蚂蚁李建国：当前AI写代码相当于L2.5，实现L3后替代50%人类编程

蚂蚁李建国：当前AI写代码相当于L2.5，实现L3后替代50%人类编程当前，AI代码生成领域正处于快速发展阶段，巨头企业纷纷涌入，AI员工在企业中的应用也愈发频繁。蚂蚁集团代码大模型CodeFuse的负责人李建国博士对此给出了明确的论断：未来3-5年，人类50%的编程工作可以被替代，有些环节甚至完全自动化。一、AI编程工具的发展现状与趋势李建国博士指出，当前AI编程工具的发展十分迅速，但编写代码在整个企业研发过程中所占的比重可能连1/5，甚至1/10都不到。然而，AI编程工具的出现，极大地提高了程序员的工作效率。例如，CodeFuse这样的工具，已经能够在蚂蚁集团内部被超过五成的程序员使用，其生成的代码整体采纳率也达到了30%，属于AI编程工具中的第一梯队。同时，李建国博士认为，AI程序员成为企业运营中的新常态已经是势不可挡的趋势。随着AI技术的不断发展，AI程序员将能够承担更多的编程工作，从而释放出人类程序员去从事更具创造性的工作。二、AI写代码的技术水平与发展目标李建国博士表示，目前AI写代码的技术水平相当于自动驾驶技术中的L2.5级别。这意味着AI已经能够完成一些基础的代码生成任务，如代码补全、解释、注释等。然而，要实现项目级的需求实现，还需要AI技术进一步发展。他预计，在未来3-4年内，AI写代码的技术水平有望达到L3级别，甚至接近L4水平。这将使得AI能够在某些特定场景下实现完全自动化的代码生成。例如，在效能领域中的持续集成（CICD）场景，就有可能通过大模型的驱动来自动完成。三、AI编程面临的挑战与解决方案尽管AI编程工具的发展迅速，但仍面临诸多挑战。李建国博士指出，超70%的代码问题，单纯靠基座大模型是解决不了的。因此，需要探索更多的能力来解决这些问题。具体来说，AI编程面临的挑战包括端到端代码生成能力、Agent推理能力、复杂需求拆解、跨模态横向交互以及安全可信可靠等方面。为了解决这些问题，蚂蚁集团正在构建全生命周期的代码大模型，并计划通过渐进的模式来实现项目级的需求实现。此外，李建国博士还强调了AI全栈工程师的需求。随着大模型的发展，前端和后端的工作可能会逐渐由大模型辅助，从而释放出开发者的时间。因此，未来的软件工程人员需要具备更全面的技能，包括理解算法、对产品的深入理解、对用户体验的关注以及对算法创新等。四、CodeFuse的实践与成果CodeFuse作为蚂蚁集团开源的代码大模型，已经在多个方面取得了显著的成果。目前，CodeFuse已经发布了基础模型，并持续开发和开源相关的仓库，涵盖了从需求设计、编程开发、测试构建、发布运维到数据洞察分析等多个方面。在蚂蚁集团内部，每周有超过一万人的智能代码生成活跃用户，很多人都没意识到自己在使用CodeFuse。这证明了CodeFuse已经能够平滑地融入现有的工作模式中，极大地提升了用户体验并推动了整个研发流程的创新和进步。五、未来展望对于未来的发展，李建国博士表示充满了期待。他认为，随着AI技术的不断发展，AI编程工具将能够在更多场景下实现自动化和智能化。这将使得人类程序员能够从事更具创造性的工作，从而推动整个软件行业的进步和发展。同时，他也强调了开源社区的重要性。蚂蚁集团将携手开源社区一起努力，共同推动AI编程工具的发展和创新。通过开源和合作的方式，可以汇聚更多的智慧和力量来解决AI编程面临的挑战和问题。