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06-21
今年，AI画画以各种姿态登上科技新闻头条。
年初，一句话描述就能画出科幻奇观的《Disco Diffusion》迅速走红。
人们将“森林里的一间小屋漂浮在天空中”等天马行空的想象灌输给AI模型，几个小时后就可以得到一幅基本符合想象的油画，刷新了人们以往对AI绘画的印象。
4月份，Open GL发布了Dall-E 2 AI模型，该模型可以理解人类以自然语言输入的描述，并根据描述生成几张逼真的图片。
由于其简单的操作和“鬼畜”效果，它很快成为人们生成表情符号的工具。
人们无休止地使用不相关的术语生成梗图的照片。
梗图走红后，AI绘画成为找乐子等人的工具。
下半年，Stable Diffusion、NovelAI Diffusion等模型的出现，将AI绘画提升到了另一个层次。
人们开始难以区分真人·画师和人工智能·画师绘制的漫画图画。
“AI绘画会取代原来的画师吗？”等话题也开始认真讨论。
如今，打开社交媒体，利用AI绘图将照片变成漫画风格已经成为热门话题。
网友晒出的AI照片中，有多少真实的AI漫画，就有多少AI认知错误生成的搞笑图片。
人们一方面感叹人工智能技术已经如此先进，但另一方面又庆幸人工智能无法完全取代人类。
正当人们担心AI绘画是否会抢走尾田荣一郎、青山刚昌等漫画家的饭碗时，另一个行业已经面临AI就业危机——有趣的是，这场危机是他们自己造成的。
AI程序员会补bug吗？当你想到 Google 的 X 部门时，你可能会觉得它看起来很熟悉。
X部门的前身是Google，2016年Google并入母公司Alphabet后，由Google牵手。
近日，据外媒报道，Department X正在秘密开展一个新项目。
这次他们想利用AI机器学习来开发一种可以自己编写代码的工具。
让程序员敲代码，开发一个可以敲代码的AI来代替程序员。
这个笑话般的故事即将成真。
据知情人士透露，这个AI编码项目代号为Pitchfork，由Olivia Hatalsky负责管理，她曾参与过Google Glass等多个重大创新项目。
Pitchfork 的开发灵感来自于 Google 工程师在升级 Python 代码库版本时突然想到的一个想法：如何在不聘用现有一批软件工程师的情况下实现版本迭代？对于新入职的程序员来说，往往需要很长时间才能熟悉现有项目的代码。
一旦项目中的元老程序员离开，想要顺利接手代码工作并不总是那么容易，因此谷歌想要开发一款“AI程序员”，让软件版本迭代摆脱对项目经验的依赖。
AI工具最大的特点是可以利用现有数据以极快的速度进行机器学习。
经过适当的算法训练后，人工智能可以模仿学习数据并产生相似的结果。
因此，谷歌希望 Pitchfork 学习现有软件工程师的编程风格，并根据这些经验编写新代码。
当Pithfork成熟后，它将能够取代程序员的一些编写和更新代码的工作，同时仍然保证代码的质量。
Olivia Hatalsky 曾在 Pithfork 开发人员的招聘启事中将这个项目描述为“构建软件工程的未来”，但程序员真的会喜欢这个可能会失业的未来吗？作为典型的高薪工作，程序员的工资一直是科技公司支出的大头。
每当科技公司经济收入出现波动时，就会掀起一波裁员潮，以尽可能降低公司用工成本，帮助公司度过寒冬。
从这个角度来看，Pitchfork 与其说是软件工程的未来，不如说它是为大规模裁员做准备的防御措施，让项目在没有经验丰富的程序员的情况下也能正常运转。
据外媒统计，Alphabet的年度员工薪酬中位数为84美元，是标准普尔指数中最高的。
面对收入增长放缓的困境，谷歌等财大气粗的公司很难维持高薪神话。
在上个月的财报电话会议上，Alphabet首席执行官桑达尔·皮查伊表示将放缓新员工的招聘速度，一些分析师猜测，谷歌可能不得不像Meta一样进行大规模裁员。
如果裁员计划成真，那么谷歌的“AI程序员”很快就会提上日程。
世界需要人工智能程序员吗？在 Pitchfork 项目曝光之前，类似的人工智能编程工具就已经可用。
另一家科技巨头微软旗下的 Github 在 6 月份推出了一款名为 Copilot 的工具。
你只需要输入几个新的代码，AI就会帮你完成剩下的事情。
Copilot基于OpenAI发布的GPT-3人工智能技术。
GPT-3可以根据互联网上存在的材料学习写作。
这就像给它喂了一个小说资源库，它可以按照哈利波特的风格写出一部柯南·陶的哈利波特；给它一个历史传记资源库，它就可以写一部魔兽世界的编年史。
GitHub 拥有世界上最大的源代码存储库。
你可以猜测接下来会发生什么：GitHub 为 Copilot 提供了大量公共代码存储库，以便它可以学习编写自己的代码。
尽管Copilot目前还不具备完全自行编写软件程序的能力，但它已经能够完成一些简短的代码片段。
一些外媒对 Copilot 的报道提到，开发人员在工作中已经使用 Copilot 生成了 40% 的代码，而 GitHub 预计这个数字在未来五年内将翻倍。
但在此之前，这些“AI程序员”还有一个更大的问题需要解决——它打出的代码合法吗？前面提到，Copilot 产生的代码都是在 GitHub 上学习的。
这必然会导致AI自主使用未经授权的代码，进而引发代码所有者的诉讼。
据 The Verge 报道，微软、GitHub 和 OpenGL 已收到美国程序员公司的集体诉讼，指控 Copilot 依赖“史无前例的软件盗版”，违反版权法。
这是美国第一起质疑人工智能系统训练和输出的集体诉讼。
如果人工智能编程要成为软件工程的未来，那么这个案件的结果将对这个“未来”产生深远的影响。
AI产生的内容的所有权归谁？人工智能侵权谁负责？用户、创作者和AI之间是什么关系？这些都需要更详细的法律定义。
未来很长一段时间内，即使人工智能具备替代人类工作的能力，但在法律上它仍然是不折不扣的“非法劳工”。
数学家约翰·冯·诺依曼曾提出人工智能技术奇点的概念，即当人工智能不断自我学习到一定阶段时，将迎来智能的爆发式增长，并将远远超过人类智能。
“奇点理论”让很多人对人工智能技术产生恐惧。
甚至有人预测，人工智能驱动的超级智能机器将是人类最后的发明，因为届时愚蠢的人类将被人工智能统治，而人工智能程序员的出现将加深这一预言发生的可能性。
不过不用担心，AI在此之前就已经被人类用法律压制了——几千年来，这一直是弱者最有力的武器，未来也一样。
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