像DeepMind的AlphaCode、亚马逊的CodeWhisperer和OpenAI的Codex这样的代码生成系统，为GitHub的Copilot服务提供了一个强大支撑，让人看到今天在计算机编程领域内人工智能辅助编程的可能性。
但是到目前为止，只有少数这样的人工智能系统向公众免费开放，并且是开源的--反映了建立这些系统的公司的商业动机。
为了改变这种状况，人工智能初创公司Hugging Face和ServiceNow的研发部门ServiceNow Research推出了BigCode，这是一个新项目，旨在以 "开放和负责任 "的方式为代码开发 "最先进 "的人工智能系统。
目标是最终发布一个足够大的数据集来训练代码生成系统，然后将其用于创建原型——一个 150 亿参数的模型，大小比 Codex（120 亿参数）大，但比 AlphaCode 小（约 414 亿参数）——使用 ServiceNow 的内部显卡集群。
在机器学习中，参数是 AI 系统从历史训练数据中学习的部分，本质上定义了系统在某个问题上的技能，例如生成代码。
受 Hugging Face 的BigScience开源高度复杂的文本生成系统的启发，BigCode 将向任何具有专业 AI 研究背景并能够投入时间参与该项目的人开放。申请表于今天下午上线。
假设有一天道德、技术和法律问题得到解决，人工智能驱动的编码工具可以大幅降低开发成本，同时允许编码人员专注于更具创造性的任务。根据剑桥大学的一项研究，开发人员至少有一半的精力用于调试而不是积极编程，这使软件行业每年损失约 3120 亿美元。