专家传真－在软体开发的过程 爱上生成式AI

现今有许多公司运用生成式AI来开发软体，Google Cloud 也正将软体和AI（人工智慧）的力量应用在软体开发上。图／美联社

软体之所以能成为经济成长和变革的关键引擎，是因为它能够在大规模的情况下，以经济实惠的方式，简化与自动化工作流程、原型和机器的功能。现今有许多公司运用生成式AI来开发软体，Google Cloud 也正将软体和AI（人工智慧）的力量应用在软体开发上。

Google在软体开发上使用多种类型的AI已有丰富经验，我们认为生成式AI将永久且深远地改变软体开发的方式，这对软体产业和想透过新点子来加速产品上市的企业家来说也是一个深刻的改变。

与所有重大创新一样，人们将学习以新的方式管理工作与技术、进行衡量、以及奖励工作表现。生产力将以有效的成果、更完善的说明文件和更全面的安全性等方面来衡量，不再以写多少行的程式码来计算。

■重要的是你所衡量的事物

改变我们对成功的衡量标准，能化解大众对生成式AI的担忧。生成式AI大幅改善人机互动，瞬间就可能产生大量程式码，但若不加以检查，这些程式码很可能错误百出，存在安全漏洞或无效率的流程，造成新的技术债务；产出结果也可能过快，而导致无法被正确记录或理解，因而产生更多的程式码「孤儿」。

就如同经典的程式设计谚语「垃圾进，垃圾出」，情况还可能更糟。相比之下，Alphabet（Google母公司）将生成式AI融入内部的开发过程中，大幅提高了生产力，包括减少6％程式码反复运算的时间，同时加快建构和测试间的进程，我们也看到包括开发者满意度的提升；这些都是以人为中心的衡量指标，举例来说，我们正在使用以Transformer为基础的机器学习程式码来完成产品，开发人员接受程式码的完成建议，且程式码会经过检查。

基于这项认知，编写程式码类似于任何制造过程，及早发现并修正错误，修复的成本就越低。我们和许多其他公司一样，快速开发软体一直都是必要条件，但有了AI，我们得以聚焦在更重要的工作上。

■程式码语言和人类语言互动

软体开发平台Replit去年推出Ghostwriter，这是一种采用ML（机器学习）技术的结对开发，可以即时完成程式码编写，并具备可以产生和解释程式码的工具，开发人员可以同时保有自主权和责任承担。在此之前，他们还根据开发人员说明文件和工作区的知识，增加对话式AI介面，借此产生程式码并主动进行测试。采用生成式AI后，Ghostwriter会回答问题、给予程式码建议和提供完整的程序，但最终决定权仍在开发人员手中，而在一些简单的工作上，开发人员可能需要的技术培训也比以前少。

这种在人类语言和软体语言之间转换的能力，不仅创造了机会，也革新了开发人所需的训练。在这一领域，全球系统整合商如凯捷、勤业众信等，发挥关键影响力，并在生成式AI方面教育和培训了数千名开发人员。

这说明了人们对快速成长的生成式AI将产生大量不良程式码和技术债务的担忧。技术债务并非软体产业独有的问题，生活各面向都涉及取舍权衡，开发团队往往必须做出某些牺牲来推出产品。现在这些错误和无法被解释的选择，可能透过生成式AI服务对企业系统进行分类，进而发现可以迅速改善现有技术债务的领域，而得以被妥善解决。

■保留核心动态

很多事情都会改变，但开发人员的价值仍然是思考、建构和开发新软体，让数百万人的生活变得更美好。

创业家可以有效地建立起他们所设想的产品或服务的初始原型，而无须在获得资金前寻找技术人才。全新的介面也将影响工作内容，例如让后端工程师摆脱连接不同系统的繁琐工作，让他们可以专注于改善事物工作方式。预期衡量和管理方式也将发生变化。

人类与电脑的互动已经发展了几十年，从组合语言和打孔卡到网路系统，再到以网路作为开发平台和以服务为导向的云端运算基础架构。在演变过程中，开发人员社群不断壮大，软体工具也不断改进，电脑可以做的事也蓬勃发展。预测未来很难，但我们相信人类与电脑互动的现象会持续深化。