生成式人工智能如何改變軟件開發(fā)

生成式人工智能(AI)正在迅速革新軟件開發(fā)行業(yè)。生成式人工智能有可能徹底改變軟件的創(chuàng)建、測試和部署方式，提供前所未有的生產(chǎn)力、質(zhì)量和創(chuàng)新水平。

隨著人工智能走向未來，我們必須意識到它對軟件開發(fā)領(lǐng)域產(chǎn)生的巨大影響。本文將討論生成式人工智能如何改變軟件開發(fā)，及其面臨的挑戰(zhàn)。

軟件開發(fā)演變概述

軟件開發(fā)已經(jīng)走過了漫長的道路，多年來隨著技術(shù)進步和用戶需求的變化而不斷發(fā)展。從手動編碼的20世紀40年代和50年代，到軟件用于科學和軍事的時代，到現(xiàn)代，我們通過智能設(shè)備、汽車、玩具將大多數(shù)軟件作為服務，我們經(jīng)歷了從一個軟件開發(fā)世界到另一個世界的一些重大轉(zhuǎn)變。

20世紀50年代和60年代出現(xiàn)了高級語言，為非程序員打開了編程的大門。在編譯代碼時，早期的語言，如Fortran和COBOL，旨在讓開發(fā)人員以更易于閱讀的方式編寫代碼，然后編譯器（和解釋器）將處理將高級代碼轉(zhuǎn)換為機器指令的繁重工作。當時，商業(yè)應用不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)庫開始脫離軟件，為所有行業(yè)提供功能。

20世紀70年代和80年代初期，個人電腦時代來臨，軟件開發(fā)也隨之興起。Windows和MacintoshOS等圖形用戶界面(GUI)徹底改變了用戶體驗領(lǐng)域，擴大了軟件應用的覆蓋范圍，使其可以用于家庭計算、玩游戲和文字處理。

進入民主化技術(shù)時代——普通公民現(xiàn)在擁有的計算能力和軟件工具甚至讓20年前的科學實驗室羨慕不已。

20世紀90年代到21世紀初，互聯(lián)網(wǎng)時代，隨著萬維網(wǎng)的誕生，軟件開發(fā)時代發(fā)生了巨大變化。反過來，TimBerners-Lee的發(fā)明使得開發(fā)廣泛的網(wǎng)絡應用程序成為可能；當然，JavaScript等技術(shù)也通過添加更多交互功能豐富了用戶體驗。

網(wǎng)上銀行、電子商務平臺和社交媒體網(wǎng)絡的時代，改變了企業(yè)和消費者之間互動和溝通的方式。

自2000年代以來，手機的興起將軟件開發(fā)帶入了移動應用和云計算的世界。智能手機和平板電腦的激增給開發(fā)人員帶來了新的挑戰(zhàn)：提供用戶友好且功能強大的移動應用，以滿足日益移動化的用戶。

與此同時，云計算和人工智能在軟件開發(fā)行業(yè)中占據(jù)了主導地位，并催生了跨多個領(lǐng)域的可擴展解決方案和智能實時系統(tǒng)。手機銀行、拼車服務和社交媒體目前已成為新的例子，這些都表明軟件已經(jīng)改變了我們相互聯(lián)系的數(shù)字生活方式。

什么是生成式人工智能，以及其如何運作

生成式人工智能是一種人工智能技術(shù)，其可以通過從輸入的訓練數(shù)據(jù)中學習，并自行創(chuàng)建類似數(shù)據(jù)來生成新的原始數(shù)據(jù)。其工作原理是在更大的數(shù)據(jù)集上進行訓練，然后根據(jù)訓練的內(nèi)容創(chuàng)建新的內(nèi)容。這種做法涉及對人工智能模型進行大量訓練，最終使這些模型變得非常善于發(fā)現(xiàn)模式，并生成與人工輸出非常相似的新輸出。

生成式AI模型的兩種主要類型是生成式對抗網(wǎng)絡(GAN)和基于Transformer的模型。在GAN中，生成器生成圖像，而鑒別器判斷特定圖像是真實的還是生成的。這兩個網(wǎng)絡的戰(zhàn)斗創(chuàng)造了新穎的合成圖像，這些圖像幾乎不可能與真實圖像區(qū)分開來?；赥ransformer的模型（如GPT）能夠讀取整個互聯(lián)網(wǎng)并創(chuàng)建文本，就像在網(wǎng)站文章、新聞稿、白皮書等上看到的文本一樣！

