今天小編分享的科學經驗：首個AI程式員造假被抓，Devin再次“震撼”矽谷！扒皮視頻文字詳解附上，歡迎閱讀。
首個 AI 程式員，演示視頻大幅度造假？？？
不久之前震撼矽谷的 Devin，再度震撼矽谷——但這次是被打假。
事情是這樣的：油管程式員博主 Internet of Bugs（以下簡稱光頭哥）對 Devin 的視頻進行了逐幀分析，逐一舉證說明了 Devin 并不如演示中那般神奇。
甚至有 " 自己現寫 bug 然後當場修復 " 的騷操作。
其它 " 罪證 "，包括但不限于：
号稱能解決任何 Upwork 任務，但演示中解決的問題并不是 prompt 要解決的那一個，做無用功；
看起來在修復 bug，實際上修復的 bug 人類程式員根本就不會犯；
沒有意識到簡單兩步就能解決問題，花裡胡哨一頓操作，其實是自己把任務搞復雜了；
修改代碼的水平一言難盡。
此外，光頭哥花了半個多小時，把 Devin 演示視頻中的 upwork 任務完成了一遍——而 Devin 完成任務可能用時 6 個多小時。
啊這這這，真是好、大、一、口、瓜！
要知道，其背後公司 Cognition AI 手握 10 塊 IOI 金牌的活招牌，還在推出 Devin 當月宣布成功融資 2100 萬美金。
推特和 YC 上已經吵翻天了，讓這件事的讨論度高居不下。
我請問呢？真的很讨厭演示造假，讓 demo 看起來輕松達到意料之外的技術進步。
還有人表示自己很受傷，再也不會相信各種冒出來的創業公司的東西了。
emmmm ……我還是把期待值全部留給 OpenAI、Anthropic、DeepMind、FAIR 這些公司和機構吧。
完整詳情，一起接着往下看。
35 年從業者逐幀驗證
此次出來聲張正義的光頭哥，從事軟體行業已經 35 年。他首先聲明自己的立場：我并不反對高科技，但我确實反對過度炒作。
他自己也經常使用 GitHub Copilot、ChatGPT、LIama2、Stable Diffusion。
事實上，在 Devin 剛推出時候，他就反對過 " 世界上第一個 AI 軟體工程師 " 這一說法。
此次則主要針對的是一些更為具體的說法。
比如之前 Devin 号稱能夠靠處理 upwork 任務來賺錢的。但在真正的演示中 Devin 并沒有做到這一點。
不信？沒關系，光頭哥帶着逐幀的證據來了。
總結如下：
Devin 所處理的任務并非随機，而是精心挑選；
與客戶實際需求有很大的出入；
實際操作過程，數次自己創造 bug 然後再修復；
很多毫無意義的操作，相當于幾十年前在 C 語言中才用的方法；
？？？
首先，來到了演示視頻的 2.936 秒處，在螢幕左上角有顯示他們搜索過這個内容。因此，這不是所謂 " 随機 " 選擇的任務。
再來看客戶給到的具體需求。真正需求為 " 我想要利用這個庫來進行推理。你需要提供詳細的操作指南。我不想讨論完成這項工作預計需要的時間。"
但給到 Devin 的需求卻是：我希望利用這個模型在這個庫中進行推理。請自己弄明白。
最後視頻末尾出現的 Devin 生成報告中，也沒有提及客戶實際需要的内容。
那麼，這份工作的最終交付成果應該包括什麼呢？
但 Devin 實際做了什麼？
Devin 第一次真正的嘗試，是它修改了一個名為 requirements.txt 檔案 , 其中規定了代碼所依賴的庫版本。視頻中提到它正在更新代碼，但實際上更像是修改配置檔案。
然後根據需求，需要 Devin 能建立自己的推理能力，并僅需使用樣例數據即可。但實際項目要比這個復雜得多。
結果很快，Devin 就遇到了第一個命令行錯誤——打開影像失敗、檔案未找到、無此檔案或目錄等。但在光頭哥實際復現時并沒有出現，結果研究發現，代碼倉庫壓根就不存在這個檔案。
這相當于Devin 自己創建了個 bug，然後再修復 bug。在接下來的操作中，Devin 經歷了很多次這樣的 " 自建自修 "。
不能說十分有用，只能說完全沒有必要。
接下來，再來看看代碼庫中這樣一個 readme 檔案。正如視頻所展示的那樣，readme 檔案清晰地說明了該檔案的功能和用法。在頁面右側 , 甚至還有一個小按鈕，點擊它就可以復制整條命令，然後粘貼到命令行視窗中，按下回車即可運行。
但 Devin 完全沒能理解，而又是自創了個項目。而寫的那段從緩衝區讀取數據的代碼十分糟糕。
于是光頭哥發出了靈魂拷問：
這不就是幾十年前在 C 語言等中才用的方法嗎？？？
這種做法顯然已經過時，正常人用 Python 誰還會再寫這個代碼。這種代碼很難調試，它邏輯復雜，難以理解，很容易出現細微的錯誤。
此外，代碼庫中還存在一個真正的錯誤，但 Devin 既沒有發現也沒有修復。
然後光頭哥用谷歌搜索，按照 GitHub 上一條相關評論修改了代碼，只花了 1 分 07 秒，問題就解決了。
最終光頭哥總共花了 35 分 55 秒復現了 Devin 的工作，而 Devin 實際花了多長時間呢？
如果細看視頻 Demo，就會發現 Devin 處理工作前後有6 個小時 20 分鍾的間隔。
視頻的前部分顯示的是 3 月 9 日下午 3：25 的時間戳，但後半部分卻顯示的是當天晚上 9：41。
而逐幀細看就有會發現一些奇怪且毫無意義的操作。
比如 head -N 5 results.json | tail -N 5 這個命令，它表示取這個 JSON 檔案的前五行，然後再取這些行的最後五行。
