Bard 現在可以生成代碼、Debug、並幫你解釋代碼。雖然過去十幾年裡一直引領全球AI 進步，Google在過去的幾個月卻只能努力追趕微軟和OpenAI 的步伐，為此這個星期甚至還把Google大腦和DeepMind 合併到了一起。

去年底，ChatGPT 引發了科技行業的劇變，今年2 月，Google發布ChatGPT 競品Bard，人們對其使用體驗褒貶不一。Bard 有這樣那樣的限制，很多人對開發人員提出的需求就是“什麼時候它才能寫代碼？”

本週五，Bard 寫代碼的能力終於上線了。

Google表示，Bard 現在能使用20 種編程語言，包括C++、Go、Java、Javascript、Python 和Typescript 等等，還能幫助用戶debug 和解釋代碼、優化代碼。只需要簡單的prompt，例如“能讓該代碼更快嗎？”，Bard 就能理解人類意圖，自動讓代碼變得更高效。

我們知道，很多人會使用Google Colab 跑機器學習模型，它還自帶免費的雲GPU 算力。現在人們也可以輕鬆地將Bard 生成的Python 代碼導出到Google Colab 上—— 甚至無需複制粘貼。Bard 還能夠協助Google Sheets 編寫函數。

此前，Google已宣布面向美國和英國的用戶開放Bard，這部分用戶已經可以直接使用Bard 的所有新功能了。

Google演示了Bard 寫代碼的效果。和ChatGPT 一樣，現在Bard 可以根據你的需求生成完成相應任務的代碼：

解釋代碼的功能對於編程初學者來說特別有用：

除了生成、解釋代碼，Bard 還可以幫助用戶調試（debug）代碼，包括Bard 自己生成的代碼。如果Bard 生成的代碼未按預期運行，只需告訴Bard：“this code didn’t work, please fix it（此代碼無效，請修復）”，Bard 就可以幫助用戶進行調試。

應用生成式AI 來加速軟件開發並幫助人們解決複雜的工程挑戰，這是Bard 推出代碼生成功能的美好願景。但目前Bard 的能力還有待提升。

Google表示，Bard 仍處於早期實驗階段，有時可能會提供不准確、誤導或虛假的信息，也可能會生成無法產生預期輸出的代碼，或者生成不是最優的/ 不完整的代碼。用戶需要在採用Bard 生成的代碼之前，仔細檢查代碼，測試和審查代碼中的error 和bug。

對於一款正在大規模測試的語言大模型來說，新上線的功能必然會遇到用戶各式各樣的調戲，Bard 的代碼能力也一樣。

首先Bard 在給出答案時會自帶引用的代碼鏈接，對於一個面向實用化的產品來說，這很重要，也受到了好評。

你們經常吐槽AI 是在抄代碼，它不是亂抄的。

問Bard“你能幫我實現一個基本的RNN 並在虛擬文本數據上測試它嗎？”然後直接把生成的代碼導出到Google Colab 上。代碼的一部分不起作用。找到錯誤再次詢問AI，Bard 修改了代碼，看起來一切似乎都運行完美。現在我們只需要檢查實現是否正確，手動檢查，有必要的時候做一些單元測試就行了。

擁有Google Colab 導出功能真的很有用。

最後，有人嘗試用Bard 生成上古編程語言COBOL 的代碼，結果居然是令人滿意的：

人們一直在擔心，等現在這波COBOL 程序員退休，很多關鍵崗位會後繼無人。看起來，AI 可以幫我們解決這個大問題了。

不過也有部分網友表示，Bard 的能力似乎仍然不及GPT-4。

使用AI 輔助編程，能否最終改變我們的工作方式？這還有待我們繼續探索。