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(jìn)步和用戶需求的變化而不斷發(fā)展。從手動編碼的20世紀(jì)40年代和50年代，到軟件用于科學(xué)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(wù)，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(jì)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(dāng)時，商業(yè)應(yīng)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(jì)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(kuò)大了軟件應(yīng)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(jìn)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(xué)實驗室羨慕不已。
 
　　20世紀(jì)90年代到21世紀(jì)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(luò)應(yīng)用程序成為可能；當(dāng)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(wù)平臺和社交媒體網(wǎng)絡(luò)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(yīng)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(yīng)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(dǎo)地位，并催生了跨多個領(lǐng)域的可擴(kuò)展解決方案和智能實時系統(tǒng)。手機銀行、拼車服務(wù)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(xùn)練數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，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(jìn)行訓(xùn)練，然后根據(jù)訓(xùn)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(jìn)行大量訓(xùn)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(luò)(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(luò)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(yīng)用，例如生成人工智能生成的藝術(shù)作品、改進(jìn)計算機視覺中的數(shù)據(jù)增強、合成數(shù)據(jù)以訓(xùn)練其他機器學(xué)習(xí)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(xùn)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：
 
　　Open AI Codex
 
　　這是在人類語言和類人類語言代碼之間的代碼翻譯任務(wù)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
 
　　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(wù)。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。
 
　　Google Gemini(前身為Bard)
 
　　Gemini是一個復(fù)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Google Cloud配合使用，并可以融入開發(fā)管道。
 
　　GPT-4
 
　　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(jìn)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(wù)，例如生成代碼片段、建議代碼完成等。
 
　　Alpha Code
 
　　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(xué)習(xí)來提供最佳建議。
 
　　GitHub Copilot
 
　　此工具是一款A(yù)I配對程序員，可幫助完成編碼任務(wù)、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。
 
　　Duet AI
 
　　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(wù)，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(xué)習(xí)相結(jié)合，以提供實時相關(guān)且準(zhǔn)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?fù)雜、更具戰(zhàn)略性的工作，而CODA則會自動處理常見的耗時任務(wù)，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(wù)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(fēng)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(dāng)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(wù)，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(fù)雜軟件項目的準(zhǔn)入門檻，使組織能夠?qū)崿F(xiàn)以前不可能或經(jīng)濟(jì)上不可行的目標(biāo)。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(dān)更多常規(guī)編碼任務(wù)，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(jìn)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(yīng)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(jìn)入門檻，使新進(jìn)入者更容易進(jìn)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(yīng)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(fù)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(zhǔn)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(dǎo)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(jìn)程。此外，生成式人工智能模型通常需要大量高質(zhì)量的訓(xùn)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(fù)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(xùn)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(fù)雜，需要數(shù)據(jù)科學(xué)家、領(lǐng)域?qū)＜液头蓪I(yè)人士參與的多學(xué)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(rèn)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(wù)并提高生產(chǎn)力，但也缺乏復(fù)雜軟件開發(fā)任務(wù)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(fù)性任務(wù)并提高生產(chǎn)力，使之能夠?qū)Ｗ⒂诟鼜?fù)雜的工作。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(wù)。
 
　　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(fù)任務(wù)、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(fù)性任務(wù)、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(yīng)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(fù)性任務(wù)，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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