Refact旨在使生成代码的人工智能更具吸引力，以供企业使用

2021年，Oleg Klimov、Vlad Guber和Oleg Kiyasko共同创建了一个名为Refact.ai的平台，旨在通过提供更多自定义和控制体验来说服更多公司拥抱人工智能编码技术。

克利莫夫（Klimov）和基亚斯科（Kiyasko）在构建基于人工智能的图像识别和安全系统方面合作了近十年。古伯（Guber）从小就认识基亚斯科，他们是乌克兰南部城市尤日诺乌克拉因斯克（Yuzhnoukrainsk）的邻居。

“显然，人工智能将改变工程这一概念本身，”克利莫夫在一封电子邮件采访中告诉TechCrunch，“作为纯软件工程师，我们决定要站在最好的位置上迎接这个变革-创造一个独立的软件工程系统。”

大多数开发人员承认AI驱动的地震般变革正在他们的职业中发生。最近HackerRank的一项调查中，82%的回答者表示他们相信AI将“重新定义”编码和软件开发的未来。

绝大多数人都接受了这一变化。据风投公司HeavyBit 2023年调查显示，63%的开发者表示他们现在在编码任务中使用GenAI。但雇主们持更加怀疑态度。在一项针对企业高管和IT专业人员的单独调查中，85%的人对GenAI的隐私和安全风险表示担忧。

包括苹果、三星、高盛、沃尔玛和威瑞信在内的公司，为了担心数据泄露问题，已经限制了内部使用强人工智能工具的范围。

那么Refact有什么不同之处呢？Klimov说它是在本地运行的。

类似于GitHub Copilot、亚马逊CodeWhisperer以及其他主要的GenAI编码助手，Refact能够回答关于代码的自然语言问题（例如：“这个依赖项是在什么时候更新的？”），推荐代码行，并通过给定的代码库进行优化以提高自身的性能。

"一个思考的方式是将其视为一个'强大的初级工程师'，" 克利莫夫说道，"或者是一个在团队中具有生产力但需要监督的人工协作者。"

然而，与许多（如果不是大多数）竞争对手不同的是，Refact不需要互联网连接。据克里莫夫称，它甚至不上传基本的遥测数据。

“我们正在开发更好的数据来源和使用的控制措施和流程，关注企业面临的挑战，并确保我们客户的信息和创新突破的完整性，因为我们意识到安全和隐私的重要性，”Klimov说道。

Refact平台的动力来自使用获得许可的代码进行训练的紧凑型代码生成模型，克利莫夫声称这是另一个关键竞争优势。一些使用受版权保护或其他受限制许可的代码进行训练的代码生成工具已经被证明在特定方式下会复制该代码，这可能会对使用这些工具的公司造成潜在的责任风险（至少根据一些知识产权专家的说法）。

像GitHub和亚马逊这样的供应商已经推出了一些设置和政策，旨在减轻对GenAI编码工具的知识产权挑战的担心。但目前尚不清楚他们取得了多大的进展。在Acrolinx对2023年财富500强企业进行的一项调查中，近三分之一的企业表示，知识产权是他们使用生成式人工智能的最大担忧。

“我们使用了开放许可证代码来训练[我们的模型]，因为我们的客户要求如此，” Klimov说道。

Refact（智能数据分析平台）通过注重隐私和知识产权保护的方法，成功从未透露的投资者公司筹集了200万美元的资金，并与20个企业客户达成了试点项目合作。Klimov声称，该平台还提供云托管方案，每个位置每月起价为10美元，目前已开始创造收入，并有望在今年夏天每年实现数百万美元的盈利。

考虑到像GitHub这样的供应商在其代码生成工具上一直难以获利，这是令人印象深刻的。据报道，Copilot由于相关的云处理开销，每用户每月给GitHub的母公司微软造成了高达80美元的费用。

位于伦敦的Refact团队在不久的将来的主要工作重点是升级Refact，使其能够自主运行代码、执行“多步骤”计划以及自我测试代码。

“我们正在积极研发下一代AI助手，它能够调试自己编写的代码，并在任何大型代码库上运行”，Klimov说道。“我们内部资金充足，有着继续开发产品所需的资本……我们从未因为过度的资金或以前几年的风险投资狂潮而受益，但真正受益的是那些渴望参与AI革命的非常有才华的人们。他们看到了Refact作为一个能够发展、产生持久影响的地方。”