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五种方式教你在工作中采用负责任的生成式AI技术

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五种方式教你在工作中采用负责任的生成式AI技术

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Midjourney、ChatGPT、Bing AI Chat和其他AI工具 ， 让生成式AI更加易于使用 ， 这些工具创造了大量的想法、实验和创造力 。如果你想在组织中使用生成式AI ， 那么你仍然面临一个问题 ， 就是从哪里开始着手让AI发挥作用 ， 以及如何在不陷入道德困境、侵犯版权或事实错误的情况下做到这一点 。一个好的开始 ， 就是使用生成式AI为那些已经在自己所在领域成为专家的人们提供帮助 ， 帮助他们节省时间并提高工作效率 。
你还可以在其他很多方面立即着手使用生成式AI ， 而且生成式AI可能已经被整合到你组织正在使用的几个工具和平台中 。因此 ， 你需要考虑制定一份指引 ， 有关如何试用和采用这些工具 。以下就是值得考虑使用生成式AI的五个关键领域 ， 以及关于寻找其他合适场景的指引 。
1、提高开发人员的生产力技能人们通常认为 ， 编码介于艺术和科学之间 ， 但编程中有很多工作是例行的、重复的 。云平台和模块存储库的兴起 ， 意味着编写现代应用以及把组件和API聚合在一起、重构现有代码、优化环境、编排管道一样 ， 和提出算法是一样重要的 。这其中 ， 有很多工作已经成熟到可以实施自动化和AI辅助 ， 但同样地 ， 你需要知道如何以及在何处使用这些工具来监控其影响和有效性 。在全面转向采用编码助手之前 ， 你可以从加速特定常见任务的一次性工具开始尝试 。
文档既重要又经常被忽视的：你不仅可以让生成式AI记录代码库 ， 还可以在你的文档中构建一个聊天界面 ， 让开发人员通过界面询问它的工作原理和使用方式 ， 或者只是替换通常的搜索框 ， 把通用文档转变为对话式编程 ， 例如 ， AI可以在对话式编程中获取数据并展示它是如何编写查询的 。
测试是另一个容易被忽视的领域 ， 自动生成单元测试可以帮助你扩大测试范围 。提交机器人还可以帮助开发人员编写消息 ， 其中包含了足够多的信息为用户和其他开发人员提供帮助 ， 而生成式AI可以为那些将升级和系统重启记录下来的IT人员提供同样的帮助 。
告诉AI你想要什么 ， 从而生成后端逻辑和其他样板文件 ， 这也很关键 ， 这样开发人员就可以专注于应用中更为有趣、更有创意的部分 。你还应该利用生成式AI来编写你自己的代码模块（在大型代码库中自动执行重复、耗时任务的脚本） ， 或者利用生成式AI帮助修复声音和语气 ， 以更好地适应内部风格 。像Github Copilot这样的编码助手以及构建在大型语言模型（LLM）中的IDE ， 可以完成所有这些甚至更多工作 ， 但不应该取代开发人员；这些编码助手和IDE需要理解和评估没有编写的代码（以及它运行的上下文） ， 以防其中包含了安全漏洞或者性能瓶颈、遗漏、错误的决定 ， 或者仅仅是简单的错误 ， 因为它是从可能包含任何或者全部问题的repos中进行学习以生成代码的 。你要考虑如何在组织中跟踪AI生成的代码 ， 以便你可以对其进行审核并评估它的用处 。开发者报告变得更高效 ， 使用GitHub Copilot降低了挫败感 ， 微软表示 ， Copilot用户的代码中有40%是AI生成的、且未经修改的 。目前 ， 一旦开发人员离开他们的IDE会话 ， 这种出处就会丢失 ， 因此请考虑记录下AI工具使用方式的内部指南 。
2、提升低代码和无代码业务用户的技能尽管业务用户不具备专业知识评估AI助手生成的代码 ， 但低代码和无代码环境受到高度限制 ， 而且集成了生成式AI工具的地方出现问题的可能性要小得多 。
低代码应用需要经常检索和过滤数据 。低代码平台已经添加了生成式AI功能 ， 可以生成查找查询或者清理返回的数据——比如以编程方式添加缺失的邮政编码——这使得那些没有数据库专业知识的业务用户可以更进一步 ， 而无需坚持使用预构建的组件或者等待专业开发人员为他们编写查询字符串 。Census GPT等开源工具可以更轻松地查询大型公共数据集 。
代码助手也不仅仅适用于专业开发人员 。Wix Artificial Design Intelligence (ADI)可以为你构建一个完整的网站 ， 结合了代码生成和生成式设计；Uizard可以对网站和应用原型做同样的事情；Fronty可以把图像转换为html和css ， 而Microsoft Power Apps中的Express设计功能则可以把手绘草图或者Figma文件转换为可运行的应用 ， 在后端完成 。


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