2023年，生成式AI在協助開發者構建應用方面取得突破，各大工具商紛紛推出產品，以滿足開發者的實際需求。

譯自Generative AI: In 2023, GenAI Tools Became Table Stakes，作者 Darryl K. Taft  從他位于巴爾的摩地區的辦公室報道了 DevOps、軟件開發工具和開發者相關的問題。他在該行業有超過 25 年的經驗，一直在尋找下一個重大新聞。他曾在......

很長一段時間以來，我一直想知道人工智能如何能更好地支持軟件開發者的工作。

2023年 對于軟件開發領域的人工智能而言是一個關鍵的一年，像GitHub 的 Copilot這樣的工具進化到可以幫助開發者構建應用程序的程度。

至少十年來，我斷斷續續地向我的技術伙伴Grady Booch提出這個問題。他是IBM研究院的首席軟件工程師，也是 IBM 的 Fellow。起初，他認為人工智能在軟件開發中會有用處，但他對其作用持懷疑態度。

他仍持這種態度。去年年底，Booch 在Twitter(現在是 X)上與 Replit CEOAmjad Masad就人工智能對開發者的貢獻進行了一次交鋒。Masad 寫道，隨著人工智能模型的進步，到某個時候，"世界上每個人都至少會具備 John Carmack 級別的軟件開發能力"。Carmack 是一位知名的游戲開發者(Doom等游戲的共同創造者)，也是 AR/VR 大師，曾任 Oculus VR 的 CTO 和Meta收購 Oculus 后任咨詢 CTO。

不過，我們現在還遠未達到那個階段。但是 2023 年對于開發者生產力的人工智能而言是一個巨大的一年。

"2023年確實是人工智能輔助編程和軟件開發的關鍵之年"，Omdia 的應用智能首席分析師Lian Jye Su通過電子郵件告訴 The New Stack。"Copilot 和其他生成式人工智能工具在用作開發者工具時展現出了高度的準確性、自動化和最重要的靈活性。開發者可以使用自然語言來表達他們的意圖，并專注于創造性和評估方面，因為工具會處理枯燥的部分。"

"因此，一些開發者使用這些工具生成近 40% 的代碼。除了 Copilot，其他關鍵工具包括 OpenAI Codex、Replit、Tabnine、Codacy 和 Durable。"

JetBrains 關于開發者生態系統狀況的最新研究顯示，如果有機會，56% 的受訪者會讓人工智能助手編寫代碼注釋和文檔。

Copilot 的演變

與此同時，46% 的受訪者表示他們使用 Copilot。

GitHub 在 2022 年 6 月啟動了其代碼自動完成功能/結對編程工具 Copilot。它現在擁有超過 150 萬用戶，GitHub 首席產品官Inbal Shani在接受 The New Stack 采訪時表示。此外，使用 Copilot 編寫的新代碼的百分比已從 35% 增長到 60%，預計在未來幾年將達到 80-90%，她說。

像 GitHub Copilot 這樣的人工智能驅動的開發者工具正在經歷大規模增長，并在軟件開發中產生變革性影響，對生產力、質量和工作滿意度具有積極作用，Shani 指出。

開發者采用人工智能工具的情況呈指數增長。根據 GitHub 的數據，現在有 92% 的開發者在工作中使用某種形式的人工智能。這在很大程度上得益于使人工智能普及化的 GenAI 模型的興起。

像 GitHub Copilot 這樣的人工智能輔助工具現在可以生成完整的代碼塊、代碼的解釋、文檔以及對開發者問題的回答。這可以更快地幫助新開發者上手，微軟開發者部門的產品、設計、用戶研究和工程系統公司副總裁阿曼達·西爾弗(Amanda Silver)在接受 The New Stack 的視頻采訪時表示。

此外，Copilot 可以優化和重構代碼、排除故障、建議安全修復、輔助調試等，從而減少對多個領域深厚專業知識的需求，她解釋道。

在內部，隨著微軟工程師構建自己的產品，他們會對 Copilot 的功能進行“吃自己的狗糧”，為 GitHub 提供反饋來改進該技術。的確，微軟工程師使用 Copilot 執行內部系統的大規模遷移，這也幫助測試了其大規模重構能力，西爾弗說。

對代碼 Whispering

雖然亞馬遜去年也推出了其 Copilot 競爭對手CodeWhisperer，與 Copilot 和其他工具一樣，2023 年看到它作為日常使用工具出現。亞馬遜CodeWhisperer是一個利用機器學習為開發者提供基于開發者自然注釋和先前代碼的代碼建議從而提高開發者生產力的服務。

