关于生成式人工智能（AI）在编码中到底能有多大帮助的问题存在激烈争论。尽管一些研究发现大型语言模型在代码质量上不如人类编码人员，但ZDNET的David Gewirtz通过实验证明，OpenAI的ChatGPT“能够编写相当不错的代码”。
然而，有人认为争论AI是否能胜任编码可能已经忽略了问题的关键。GitHub首席产品官Inbal Shani在接受ZDNET采访时表示，生成式AI已经在AI之上创造了一个新的抽象层，即自然语言，这一层最初仅用于代码补全，但她认为其强大之处在于可以扩展到AI在代码补全之外的许多其他用途。
GitHub于2021年6月推出了GitHub Copilot，这在今年成为了AI编程领域的变革之一。根据Shani的说法，GitHub Copilot已经成为许多组织和开发者的首选，其中包括Accenture等公司，他们发现使用Copilot可以显著减少重复代码的编写。Accenture甚至保留了Copilot生成的88.5%的代码，这表明Copilot在为开发者提供高准确度的代码方面表现出色。
通过Copilot的使用，开发者完成的合并请求数量提高了15%，这意味着新代码更及时地融入项目的主要源代码。此外，Copilot还激励了开发者更愿意进行构建过程，这有助于提高整体开发效率。
Shani解释说，通过自动化一些任务，Copilot为开发者提供了更多的时间来投入到软件架构等其他方面，从而使他们更加专注。她提到，Copilot正在逐步实现个性化，帮助开发者更好地理解其编码风格，以提供更贴合需求的建议。
尽管这一切尚未在生产力增长方面得到全面量化，但Shani表示，GitHub正在努力深入研究和衡量这些工具对开发人员的影响。GitHub计划在明年2月推出Copilot的企业版本，该版本将进一步满足企业用户的个性化需求。
总体而言，GitHub Copilot作为一种生成式AI工具，通过引入自然语言抽象层，不仅提供了代码补全，还改变了程序员的工作性质，为他们提供了更多的创造性空间。虽然是否能够显著缩短项目开发时间尚不清楚，但这一新的AI抽象层正在帮助开发者更高效地进行软件开发。
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