【新智元導讀】全球首個AI程式設計師Devin被爆視頻造假？YouTube博主近日揭露了背後明星初創公司Cognition的謊言，通過逐幀分析發現，Devin並不能獨立完成Upwork工作。全網爆火的世界首個AI程式設計師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博主去逐幀復現了，Devin完成Upwork任務的宣傳視頻。
卻意外發現，AI並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」視頻公開後，一時間引爆全網並在HN、Reddit等社交平台上掀起軒然大波。
更有意思的是，博主自己複製了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。
有網友表示，「正如博主詳細解釋的那樣，儘管其試圖在演示中暗示，Devin並不能獨立完成Upwork的工作。它正在創建混亂、過於複雜的代碼」。
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發佈之初，背後初創公司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平台Upwork的一項任務。
當時，網友看後驚訝地表示，沒想到AI智能體都可以做副業了。
Cognition的開發者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於如何在AWS的EC2實例中進行操作的詳細說明。
-請提供您完成這項工作的評估報告。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。
，時長02:01
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並不是能做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，這並非說Devin就是欺騙性的，而是代表其在別的任務中的表現，一定要比這個差。
然後，在實際對話中，開發者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」，與開發者提出要求顯然不同。
然而，根據Devin的視頻末尾，實際上它並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
-是更傾向於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？
-這個系統需要持續在線嗎？
......
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伺服器？
比如，可以建立一個網頁界面來處理，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實際上做了什麼？
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讚嘆」。
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據就可以，因此這正是博主復現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。
這個錯誤出現在一個名為visualize_detections.py的代碼文件中。博主稱自己並沒有遇到這一問題，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，接着運行Python執行這個文件，結果出現了語法錯誤。
在Python文件中使用/n是不行，而且echo命令也不該這麼使用。這整個過程都是錯誤的毫無意義。
Devin在創建這些含錯誤的文件後，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，追蹤數據流直至徹底理解」。
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。它正在讀取一個文件，並把數據讀入一個緩衝區。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。
但問題在於Devin此處正在調試一個自己創建的文件，而這個文件完全不在項目代碼倉庫中，非常不妥。
其實，Devin並不是在修正自己在網上發現的代碼，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，這樣做並無必要。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，可以複製整條命令，粘貼至命令行窗口，然後按下回車。
博主認為開發這個「檢測道路損壞」的代碼倉庫的人已經儘可能地簡化了使用說明，但Devin似乎還是沒能理解。
因此，Devin不得不自己創建了一個混亂的項目。
正如Devin正在發現的，複雜，難以處理，很容易出現小錯誤，這樣的代碼很難調試。
半小時復現，AI卻用了6小時
接下來，博主計劃自己去復現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，只需這麼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，這是最初狀態和最後狀態之間的差異。
這是requirements.txt文件的一處修改，最開始使用的是torch1.4.0版本，博主使用了最新版本的torch2.2.2。
然後在右邊，這是Devin視頻中的最後一屏，左邊是我的視頻，也就是最後的輸出。
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。
最後再看下，Devin完成工作的效果及其評價。
為了複製Devin的結果，博主只需要在雲實例上設置合適硬件的環境，並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。
在視頻的最後，研究者You表示Devin做得好。而實際上，Devin完成的任務對於AI來說的確很酷。
AI程式設計師，全網沸騰
3月初，還記得Devin發佈時，全網都在瘋轉這個AI。
在SWE-bench基準測試中，它的表現遠遠超過Claude2、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式，自己改bug，甚至還能訓練和微調自己的AI模型！
網友紛紛恐慌，Devin會偷走我們的工作嗎？難道程式設計師真的不存在了？！
甚至，背後十人初創團隊的勵志故事也被人挖了出來。
核心創始人行政總裁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程式設計師相繼誕生。
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，關於AI程式設計師能否解決真實問題的能力，卻是還應該持有保留態度。
因為，即便是藉助了GPT-4 Turbo的能力，AI也並非是萬能的。
