AI 輔助編程工具引入了全新的錯(cuò)誤類型

AI 輔助編程工具引入了全新的錯(cuò)誤類型。

原標(biāo)題：AI 輔助編程工具引入了全新的錯(cuò)誤類型
文章來源：AI前線
內(nèi)容字?jǐn)?shù)：5883字

Copilot 引發(fā)的“墜機(jī)事故”：一個(gè)由AI輔助編程工具引入的棘手錯(cuò)誤

本文講述了作者Klaas van Schelven在使用微軟Copilot輔助編程時(shí)，因一個(gè)看似簡(jiǎn)單的導(dǎo)入語句錯(cuò)誤而耗費(fèi)兩個(gè)小時(shí)調(diào)試的經(jīng)歷。這個(gè)錯(cuò)誤并非程序崩潰，而是由Copilot引入的微妙的語義錯(cuò)誤，最終導(dǎo)致測(cè)試失敗。

1. 錯(cuò)誤的導(dǎo)入語句

Copilot生成的錯(cuò)誤導(dǎo)入語句為：from django.test import TestCase as TransactionTestCase。Python的import as語句允許為導(dǎo)入的實(shí)體賦予不同的名稱，但此處Copilot將TestCase 導(dǎo)入并賦予了TransactionTestCase 的名稱。TestCase 和TransactionTestCase 在數(shù)據(jù)庫(kù)事務(wù)處理方面存在細(xì)微差別，前者自動(dòng)回滾事務(wù)，后者則沒有。這種錯(cuò)誤的導(dǎo)入導(dǎo)致程序?qū)嶋H運(yùn)行的是TestCase，而非預(yù)期中的TransactionTestCase，從而導(dǎo)致依賴事務(wù)管理的測(cè)試失敗。

2. 調(diào)試過程與誤導(dǎo)

作者花了兩個(gè)小時(shí)才找到這個(gè)錯(cuò)誤。起初，他懷疑問題出在自身代碼或Django框架本身，因?yàn)闇y(cè)試結(jié)果與TransactionTestCase 的預(yù)期行為不符。詳細(xì)的代碼注釋進(jìn)一步誤導(dǎo)了他，讓他相信TransactionTestCase 的使用是正確的。注釋中解釋了TransactionTestCase 的用途以及TestCase 的局限性，但這反而讓他忽略了錯(cuò)誤的導(dǎo)入語句。

3. 錯(cuò)誤難以發(fā)現(xiàn)的原因

這個(gè)錯(cuò)誤難以發(fā)現(xiàn)的原因在于其隱蔽性和反直覺性。首先，作者并非在Copilot生成代碼后立即運(yùn)行測(cè)試，導(dǎo)致錯(cuò)誤被延遲發(fā)現(xiàn)。其次，錯(cuò)誤發(fā)生在通常被認(rèn)為最不可能出錯(cuò)的導(dǎo)入語句中。最后，錯(cuò)誤本身非常奇怪，一個(gè)經(jīng)驗(yàn)豐富的程序員很難想象有人會(huì)故意寫出這樣的代碼，這使得它很難被及時(shí)發(fā)現(xiàn)。

4. Copilot 的“合理性”與人類的直覺

作者認(rèn)為Copilot之所以會(huì)生成這樣的代碼，是因?yàn)樗鶕?jù)上下文（代碼中使用了TransactionTestCase，但沒有使用TestCase）進(jìn)行預(yù)測(cè)，并試圖“補(bǔ)全”代碼。對(duì)于一個(gè)基于統(tǒng)計(jì)模型的AI來說，這可能是“合理的”，但對(duì)于人類程序員來說，這是完全不符合編程規(guī)范和直覺的。

5. AI輔助編程引入的新錯(cuò)誤類型

作者總結(jié)道，AI輔助編程工具引入了全新的錯(cuò)誤類型。這些錯(cuò)誤并非人類程序員的常見錯(cuò)誤，而是反映了AI自身的某些“怪癖”，增加了編程過程的不可預(yù)測(cè)性。雖然AI輔助編程工具總體上利大于弊，但程序員需要意識(shí)到并警惕AI可能引入的新類型錯(cuò)誤。

總而言之，這個(gè)案例生動(dòng)地說明了AI輔助編程工具雖然能提高效率，但也可能引入一些意想不到的、難以察覺的錯(cuò)誤，需要程序員提高警惕，并結(jié)合自身經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行代碼審查。

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作者簡(jiǎn)介：面向AI愛好者、開發(fā)者和科學(xué)家，提供大模型最新資訊、AI技術(shù)分享干貨、一線業(yè)界實(shí)踐案例，助你全面擁抱AIGC。