生成式人工智能是一種旨在創(chuàng)建新的輸出，如圖像、文本、音頻、代碼等的人工智能。然而，傳統人工智能遵循某些規(guī)則和模式。這意味著，其與傳統人工智能不同。
盡管如此，人工智能背后的創(chuàng)造力可以產生更適合游戲的新招式，并通過生成這樣的招式使挑戰(zhàn)人類玩家變得更加困難。生成式人工智能是一種復雜的技術，其將機器學習算法與神經網絡結合起來，產生獨特的內容。然而，分析大量數據可以幫助檢測重復事件，從而開發(fā)出模仿這些數據集的屬性和形式的輸出。
人工智能對軟件開發(fā)的影響
人工智能技術的當前進展，顯著影響了軟件開發(fā)。有了這種軟件，代碼編寫所需的時間大大縮短。一方面，這種人工智能使編寫簡單代碼的速度更快，另一方面，有時會使手動執(zhí)行該過程變得復雜。
對于開發(fā)人員而言，可以使用人工智能驅動的工具來確保消除重復勞動。時間和精力是開發(fā)人員可以節(jié)省的一些資源，否則他們將一遍又一遍地重復同樣的事情。擁有這些工具的軟件開發(fā)人員最終會更加關注軟件開發(fā)中的重要方面。
人工智能如何改變軟件開發(fā)世界
通過自動化、智能推薦、基于數據分析的決策過程和代碼生成以及DevOps，生成式人工智能顯著影響著軟件開發(fā)。
自動化
人工智能的實施有助于減輕開發(fā)人員的工作量。后者參與更多令人愉快的創(chuàng)造性任務，而另一個則負責繁瑣的工作。有些程序使用人工智能來測試代碼和搜索錯誤。據信，大約一半到四分之三的編程任務可以委托給生成式人工智能算法。
智能推薦
人工智能通過向使用其的程序員提供智能建議，改變了程序的編寫方式。所有這些都是通過機器學習算法檢查大量代碼來實現的，它能提供改進方法，并提出解決特定問題的新方法。
智能推薦不僅有助于審查代碼，還支持測試和調試過程。基于人工智能的算法以這種方式幫助定義代碼中可能存在的錯誤和漏洞，從而使開發(fā)人員能夠在發(fā)布之前進行更正。
數據驅動的決策
人工智能正在影響軟件工程中的數據驅動決策；其被認為是人工智能對軟件開發(fā)的生成性影響之一。人工智能現在使程序員能夠在決定需要編寫什么代碼時使用大數據。
人工智能算法可以處理和解釋復雜的數據集，這可以讓安全專業(yè)人員了解模型的方向以及對其行動有用的學習。利用人工智能分析數據的能力，程序員可以在軟件的整個生命周期內優(yōu)化軟件的制作質量。
代碼生成
生成式人工智能的出現開始改變軟件設計中代碼的編寫方式。我們可以預見，人工智能將為編碼工作帶來顯著的進步。如今，生成式人工智能有望實現編碼工作60-70%的自動化。
這意味著，開發(fā)人員不再需要手動編寫每一行代碼。相反，他們可以使用AI算法來生成代碼，以完成代碼審查、測試和調試等日常任務。
DevOps
在軟件開發(fā)領域，人工智能在DevOps中扮演著重要角色。通過使用人工智能，DevOps團隊可以自動進行代碼審查、測試和調試，從而為開發(fā)人員節(jié)省大量時間和精力。
人工智能(AI)通過提供有關性能指標和系統狀態(tài)的即時信息，以改善開發(fā)運營團隊的合作。此外，人工智能驅動的開發(fā)和運營工具提高了軟件開發(fā)人員的熟練程度，使之能夠從事復雜的問題解決操作，而不是日常任務。
生成式人工智能如何影響軟件開發(fā)
重復任務的自動化：其生成能力使之能夠執(zhí)行典型的代碼生成和重復任務，如編寫文檔甚至更正代碼本身。這使開發(fā)人員可以將不太重要且相當常規(guī)的任務留給程序，而將更多精力放在開發(fā)的有趣和具有挑戰(zhàn)性的方面。
加速開發(fā)周期：當前開發(fā)平臺中的自動化工具可以更快地構建原型，推薦代碼塊，甚至幫助優(yōu)化算法。這將導致更頻繁地交付軟件產品，以及更快地將這些產品推向市場。
