生成式人工智能如何改变软件开发
生成式人工智能(AI)正在迅速革新软件开发行业。生成式人工智能有可能彻底改变软件的创建、测试和部署方式，提供前所未有的生产力、质量和创新水平。
随着人工智能走向未来，我们必须意识到它对软件开发领域产生的巨大影响。本文将讨论生成式人工智能如何改变软件开发，及其面临的挑战。
软件开发演变概述
软件开发已经走过了漫长的道路，多年来随着技术进步和用户需求的变化而不断发展。从手动编码的20世纪40年代和50年代，到软件用于科学和军事的时代，到现代，我们通过智能设备、汽车、玩具将大多数软件作为服务，我们经历了从一个软件开发世界到另一个世界的一些重大转变。
20世纪50年代和60年代出现了高级语言，为非程序员打开了编程的大门。在编译代码时，早期的语言，如Fortran和COBOL，旨在让开发人员以更易于阅读的方式编写代码，然后编译器（和解释器）将处理将高级代码转换为机器指令的繁重工作。当时，商业应用不断发展，数据库开始脱离软件，为所有行业提供功能。
20世纪70年代和80年代初期，个人电脑时代来临，软件开发也随之兴起。Windows和MacintoshOS等图形用户界面(GUI)彻底改变了用户体验领域，扩大了软件应用的覆盖范围，使其可以用于家庭计算、玩游戏和文字处理。
进入民主化技术时代——普通公民现在拥有的计算能力和软件工具甚至让20年前的科学实验室羡慕不已。
20世纪90年代到21世纪初，互联网时代，随着万维网的诞生，软件开发时代发生了巨大变化。反过来，TimBerners-Lee的发明使得开发广泛的网络应用程序成为可能；当然，JavaScript等技术也通过添加更多交互功能丰富了用户体验。
网上银行、电子商务平台和社交媒体网络的时代，改变了企业和消费者之间互动和沟通的方式。
自2000年代以来，手机的兴起将软件开发带入了移动应用和云计算的世界。智能手机和平板电脑的激增给开发人员带来了新的挑战：提供用户友好且功能强大的移动应用，以满足日益移动化的用户。
与此同时，云计算和人工智能在软件开发行业中占据了主导地位，并催生了跨多个领域的可扩展解决方案和智能实时系统。手机银行、拼车服务和社交媒体目前已成为新的例子，这些都表明软件已经改变了我们相互联系的数字生活方式。
什么是生成式人工智能，以及其如何运作
生成式人工智能是一种人工智能技术，其可以通过从输入的训练数据中学习，并自行创建类似数据来生成新的原始数据。其工作原理是在更大的数据集上进行训练，然后根据训练的内容创建新的内容。这种做法涉及对人工智能模型进行大量训练，最终使这些模型变得非常善于发现模式，并生成与人工输出非常相似的新输出。
生成式AI模型的两种主要类型是生成式对抗网络(GAN)和基于Transformer的模型。在GAN中，生成器生成图像，而鉴别器判断特定图像是真实的还是生成的。这两个网络的战斗创造了新颖的合成图像，这些图像几乎不可能与真实图像区分开来。基于Transformer的模型（如GPT）能够读取整个互联网并创建文本，就像在网站文章、新闻稿、白皮书等上看到的文本一样！
生成式人工智能有许多应用，例如生成人工智能生成的艺术作品、改进计算机视觉中的数据增强、合成数据以训练其他机器学习模型，以及支持GPT-3和GPT-4等大型语言模型。
尽管我们可以从使用生成式人工智能中获益匪浅，但由于训练难度高且需要大量数据，因此也很难防止其被错误使用，如生成深度伪造/错误信息。不断反馈用户反馈并使用人机交互方法，对于不断发展的人工智能模型并确保其可靠性和安全性至关重要。
软件开发中使用的流行生成式AI模型
软件开发中使用的一些流行的生成式AI模型包括：
- Open AI Codex
这是在人类语言和类人类语言代码之间的代码翻译任务上表现出色的模型之一。它可以根据简单的提示编写整个代码块，甚至可以帮助编写代码文档，因此已成为各类开发人员的必备工具。
- ChatGPT
ChatGPT可以生成样板代码，将代码片段翻译（或重构）成不同的语言，还可以自动执行其他任务。对于生成式AI工具所能实现的功能而言，这是一个不错的入门级工具，但对于编码而言，将会有更好的工具。
- Google Gemini（前身为Bard）
Gemini是一个复杂的AI模型，可以根据提示和注释编写20种不同的编程语言，能够解释代码并协助重构现有代码。它还设计为与Google Cloud配合使用，并可以融入开发管道。
- GPT-4：
GPT-4是从2020年更新的GPT-3中汲取灵感的GPT，它在生成接近人类质量的先进和创造性输出方面具有额外的稳健性。旨在帮助开发人员完成编码任务，例如生成代码片段、建议代码完成等。
- Alpha Code：
Alpha Code是一种人工智能模型，可帮助开发人员编写代码——从生成代码片段到建议代码完成，甚至提供代码文档。它通过使用自然语言处理和机器学习来提供最佳建议。
- GitHub Copilot：
