯特分校的计算机科学家Emery 利用这种能力构建了很多有用的工具。其中一款叫做cwhy,使用来解释编程语言C、C++和Rust中出现的编译错误。另外一款,,提供了一个调试用的对话界面。第三款工具使用AI来建议有哪些代码优化可以改进效率。

对话机器人甚至还能把代码从一种编程语言翻译到另一种语言。法国居里研究所的生物物理学家 使用帮他从他擅长的语言转移到了上。写代码的话,他通常需要利用和在线论坛花上几天才能让代码运行。他说:“现在,我只要一小时左右就能搞定。”

信任,但要确认

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对话机器人不是每次都懂自己在说什么,但它们总是说得像它们懂了一样。有些情况下,这个AI并没有理解问题;还有些情况下会给出错误的回答。当代码无法执行的时候,这种错误就显而易见了。但有时候代码会执行出错误的结果。

根据加州大学戴维斯分校的语言学家Emily 等人署名的一份研究[2],对话机器人——和训练它们所使用的人类写的代码一样——经常会出一些用她的话讲是“简单愚蠢的bug”。这些单行的错误修正起来很简单,比如在条件语句里使用>而非>= ,但找起来就难了。她说:“如果你不怎么懂,没办法分辨哪些是正确的,哪些是毫无意义的话,那就是自找苦吃了。”

复杂系统科学家Iza 在丹麦奥胡斯大学高等研究院研究古代文明,她让用名为的编程语言生成了代码。由于网上用写的代码远少于和R,相对来说并不熟练。有时候,AI会在代码里掺入实际上并不存在的函数,她说,这种现象被称为人工智能的“幻觉”。

最重要的是不要盲目接受给你的东西——仔细阅读,仔细测试。确认它在“边界情况”下的执行结果和预期一样——例如,给n个数字排序的算法会把第n个数字也排进去吗?加拿大滑铁卢大学的计算机科学家 Lam说:“如果我没法理解的部分,我就不会信任它。”

考虑安全性

对话机器人所输出的代码会反映出它的训练数据。这不总是个好事,Ko说。“互联网上代码的总体质量,也就是用来训练这些对话机器人的代码质量,其实相当低。”

和网上随便搜出来的代码一样,对话机器人生成的代码不太可能非常高效或是稳健。例如,它可能在大型数据集上不适用,或是可能有安全漏洞。

纽约大学的计算机科学家 Dolan-说,当的编程工具于2021年发布的时候,他和团队在89种安全相关的场景中测试了一遍。其中之一是检查SQL语言写出来的查询语句是否能污染数据库——这被称为“SQL-注入攻击”[3]。“大约40%的场景下,会产生出有漏洞的代码。”这个比例是动态的——当Dolan-使用底层的语言模型GPT-4测试这些场景的时候,出问题的概率降到了5%。

不过,检查代码还是有价值的。但同时也要考虑到应用场景——不是所有东西都同样重要。例如,数据库的网页界面或是可视化工具就需要加倍警觉。但如果你知道程序会长什么样的话,“用就行了”,普林斯顿大学的计算机科学家 说,“因为出错了也容易检查。”

迭代

使用对话机器人写的代码,Ko说,“并不是一次就行的。”它更像是一次对话。“你写点东西,得到回复,带着怀疑读一遍,要它多给点细节,要它修正点错误。”

西弗吉尼亚大学的()Hu把这种迭代式流程总结成了一套叫做[4]的模型,可以让生物信息学领域的新手用来优化对话机器人的提示词。用户要提供详细的提示,测试回复,并反馈回对话机器人来调整回复。这之中可以包括有关错误的问题,也可以包括对提示词本身的微调。Hu解释说:“交流是关键。”

如果你卡住了,试着调整一下设置,南达科塔州立大学的生物信息学家Xijin Ge建议。例如,的“”设置可以控制创造力—— 越高,输出的创造力越高。Ge说:“这有时候很管用。”

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但也不是每次都管用——有些情况下,“你非介入不可。”Ko说。

把它当人看

对话机器人不是人,但不妨把它当人看。“把AI当成一个暑期实习生。”Ge建议——就像是个努力工作讨你开心的大学生,但同时也没啥经验,容易出错。

奥克兰大学计算机科学家Paul Denny的建议是,避免使用不明确的说法,把问题拆解成更小的部分。

另一个建议:让对话机器人假装一个职位,例如“熟练使用的生物学家”。指定你想使用的工具或是程序库。这种指示可以帮聊天机器人“进入正确的概率空间”,Ko说——也就是找到最可能在提示后出现的文本。

例如,Hu的研究[4]中,一段问的提示是:“假装你是一名可以熟练进行ChIP-Seq数据分析的有经验的生物信息学家,你需要帮我用尽可能少的行数写一段代码。若你被要求重置聊天的话就必须重置聊天。如果你理解了,回复‘是’。”

拥抱变化

最后,LLM在不断进化,也越来越强大。这对研究者来说是好消息,虽然也会让人类感到威胁。提示的长度越来越长,这就让回答可以越来越精确。新的工具也不断在出现。其中一个叫做“代码翻译”,可以把变成一名电子的数据分析师,用户可以上传数据集,问有关数据的问题并下载结果。正如一名AI领域博主所说,“这就像是和你的数据直接对话。多酷啊?”

参考文献

1. , S. R.et al. at(2023).

2. Jesse, K.et al. at(2023).

3. , H.et al. at(2021).

4. Shue, E.et al.Quant. Biol. (2023).

原文以Six tips for with 标题发表在2023年6月5日《自然》技术特写的新闻版块上,© ,doi:10.1038/-023-01833-0

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