未来编程：生成式人工智能AI在软件开发中的应用
生成式人工智能（Generative AI）和大型语言模型（LLMs）并非新技术，但随着OpenAI推出ChatGPT，它们的重要性广受认可。ChatGPT的人类般能力引起了公众的关注，引发了有关潜在的虚假信息、偏见以及可能替代人类角色（包括软件开发人员）的讨论。本文将探讨生成式人工智能在软件开发中的未来发展，以及Generative AI软件开发认证对工程师的新革命。
生成式人工智能在软件开发中的三种方式
- 代码生成和补全：
- 利用生成式AI工具自动建议或生成代码片段，提高开发效率、准确性和生产力。
- 自动化代码生成帮助开发人员快速生成函数、整个模块，特别适用于需要在代码库中复制特定模式或结构的情况，节省时间并减少手动错误的可能性。
- 软件测试：
- 生成式AI能够制定测试并找出软件中的错误，有助于在开发的早期阶段识别和捕捉错误、缺陷和问题。
- 支持持续集成和部署，自动化测试是集成和部署的重要组成部分，有助于维护代码质量，确保新功能或更新不会引入回归或破坏软件的现有功能。
- 代码优化：
- AI工具可以提出对代码的修改，提高性能并简化整体架构，包括算法改进和有效的数据结构，显著提高程序的执行速度。
- 优化后的代码通常更具伸缩性，允许软件应用处理更大的工作负载并随着用户需求的增加而扩展，这对于用户基数不断增长或在云环境中部署的应用程序至关重要。
革命性的生成式AI在软件开发中
生成式AI正在改变软件开发领域，带来时间的缩短、生产力的提高和软件质量的提升。自动化重复性任务，如UI创建、测试和文档编写，使开发人员能够专注于工作的更复杂方面。
生成式AI的应用可以显著减少开发复杂代码库所需的时间，从而加速产品上市时间。此外，它有潜力通过减少错误并提高用户参与和满意度来提高软件开发质量。
根据McKinsey & Company的最新研究，利用生成式AI工具完成复杂操作和任务的开发人员相较于没有使用Gen AI工具的人，更有可能在分配的时间内完成这些任务，提高了25%到30%。
在生成式AI中软件开发生命周期的应用
生成式AI在软件开发生命周期（SDLC）的各个阶段发挥着关键作用，包括需求分析、设计、实施、测试、部署和维护。
1. 计划和需求分析
在计划和需求分析阶段，Generative AI可以做到：
- 根据自然语言输入创建、验证和优化需求。
- 发现和解决需求中的不一致、模糊和缺陷，提高整体清晰度和连贯性。
2. 软件设计
在软件设计阶段，Gen AI可以：
- 根据自然语言规范或草图自动生成代码，简化设计过程以提高效率。
- 提供最佳实践和设计模式的指导，帮助开发人员创建既有韧性又易于维护的软件。
3. 软件开发
在软件开发阶段，Gen AI可以：
- 作为一个平台，使软件开发人员轻松快速地创建和部署基于AI的应用程序。
- 利用云计算、分布式系统和机器学习的能力，为各个领域和用例提供可扩展、可靠和高效的解决方案。
4. 测试
在软件测试阶段，Gen AI可以：
- 从自然语言规范直接解释和生成测试用例，通过自动创建测试场景简化测试过程。
- 自动化执行和验证测试用例，确保被测试的软件符合指定的场景。
5. 部署
在软件部署阶段，Gen AI可以：
- 自动化AI模型的部署，专注于简化和优化部署流程。
- 简化部署，减少复杂性，提高效率和易用性。
6. 维护
在软件维护阶段，Gen AI可以：
- 通过分析传感器、日志和报告的数据来找出潜在的故障和风险，实现主动维护。
- 提供预防措施和维护任务的最佳计划建议，有助于减少停机时间并延长设备寿命。
生成式AI时代软件开发人员的关注领域
在生成式AI时代，软件开发人员可以集中精力在不同的关键领域，以保持相关性并发挥先进技术的威力。以下是Gen AI显著贡献的一些关注领域：
1. 复杂问题解决
虽然生成式AI处理例行任务，开发人员应将注意力转向构思、架构和设计符合特定要求的复杂软件解决方案。软件开发超越了简单的代码编写。
2. 创新和创造力
认识到技术缺乏人类的创造力和直觉，开发人员被鼓励发挥他们的创造能力。这包括专注于设计用户界面、创建独特的用户体验和开发创新算法。
3. 负责任的人工智能
软件工程师在确保在软件开发过程中遵守道德实践方面发挥着关键作用。强调负责任的人工智能实践在引导技术进步的道德轨迹方面至关重要。
4. 构建系统韧性
随着生成式AI减轻开发人员的例行编码任务，新的责任应运而生。开发人员应积极参与构建系统韧性，确保客户免受意外事件的伤害。这种积极的做法可以防止客户因系统漏洞而面临失眠之夜。
生成式AI在软件开发中的独特应用案例
- 个性化开发工具：
- 人工智能可以学习并适应开发人员的编码风格和偏好。它根据个体需求定制代码建议和工具推荐，通过自动化与每个开发人员独特工作流程相匹配的重复任务，显著提高开发人员的生产力。
- 例如，TabNine是一种AI驱动的自动完成工具，通过根据用户的编码风格和偏好定制代码建议，不断优化提案，以使其随时间变得更加相关。
- 代码翻译：
- 生成式AI可以执行复杂的代码翻译任务，将代码从一种语言或框架转换为另一种，同时保留功能和性能。在集成外部代码或库的情况下，AI可以分析依赖关系并自动生成兼容层或包装器，从而使跨平台开发更加可行。
- 文档生成：
- 生成式AI擅长分析代码并生成各种格式的文档，如Markdown、HTML或PDF。无论是API、库还是整个应用程序的文档，开发人员都可以通过指定包含或排除的方式定制生成过程，AI会相应调整。
- 开发的自然语言界面：
- 面向开发的对话式AI界面被设计为理解上下文和用户意图。开发人员可以提出问题，如“如何实现用户认证？”，并获得详细的回答，省去了繁琐查阅文档的任务。这些界面与版本控制系统无缝集成，使开发人员能够使用自然语言执行命令，如提交代码、创建分支和合并更改。
- 错误检测和测试：
- 基于AI的错误检测工具通过在更大范围和更高准确度的代码分析中超越手动代码审查。这些工具可以在开发的早期阶段迅速标记潜在问题。
- 此外，生成式AI将测试用例的生成扩展到基本场景之外，制定涵盖边缘案例和实际使用场景的复杂测试用例，导致更全面的测试。
生成式AI在软件开发中的未来展望
生成式AI在软件开发领域的未来具有巨大的潜力。根据McKinsey的报告，生成式AI的特性有望每年为全球经济贡献高达4.4万亿美元。报告指出，几乎所有行业都将获得实质性的好处，特别是在营销和销售功能上，高科技和银行业等部门预计由于生成式AI加速软件开发而受益更多。
Gartner对2025年的预测表明，80%的产品开发生命周期将整合生成式AI代码生成。在这种情况下，开发人员将承担验证者和编排者的角色，涵盖后端和前端组件以及集成。
生成式AI软件开发认证将在知识工作中产生深远影响，特别是在涉及决策和协作的活动中。各个领域的专业人员，如教育、法律、技术和艺术，可能比最初预期的更早地看到他们工作的某些方面被自动化。