生成式人工智能有許多應用，例如生成人工智能生成的藝術(shù)作品、改進計算機視覺中的數(shù)據(jù)增強、合成數(shù)據(jù)以訓練其他機器學習模型，以及支持GPT-3和GPT-4等大型語言模型。

盡管我們可以從使用生成式人工智能中獲益匪淺，但由于訓練難度高且需要大量數(shù)據(jù)，因此也很難防止其被錯誤使用，如生成深度偽造/錯誤信息。不斷反饋用戶反饋并使用人機交互方法，對于不斷發(fā)展的人工智能模型并確保其可靠性和安全性至關(guān)重要。

軟件開發(fā)中使用的流行生成式AI模型

軟件開發(fā)中使用的一些流行的生成式AI模型包括：

這是在人類語言和類人類語言代碼之間的代碼翻譯任務上表現(xiàn)出色的模型之一。它可以根據(jù)簡單的提示編寫整個代碼塊，甚至可以幫助編寫代碼文檔，因此已成為各類開發(fā)人員的必備工具。

ChatGPT可以生成樣板代碼，將代碼片段翻譯（或重構(gòu)）成不同的語言，還可以自動執(zhí)行其他任務。對于生成式AI工具所能實現(xiàn)的功能而言，這是一個不錯的入門級工具，但對于編碼而言，將會有更好的工具。

Gemini是一個復雜的AI模型，可以根據(jù)提示和注釋編寫20種不同的編程語言，能夠解釋代碼并協(xié)助重構(gòu)現(xiàn)有代碼。它還設(shè)計為與GoogleCloud配合使用，并可以融入開發(fā)管道。

GPT-4是從2020年更新的GPT-3中汲取靈感的GPT，它在生成接近人類質(zhì)量的先進和創(chuàng)造性輸出方面具有額外的穩(wěn)健性。旨在幫助開發(fā)人員完成編碼任務，例如生成代碼片段、建議代碼完成等。

Alpha Code是一種人工智能模型，可幫助開發(fā)人員編寫代碼——從生成代碼片段到建議代碼完成，甚至提供代碼文檔。它通過使用自然語言處理和機器學習來提供最佳建議。

此工具是一款AI配對程序員，可幫助完成編碼任務、代碼完成、生成代碼片段和代碼文檔。它旨在與GitHub順暢協(xié)作，并可插入開發(fā)工作流程中。

開發(fā)人員可以使用此AI模型來幫助完成不同的編碼任務，例如代碼片段生成、代碼完成和生成代碼文檔。相反，它將自然語言處理與持續(xù)機器學習相結(jié)合，以提供實時相關(guān)且準確的建議。

生成式人工智能如何改變軟件開發(fā)

生產(chǎn)力如今已成為生成式AI軟件開發(fā)的一個基本術(shù)語。這使開發(fā)人員能夠?qū)Ｗ⒂诟鼜碗s、更具戰(zhàn)略性的工作，而CODA則會自動處理常見的耗時任務，如構(gòu)建界面、編寫測試和創(chuàng)建文檔。

自動化可以將開發(fā)時間縮短90%或更多，從而能夠以極快的速度將新產(chǎn)品和服務推向市場。此外，生成式人工智能能夠根據(jù)用戶數(shù)據(jù)創(chuàng)建代碼，讓用戶體驗更加個性化，從而提高軟件的參與度和整體滿意度。

但生成式人工智能不僅加速了開發(fā)，還極大地增強了軟件的整體實力。其能夠生成高級架構(gòu)圖，可用于驗證系統(tǒng)集成是否正確以及組件的兼容性。與傳統(tǒng)的靜態(tài)分析工具相比，生成式人工智能還能發(fā)現(xiàn)更多的bug，而且風險低于手動編碼和意外問題。

這最終減少了昂貴的停機時間和可能造成巨大損失的數(shù)據(jù)丟失，如果不加以適當處理，軟件將不得不重寫，但這種軟件質(zhì)量更高、更可靠。

生成式人工智能的變革性影響也延伸到了新的商業(yè)模式。通過自動化代碼生成和啟用人工智能服務，生成式人工智能為企業(yè)開辟了全新的可能性。

它降低了復雜軟件項目的準入門檻，使組織能夠?qū)崿F(xiàn)以前不可能或經(jīng)濟上不可行的目標。這可能會帶來更激烈的競爭格局，因為企業(yè)可以利用生成式人工智能來獲得超越競爭對手的優(yōu)勢。

最后，生成式人工智能正在重塑軟件開發(fā)隊伍。隨著其承擔更多常規(guī)編碼任務，對初級工程師的需求可能會減少，組織可能會轉(zhuǎn)向更精簡的結(jié)構(gòu)，更加注重監(jiān)督、解釋和優(yōu)化人工智能的輸出。

