人工智慧將如何改變軟體開發者的世界？

隨著越來越多的企業嘗試使用AI基礎模型（例如OpenAI的ChatGPT），但同時，自動化平台為軟體開發人員帶來的影響越來越明顯。

一方面，這些平台可能會徹底改變開發人員的工作方式；另一方面，這些平台也威脅到業內人士的工作，與既定流程形成鮮明對比。

也就是說，毫無疑問地，像ChatGPT這樣的平台是一股顛覆性的力量，受到了創投家的熱烈歡迎。根據研究公司Gartner的數據顯示，過去三年中生成式AI解決方案獲得了超過17億美元的投資，其中很大一部分投入在AI軟體編碼上。

自動化對軟體開發還有其他許多潛在影響，尤其是所產生程式碼的品質和多樣性。

產業分析師Dave Vellante寫道：「大型語言模型可以降低複雜性並加速企業自動化平台的採用，但不利的一面是，軟體機器人旨在透過智慧自動化提高人類生產力，而GPT模型可能會蠶食一些（如果不是很多的話）最初由RPA供應商瞄準的用例。」

這一新的現實，正在促使客戶重新考慮他們的自動化戰略，促使廠商完善他們對外傳遞的信息，將基礎模型定位為他們平台的催化劑。

那麼這項新技術將如何改變開源開發者社群？新興的自動化平台為何是一把雙面刃？最後，這將如何為這個行業帶來永遠的改變？

AI的實際應用

在AI呈現爆炸性發展之前，自動化已經達到驚人的發展速度。根據世界經濟論壇最近預測，到2025年自動化和技術進步預計將取代8500萬個工作崗位，但“隨著人類、機器和演算法越來越多地協同工作”，將創造9700萬個新的角色。

開源的生成式AI－例如OpenAI開發的自然語言處理模型GPT-3，可能會顛覆大多數技術領域，軟體開發者也不能倖免。

例如，GPT-3可以自動產生程式碼，有些新創公司如Hugging Face，已經開始為此做好了準備。

Hugging Face公司執行長Clement Delague表示：「Hugging Face是全球新創公司和其他企業的資源，我們可以幫助他們建立幾乎任何自然語言處理應用，其時間、成本和複雜性，是他們自己開發所用的很小一部分，從而幫助組織將他們的解決方案快速推向市場。」

GitHub執行長Thomas Dohmke在最近的一篇部落格文章中表示：「我們內部正在測試新的功能，GitHub Copilot將在開發人員透過動態提取有關程式碼變更資訊創建拉取請求時，自動提出關於句子和段落的建議。」

AI技術已經被用於優化程式碼，提出改進建議並降低出錯的可能性，此外還被用於自動化測試。儘管ChatGPT在技術領域實現了「類似Netscape」的高光時刻，但目前尚不清楚IT決策者將如何在他們的組織中直接實施這項技術。

Vellante在一份分析中，引用了最近一次CIO圓桌會議的內容。在談到機器人流程自動化、機器學習和人工智慧時，一位CIO表示，這三者本質上都在嘗試解決相同的業務場景，即消除多餘的資源，無論是人力資源還是其他資源。

這位CIO表示：「OpenAI透過ChatGPT展示了，你可以避免很多'開銷'，圍繞典型的RPA構建複雜的工件。我認為這是一個非常有趣的價值主張——能夠取代'經典'RPA中的一些工作台，這些工作台需要很長時間才能掌握，並且需要很長時間才能獲得超過常規用例的任何價值。」

其他人則試圖讓這些技術更容易獲得。 Red Hat致力於創建社區驅動的AI作為其Project Wisdom計劃的一部分，以簡化基礎設施的自動化。

Red Hat公司副總裁、Ansible業務部門總經理Tom Anderson表示：「現在這是社區之旅的開始，我們將透過Discord之類的管道合作開展這項工作，吸引人們參與進來。」

對人類開發者的擔憂

問題的另一面涉及這種新興技術將可能完全取代人類開發者。事實上，高盛集團等公司已經開始在內部嘗試使用生成式AI來協助編寫程式碼了。

如果組織過度依賴AI產生的程式碼也會引發其他問題，例如如果針對不同任務有不同的基礎模型，就會出現碎片化的問題，這可能會導致開發者難以有效協作。另外，如果沒有對AI生成的代碼進行製衡也會可能出問題，特別是考慮到當前ChatGPT仍然可能出現所謂的「幻覺」。

Neuroflash聯合創辦人、行銷長Henrik Roth說：「這些技術會非常有說服力地告訴你它『認為』是對的，不管它有多少錯誤。」Roth說，ChatGPT是用於創意寫作和廣告的絕佳工具，但「如果是在那些事實更重要的領域——例如新聞和科學領域——人們應該對每一個聲明進行事實核查。」

企業如何看待未來之路

自動化平台將不可避免地改變軟體開發者的遊戲規則。大型企業，尤其是那些處於機器學習、人工智慧和自動化交叉領域的企業，正在使用RPA作為替代工具，包括微軟、AWS和Google。

Vellante表示：「微軟在營收份額方面處於有利地位，觀察家可以預期，微軟於OpenAI的關係將成為微軟AI戰略的關鍵。從技術角度來看，微軟在AI方面可以說落後於AWS和谷歌，但在商業模式方面，微軟似乎已經躍居領先地位。」

在他關於企業技術的研究中，詢問了客戶是否正在評估GPT模型以及針對哪些用例。令人驚訝的是，有56%的客戶表示他們沒有對此進行評估，而除此之外，另外大部分客戶正在評估將這項技術用於客戶聊天。

「從表面上看人們會得出結論，RPA和自動化平台可以從GPT模型中受益，而這些用例在很大程度上是互補的。例如，基礎模型可以編寫程式碼或加速指導軟體機器人的自動化程式碼開發，但同時，大型語言模型的功能與一些早期RPA用例之間存在重疊，隨著時間的推移，這種重疊很可能會進一步增加。」

接下來何去何從？

對於開發者來說，機會和挑戰都迫在眉睫，因為AI基礎模型有可能會徹底改變他們的工作方式，即使對工作安全性和既定流程仍然存在威脅。

這個市場仍然是兩極化的：在艱難時期，公司會想辦法削減成本，尋找自動化技術可以發揮作用的方面。但同時，企業必須花錢才能賺錢。

「GPT模型正在催生新的思想，買家和賣家都在努力將基礎模型轉化為機會，GPT模型的早期用例很有趣，但不能直接取代企業自動化平台。然而，低端自動化存在風險，毫無疑問，這裡有一個維恩圖與基礎模型和自動化平台相交。」

事實上，生成式AI會蠶食一些RPA的用例。另一方面，這兩種技術可以協同工作以便對更廣泛的任務進行自動化。

「儘管如此，我們認為所有廠商都必須利用GPT模型來簡化和加速採用；買家必須退後一步，試水一下，看看他們如何部署這些新的創新來為他們的業務增加價值。」

與AI進步顛覆了大多數技術一樣，自動化平台也在不斷變化中，只有時間才能證明未來會是什麼樣子的。

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