又一代码清库的惨案发生了，不过这次要背锅是AI
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，该网络删除一切，从根上彻底了实现“bug-free”......有点儿厉害。
yelp 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。
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。
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：
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。
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。
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好吧，没跑了，这个锅还是工程师的。
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。
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：
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。
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。
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