来自OpenAI实验室的论文提出了一个非凡的想法 - 使用一个AI系统来评判另一个AI系统生成的代码。这个概念确实是开创性的,因为它为提高AI生成代码的质量和可靠性开辟了新的可能性。

研究人员首先通过有意地在现有应用程序中引入错误,并让系统学习如何识别和描述这些问题,来训练AI评判系统。这种方法不仅提供了大量的训练数据,而且模拟了现实世界中错误可能意外出现的场景。

这个实验的结果令人惊叹。AI评判系统能够识别的错误数量明显多于人类评审者,而且在60%以上的情况下,AI生成的评论被优先于人类编写的评论。这表明这些AI系统在提高AI生成代码的质量方面可能非常有效,有助于使现有代码库更加健壮,甚至可能防范攻击。

然而,论文也指出了当前系统的一些局限性。幻觉,即AI生成关于错误的虚假信息,仍然是一个问题,而且这些系统在处理涉及代码库多个部分的更复杂、相互关联的问题时也会遇到困难。在这些情况下,仍需要人类专家仔细审查结果。

尽管存在这些挑战,但这项技术的潜力是不可否认的。随着研究人员不断完善和改进这些AI系统,我们可以期待看到更加令人印象深刻的功能,可能最终导致AI生成的代码无缝集成到我们的软件开发工作流程中,而AI评判系统则充当着警惕的守护者,防范错误和漏洞。