整理 | 屠敏 出品 | CSDN（ID：CSDNnews）

如果作为程序员的你，为公司开发了一个创新性产品的原型，最终这款产品经过团队的共同努力还大获成功了，你觉得公司该如何奖励你或者提拔比较合适呢？

【资料图】

围绕这个话题，不少人参与了讨论。

起因在于今日，被称之为“AI 辅助编程杀手级应用”的 GitHub Copilot 的创建者 Alex Graveley 在 Twitter 上发文透露：

我创建 GitHub Copilot 的总报酬，从开始到 GA（正式发布版本）：

+ 20k 的奖金和职称提升

他还进一步提到，「最初那个为 Copilot 的创建付出最大努力的 VP（副总裁），后来告诉我，我不配得到这个宣传。如今，这个人现在正负责 GitHub Copilot 的工作。」不过，为了避免引起不必要的误会，他在 Twitter 上删除了这句话。

一石激起千层浪，Alex Graveley 的推文受到了不少技术人的关注。有网友为其打抱不平道，“当然他可能会获得正常的薪水，但如果你公司的人创造了一种可以独立创业的新产品。显然，只给 20k 明显是不尊重人的。而是需要某种形式的内部奖赏或以一种新机制来极大地奖励您的顶级员工。”

GitHub Copilot 背后的微软、GitHub 和 OpenAI

其实对于这款企业级的应用产品，在很多人印象中，GitHub Copilot 实际上是微软、GitHub、OpenAI 公司协作研发的产物，于 2021 年首次对外发布预览版，旨在提升开发者效率。

简单来看，GitHub Copilot 是由 OpenAI 研发的 AI 系统 Codex 提供支持，Codex 是 GPT-3 的延伸版本，该模型接受过公开源代码和自然语言的训练，因此它理解编程和人类语言。

可以将其视为是配对编程中的另一位虚拟程序员——即开发者和 AI 在同一个项目上并肩协作。GitHub Copilot 可以根据字符串、注释、函数名亦或是代码本身，理解上下文，实现自动填充重复代码，它可以帮助开发者用更少的时间来更快地编写出代码。

2022 年 6 月 21 日，GitHub 正式宣布 Copilot 作为基于订阅的服务提供给个人开发者。

今年 2 月， GitHub 发布了个人版和企业版 Copilot 的重大更新 。升级之后的GitHub Copilot 采用了 OpenAI 更新的 Codex 模型，可以在更短的时间内提供更优质的代码建议，同时引入 Fill-In-the-Middle（FIM）的新范式，改进了 GitHub Copilot 给出的代码建议。

3 月，GitHub 再次发布重磅“炸弹”：基于 GitHub Copilot 推出 Copilot X 计划 ，将 ChatGPT 引入 IDE。你只需“动动嘴”，它就能把你的代码写了，也能给你解释不懂的代码片段，还能直接让它帮你 DeBug。

据 GitHub CEO Thomas Dohmke 透露，GitHub Copilot 发布的近两年来，通过自动完成注释和代码，已经编写了 46% 的代码，也帮助开发者将编码速度提高了 55%。

与此同时，GitHub Copilot 作为插件，也集成到了 Visual Studio Code 等 IDE 中。而 VS Code 又是开发者最常用的编辑器工具，所以 GitHub Copilot 为工具层带来的革新，早已让其成为行业主流产品。

然而，在聚光灯笼罩到大厂企业身上时，其幕后的重要开发者深藏功名尘与土。

Alex Graveley：GitHub Copilot 的创建者

根据 Alex Graveley 的领英资料显示，其一直处于技术圈的一线位置，拥有 23 年开发经验，先后在 VMware、Magic、 Dropbox 等企业任过职，期间自己也创过业。

2020 年 4 月， Alex Graveley 以首席工程师身份正式 加入了 GitHub，并在 2022 年 12 月从 GitHub 离开。

如今无论是其 Twitter 认证，还是领英的个人履历介绍，都写着 GitHub Copilot 的创建者。

对于这一次公开自己创建 GitHub Copilot 时的待遇，当有人提出“你说的创建是什么意思？你是自己从头开始编码的吗？”的质疑时，Alex Graveley 坚定地回答：

是的，我和另外的 1-6 个人。

另外加 OpenAI 的不少工作，以及他们多年的前沿研究。

GitHub Copilot 早期故事

其实，在早些时候， Alex Graveley 也曾透露过，Copilot 团队在公开发布时只有 6 个人，包含一个 PM 和一个 VP 帮助实现登录页面和图标方面的工作。