亞馬遜網絡服務在生成式人工智能方面迎來了一個大年，推出了 CodeWhisperer 生成可用性，用于構建自定義人工智能應用程序的Bedrock，以及目前處于預覽階段的無代碼人工智能應用程序構建工具PartyRock。在去年秋天的 re:Invent 上，該公司還宣布了Amazon Q，這是一種專為工作而定制的 GenAI 助手，可以根據組織的業務進行定制。

亞馬遜的研究顯示，CodeWhisperer 實現了 50-60% 的開發者生產力提升，而定制化等功能進一步提升了它，亞馬遜網絡服務人工智能平臺的軟件開發總監兼 CodeWhisperer 和Amazon Q總經理Doug Seven在接受 The New Stack 采訪時表示。

"亞馬遜在人工智能方面具有競爭力，因為它的工作橫跨從針對人工智能工作負載優化的芯片到利用人工智能的開發者工具的整個技術棧"，Seven 說。

整個行業

直到 2023 年，在整個數字計算的歷史上，編程的核心活動一直是人類編寫代碼行。一些人工智能工具已經出現來增強這種能力，但人類編碼始終處于中心位置。

這已經改變了，Intellyx 的分析師杰森·布隆伯格(Jason Bloomberg)通過電子郵件告訴 The New Stack。他說:"如今，隨著編程活動的發展，人工智能(主要是生成式人工智能和神經網絡)創建應用程序已經成為核心。人類創建和管理模型和訓練人工智能的數據集，而不是編寫代碼。"

當然，手動編碼仍在繼續——但布隆伯格說，他認為它已經進入了一個次要位置。他說:"任何沒有意識到這一點的組織、供應商或企業都注定會變得缺乏競爭力，最終變得無關緊要。"

確實，正如 GitHub 的 Shani 所說，"人工智能現在是軟件開發的基本配置。"GitHub 正致力于用其工具覆蓋軟件開發生命周期(SDLC)的更多方面。

Gartner 分析師托馬斯·墨菲(Thomas Murphy)通過電子郵件表示："顯然，Copilot 憑借上市時間和量而脫穎而出，但其他像 Tabnine、CodeStory、Codium 等工具也都在擴展"生成式人工智能空間。除了 AWS 和谷歌之外，像GitLab和 Atlassian 這樣的云提供商也在擴展代碼生成和更廣泛的人工智能輔助功能，用于 SDLC，他說。

JetBrains是另一家著名的開發工具制造商，一直在構建自己的人工智能助手功能，并在最新的產品更新中發布了它，主要集中在旗艦集成開發環境(IDE)IntelliJ IDEA上。該公司新的人工智能助手插件引入了不同的功能——它可以"在更高、更抽象的層面上建議代碼重構，而不僅僅是修復特定的模式"，JetBrains 開發倡導者Matt Ellis告訴 The New Stack。

Ellis 說，為未來，該公司希望改進助手使其變得“更智能”，以便它可以利用現有的內部代碼索引和元數據更好地理解代碼上下文，并探索企業托管其模型的選項。

“像 Copilot 這樣的工具在本地代碼建議方面表現不錯，但缺乏應用程序上下文，”AppMap首席執行官Elizabeth Lawler告訴 The New Stack。“新玩家可以整合可觀察性數據、架構信息等，以使建議更準確。”

然而，她說，2023 年使人工智能基礎設施和模型足夠可訪問，以至于現在較小的公司也可以利用可定制的人工智能。這將帶來新的增值服務，Lawler 指出。此外，她補充說，人工智能生成的代碼仍存在質量問題，但它迫使開發人員批判性地評估建議。

與此同時，從風險投資的角度來看，Differential Ventures的創始人兼管理合伙人尼克·亞當斯(Nick Adams)表示，他正在看到公司利用GenAI來幫助商業分析師的機會，后者經常編寫重復的查詢來提取數據。

“人工智能工具可以通過獲取業務用戶的自然語言問題，生成 SQL 或 Python 中的查詢作為起點，并允許分析師完善代碼來提供幫助，”亞當斯告訴 The New Stack。“這加快了過程，并避免每次從頭開始編寫查詢。”

他指出，遷移遺留代碼(如COBOL)是另一個機會。這是IBM 與其 watsonx生成式人工智能將舊 COBOL 代碼遷移到 Java 所做的工作。

“許多舊系統現在由即將退休的開發人員編寫而接近退休，”亞當斯說。“電氣工程也積累了幾十年即將退休的專業知識，需要用現代工具和培訓傳承給新一代。”

