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AI 也造“屎山”:研究发现 GitHub Copilot 代码可维护性差,偏爱“无脑重写”而非重构复用已有代码

2024-01-29 15:51量子位(丰色)32评
感谢IT之家网友Coje_He的线索投递!

AI 帮忙写代码程序员用了都说好,但代码质量真的靠谱吗?结果或许令你大跌眼镜。

一家名为 GitClear 的公司分析了近四年超过 1.5 亿行代码后发现,随着 GitHub Copilot 工具的加入,代码流失率(即代码写入后不久又被返工修改、删除的情况)出现了显著上升:2023 年为 7.1%,而 2020 年时仅为 3.3%,翻了一番。

与之相应的,代码复用率也出现了明显下降。言外之意,AI 写的很多内容其实不亚于“屎山”,根本不好随着业务的变化作相应更改。看起来,AI 编程工具还远没有宣传中的那么好用?

Copilot 更爱直接添加代码而不鼓励复用

GitClear 收集的 1.5 亿行代码中,有三分之二来自匿名私企,剩下的 1/3 则源自于谷歌、Meta 和微软的开源项目。它们全部被排除了“噪声”数据,比如在多个分支中提交的一模一样的代码、空行以及其他没有意义的代码行。

调查的主要对象是微软的 GitHub Copilot。它于 2021 年 6 月推出测试版,按照 CEO 说法,截至 2023 年第三季度,该工具已有超 100 万开发者付费订阅,能够帮助开发者编写 46% 的代码,并将编码速度提高 55%。

不过在此,GitClear 不关心编码速度,只关心质量。

“AI 编程工具更类似于高级开发人员,仔细又精细?还是更像短期承包商一样,只在乎面前的任务完成与否?”

为此,他们统计了这 1 亿行 + 代码的新增、删除、更新、移动、复制 / 粘贴等情况,得出了这样一个趋势表格:

从中我们可以发现:Copilot添加代码、复制 / 粘贴代码的百分比比更新、删除和移动增加得更明显。

其中我们还可以清晰地看到,移动代码的百分比从 2020 年的 25% 下降到了 13.4%,这是所有数据中唯一一个反向特例。

更少的移动意味着更少的重构和复用,加上大幅增长的添加、复制 / 粘贴代码,这表明:AI 编程工具并不鼓励代码复用、在已有代码上进行修改,而是更倾向于“无脑重写”。

在此,GitClear 也指出,过度新增代码、复制 / 粘贴对代码的长期可维护性也相当不利。

这其实在人类程序员中也是老问题,可能是程序员觉得解决当下问题比思考如何复用、整合现有代码更快更容易,也可能是因为同个项目组中的开发人员沟通不畅等。

遭殃的就变成后面的维护人员。

Copilot 的代码质量下降也体现在代码流失率(Churn)这个数据上。在此,它的标准定义是代码编写后不到两周的时间内修改更新的百分比。

表格显示,2020 年的流失率为 3.3%(那会还没有用上 Copilot),2023 年增长到 5.5%。GitClear 预计,2024 年将直接相比 2020 年翻一番之多,达到 7.1%。这说明 AI 的加速,并没有带来足够高质量的代码。

除了以上结论,GitClear 还发现,Copilot 的代码建议算法还被设计为总是提出最有可能被用户接受的建议 —— 这选择乍一听没啥毛病,但其实会忽略代码简洁易读的重要性。

总的来说,这项结果足以让那些担心 AI 编程工具会取代人类程序员的人暂时把心放肚子里。

最近也有不少其他研究佐证了 GitClear 的发现。比如来自 CodeScene 的一篇报告就表示:

在编码任务中,AI 远无法取代人类;今天的 AI 太容易出错,且远未达到能够安全修改已有代码的程度。

网友体验大差不差

实实在在使用过 Copilot 的人怎么说?

一位网友表示:

我用了两个月后取消了会员,因为花了太多精力去检查 AI 给出的代码以及修复 bug。

在 TA 看来,现阶段还是自己编写内容要省力得多,因为自己知道自己想要写什么,修复自己的 bug 总是比修复机器人的更容易。

有人使用的是 ChatGPT 而非 Copilot,也对 TA 的话表示了赞同:

我对 AI 的能力感到惊讶,但还是不会称其为“好代码”。

当然,Copilot 在大家眼里也并非一无是处。一位从事 web 开发 20 多年的程序员就表示:

用它编写重要的 SQL 或 TypeScript 代码时,总是失败;但对于编写测试、请求处理、React 样式等等来说,它还是可以帮我节省大量时间的。

你的 Copilot(或者其他 AI 编码工具)体验如何?你同意 GitClear 的发现吗?

参考链接:

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