全網(wǎng)爆火的世界首個AI程序員Devin，如今被爆出視頻竟是作假？

最近，一位有35年軟件工程師經驗的YouTube博主去逐幀復現(xiàn)了，Devin完成Upwork任務的宣傳視頻。

卻意外發(fā)現(xiàn)，AI并不能像人類工程師一樣完成任務，而且非常糟糕。

他將25分鐘「揭穿Devin的謊言」視頻公開后，一時間引爆全網(wǎng)并在HN、Reddit等社交平臺上掀起軒然大波。

更有意思的是，博主自己復制了Devin嘗試做的任務，花費了大約36分鐘。

然而，Devin用了至少6個小時，甚至可能超過一天。

有網(wǎng)友表示，「正如博主詳細解釋的那樣，盡管其試圖在演示中暗示，Devin并不能獨立完成Upwork的工作。它正在創(chuàng)建混亂、過于復雜的代碼」。

也有人認為，Devin從誕生之初，就更多的是營銷和炒作，而不是現(xiàn)實。

說來，Devin視頻真的是作假了嗎？

逐幀分析，揭穿Devin的謊言

Devin發(fā)布之初，背后初創(chuàng)公司Cognition AI更新的官方博文中，通過七個視頻介紹了這一AI的「魔力」。

其中，一個視頻是，讓Devin自主完成了全球最大的綜合類自由職業(yè)平臺Upwork的一項任務。

當時，網(wǎng)友看后驚訝地表示，沒想到AI智能體都可以做副業(yè)了。

Cognition的開發(fā)者You挑選了一項「用計算機視覺模型做推理」的工作，具體要求是：

- 我希望利用該資源庫中的模型進行推斷。（https://github.com/mahdi65/roadDamageDetection2020）

- 您的交付成果將是關于如何在AWS的EC2實例中進行操作的詳細說明。

- 請?zhí)峁┠瓿蛇@項工作的評估報告。我不會回復沒有評估的報告。

如下是Devin在官方視頻中，完成任務的表現(xiàn)。

接下來，一起看下YouTube博主如何逐幀分析，Devin在真正實操中的能力。

博主稱，我們首先看到Devin并不是能做Upwork上的任何工作，而是在這項任務中，研究者精心挑選了「road damage」任務。

當然，這并非說Devin就是欺騙性的，而是代表其在別的任務中的表現(xiàn)，一定要比這個差。

然后，在實際對話中，開發(fā)者You向Devin提出的要求如下，「我想用這個儲存庫中的模型進行推理，請弄清楚」。

值得注意的是，客戶的要求是「你需要在亞馬遜EC2實例中提交這一操作的詳細說明」，與開發(fā)者提出要求顯然不同。

然而，根據(jù)Devin的視頻末尾，實際上它并沒有按照客戶要求完成工作。

在博主看來，完成這項任務之前，你需要明確怎樣開始這項工作。

這就需要向客戶詢問：

- 實例的大小，類型

- 是更傾向于一個運行更快但成本更高的實例，還是一個更經濟但運行較慢的實例？

- 這個系統(tǒng)需要持續(xù)在線嗎？

......

如何處理自己需要進行推理分析的資料/圖片？你將怎樣把這些上傳到服務器？

比如，可以建立一個網(wǎng)頁界面來處理，也可以通過SSH上傳，或者放在S3 bucket里。那輸出結果的訪問方式又是怎樣的呢？

這些都是你必須了解的問題。

總而言之，博主稱，這也是我之前視頻里提到的，軟件開發(fā)者的工作中最難的、最關鍵的、最耗時的一部分：

主要是與客戶、領導及其他利益相關者的溝通。

這些都是 AI 目前無法完成的任務，而這些恰恰是我們所做的非常重要的事情。

Devin實際上做了什么？

如下是視頻中的一個截圖，提到了一個Repo。

這是一個名為 requirements.txt 的文件，它規(guī)定了代碼的依賴庫版本。

不過，這個代碼庫最初依賴的一些庫是四年前的版本，而現(xiàn)在其中一些庫已經不再提供下載，所以不得不進行修改。

再此，視頻中提到了Devin更新了代碼。博主表示，「Devin能夠做到這一點確實令人贊嘆」。

與客戶的要求相比，他們基本上希望建立自己的推理能力。

Devin被告知只使用樣例數(shù)據(jù)就可以，因此這正是博主復現(xiàn)Devin操作時所做的。

Devin很早就遇到了一個錯誤，這是一個命令行錯誤：

在頂部，遇到了與打開圖像、文件未找到、無此文件或目錄相關的錯誤。

這個錯誤出現(xiàn)在一個名為visualize_detections.py的代碼文件中。博主稱自己并沒有遇到這一問題，是因為在代碼庫中不存在名為visualize_detections.py的文件。

回到命令行，如果放大窗口的其他部分，便會看到，Devin將一些內容寫入一個名為inspect_results.py的文件中，接著運行Python執(zhí)行這個文件，結果出現(xiàn)了語法錯誤。

