整理 | 屠敏

出品 | CSDN（ID：CSDNnews）

如果作為程序員的你，為公司開發了一個創新性產品的原型，最終這款產品經過團隊的共同努力還大獲成功了，你覺得公司該如何獎勵你或者提拔比較合適呢？

(資料圖片僅供參考)

圍繞這個話題，不少人參與了討論。

起因在于今日，被稱之為 "AI 輔助編程殺手級應用 " 的 GitHub Copilot 的創建者 Alex Graveley 在 Twitter 上發文透露：

我創建 GitHub Copilot 的總報酬，從開始到 GA（正式發布版本）：

+ 20k 的獎金和職稱提升

他還進一步提到，「最初那個為 Copilot 的創建付出最大努力的 VP（副總裁），后來告訴我，我不配得到這個宣傳。如今，這個人現在正負責 GitHub Copilot 的工作。」不過，為了避免引起不必要的誤會，他在 Twitter 上刪除了這句話。

一石激起千層浪，Alex Graveley 的推文受到了不少技術人的關注。有網友為其打抱不平道，" 當然他可能會獲得正常的薪水，但如果你公司的人創造了一種可以獨立創業的新產品。顯然，只給 20k 明顯是不尊重人的。而是需要某種形式的內部獎賞或以一種新機制來極大地獎勵您的頂級員工。"GitHub Copilot 背后的微軟、GitHub 和 OpenAI

其實對于這款企業級的應用產品，在很多人印象中，GitHub Copilot 實際上是微軟、GitHub、OpenAI 公司協作研發的產物，于 2021 年首次對外發布預覽版，旨在提升開發者效率。

簡單來看，GitHub Copilot 是由 OpenAI 研發的 AI 系統 Codex 提供支持，Codex 是 GPT-3 的延伸版本，該模型接受過公開源代碼和自然語言的訓練，因此它理解編程和人類語言。

可以將其視為是配對編程中的另一位虛擬程序員——即開發者和 AI 在同一個項目上并肩協作。GitHub Copilot 可以根據字符串、注釋、函數名亦或是代碼本身，理解上下文，實現自動填充重復代碼，它可以幫助開發者用更少的時間來更快地編寫出代碼。

2022 年 6 月 21 日，GitHub 正式宣布 Copilot 作為基于訂閱的服務提供給個人開發者。

今年 2 月，GitHub 發布了個人版和企業版 Copilot 的重大更新。升級之后的 GitHub Copilot 采用了 OpenAI 更新的 Codex 模型，可以在更短的時間內提供更優質的代碼建議，同時引入 Fill-In-the-Middle（FIM）的新范式，改進了 GitHub Copilot 給出的代碼建議。

3 月，GitHub 再次發布重磅 " 炸彈 "：基于 GitHub Copilot 推出 Copilot X 計劃，將 ChatGPT 引入 IDE。你只需 " 動動嘴 "，它就能把你的代碼寫了，也能給你解釋不懂的代碼片段，還能直接讓它幫你 DeBug。

據 GitHub CEO Thomas Dohmke 透露，GitHub Copilot 發布的近兩年來，通過自動完成注釋和代碼，已經編寫了 46% 的代碼，也幫助開發者將編碼速度提高了 55%。與此同時，GitHub Copilot 作為插件，也集成到了 Visual Studio Code 等 IDE 中。而 VS Code 又是開發者最常用的編輯器工具，所以 GitHub Copilot 為工具層帶來的革新，早已讓其成為行業主流產品。

然而，在聚光燈籠罩到大廠企業身上時，其幕后的重要開發者深藏功名塵與土。

Alex Graveley：GitHub Copilot 的創建者

根據 Alex Graveley 的領英資料顯示，其一直處于技術圈的一線位置，擁有 23 年開發經驗，先后在 VMware、Magic、Dropbox 等企業任過職，期間自己也創過業。

2020 年 4 月，Alex Graveley 以首席工程師身份正式加入了 GitHub，并在 2022 年 12 月從 GitHub 離開。

如今無論是其 Twitter 認證，還是領英的個人履歷介紹，都寫著 GitHub Copilot 的創建者。對于這一次公開自己創建 GitHub Copilot 時的待遇，當有人提出 " 你說的創建是什么意思？你是自己從頭開始編碼的嗎？" 的質疑時，Alex Graveley 堅定地回答：

是的，我和另外的 1-6 個人。

另外加 OpenAI 的不少工作，以及他們多年的前沿研究。

GitHub Copilot 早期故事

其實，在早些時候，Alex Graveley 也曾透露過，Copilot 團隊在公開發布時只有 6 個人，包含一個 PM 和一個 VP 幫助實現登錄頁面和圖標方面的工作。