今年 3 月， Alex Graveley 在接受 Sarah Guo 的播客采访时也分享过创建 GitHub Copilot 的早期创建历程。

当 Alex Graveley 谈及早期在组织内是否得到真正的支持时，其表示，“我们几乎是差不多就是个臭鼬工厂（担任秘密研究计划为主），没有人知道我们的存在。以 VS Code 为例，人们会说：‘嘿，我们需要你来实现这个非常复杂的功能。’我们会说：‘我甚至不知道你是谁。你在说什么？’肯定有一些政治手腕在发挥作用，让 VS Code 的团队在短时间内投入一些资源。我们进展非常快，从开始到正式发布公开使用，不到一年的时间。”

为什么会发起 GitHub Copilot 这个项目，Alex Graveley 表示他也不知道具体的开端。只知道彼时 OpenAI 和微软正在进行一项超级计算机的交易，他们想要建立一个用于训练的大型集群，并且将其通过软件条款引入 Office 和 Bing。对于时下已经被微软收购的 GitHub 而言，他们也想试试在其中能做些什么。

OpenAI 提供了一个小模型，想要看看这个小模型能不能用于一些代码上的训练。

Alex Graveley 表示，那时的他们都不知道”小模型“是什么意思，也不知道如何设置与调试。

在进一步了解之后，他明白这个小模型基本上是抓取 GitHub 数据训练出来的产物，所以他们想要看看将代码引入基础模型会产生什么效果。

后来，Alex Graveley 和另一位 Albert Ziegler 工程师是第一个得到这个模型并开始尝试的两个人。

”我们并不知道我们拥有什么，所以，拿到这个模型的第一件事，就是测试它，看看它的作用“，Alex Graveley 回忆道。

起初这款模型只能生成 Python 代码。Alex Graveley 在内部众包整理出一大堆 Python 问题，再通过使用函数的主体，要求模型生成它，然后重新运行测试，看它给出的函数是否通过。结果显示，通过率很低大概是 10% 的水平。

后来，通过不断编写测试函数，然后让模型生成主体，如果测试通过，就说明它有效。在不断 地 挖掘潜力过程中，最初的实际测试不到 10% 的通过率增长到超过 60%，这意味着这款模型可以为一半以上的测试生成代码。

Alex Graveley 表示，当时也没有想那么多，就想着拥有所有这些代码了，那能够利用它们不是更好吗？为此，他们便进一步地制作了一些用户界面，并对模型做微调和测试。同时，也在思考是不是可以在 VS Code 扩展中使用，就像代码自动补全。

经过开发，自动补全功能实现了，它可以像其他自动补全功能一样弹出一个提示框，供开发者选择其中的字符串。

也是在此之后，GitHub Copilot 逐渐从小团队的测试中走向外部测试，以及正式落地与更广泛应用。

而 Alex Graveley 本人，在 2022 年年底选择从 GitHub 离职，带着对 AI 和数据可以更好结合的未来憧憬，开启了创业，创立了 AI 聊天机器人—— Minion AI（https://minion.ai/）。

争议

如今在 Alex Graveley 发布这条 拿到了 2 万美元（约 14.4 万元）的奖金推文， 引发了不少网友的讨论。

有人表示也有过相同的经历。 其中，React 框架重要研发者之一的 Pete Hunt 在评论区也表示，”我的 React 工作也得到了大约 20K 的报酬！“

不过，其也表示，React 是一项开源项目，并没有直接促进 Facebook 的目标，所以他不介意报酬是多少。”而且 React 创造了很多很好的职业机会和建立起友谊的桥梁，所以一切都还好。“

有人提出质疑，@_elzubeir 称， ”你得到报酬去做一份工作，你做得很好，他们给了你奖金..你不高兴吗？如果人们不承担产品后续的任何风险，为什么他们期望分享利润？你没有发工资吗？如果产品失败了怎么办？“

对此， Alex Graveley 回应道，” 我没有不高兴! 创建 Copilot 绝对是一种乐趣。我只是为别人提供了一些关于公司内部情况的信息。 “

也有人称，”20k 对于像那样有影响力的东西来说是微不足道的“，反而，”200 万美元的奖金会更符合 GitHub 从这项工作中获得的回报！“

基于以上，作为程序员，你是否有过相似的开发经历？对于什么样的激励机制才是你理想中的标准？欢迎分享你的看法~~

参考：

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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