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生成式人工智能(AI)正在迅速革新軟件開發行業。生成式人工智能有可能徹底改變軟件的創建、測試和部署方式，提供前所未有的生產力、質量和創新水平。
隨著人工智能走向未來，我們必須意識到它對軟件開發領域產生的巨大影響。本文將討論生成式人工智能如何改變軟件開發，及其面臨的挑戰。
軟件開發演變概述
軟件開發已經走過了漫長的道路，多年來隨著技術進步和用戶需求的變化而不斷發展。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，到現代，我們通過智能設備、汽車、玩具將大多數軟件作為服務，我們經歷了從一個軟件開發世界到另一個世界的一些重大轉變。
20世紀50年代和60年代出現了高級語言，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換為機器指令的繁重工作。當時，商業應用不斷發展，數據庫開始脫離軟件，為所有行業提供功能。
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。
進入民主化技術時代——普通公民現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，互聯網時代，隨著萬維網的誕生，軟件開發時代發生了巨大變化。反過來，TimBerners-Lee的發明使得開發廣泛的網絡應用程序成為可能；當然，JavaScript等技術也通過添加更多交互功能豐富了用戶體驗。
網上銀行、電子商務平臺和社交媒體網絡的時代，改變了企業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人員帶來了新的挑戰：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行業中占據了主導地位，并催生了跨多個領域的可擴展解決方案和智能實時系統。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改變了我們相互聯系的數字生活方式。
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，其可以通過從輸入的訓練數據中學習，并自行創建類似數據來生成新的原始數據。其工作原理是在更大的數據集上進行訓練，然后根據訓練的內容創建新的內容。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現模式，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。這兩個網絡的戰斗創造了新穎的合成圖像，這些圖像幾乎不可能與真實圖像區分開來。基于Transformer的模型(如GPT)能夠讀取整個互聯網并創建文本，就像在網站文章、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作品、改進計算機視覺中的數據增強、合成數據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據，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，對于不斷發展的人工智能模型并確保其可靠性和安全性至關重要。
軟件開發中使用的流行生成式AI模型
軟件開發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上表現出色的模型之一。它可以根據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)成不同的語言，還可以自動執行其他任務。對于生成式AI工具所能實現的功能而言，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是一個復雜的AI模型，可以根據提示和注釋編寫20種不同的編程語言，能夠解釋代碼并協助重構現有代碼。它還設計為與Google Cloud配合使用，并可以融入開發管道。
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量的先進和創造性輸出方面具有額外的穩健性。旨在幫助開發人員完成編碼任務，例如生成代碼片段、建議代碼完成等。
Alpha Code
Alpha Code是一種人工智能模型，可幫助開發人員編寫代碼——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。
GitHub Copilot
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順暢協作，并可插入開發工作流程中。
Duet AI
開發人員可以使用此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機器學習相結合，以提供實時相關且準確的建議。
生成式人工智能如何改變軟件開發
生產力如今已成為生成式AI軟件開發的一個基本術語。這使開發人員能夠專注于更復雜、更具戰略性的工作，而CODA則會自動處理常見的耗時任務，如構建界面、編寫測試和創建文檔。
自動化可以將開發時間縮短90%或更多，從而能夠以極快的速度將新產品和服務推向市場。此外，生成式人工智能能夠根據用戶數據創建代碼，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，還極大地增強了軟件的整體實力。其能夠生成高級架構圖，可用于驗證系統集成是否正確以及組件的兼容性。與傳統的靜態分析工具相比，生成式人工智能還能發現更多的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據丟失，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，使組織能夠實現以前不可能或經濟上不可行的目標。這可能會帶來更激烈的競爭格局，因為企業可以利用生成式人工智能來獲得超越競爭對手的優勢。
最后，生成式人工智能正在重塑軟件開發隊伍。隨著其承擔更多常規編碼任務，對初級工程師的需求可能會減少，組織可能會轉向更精簡的結構，更加注重監督、解釋和優化人工智能的輸出。
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。總體而言，生成式AI有望從根本上改變軟件開發行業，提高生產力、質量和創新。
面臨的挑戰
生成式人工智能確實正在改變軟件開發，但也面臨著一些挑戰，這些挑戰可能會阻礙其在軟件開發中的應用和有效性。其中一個重大挑戰是，其給開發人員帶來了壓力，要求交付更快、更高質量的代碼。
這種期望的提高可能會使軟件工程師的就業市場競爭更加激烈，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域。然而，這也意味著開發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展的軟件開發格局。
生成式人工智能面臨的另一個重大挑戰是，其處理數據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，這使得開發人員難以有效地解釋和利用結果。
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，從而減慢開發進程。此外，生成式人工智能模型通常需要大量高質量的訓練數據，而這些數據很難獲得，尤其是對于小眾或專業領域而言。
最后，生成式人工智能面臨著與現有工作流程集成，以及對專業知識的需求相關的技術挑戰。人工智能模型的復雜性，加上定制和微調的需求，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容的質量和安全，以及解決偏見和知識產權問題等道德問題，在法律上可能很復雜，需要數據科學家、領域專家和法律專業人士參與的多學科方法。
總結
隨著生成式人工智能改變軟件開發行業，很明顯這項技術在推動創新、提高生產力和提高代碼質量方面具有巨大潛力。雖然還有許多挑戰需要解決，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人員嗎？
答：不會。生成式人工智能不會完全取代軟件開發人員。雖然它可以自動執行某些任務并提高生產力，但也缺乏復雜軟件開發任務所需的創造力、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人員？
答：生成式人工智能可以幫助開發人員自動執行重復性任務并提高生產力，使之能夠專注于更復雜的工作。它還可以生成高質量的代碼、檢測錯誤并最大限度地減少錯誤，從而使開發人員能夠專注于更高級別的任務。
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)可用于軟件開發生命周期(SDLC)來自動執行重復任務、提高生產力并增強代碼質量。
4、生成式人工智能在軟件開發中的前景如何？
答：軟件開發中生成式人工智能的未來將通過自動執行重復性任務、提高生產力和增強代碼質量來改變行業。
5、人工智能在軟件開發中的范圍是什么？
答：人工智能在軟件開發中的應用范圍非常廣泛，包括自動編碼、自動UI設計等功能。人工智能可以自動執行重復性任務，提高代碼質量，并提高開發過程的整體效率，使其成為開發人員的重要工具。
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