然而，這種變化也促進了更好的合作并減少了人員流失，因為70%的工程師表示，使用生成式AI工具后，參與度有所提高?？傮w而言，生成式AI有望從根本上改變軟件開發(fā)行業(yè)，提高生產(chǎn)力、質(zhì)量和創(chuàng)新。

面臨的挑戰(zhàn)

生成式人工智能確實正在改變軟件開發(fā)，但也面臨著一些挑戰(zhàn)，這些挑戰(zhàn)可能會阻礙其在軟件開發(fā)中的應用和有效性。其中一個重大挑戰(zhàn)是，其給開發(fā)人員帶來了壓力，要求交付更快、更高質(zhì)量的代碼。

這種期望的提高可能會使軟件工程師的就業(yè)市場競爭更加激烈，因為生成式人工智能降低了進入門檻，使新進入者更容易進入該領(lǐng)域。然而，這也意味著開發(fā)人員必須具備高超的技能和適應能力，才能跟上人工智能生成代碼的需求和不斷發(fā)展的軟件開發(fā)格局。

生成式人工智能面臨的另一個重大挑戰(zhàn)是，其處理數(shù)據(jù)不足的復雜場景的能力。在這種情況下，人工智能模型可能難以生成準確可靠的輸出，這使得開發(fā)人員難以有效地解釋和利用結(jié)果。

這可能導致人們對人工智能生成的代碼缺乏信心，并依賴人類判斷，從而減慢開發(fā)進程。此外，生成式人工智能模型通常需要大量高質(zhì)量的訓練數(shù)據(jù)，而這些數(shù)據(jù)很難獲得，尤其是對于小眾或?qū)I(yè)領(lǐng)域而言。

最后，生成式人工智能面臨著與現(xiàn)有工作流程集成，以及對專業(yè)知識的需求相關(guān)的技術(shù)挑戰(zhàn)。人工智能模型的復雜性，加上定制和微調(diào)的需求，可能會耗費大量資源，并且需要大量的培訓和變更管理工作。

此外，確保人工智能生成內(nèi)容的質(zhì)量和安全，以及解決偏見和知識產(chǎn)權(quán)問題等道德問題，在法律上可能很復雜，需要數(shù)據(jù)科學家、領(lǐng)域?qū)＜液头蓪I(yè)人士參與的多學科方法。

總結(jié)

隨著生成式人工智能改變軟件開發(fā)行業(yè)，很明顯這項技術(shù)在推動創(chuàng)新、提高生產(chǎn)力和提高代碼質(zhì)量方面具有巨大潛力。雖然還有許多挑戰(zhàn)需要解決，但生成式人工智能的好處是不可否認的，未來幾年，整個行業(yè)都將感受到其影響。

常見問題解答：

1、生成式人工智能會取代軟件開發(fā)人員嗎？

答：不會。生成式人工智能不會完全取代軟件開發(fā)人員。雖然它可以自動執(zhí)行某些任務并提高生產(chǎn)力，但也缺乏復雜軟件開發(fā)任務所需的創(chuàng)造力、解決問題的能力和人類判斷力。

2、生成式人工智能如何幫助開發(fā)人員？

答：生成式人工智能可以幫助開發(fā)人員自動執(zhí)行重復性任務并提高生產(chǎn)力，使之能夠?qū)Ｗ⒂诟鼜碗s的工作。它還可以生成高質(zhì)量的代碼、檢測錯誤并最大限度地減少錯誤，從而使開發(fā)人員能夠?qū)Ｗ⒂诟呒墑e的任務。

3、生成式人工智能可以在SDLC中使用嗎？

答：是的，生成式人工智能(GenAI)可用于軟件開發(fā)生命周期(SDLC)來自動執(zhí)行重復任務、提高生產(chǎn)力并增強代碼質(zhì)量。

4、生成式人工智能在軟件開發(fā)中的前景如何？

答：軟件開發(fā)中生成式人工智能的未來將通過自動執(zhí)行重復性任務、提高生產(chǎn)力和增強代碼質(zhì)量來改變行業(yè)。

5、人工智能在軟件開發(fā)中的范圍是什么？

答：人工智能在軟件開發(fā)中的應用范圍非常廣泛，包括自動編碼、自動UI設(shè)計等功能。人工智能可以自動執(zhí)行重復性任務，提高代碼質(zhì)量，并提高開發(fā)過程的整體效率，使其成為開發(fā)人員的重要工具。

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