在 Meta 的 LlamaCon AI 活動上，科技行業高管描述了人工智能正在以多麼快的速度改變編碼——Meta 首席執行官馬克·扎克伯格預測人工智能可以在一年內處理一半的軟件開發，從而推動整個行業的生產力顯著提高。
在Meta最初LlamaCon AI 活動上週，微軟首席執行官薩提亞·納德拉 (Satya Nadella) 表示，公司 30% 的代碼現在由人工智能編寫，而 Meta 首席執行官馬克·扎克伯格 (Mark Zuckerberg) 則透露，他的公司正在開發一種人工智能模型，為其人工智能係統創建未來的程序。
扎克伯格說：“我們的賭注是，明年可能......，也許一半的開發將由人工智能完成，而不是由人類完成，然後這一數字將從那裡開始增加。”
人工智能增強編碼工具將通過創建源代碼、自動生成測試以及釋放開發人員時間進行創新（而不是調試代碼）來徹底改變軟件開發。一些行業預測預測 AI 工具可將生產力提升 30%，可能為全球 GDP 增加超過 1.5 萬億美元。
現在最流行的人工智能輔助編碼方法之一被稱為“vibe 編碼”，即以對話方式使用自然語言提示 (NLP)。生成式人工智能 (genAI) 工具能夠提供上下文想法並根據對話生成代碼。
到 2028 年，75% 的專業開發人員將使用 vivi 編碼和其他 genAI 支持的編碼工具，而 2023 年 9 月這一比例還不到 10%。根據 Gartner 研究。 Gartner 表示，三年內，80% 的企業將把 AI 增強測試工具集成到其軟件工程工具鏈中，這比去年初的約 15% 顯著增加。
一個麻省理工學院技術評論洞察報告研究發現，94% 的企業領導者現在在軟件開發中使用 genAI，其中 82% 的企業領導者在多個階段應用它，26% 的企業領導者在四個或更多階段應用它。
一些行業專家對 genAI 在創建代碼方面的用途給予了更高的評價。 Anthropic 首席執行官達里奧·阿莫迪 (Dario Amodei) 表示：“我們發現，距離人工智能編寫 90% 代碼的世界還有 3 到 6 個月的時間。然後在 12 個月內，我們可能會進入人工智能編寫基本上所有代碼的世界。”最近的一份報告和視頻採訪。
軟件創建的真正轉變
雖然這個時間表聽起來很大膽，但它表明軟件構建方式發生了真正的轉變，像氛圍編碼這樣的趨勢已經開始興起。 Forrester Research 副總裁分析師迭戈·洛·朱迪斯 (Diego Lo Giudice) 表示，即使是高級開發人員也開始利用 Vivi 作為附加工具。但他認為，vibe 編碼和其他人工智能輔助開發方法目前的目標是“容易實現的目標”，從而使開發人員和工程師能夠騰出時間來完成更重要和更具創造性的任務。
今年早些時候對 2,300 多名開發人員進行的一項調查發現，42% 的開發人員已經在使用 Forrester 術語“圖靈機器人，”或基於人工智能的代碼生成器。“機會太大，不容忽視，”Guidice 在書中寫道四月份的報告，“TuringBots 架構師指南”。
報告指出：“隨著 TuringBot 變得更加智能、更加自主，企業將利用其能力，而不僅僅是代碼生成，團隊將自動化更多串聯的軟件開發生命週期 (SDLC) 任務，並構建端到端應用程序，而這些應用程序如今需要數週或數月才能近乎實時地交付。”
GPT-4 Turbo (ChatGPT)、GitHub Copilot、Cursor、Replit Ghostwriter、Codeium 和 Amazon Q Developer 等 AI 助手都通過實現直觀的對話式開發來支持 Vibe 編碼。
增強型編碼工具可以幫助集思廣益、原型化、構建完整功能，並使用自然語言處理檢查代碼是否有錯誤或安全漏洞——無論是通過實時建議 (Copilot)、交互式代碼編輯 (Cursor) 還是全棧指導 (ChatGPT)。據 Gartner 稱，這些工具簡化了編碼，使其成為獨立開發人員、快速原型設計或協作工作流程的理想選擇。
GenAI 工具包括 StackBlitz Bolt.new、Github Spark 和 Lovable 等提示應用工具，以及 BlinqIO、Diffblue、IDERA、QualityKiosk Technologies 和 Qyrus 等 AI 增強測試工具。