增強創(chuàng)造力：由于生成式人工智能工具可以創(chuàng)造新的想法、設計或問題解決方案，因此其可以比開發(fā)人員更快地產生想法并工作，這會讓之興奮不已。這可以產生更樂觀的思維，在復雜的軟件開發(fā)中富有創(chuàng)造力。
提高代碼質量：人工智能程序可以檢測代碼中的語法和語義錯誤，使程序員能夠了解可能的安全問題，并建議進行更改以提高代碼效率，同時提供更易于理解的格式。這使得獲得錯誤更少、性能更好的更好軟件成為可能。
個性化用戶體驗：可用于設計個性化界面、情境相關內容以及從客戶那里觀察到的用戶體驗和行為。
促進合作：通過使用可復制的智能應用，開發(fā)人員可以通過使用提供實時反饋的應用獲得幫助，進一步提供有關要進行的更改的建議，以及處理版本控制和項目管理職責。
可訪問性和包容性：如果是這樣，人工智能將通過自動化其工作，提供指導說明以及適合不同水平和經驗的學習者的資源，豐富員工在編碼時開發(fā)的工具集。
跨學科融合：其還將人工智能不同領域的知識和技術融合到軟件開發(fā)方法中，如機器學習、自然語言處理和計算機視覺，有助于選擇更多跨學科創(chuàng)新。
道德考慮：人工智能可能會對數據隱私產生負面影響，并且軟件開發(fā)中使用的算法可能存在固有偏見，同時還存在失業(yè)問題，因為生成式人工智能可能會取代軟件開發(fā)中的員工。這些是開發(fā)人員在將道德規(guī)范融入基于人工智能的開發(fā)過程的同時必須考慮的一些相關問題。
雖然生成式人工智能在自動化軟件開發(fā)的某些方面取得了重大進展，但還不太可能完全取代人類程序員，其原因有:
創(chuàng)造力和創(chuàng)新：人工智能仍然缺乏一種推理和決策的機制，或者無法提出人類程序員可以提出的原創(chuàng)想法和解決問題的方法。此外，人工智能可以幫助生成代碼和解決方案，創(chuàng)造力和人類的實際思維方式是非常重要的。
情境理解：與人工智能集成相比，人類程序員對業(yè)務規(guī)則、用戶需求和其他相關信息具有深刻的情境意識。這種情境理解使其能夠就適當的行動做出明智的決定，并為特定情況設計解決方案，這是人工智能難以有效解決的問題。
適應性和學習能力：人類程序員能夠在工作場所學習和適應新的形式、語言和方法，并能在工作經歷中不斷學習。這些能力使之能夠學習和保留事實和技能，并將其應用于不同的問題領域；而人工智能系統通常必須經過大量訓練，并且往往無法將學到的知識擴展到特定訓練集之外。
解決問題的能力：眾所周知，編程不僅僅是編寫腳本或代碼，其還涉及解決問題的能力、高度的批判性思維和分析能力。人類善于抽象問題、分析問題并尋找解決問題的模式和方法，這些任務有時很難由機器充分完成。
領域知識：軟件設計項目通常需要了解除編寫代碼之外的其他領域。了解如金融、醫(yī)療保健或航空航天等特定領域的人類開發(fā)人員將為項目增加深度，而這并非人工智能算法所具備的。
個人之間的合作：在社交環(huán)境中，合作的特點是與他人合作，共同實現共同目標或目的。編碼需要大量的討論；因此，編碼人員需要能夠與參與項目管理的其他人進行良好的溝通。此外，在編程中，不僅要編碼本身，還要能夠與不同的人進行互動。
道德和社區(qū)考量：編寫代碼的人有責任反思其工作中的道德后果、文化影響和用戶安全問題。人工智能可能有助于識別一些道德問題，但只有人類的智慧才能幫助處理復雜的道德沖突，并提出符合社會價值觀的解決方案。
總結
總之，生成式人工智能和人類程序員之間的共生關系將決定軟件開發(fā)的未來，人工智能將協助人類，但同時不會取代人類。這是因為人工智能使人類能夠更快地完成日常工作，這是常規(guī)的，同時提供對其而言非常重要的見解。此外，正是人類用創(chuàng)造力和背景設定了框架，這樣機器人才知道其應該做什么，以及根據其所處的情況改變任務的能力，同時保持道德標準。