生成式人工智能和低代碼

我曾經認為生成式人工智能會以某種方式取代低代碼、無代碼開發，但Pegasystems的首席技術官兼產品營銷副總裁Don Schuerman糾正了我的想法。

生成式人工智能正在對軟件行業產生重大影響，包括低代碼平臺，因為可以自動生成代碼的工具可能會破壞市場的低端。

“然而，企業級低代碼更專注于架構、集成、DevOps、安全性、可重用性等。這種復雜性不僅僅是關于生成代碼片段的。”Schuerman 告訴 The New Stack。

Pegasystems 正在使用生成式人工智能來自動生成低代碼工件以加速開發者，例如標準工作流模板、測試數據、流程文檔、數據映射等。

亞馬遜的 Seven 表示，雖然 CodeWhisperer 可以輔助在 IDE 中工作的專業開發者，但 Party Rock 旨在面向其他群體，例如主題專家，讓他們可以用很少或不用代碼來構建應用程序。

他說:"我不認為生成式人工智能會使低代碼、無代碼過時。我認為它會使低代碼變得更好。"

關于人工智能是否會取代開發者的問題，Schuerman 說:"我看不到生成式人工智能完全取代開發者。它將通過提供起點和建議來提高他們的生產力。開發人員很少完全從零開始編寫所有內容。"

JetBrains 的研究顯示，60% 的受訪者表示，他們認為人工智能編碼工具將從根本上改變就業市場，51% 的人表示，他們認為這些工具將增加對專業軟件開發者的需求。然而，人們一致認為，人工智能永遠不會完全接管編寫代碼的工作。

工作室之年

11 月，微軟推出了Azure AI Studio的預覽版，這是一種新的平臺，它使所有能力和偏好的開發者都可以使用最新的人工智能工具和機器學習模型對人工智能進行創新、探索、構建、測試和部署，這些都基于負責任的人工智能實踐，微軟人工智能平臺項目管理公司副總裁約翰·蒙特諾默里(John Montgomery)告訴 The New Stack。

他說:"我們認為人工智能是終極的放大器。這最新一輪的生成式人工智能完全改變了世界。這對應用程序來說是巨大的改變。我在微軟工作了 25 年，我從未見過客戶采用技術的速度這么快。在不到一年的時間里，我們就有超過 18，000 個客戶使用 Azure OpenAI 制作自己的東西。"

例如:他說，Instacart 正在使用配備 Vision 的GPT-4 Turbo，讓用戶可以拍一張手寫購物列表的照片，并在其應用程序中生成一個虛擬購物列表。

"你可以把人工智能工作室看作是生成式人工智能的終極工具包。" 蒙哥馬利說，"它匯集了正確的模型、數據和負責任的人工智能系統，以便客戶能夠放心，他們的解決方案將是安全、可靠和可擴展的。"

微軟宣布支持其自己最新的大型語言模型(LLM)，以及來自OpenAI、Meta、Nvidia、Mistral AI 和Hugging Face的最新模型。

此外，該公司以 Azure AI 服務的形式宣布了 Azure AI 模型即服務，“這將使客戶更容易部署和運行尖端模型”，蒙哥馬利說。微軟還推出了名為prompt flow的提示工程工具。Prompt flow 是一個高級的提示工程、評估和部署系統，是 Azure AI Studio 和 Azure 機器學習的關鍵組成部分。

盡管 OpenAI 在這個領域非常重要，與微軟有著密切合作，但一位公司發言人告訴 The New Stack，團隊無法接受采訪。

與此同時，谷歌最近宣布了谷歌人工智能工作室，以示不甘落后。谷歌人工智能工作室是一個免費工具，可以讓開發者快速開發提示，然后獲取 API 密鑰在應用開發中使用。它目前在限制內免費使用，谷歌表示其定價將具有競爭力。

在一次新聞簡報中，谷歌實驗室副總裁喬希·伍德沃德(Josh Woodward)演示了如何使用谷歌帳戶登錄谷歌人工智能工作室，并利用每分鐘 60 次請求的免費配額。伍德沃德還演示了開發人員如何通過簡單地點擊“獲取代碼”將他們的工作轉移到首選 IDE。

谷歌內部一直在通過代碼補全、文檔、聊天機器人等多種方式使用其人工智能技術，谷歌開發者體驗部門副總裁兼總經理Jeanine Banks告訴 The New Stack。她說:"在內部應用這項技術真的給了我們很多學習經驗"，公司可以將這些經驗帶回產品中。