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生成式AI将在十个方面改变软件开发

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上个世纪90年代，当人们提起软件编程时 ， 通常意味着选择一个编辑器，将代码检入CVS或SVN代码库，然后将代码编译成可执行文件 。与之对应的Eclipse和Visual Studio等集成开发环境（IDE）可以将编程、开发、文档、构建、测试、部署等步骤纳入到一个完整的软件开发生命周期（SDLC）中，从而提高了开发人员的工作效率 。

生成式AI将在十个方面改变软件开发

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近年来，流行的云计算和DevSecOps自动化工具提升了开发者的综合能力，使得更多的企业能够更加轻松地开发、部署和维护软件应用 。
如今，生成式AI作为下一代开发范式转变的催化剂，有望改变企业创建和维护软件的方式，并带来新的开发工具和范式 。对此，许多开发人员开始疑惑，AI是否会让我们所熟知的编程技能走向消亡 。同时，各个企业的IT领导也在考虑：在未来十年中，AI将如何影响SDLC和DevSecOps的发展 。带着这两个问题 ， 我将和您在下文中一同寻找答案 。
生成式AI是一种新工具，还是一种新的开发方式？
Pulumi的首席执行官Joe Duffy认为：“AI将会增强编程的自动化 ， 大幅提升企业的生产力和产出，从而提高人类操作的抽象水平，而不会真正取代编程 。”Thomvest Ventures的负责人Ashish Kakran则认为：“生成式AI正在颠覆软件交付的生命周期 。”开发和DevOps团队将变得更具生产力 。
同时，随着生成式AI功能的不断完善，开发人员的职责会随之调整 。Matillion公司的首席技术官Ed Thompson认为：“Copilots的当前形式，实际上是在提高开发人员的工作效率，消除他们过往的繁忙状态 。那些认为Copilots已经从根本上改变了编程江湖的人，是错误地假设了开发人员的工作只是编写代码，而不是解决现实问题 。”那么，生成式AI到底在会怎样改变软件开发江湖呢？
1.根据自然语言提示生成标准的代码
Astronomer的Airflow工程总监Kaxil Naik认为：“通过AI生成的代码模板、以及AI辅助的Copilot将自然语言翻译成功能性代码，简化了对复杂代码库的理解 ， 并确保了遵守开发最佳实践 ， 从而将让编程工作变得更加高效 。”
StackOverflow的2023年开发者调查显示，有70%的开发者正在或计划在开发过程中使用AI工具 。而在那些已经使用AI进行开发的人群中，有超过82%的使用了AI来编写软件代码 。这些数字足以表明，开发人员传统的编写代码、重用现有代码、以及构建组件的方式，正在发生模式上的转变 。
2.代码验证是开发人员的重要职责
除了让编程变得更加简单和高效，开发人员需要的担负着重要责任是，花费大量的时间、以及使用高效的工具 ， 来验证代码，避免生成的代码存在安全问题、或有性能缺陷 。
Sonar的开发者关系部主管Peter McKee认为：“随着开发人员更多地采用AI来提高生产力，他们有责任对AI生成的内容进行全面检查 。”通常，边编程边清理 ， 可以确保在交付过程中执行持续的检查和监控 。据此，开发人员可以将更多时间花在新的任务上，而无需修复那些人工创建的、或由AI生成的代码里潜在的错误与漏洞 。McKee补充说：“如果开发人员未能通过自动化来扫描和监控AI生成的代码，那就意味着后续需要修复的代码和技术债会成倍增加 。
3.成为大企业新的开发模式
使用生成式AI工具开发代码，可能会如何影响各个开发团队在大型企业中，支持数千种应用工具和标准 。如果开发人员只需编写较少的代码 ， 并更多地与由生成式AI开发的代码相集成，那么大型企业的开发工作会成什么样子？
Red Hat开发工具与战略推广部的Markus Eisele认为：“不同团队的不同工具组合，会导致缺乏标准化和统一的开发实践，更不用说由此增加的开发人员的认知差异 。”而由AI构建的集中式开发门户，能够方便开发团队的轻松访问，并通过消除协同过程中的摩擦 ， 来成就跨团队应用的最佳实践 。这就意味着集成开发环境可能会蜕变为装配平台，类似于制造业中的计算机辅助设计（CAD）或建筑业中的建筑信息建模（BIM） 。其重点将从构建定制组件转移为组装已有组件，以及利用内置工具来验证设计 。
4.编程量的减少，代码供应链风险的增加
使用生成式AI开发的代码的另一个影响 ， 是涉及到企业领导者将如何制定相关政策 ， 以及如何监控企业应用中嵌入了哪些供应链的代码 。一直以来，企业需要持续跟踪的是开源和商业软件组件 。将来 ， 它们需要增加生成式AI的输出这一新的层面 。


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