此工具是一款AI配对程序员，可帮助完成编码任务、代码完成、生成代码片段和代码文档。它旨在与GitHub顺畅协作，并可插入开发工作流程中。
- Duet AI：
开发人员可以使用此AI模型来帮助完成不同的编码任务，例如代码片段生成、代码完成和生成代码文档。相反，它将自然语言处理与持续机器学习相结合，以提供实时相关且准确的建议。
生成式人工智能如何改变软件开发
生产力如今已成为生成式AI软件开发的一个基本术语。这使开发人员能够专注于更复杂、更具战略性的工作，而CODA则会自动处理常见的耗时任务，如构建界面、编写测试和创建文档。
自动化可以将开发时间缩短90%或更多，从而能够以极快的速度将新产品和服务推向市场。此外，生成式人工智能能够根据用户数据创建代码，让用户体验更加个性化，从而提高软件的参与度和整体满意度。
但生成式人工智能不仅加速了开发，还极大地增强了软件的整体实力。其能够生成高级架构图，可用于验证系统集成是否正确以及组件的兼容性。与传统的静态分析工具相比，生成式人工智能还能发现更多的bug，而且风险低于手动编码和意外问题。
这最终减少了昂贵的停机时间和可能造成巨大损失的数据丢失，如果不加以适当处理，软件将不得不重写，但这种软件质量更高、更可靠。
生成式人工智能的变革性影响也延伸到了新的商业模式。通过自动化代码生成和启用人工智能服务，生成式人工智能为企业开辟了全新的可能性。
它降低了复杂软件项目的准入门槛，使组织能够实现以前不可能或经济上不可行的目标。这可能会带来更激烈的竞争格局，因为企业可以利用生成式人工智能来获得超越竞争对手的优势。
最后，生成式人工智能正在重塑软件开发队伍。随着其承担更多常规编码任务，对初级工程师的需求可能会减少，组织可能会转向更精简的结构，更加注重监督、解释和优化人工智能的输出。
然而，这种变化也促进了更好的合作并减少了人员流失，因为70%的工程师表示，使用生成式AI工具后，参与度有所提高。总体而言，生成式AI有望从根本上改变软件开发行业，提高生产力、质量和创新。
面临的挑战
生成式人工智能确实正在改变软件开发，但也面临着一些挑战，这些挑战可能会阻碍其在软件开发中的应用和有效性。其中一个重大挑战是，其给开发人员带来了压力，要求交付更快、更高质量的代码。
这种期望的提高可能会使软件工程师的就业市场竞争更加激烈，因为生成式人工智能降低了进入门槛，使新进入者更容易进入该领域。然而，这也意味着开发人员必须具备高超的技能和适应能力，才能跟上人工智能生成代码的需求和不断发展的软件开发格局。
生成式人工智能面临的另一个重大挑战是，其处理数据不足的复杂场景的能力。在这种情况下，人工智能模型可能难以生成准确可靠的输出，这使得开发人员难以有效地解释和利用结果。
这可能导致人们对人工智能生成的代码缺乏信心，并依赖人类判断，从而减慢开发进程。此外，生成式人工智能模型通常需要大量高质量的训练数据，而这些数据很难获得，尤其是对于小众或专业领域而言。
最后，生成式人工智能面临着与现有工作流程集成，以及对专业知识的需求相关的技术挑战。人工智能模型的复杂性，加上定制和微调的需求，可能会耗费大量资源，并且需要大量的培训和变更管理工作。
此外，确保人工智能生成内容的质量和安全，以及解决偏见和知识产权问题等道德问题，在法律上可能很复杂，需要数据科学家、领域专家和法律专业人士参与的多学科方法。
总结
随着生成式人工智能改变软件开发行业，很明显这项技术在推动创新、提高生产力和提高代码质量方面具有巨大潜力。虽然还有许多挑战需要解决，但生成式人工智能的好处是不可否认的，未来几年，整个行业都将感受到其影响。
常见问题解答：
1、生成式人工智能会取代软件开发人员吗？
答：不会。生成式人工智能不会完全取代软件开发人员。虽然它可以自动执行某些任务并提高生产力，但也缺乏复杂软件开发任务所需的创造力、解决问题的能力和人类判断力。
2、生成式人工智能如何帮助开发人员？
答：生成式人工智能可以帮助开发人员自动执行重复性任务并提高生产力，使之能够专注于更复杂的工作。它还可以生成高质量的代码、检测错误并最大限度地减少错误，从而使开发人员能够专注于更高级别的任务。
3、生成式人工智能可以在SDLC中使用吗？
答：是的，生成式人工智能(GenAI)可用于软件开发生命周期(SDLC)来自动执行重复任务、提高生产力并增强代码质量。
4、生成式人工智能在软件开发中的前景如何？
答：软件开发中生成式人工智能的未来将通过自动执行重复性任务、提高生产力和增强代码质量来改变行业。
5、人工智能在软件开发中的范围是什么？
答：人工智能在软件开发中的应用范围非常广泛，包括自动编码、自动UI设计等功能。人工智能可以自动执行重复性任务，提高代码质量，并提高开发过程的整体效率，使其成为开发人员的重要工具。
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