AI消除 bug ，彻底了实现了“bug-free″？

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又一代码清库的惨案发生了，不过这次要背锅是 AI。

近日，美国最大点评网站 Yelp 的工程师训练的神经网络闯祸了。他们训练了一个用来消除 bug 的神经网络，万万没想到，该网络 把所有代码都删除了，从根上彻底了实现“bug-free”......有点儿厉害 。

Yep 团队在 APP 中向近期可能感到体验不畅的各位用户致歉，该团队还表示，他们将不得不进行回滚（Roll back），但随即话锋一转，他们说好的一面是，这说明 APP 中 100% 没 bug 了啊。

好吧，没跑了，这个锅还是工程师的。

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神经网络算法的这一波操作，让人不禁想起郭德纲的一个相声段子，“我心善，见不得穷人，于是把自己目之所及的穷人全赶走了。”收到工程师的任务指令后，兴许 AI 发现一个个 debug 太不省心，心一横，干脆一键 all clear 算求。

这事要在国内互联网公司，搞这个大一个工程事故，九成要说杀一个工程师祭天，尽管 Yelp 最后的点睛自嘲蛮轻松的，但人前卖笑，谁知道代码清除后工程师是不是目瞪口呆或者心里在吐血呢......毕竟，要 Roll back。

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Roll back 究竟意味着什么？它指的是程序或数据处理错误，将程序或数据恢复到上一次正确状态的行为。那 Roll back 工作量有多大呢？回滚对 程序员 意味着非常严重的失误，微博网友@互联网八卦民工评论说，Yelp 在真实环境训练自己的人工智能神经网络去删除 app 中的 bug，结果是人工智能把所有都东西都删了，这不是一个简单的 Roll back。

网友们更好奇的是 Yelp 的工程师训练了一个怎样的网络？拿何种样本训练的？损失函数是如何设计的？有人猜测，代码里面没有 bug，损失函数一直是零，BP 和优化器无用武之地，所以触发异常，把整段代码都视为 bug？

代码里面没有 bug 似乎不太可能，翻阅 Yelp 的版本更新历史记录，你会发现这简直是一部“除虫史诗”，你们感受一下：

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本来是想让 AI 来帮忙 debug 的，现在 工具 反到成了阻碍。不知道是 debug 工具本身的黑箱问题，还是使用它的人没找到正确的“窍门”。至于这次 Yelp 工程事故报告还未有进一步的信息披露，但用神经网络算法 debug 应该有风险，部署需谨慎。

不过一款让工程师省时省力的 debug 工具显然是人人所期待的，AI科技大本营之前写过一篇 《@程序员，终于可以放心写bug了！Facebook的debug神器你值得拥有》 中提到，去年 9 月，Facebook 基于 AI 技术再次推出新款代码调试工具 SapFix，可针对特定的 bug 自动生成修复程序，然后将其提交给工程师，经确认之后，然后再部署到生产环境中。相比其一年前已投入大规模使用的智能自动化软件测试工具 Sapienz，SapFix 能够在没有 Sapienz 的情况下运行，主要用于修复 Sapienz 在生产前发现的程序 bug。

从发现 bug 到修复 bug，Facebook 有一套完整的流程：首先 Sapienz 以及 Facebook 的静态分析工具 Infer，会帮助定位代码中需要修补的点；一旦 Sapienz 和 Infer 精确定位与崩溃相关的特定代码部分之后，就会将该信息传递给 SapFix；最后，SapFix 会参考几种不同的策略，自动生成补丁。

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根据 Facebook 的数据，Sapienz 报告的大约四分之三的错误都需要开发者来修复。自 Facebook 开始测试 SapFix 之后，该工具已经成功生成了被人类审核者接受并部署于生产的补丁。不过，目前 SapFix 总体上仍在开发阶段。

Facebook 都还只是在尝试阶段，Yelp 的工程师这次似乎对自家的 debug 工具太自信了，一键清库简直不能更酸爽，不知道他们这次有没有感受到来自深度学习的威力。

（*本文为 AI科技大本营原创文章，转载请联系微信 1092722531）

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