今年 3 月，Alex Graveley 在接受 Sarah Guo 的播客采訪時也分享過創建 GitHub Copilot 的早期創建歷程。

當 Alex Graveley 談及早期在組織內是否得到真正的支持時，其表示，" 我們幾乎是差不多就是個臭鼬工廠（擔任秘密研究計劃為主），沒有人知道我們的存在。以 VS Code 為例，人們會說：‘嘿，我們需要你來實現這個非常復雜的功能。’我們會說：‘我甚至不知道你是誰。你在說什么？’肯定有一些政治手腕在發揮作用，讓 VS Code 的團隊在短時間內投入一些資源。我們進展非常快，從開始到正式發布公開使用，不到一年的時間。"

為什么會發起 GitHub Copilot 這個項目，Alex Graveley 表示他也不知道具體的開端。只知道彼時 OpenAI 和微軟正在進行一項超級計算機的交易，他們想要建立一個用于訓練的大型集群，并且將其通過軟件條款引入 Office 和 Bing。對于時下已經被微軟收購的 GitHub 而言，他們也想試試在其中能做些什么。

OpenAI 提供了一個小模型，想要看看這個小模型能不能用于一些代碼上的訓練。

Alex Graveley 表示，那時的他們都不知道 " 小模型 " 是什么意思，也不知道如何設置與調試。

在進一步了解之后，他明白這個小模型基本上是抓取 GitHub 數據訓練出來的產物，所以他們想要看看將代碼引入基礎模型會產生什么效果。

后來，Alex Graveley 和另一位 Albert Ziegler 工程師是第一個得到這個模型并開始嘗試的兩個人。

" 我們并不知道我們擁有什么，所以，拿到這個模型的第一件事，就是測試它，看看它的作用 "，Alex Graveley 回憶道。

起初這款模型只能生成 Python 代碼。Alex Graveley 在內部眾包整理出一大堆 Python 問題，再通過使用函數的主體，要求模型生成它，然后重新運行測試，看它給出的函數是否通過。結果顯示，通過率很低大概是 10% 的水平。

后來，通過不斷編寫測試函數，然后讓模型生成主體，如果測試通過，就說明它有效。在不斷地挖掘潛力過程中，最初的實際測試不到 10% 的通過率增長到超過 60%，這意味著這款模型可以為一半以上的測試生成代碼。

Alex Graveley 表示，當時也沒有想那么多，就想著擁有所有這些代碼了，那能夠利用它們不是更好嗎？為此，他們便進一步地制作了一些用戶界面，并對模型做微調和測試。同時，也在思考是不是可以在 VS Code 擴展中使用，就像代碼自動補全。

經過開發，自動補全功能實現了，它可以像其他自動補全功能一樣彈出一個提示框，供開發者選擇其中的字符串。

也是在此之后，GitHub Copilot 逐漸從小團隊的測試中走向外部測試，以及正式落地與更廣泛應用。

而 Alex Graveley 本人，在 2022 年年底選擇從 GitHub 離職，帶著對 AI 和數據可以更好結合的未來憧憬，開啟了創業，創立了 AI 聊天機器人—— Minion AI（https://minion.ai/）。

爭議

如今在 Alex Graveley 發布這條拿到了 2 萬美元（約 14.4 萬元）的獎金推文，引發了不少網友的討論。

有人表示也有過相同的經歷。其中，React 框架重要研發者之一的 Pete Hunt 在評論區也表示，" 我的 React 工作也得到了大約 20K 的報酬！"

不過，其也表示，React 是一項開源項目，并沒有直接促進 Facebook 的目標，所以他不介意報酬是多少。" 而且 React 創造了很多很好的職業機會和建立起友誼的橋梁，所以一切都還好。"

有人提出質疑，@_elzubeir 稱，" 你得到報酬去做一份工作，你做得很好，他們給了你獎金 .. 你不高興嗎？如果人們不承擔產品后續的任何風險，為什么他們期望分享利潤？你沒有發工資嗎？如果產品失敗了怎么辦？"

對此，Alex Graveley 回應道，" 我沒有不高興 ! 創建 Copilot 絕對是一種樂趣。我只是為別人提供了一些關于公司內部情況的信息。"

也有人稱，"20k 對于像那樣有影響力的東西來說是微不足道的 "，反而，"200 萬美元的獎金會更符合 GitHub 從這項工作中獲得的回報！"基于以上，作為程序員，你是否有過相似的開發經歷？對于什么樣的激勵機制才是你理想中的標準？歡迎分享你的看法 ~~

參考：

https://twitter.com/alexgraveley/status/1671213996735594503

https://sarahguo.com/blog/alexgraveley

https://alexgraveley.com/resume

https://www.linkedin.com/in/alexgraveley/details/experience/

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