6月1日消息，盡管生成式人工智能技術(shù)提高了效率，讓軟件開發(fā)變得更簡單，但技術(shù)部門負責人擔心過快生成大量代碼會導(dǎo)致后續(xù)問題，增加他們的工作難度。
以下為翻譯內(nèi)容：
生成式AI編程工具可以大大提高開發(fā)效率，但一些技術(shù)高管擔心過快地生成過多的代碼可能會帶來負面影響。
美聯(lián)航、強生、維薩、嘉德諾和高盛等大公司的IT部門負責人都表示，他們對生成式人工智能在編程過程中實現(xiàn)部分自動化的潛力感到興奮，并期望這能顯著提高工作效率。
然而，一些IT高管擔心，降低代碼開發(fā)門檻可能會導(dǎo)致復(fù)雜內(nèi)容、“技術(shù)負債（Technical debt）”和混亂程度不斷增加，因為他們需要管理一堆不斷膨脹的軟件產(chǎn)品。所謂“技術(shù)負債”指的是開發(fā)人員為了在短時間內(nèi)快速開發(fā)而做出妥協(xié)，最終給未來帶來額外負擔。
金融服務(wù)公司Truist的首席數(shù)據(jù)官特雷西·丹尼爾斯(Tracy Daniels)表示，隨著加速交付，“技術(shù)負債”和“孤兒代碼（orphan code）”隨之增多的潛在風險值得關(guān)注。
“人們已經(jīng)討論‘技術(shù)負債’很長時間了，現(xiàn)在我們有了一張全新的信用卡，可以使用以前無法實現(xiàn)的方式，來積累‘技術(shù)負債’，”麻省理工學(xué)院計算機科學(xué)與人工智能實驗室教授阿曼多·索爾-萊扎馬(Armando Solar-Lezama)說。他補充道：“我認為有可能積累大量機器編寫的劣質(zhì)代碼。” 公司需要重新思考如何與新工具協(xié)同工作，以避免這種情況的發(fā)生。
索爾-萊扎馬表示，部分代碼開發(fā)過程繁瑣又耗時，人們多年來一直在試圖實現(xiàn)這部分開發(fā)工作的自動化。由于生成式人工智能模型的規(guī)模和準確性不斷提高，推動了自動化編程的發(fā)展。反過來，這也促進了ChatGPT等聊天機器人的普及。
微軟副總裁兼開發(fā)部門產(chǎn)品負責人阿曼達·西爾弗(Amanda Silver)說，優(yōu)秀開發(fā)人員的短缺也促使公司加大對開發(fā)工具的投資。
不同企業(yè)正在評估和部署各種工具，比如微軟旗下Github的Copilot，以及亞馬遜、IBM和初創(chuàng)企業(yè)Tabnine、Magic AI推出的其他工具。這些工具通常能推薦生成代碼片段并進行測試，或在編寫程序中提出技術(shù)建議。但IT部門負責人表示，這也存在風險。
EXL是一家數(shù)據(jù)分析和數(shù)字運營解決方案公司。執(zhí)行副總裁兼分析主管維韋克·杰特利（Vivek Jetley）表示：“即便能方便程序員，我認為這也讓首席信息官的工作變得更加復(fù)雜。”
這些工具的確能降低編程門檻，意味著越來越多的員工可以開始為新用例編寫代碼。但杰特利說，隨著代碼量的爆炸式增長，首席信息官需要控制和管理這些代碼，優(yōu)先考慮保留哪些代碼，丟棄哪些代碼以及如何運行系統(tǒng)。
“肯定會更亂，”杰特利說。
OutSystems首席執(zhí)行長保羅·羅薩多(Paulo Rosado)表示，“技術(shù)負債”和“孤兒代碼”長期以來一直是困擾首席信息官們的難題。
代碼量不斷增加，人們勢必會搞混某些代碼的作用以及是如何創(chuàng)建的。如果開發(fā)人員離開公司，這些問題就更加復(fù)雜。隨著時間的推移，堆砌的代碼會越來越多。羅薩多確信，生成式人工智能編程工具會加劇這些問題。
美聯(lián)航首席信息官杰森·伯恩鮑姆(Jason Birnbaum)表示，這些風險是存在的。因此，云環(huán)境的安全性和彈性設(shè)計會變得更加重要，發(fā)布未經(jīng)適當審查和測試的軟件也會變得更加困難。
盡管存在重重風險，首席信息官們?nèi)栽谙蚯巴七M。伯恩鮑姆說，美聯(lián)航正在測試幾個生成式人工智能應(yīng)用程序，其中就包括自動生成代碼的功能。保健企業(yè)嘉德諾最近也成立了一個跨職能工作組來評估相關(guān)用例和風險。Truist正在與供應(yīng)商一起探索全新的代碼生成和代碼注釋工具。高盛的早期試點項目效率提升已經(jīng)達到兩位數(shù)。（辰辰）
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