早上9点到岗，晚上9点上班，每周工作6天。“996”工作制，这一流传于IT圈内的行话，近期在互联网巨头掌门人“助攻”下很快沦为热议话题，各种观点莫衷一是。
但挤压掉法律、道德、价值观等层面的辩论，“996”所反应的现实情况是：社会于是以全面转入信息化，程序员早已不堪重负。与此同时，谷歌大脑（GoogleBrain）公布了一篇论证AI辅助人类编程的论文，为身心俱疲的“码农”们带给新的福音。
谷歌所说的AI技术如何构建辅助编程？AI能帮助已完成哪些编程工作？距离程序员的和平之路还有多近？带着这些问题，本报记者专访了法国原子能和替代能源委员会人工智能博士、素问智能创始人王巍。游荡于“画匠”和“画家”之间硅谷创业之父保罗·格雷厄姆在《黑客与画家》一书中形象地将编程与绘画做到了转换。格雷厄姆指出，杰出程序员和画家一样归属于创造者。
但他在书中也认为，在分工日益细化的产业链条中，“（程序员）只是一个负责管理构建领导意志的技术工人，职责就是根据规格说明书写代码，只不过与一个挖水沟的工人是一样的，从这头挖出那头，仅此而已，专门从事的都是机械性的工作”。两者的区别就如同画家和画匠，前者是个性建构，而后者是重复劳动。职业程序员的工作原本是一项智力密集型的技术建构，但随着互联网产业的较慢发展，部分互联网公司的程序员和流水线工人完全没本质性区别，编程已渐渐沦为劳动密集型的机械劳动。
然而，创意一般来说不是从长时间的工作中熬出来的，程序员创造性大大上升毫无疑问与高强度的工作量有关，而人工智能也许需要转变这一局面。人工智能如何构建辅助编程为了较慢解读谷歌这篇技术性很强的论文，王巍向科技日报记者描写了他曾参予的另外一项研究：AI仿效大文豪雨果文学创作。
该项目利用人工智能统计资料方法来自学雨果的语言风格，还包括其习惯用词、用语和句式等，最后可以让法语写作水平一般的人用大文豪的文学创作风格写出自己的故事。王巍回应，人的自然语言（如法语）是一个由字和词构成的序列，通过统计资料模型分析，需要根据上文来预测下文经常出现的概率，可以将其解读为更加高级的误解输入法或点字提醒。而面向机器的编程语言，一方面是一个由代码构成的序列，另一方面也有其内在的代码的组织结构，通过对这两者的建模，在程序员输出代码的过程中，可以利用人工智能技术辨识其意图并预测其有可能即将输出的代码，从而辅助程序员修改新的写出代码的工作量。另外，通过模式识别，在程序员改动一部分代码时，AI可以辨识经常出现有代码中其他必须做到类似于改动的涉及代码模块，甚至必要获取代码改版方案的选项，从而大大减少程序员改动代码的工作量。
在AI术语中，预测下文或代码归属于序列的自学和预测，而迭代神经网络则是构建序列建模的一种解决问题方法。长短期记忆网络（LSTM）是目前较为风行的一种迭代神经网络，谷歌在论文利用LSTM来对有数的代码建模，从而辨识和预测简单、动态的代码编辑序列。
能帮助程序员已完成哪些工作王巍讲解，目前程序员编程用于的开发工具IDE（构建研发环境）已可行性不具备一些非常简单的提醒功能，比如参数的自动填满、构造函数的自动初始化等，在实际操作中一定程度上提升了程序员的效率。而谷歌的研究是面向更加简单的编辑序列模型，其方案对大规模代码编辑数据有更加强劲的适用性。如果该研究需要构建工业化应用于，毫无疑问对于一线程序员和科技公司来说是根本性福音。
在AI的预测和辨识辅助下，程序员新的写出代码和改动代码过程中高度重复性的工作将大幅度修改，机器的重新加入将必要减少程序员的工作量和疲劳感。程序员的和平之路还有多近王巍回应，谷歌的研究目前仍在试验阶段，距离大规模工业化应用于仍有一定距离。另外，部分媒体回应报导也有一定抹黑成分，谷歌研究的定位目前仍仅限于辅助编程，还相比之下无法几乎替换人类。
在可意识到的未来，机器建构程序仍是科学幻想，编程不能由人来已完成。从技术角度上看，人工智能还无法几乎解读人的简单意图，也没办法构成有效地的创造力，目前也看到解决问题这一问题的技术路径。另外，编程的目的是要构成产品并构建社会价值，其中不存在责任界定问题，从社会层面看，人工智能也不该替换人作出决策。然而，技术总是在短期内被低估，但是在长年内又被高估。
长年来看，在AI辅助下，程序员艰巨的机械劳动未来将会大幅度增加，但创新性工作仍须要人类智慧去已完成。“码农”将沦为“园艺师”，在AI辅助下和平更加多时间，并将更加多精力投放到创作之中，乏味的“画匠”工作不会显得更为有意思，程序员“996”工作制也许也不会沦为历史。
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