大家会使用ChatGPT生成的代吗？想聊聊效率到底有没有提升，安全性问题大不大？

Question

除了CatGPT 之外，还有Github Copilot、DeepTabnine 之类的工具也是基于大语言模型，能实际生成代码的。这些工具宣传拿出来的数据也很厉害啊，比如在 GitHub Copilot 作为市场宣传素材的研究中，Copilot 能够独立完成 46%的代码，对于标准化内容，Copilot 能够以比⼈⼯快 58%的速度⽣成代码。（研究名称：Quantifying GitHub Copilot’s Impact on Developer Productivity and Happiness）

但反面问题也挺多的，我能找到一些研究成果：

• 有程序员朋友表示“每天编程的时间本来就不长，主要时间花在沟通上，其实没有强到能让我提前下班”
• 比较了 Copilot 和传统自动完成（即流⾏的 Intellisense 插件）的用户体验，结果发现参与者在使用 Copilot 时完成任务失败的次数比使用 Intellisense 插件时更多，但任务完成时间没有显着影响。（研究名称：Usability and design studies of AI-assisted programming）
• 发现该插件对任务完成时间或程序正确性没有显著影响；此外，他们发现参与者在他们的实验中编写的⼤多数（60%）提示词（Prompt）都没有⾜够详细地说明 （研究名称：Towards natural language interfaces for programming: A user study comparing programming with and without an extension.）
• ⼀项 2021 年的早期研究中，研究者检查了 GitHub Copilot 中的代码建议有不安全的代码（研究名称：Security risks of AI code generation: A study of GitHub Copilot）
• 基本上准确性、安全性问题，也是各家企业使用这类工具的核心疑虑，比如Salesforce 调研IT 的负责人就发现超过60%的企业IT 负责人都认为有这类的问题（来源：Generative AI research: What business leaders need to know, Salesforce News）

国内各科技公司也都有措施，比如美团、阿里、字节都是禁止使用，腾讯和蚂蚁是不建议使用，华为是高保密项目禁用+其他项目不建议使用。

所以想要请教下大家，实际使用下来效果怎么样？利弊哪个更大？

Answer 1

对于初级开发来说效率提升很大，经验丰富的只是锦上添花，主要还是看公司，公司的代码是有保密要求的话还时尽量别用了，这东西不就是chatGPT套壳，这种语言模型本来就有幻觉，具体根据自己的使用看吧

Answer 2

chatGPT生成的代码比较少用了，大部分时间都是问一些概念性的问题找找思路。

实际编码过程中用的还是Copilot。因为会分析整个项目仓库，所以总体来说一些简单的重复劳动基本上可以预测的比较准，直接Tab补全就可以用。
当然复杂的业务还是得自己写注释和步骤，再看生成的代码是否符合期望，不然就继续自己写直到提示出来的代码块符合自己的设想。所以对我来说大部分时间都是在让我少敲键盘。以及快速使用Copilot来写一些批量处理的脚本。主要的问题就是网络的问题，每次都要等个几秒钟。

简单的脏活累活AI完成的还是可以的，如果全部依靠AI来写代码对于我来说还不是很靠谱。大头确实在需求拆分上面。而不是Coding部分，就比如说最近的一个很复杂的需求，把需求理解和拆分实现思考+设计花了大概一周70%的时间，剩下的30%才是在写代码。

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总的来说还是可以提高开发效率的，但是作用有限。大概可以加快20%~30%的Coding时间。

Answer 3

生产力的提高并不能让无产阶级和到解放和减轻劳动强度,只能让不掌握先进劳动技能的人失业

Answer 4

大模型都会用一些,
比如平常用chatGpt生成一些简单代码, 比如实现一个小demo的前端代码;公司因为保密和风险,用在业务上比较少
主要还是用claude来处理大量的文本, 比如播客的文本, 资料的总结等等