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AI 開年翻車事件:訓練神經網路除 bug,結果它把整個庫刪了……

雷鋒網 AI 科技評論按:授權 AI 刪除 app 中的 bug,結果 AI 將整個庫都給刪了,這件聽起來很荒謬的事情,真實在美國「大眾點評」Yelp 上發生了。

AI 開年翻車事件:訓練神經網路除 bug,結果它把整個庫刪了……

Yelp 是美國著名商戶點評網站,創立於 2004 年,囊括各地餐館、購物中心、酒店、旅遊等領域的商戶,用戶可以在 Yelp 網站中給商戶打分,提交評論,交流購物體驗等,由前貝寶(Paypal)工程師傑里米·斯托普爾曼 (Jeremy Stoppelman) 和羅素·西蒙斯(Russel Simmons)共同創建。

近日, Yelp 在 app 上的一則更新說明把大家給樂壞了:

AI 開年翻車事件:訓練神經網路除 bug,結果它把整個庫刪了……

「我們要向那些在本周使用 app 時遇到問題的用戶們道歉。我們訓練了一個神經網路來消除 app 中的 bug,沒想到它把所有的東西都消除了。我們現在只好進行數據恢復。目前暫時達成 100 % 沒有 bug 的狀態……」

對此,微博網友立馬開啟了「群嘲模式」:

給人類留點面子好嗎……

從 APP 過去兩個月的更新說明來看,Yelp 基本上可以說將「除 bug」當成自己的首要任務,從萬聖節到聖誕節再到跨年,Yelp 的程序員們幾乎每天都沉溺在「消蟲樂」的歡樂氛圍當中……

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估計是在除 bug 這條道路上除出了固定套路,才會讓 Yelp 的程序員們萌生通過訓練神經網路來達成自動除 bug 的想法,只是他們沒想到竟然會如此出師不利。

由於 Yelp 至今尚未公布詳細的網路訓練和刪庫細節,因此我們僅僅只能通過猜測來判斷導致刪庫的原因。然而令人感到絕望的是,即便 Yelp 程序員們想復盤「刪庫」事件的原由,神經網路的「黑箱」性質也將導致該行為沒法很好地落實。

難道我們就一點辦法也沒有了嗎?

雖然 Yelp 以血淋淋的例子告訴我們,自動 debug 有風險,然而我們不能因此否定許多機構在這方面研發工作的努力,畢竟 debug 工具一旦能夠開發出來,程序員們將可以把更多精力放在寫出更多代碼上。

其中,最具代表性的是 Facebook 的 SapFix。

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這是一款於去年 9 月份發布的代碼調試工具,配合 Facebook 的自動化漏洞發現工具 Sapienz,可以針對 bug 生成修復補丁。

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在具體的執行流程上,SapFix 會先給每個 bug 生成多個潛在補丁,然後從 3 個方面對補丁質量進行評定(是否存在編譯的錯誤、程序是否還會崩潰、補丁是否引入新的衝突),在評定結束後,SapFix 會在修復版本上進行測試,結果出來後第一時間發給人工評審員進行審批。

一旦獲得人工反饋,SapFix 將會執行那些經批准的補丁,並清除其他未被批准的補丁。

值得一提的是,在面對較複雜的問題時,SapFix 會從過往的修復模板集去尋找生成補丁的借鑒參考。即使沒能找著合適的修復模板,它也會嘗試基於突變進行修復——簡單來說,就是對導致崩潰的語句的抽象語法樹(AST)執行小型代碼修復,調整補丁,直到找著可行的解決方案。

該工具被 Facebook 視作 AI 技術的里程碑,下一步計劃讓 SapFix 實現自動制止代碼崩潰機制,以及讓軟體的反應變得更敏捷。

Yelp「刪庫」事件是典型的 AI 過早落實民用的例子,在技術尚未成熟的條件下,AI 在輸出結果上難免要犯傻,畢竟就像這位網友所說的……

最後,祝廣大程序員們都能寫出沒有 bug 的代碼

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