正确的做法應該是 "head-5 results.json"。那個 -N 是多餘的。只要說 -5 就可以，不需要那些多餘的東西。
最後光頭哥銳評，AI 現在生成的内容有很多都十分愚蠢，反倒會讓事情變得更為復雜。
當看到它的任務列表時，會覺得：哇，Devin 做了很多事情。但實際上可能并非如此。
網友：至少掌握了看起來很忙的技巧
對于此次 Devin 造假翻車，不少網友對現階段 AI 產品炒作嗤之以鼻。
我真的很讨厭現在演示造假變得如此正常化
甚至還列出了三大炒作典範：Devin、rabbit、Humane。
也有網友調侃：Devin 至少掌握了看起來很忙的技巧。
嗯？打工人有被内涵到。
不過也有一些支持的網友，比如這位沃頓商學院的教授 Ethan Mollick。
他聲稱自己有早期訪問權，在體驗中發現真的很有趣。
他認為現在将 Agent 視作 " 炒作 " 為時尚早，未來幾個月 Agent 的能力将十分強大。
号稱 " 世界首個完全自主的 AI 軟體工程師 "
有意思的是，演示造假事件爆出來的時間，距離 Cognition AI 推出 Devin 僅過去了一個月。
咱們一起來回顧一下。
一個月前的 3 月 13 日，Cognition AI 在推特上介紹了自家推出的 Devin，并稱其為 " 世界上首個 AI 軟體工程師 "。
只需一句指令，它可端到端地處理整個開發項目。
主創介紹，Devin 在長程推理和規劃上面下了很大功夫，可以規劃和執行需要數千個決策才能完成的復雜軟體工程任務。
具體來說有 6 大功能：
端到端構建和部署程式，可以解決的不只是代碼問題，還包括與之相關的整個工作流；
自主查找并修復 bug；
訓練和微調自己的 AI 模型；
修復開源庫；
為成熟的生產庫做貢獻；
超強學習能力，實時補足知識和能力短板。
Devin 完整技術報告中顯示，在 SWE-bench 基準測試中，無需人類輔助，Devin 可解決13.86%的問題
——這個數據看起來不高，但其實已經超過了此前所有 AI 大模型的成績。
目前數一數二的 GPT-4，在同個測試中的成績只有 1.74%，且必須配備一個人類，提示它要處理哪些檔案。
當時的 Devin 團隊一副沒在怕的樣子。
雖然沒開放公測，但陸陸續續給出了一些内測名額。
在互聯網上搜索一番，發現上手體驗過的人給的買家秀反饋是這樣的：
熱衷 AI 的沃頓商學院教授Ethan Molick試過後，認為其新穎的實時互動方式是最值得關注的。
他要求 Devin 開發一個解釋 " 創業公司融資中的股權稀釋 " 的網站，随後透露，AI 還無法在沒有任何幫助的情況下，自主且無差錯地完成這項工作。。
但也有人直接表示，體驗過後确實是有被震撼到。
巧的是，截圖中的這個首批内測體驗者 Bubna 哥，是 AI 基礎設施創業公司 Modal Labs 的 CTO。
後來他和 Devin 還聯手搞了個新聞。Devin 用自家老板的賬号，潛入 Modal Labs 的工作群，和 Bubna 哥一番交流過後，根據回復調整了代碼方案，解決了一個技術問題。
△圖中的發言人背後其實是 Devin
當然，除了看上去哄哄的技術，Devin 還鍍了一層光環，那就是背後公司 Cognition，雖然是個小初創，但在招人信息中明晃晃寫着：
我們團隊手裡握着 10 塊 IOI 金牌呢～
技術演示和團隊背景都吸睛 Max，直接給 Devin 的傳播力度添磚加瓦。
也正是因為對 Devin 的關注，代碼生成領網域在過去一段時間裡進展是突飛猛進。
暫時無法在飛書文檔外展示此内容
比如，GitHub 三萬 Star 項目 MetaGPT 就上新了 " 開源版 Devin"，名為數據解釋器（Data Interpreter）：
阿裡 Qwen 成員 Binyan Hui 等人開啟了OpenDevin項目，一個月過去已經在 GitHub 攬星 21.5k；
普林斯頓那邊動作更快，用 GPT-4 打造了開源SWE-agent，開箱即用，可修復 GitHub 存儲庫中真實 bug。
在 25% 的 SWE-bench 測試集上，它實現了與 Devin 演示視頻中相似的準确度—— 解決了 12.29% 的問題。
還有各個大廠也開始入駐自己的 AI 程式員……
One More Thing
結果現在發生這件事兒，怎麼說呢……
往好了想，真是救大命了，所有的程式員們都要松口氣了，還好還好，AI 暫時還無法端到端端走我的飯碗。
往壞了想，真是要了命了，這麼一個備受關注的明星項目居然是個只能活在視頻裡的 demo。
難道世界真的是個巨大的草台班子？？？
參考鏈接：
[ 1 ] https://twitter.com/oran_ge/status/1778968102610546762?s=46&t=S65Q3TssMnzcxLETGqaDFQ
[ 2 ] https://twitter.com/0interestrates/status/1779268441226256500
[ 3 ] https://news.ycombinator.com/item?id=40008109
[ 4 ] https://www.youtube.com/watch?v=tNmgmwEtoWE