蘋果是將人工智能編碼工具引入，使用Claude Sonnet模型支持AI生成的代碼編寫和測試。這些工具正在內部測試，沒有確認公開發布的計劃，蘋果公司之前不太可能發表評論下個月的 WWDC。
在 2023 年預覽之後，AWS 於 2024 年 4 月推出了 Q Developer。開發人員使用 Amazon Q Developer 在(CLI)，上週，AWS 將這種代理體驗擴展到 Visual Studio Code 的集成開發環境 (IDE)，因此開發人員現在還可以。
AWS GenAI 應用程序和體驗總監 Srini Iragavarapu 描繪了開發人員在氛圍燈光和音樂下與 AWS 的 AI 工具進行對話，以創建新產品並修復現有代碼庫中的代碼。 Iragavarapu 將人工智能輔助編碼與傳統的“結對編程”進行了比較，即兩個開發人員在同一個項目上一起工作。
“這是與人工智能係統的非常流暢的交互。現在配對的程序員......是人工智能助手，”他說。 “這些代理是基於任務的。他們尋求目標，類似於坐在你旁邊的程序員尋求目標，因為他們希望在一天結束時完成任務。”
在內部，Amazon 開發人員都可以訪問 Q Developer 工具集。近日，該公司使用 Q 開發者幫助其將 30,000 個應用程序從舊版本的 Java 更新到新版本。 Iragavarapu 表示，AWS 認為，它節省了 4,500 年的軟件工程時間，否則需要一組工程師才能完成升級，並且每年可以節省 2.6 億美元的效率收益。
軟件開發生命週期的根本性變化
Gartner Research 在上個月發布的一項調查中發現，35% 的 IT 領導者期望 genAI 能夠從根本上改變他們的組織，其中 52% 的人期望他們的組織使用該技術來構建軟件。超過三分之二的受訪高管還認為 genAI 的好處大於該技術的風險。
Gartner 表示，在軟件工程中使用 genAI 會導致人們更加關注團隊生產力，因為人們普遍認為該技術的主要好處將是降低成本
IT 諮詢公司 TEKsystems Global Services 的技術現代化總監 Armando Franco 也同意大多數企業已經搭上了人工智能列車；而且，雖然開發工作仍然存在，但它們將完全不同。
Franco 認為，總體而言，genAI 工具將無法生成 90% 的應用技術堆棧；更準確地說，這個數字可能占應用程序代碼庫的 60% 到 70% 左右。這分為幾個關鍵領域，例如：
- 簡單的應用程序代碼：60-90%
- API 和中間件：50%
- 數據層：40%
- IAC：80%
- 網絡：25%
- 安全與政策：25%
- 運營和可觀察性：50%
Franco 的數據基於可用 genAI 工具的當前功能以及他通過內部開發看到的內容，“它每天都在變化，並且根據所使用的模型可能非常昂貴，”他說。
“這將會發展，”佛朗哥說。 “目前，genAI 可以生成大部分基本的、常見的、可重複的模式。對於高級或複雜的場景，需要人工引導代碼開發。隨著平台的發展，genAI 將為開發人員提供一個平台，指導 genAI 如何開發更複雜的功能。”
對於人工智能代理來說也是如此；他說，開發人員可以使用 genAI 開發複雜的代理，然後可以在同一平台上部署和訓練這些代理。
弗朗哥說，當前的人工智能工具雖然功能強大，但使用成本往往很高，而且變化很快。他描述了軟件工程的演變，工程師成為專門的人工智能架構師，通過快速、用戶驅動的更新來設計和維護複雜的系統。及時的工程技能也至關重要，因為有效指導人工智能成為一項核心技能。
他說，工程師們不會與技術競爭，而是會在更小的專家團隊中與技術一起工作，構建更快、更高質量的應用程序並推動跨行業創新。
開發人員發現 genAI 工具對於樣板生成、代碼理解、測試、文檔和重構等任務最有用。但 Gartner 在上個月的一份報告中表示，它們也在代碼質量、IP、偏見以及指導和驗證輸出所需的努力方面帶來了風險。
Gartner 副總裁分析師 Matt Brasier 在報告中寫道：“軟件工程師應該評估潛在的好處並更新基本流程，以確保成功採用 genAI 增強型開發工具。”
AWS 的 Iragavarapu 表示，即使開發人員越來越依賴人工智能增強工具，“人類也必須隨時了解正在部署哪些代碼以及如何部署”。 “編寫代碼和構建應用程序[只是]容易得多。事實上，當您進行部署和調試時……了解其正在執行的操作的邏輯以及它是如何執行的[它]仍然非常相關和普遍。”