在Python文件中使用/n是不行，而且echo命令也不該這么使用。這整個過程都是錯誤的毫無意義。

Devin在創(chuàng)建這些含錯誤的文件后，又進行了修正。視頻中提到，Devin實際上是在進行打印行調試。這是一個很常見的做法，很多人都會用到。

評論里說，「Devin正在添加代碼，追蹤數(shù)據(jù)流直至徹底理解」。

博主對此懷疑道，我不相信Devin真的能理解任何事物。

放大觀察這一部分，可以看到一個奇特的循環(huán)。它正在讀取一個文件，并把數(shù)據(jù)讀入一個緩沖區(qū)。這是update_image_ids.py文件。

再次說明，這個文件在客戶要求使用的代碼倉庫中不存在。

實際上，博主在GitHub上搜索了所有可能的位置，只有2處存在帶有這個名稱的文件。

屏幕上顯示三個的原因是，其中一個是另一個的分支版本，它們與Devin正在使用的文件完全不同。

但問題在于Devin此處正在調試一個自己創(chuàng)建的文件，而這個文件完全不在項目代碼倉庫中，非常不妥。

其實，Devin并不是在修正自己在網(wǎng)上發(fā)現(xiàn)的代碼，也不是在處理客戶指定的問題代碼，而是在修正自己生成的錯誤代碼。

更糟糕的是，這樣做并無必要。這是那個代碼庫中的readme文件。

該庫中有一個名為infer.py的文件，正如視頻中Devin所做的那樣。

readme文件說明了其功能及使用方法。在右側，甚至還有一個小按鈕，可以復制整條命令，粘貼至命令行窗口，然后按下回車。

博主認為開發(fā)這個「檢測道路損壞」的代碼倉庫的人已經盡可能地簡化了使用說明，但Devin似乎還是沒能理解。

因此，Devin不得不自己創(chuàng)建了一個混亂的項目。

正如Devin正在發(fā)現(xiàn)的，復雜，難以處理，很容易出現(xiàn)小錯誤，這樣的代碼很難調試。

半小時復現(xiàn)，AI卻用了6小時

接下來，博主計劃自己去復現(xiàn)Devin嘗試做的任務。

他表示，自己用了大約36分的時間，完成所做的事。

下一張幻燈片中，實際上有一個需要修復的錯誤，在名為dataset.py的文件第33行。

問題是torch模塊缺少一個名為underscore six的屬性。

博主在谷歌上搜索了這個問題，找到了GitHub上的一個相關評論。

他按照該評論中的建議修改了代碼行，這樣確實解決了問題。

「解決這個問題總共花了我大約一分鐘七秒的時間，只需這么短的時間我就修正了錯誤。這只是一個快速的谷歌搜索而已」。

以下是博主所做的修改的具體內容，這是最初狀態(tài)和最后狀態(tài)之間的差異。

這是requirements.txt文件的一處修改，最開始使用的是torch 1.4.0版本，博主使用了最新版本的torch 2.2.2。

然后在右邊，這是Devin視頻中的最后一屏，左邊是我的視頻，也就是最后的輸出。

它們兩個大同小異。博主的框是黃色的，Devin是紅色的。

根據(jù)Devin官方視頻中時間，從最初2024年3月9日3:25pm開始，一直到9:41pm完成，中間經歷了6個小時。

最后再看下，Devin完成工作的效果及其評價。

為了復制Devin的結果，博主只需要在云實例上設置合適硬件的環(huán)境，并實際運行兩個帶有正確路徑的命令。

這些東西看起來就像Devin做了很多工作，完成了很多任務。

然而，只要你設置好環(huán)境，實際上你只需要運行2個命令。些代碼修正全都無關緊要，因為它們都是 Devin 自生成的代碼。

在視頻的最后，研究者You表示Devin做得好。而實際上，Devin完成的任務對于AI來說的確很酷。

AI程序員，全網(wǎng)沸騰

3月初，還記得Devin發(fā)布時，全網(wǎng)都在瘋轉這個AI。

在SWE-bench基準測試中，它的表現(xiàn)遠遠超過Claude 2、Llama、GPT-4等選手，取得了13.86%的驚人成績！

它不僅能自主學習不熟悉的技術，端到端地構建和部署應用程序，自己改bug，甚至還能訓練和微調自己的AI模型！

網(wǎng)友紛紛恐慌，Devin會偷走我們的工作嗎？難道程序員真的不存在了？！

甚至，背后十人初創(chuàng)團隊的勵志故事也被人挖了出來。

核心創(chuàng)始人首席執(zhí)行官Scott Wu，以及弟弟Neal Wu等人共攬收十枚IOI金牌。

也就不到一個月的時間，各種AI程序員相繼誕生。

比如，普林斯頓團隊提出的SWE-agent，可以在真實的GitHub倉庫里修bug，還有OpenDevin，Devika開源項目。

不過，關于AI程序員能否解決真實問題的能力，卻是還應該持有保留態(tài)度。

因為，即便是借助了GPT-4 Turbo的能力，AI也并非是萬能的。