最新的代码生成研究给出了一个有点扎心的结论：人工智能没那么强，它们缺乏人类的批判性思维，更多是鹦鹉学舌。这项研究发表在《IEEE 软件工程学报》今年6月刊上，下面我们来详细看看。

程序员们用了几十年时间编写代码来训练AI模型，现在风水轮流转，AI开始反过来帮程序员写代码了。但问题来了：AI的代码生成器跟人类程序员相比，水平到底怎么样？

《IEEE 软件工程学报》6月刊上发表的这项研究，从功能性、复杂性和安全性三个维度评估了OpenAI的ChatGPT生成的代码。结果有点意思：ChatGPT在生成功能性代码方面表现相当出色，成功率最低0.66%，最高能达到89%——具体取决于任务的难度、编程语言等多种因素。

在某些场景下，AI生成的代码甚至比人类写得还要好，但研究也揭示了AI代码存在一些安全隐患。参与该研究的格拉斯哥大学讲师Yutian Tang指出，基于AI的代码生成确实能提高生产力、自动化软件开发任务，但了解这些模型的优势和局限性同样重要。

为了更深入地探索这些局限性，Tang的团队用GPT-3.5测试了五种编程语言（C、C++、Ja va、Ja vaScript和Python）解决LeetCode平台上728个编码问题的能力。整体来看，ChatGPT的表现相当亮眼，尤其是在处理2021年之前存在的编码问题时。例如，对于简单、中等和困难级别的问题，它生成可执行代码的成功率分别约为89%、71%和40%。

不过，Tang补充道：“当面对2021年之后的算法问题时，ChatGPT生成功能正确代码的能力就明显下降了。它有时候根本理解不了问题的含义，哪怕只是简单级别的问题。”举个例子，ChatGPT为2021年之后的“简单”问题生成功能性代码的成功率，从89%暴跌到52%；而“困难”级别问题的成功率更是从40%掉到了0.66%。

Tang解释说：“一个合理的猜测是，2021年之前的算法问题在训练数据集里出现频率更高。”本质上，编码技术一直在演进，但ChatGPT接触不到新的问题和解决方案——它缺乏人类那种批判性思维能力，只会解决以前遇到过的问题。这就能解释为什么它处理旧问题比新问题强那么多。

有趣的是，针对相同的LeetCode问题，ChatGPT生成的代码在内存开销和运行效率上，至少比50%的人类解决方案更优。研究人员还测试了ChatGPT在收到LeetCode反馈后修复自身错误的能力——他们随机挑选了50个编码场景，都是ChatGPT一开始因为不理解内容或问题而生成错误代码的情况。结果发现，ChatGPT擅长修复编译错误，但往往不擅长纠正自己的语义错误。

Tang解释道：“ChatGPT可能根本不理解算法问题的含义，所以仅仅提供错误反馈是不够的。”此外，研究人员发现ChatGPT生成的代码确实存在不少漏洞，比如缺少空值测试——不过大多数漏洞很容易修复。结果还显示，用C语言生成的代码最复杂，其次是C++和Python，其复杂度与人类编写的代码相当。

基于这些结果，Tang表示，使用ChatGPT的开发者需要提供更多信息，帮助它更好地理解问题或避免漏洞。比如，面对更复杂的编程问题时，开发者可以尽可能多地提供相关知识，并在提示中告诉ChatGPT要注意哪些潜在的漏洞。