观点 | 人工智能如何改变软件工程流程_how ai changes software engineering

背景：近日，福布斯发布了一篇行业报道，Softengi公司首席技术官（CTO）Ilya Gandzeichuk认为，AI目前还不会影响软件开发的劳动力市场，但现有的软件工程模型已经开始改变。

这一文章的作者也是福布斯技术委员会的成员，该技术委员会目前只邀请世界一流的首席信息官、首席技术官和技术高管加入，其观点颇具代表性。以下为文章作者观点：

01 乐观预计目前不会影响合格的开发者

文章指出，据美国Business Insider报道，尽管ChatGPT的缔造者OpenAI公司可能正在训练其人工智能技术以取代一些软件工程师，但众多专家仍然相信，这不会影响合格的开发者。

众多专家中，包括俄勒冈州立大学工程学院的计算机科学和人工智能研究执行主任Alan Fern教授，他在给Government Technology杂志的一封电子邮件中表示，许多高技能的开发人员表示，自动化工具提高了他们的效率，帮助他们出色地完成了重复性任务，否则这会消耗宝贵的时间来研究或学习。他还补充说：“我认为程序员将被雇佣很长一段时间，但效率将大幅提高。”

正如美国市场研究机构Acceleration Economy所报道的，由于能够生成令人惊讶的复杂和准确的代码，像ChatGPT这样的工具是软件开发的未来。然而，它们不会很快取代开发人员。事实上，生成性人工智能将加快现代软件开发的步伐，促进实验，甚至在未来改变目前的软件工程模型。

02 用AI彻底改变现有的软件工程模型

在对话式人工智能发展的这个阶段，像ChatGPT、Bing AI、Copilot、Tabnine和Amazon CodeWhisperer这样的工具不会取代开发团队，而是赋予他们加速应用开发、编写更高质量代码和优化现有软件工程概念的能力。

● 收集需求，交付过程以需求和测试为导向 – 如今，人工智能可以让这个过程更加精确。例如，OpenAI Codex与Selenium可以协助业务分析师和QA工程师为特定用例定义所有必要的用户需求，并生成自动测试覆盖所有可能的测试案例。

● UIUX设计 – 随着ChatGPT-4及其多模式功能的发布，可以通过图像内容等扩展文本来表示，设计专家可以更有效地构建用户界面和创建客户使用流程。

● 架构定义–就应用程序架构而言，人工智能无法评估不同架构决策之间的权衡。因此，在大多数情况下，这仍将依赖高级开发人员的直觉和经验。尽管如此，人工智能可以通过云供应商的相关服务或计算目标架构的总成本来深入研究架构。

● 编码 – 编写代码是肯定会从人工智能中受益的领域之一。例如，在使用Bing AI时，高级工程师的作用将是验证和打磨代码，因为该工具仍然会犯错。一种开发代码的新方法将被广泛运用：提示工程（prompt engineering）。提示工程将被用于根据给定的提示来生成代码片段，促进原型设计和不同想法的迭代。

● 单元测试 – 由于单元测试的自动化已经很普遍，所以单元测试是人工智能最有用武之地的领域之一。

● 集成 – API集成并不容易，并使得组织面临许多挑战（例如，技术复杂性、安全风险、多系统、员工情绪等）。

● 验收测试 – 人工智能将协助人类快速接受IT产品的所有方面，将商业风险降到最低，并确保客户的接受情况完全透明。

● 部署 – 基于人工智能的工具可以帮助验证部署，并缩短部署功能所需的时间。此外，它们还可以在部署后阶段提供帮助，通过分析系统日志来标记错误和发现异常情况。

03 对未来软件工程流程转型的预测

文章作者认为，未来软件工程流程转型的可能方式之一是分为两个独特的阶段：创造性和交付。在第一阶段，需要与人工智能紧密协作，将需要更多的人工参与；而到了第二阶段将更加依赖人工智能。

● 创造性阶段 – 在这个阶段，商业分析师或软件架构师的目标将是与人工智能互动，利用他们的商业实践知识，将这些信息传达给人工智能。在客户的参与下，进行一系列的迭代，直到达到所需的效果。

这个阶段的结果将是项目要求、架构、设计和验收标准。具有如何使用特定的人工智能工具的知识，对相关从业者来说将是至关重要的。

● 交付阶段 – 在第二阶段，人工智能工具将被用来生成、测试和部署代码。高级软件工程师的作用将是审查和打磨代码并部署应用程序。代表业务分析师和软件架构师使用特定AI工具的良好专业知识也将是必要的。这个阶段的结果将是PoC、应用、验收测试、部署脚本，以及技术和用户文档。

此外，人工智能可以协助识别错误并提出解决方案，提高开发过程的准确性和效率。最终，这可能导致在更短的时间内交付更高质量的软件产品，而工程师可以专注于更复杂和创造性的问题解决。

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