生成式人工智能有助于提高一些软件开发人员的生产力 - 华尔街日报
Belle Lin
这项技术被称为生成式人工智能，由OpenAI实验室开创，该实验室背后有ChatGPT写作系统和Dall-E视觉插图生成器。自去年晚些时候以来，这些工具在搜索和其他核心任务方面具有广泛的影响，引起了越来越多的关注。
这项技术颠覆软件开发的潜力尤为显著。微软公司于2019年向OpenAI投资10亿美元，并于今年1月承诺再投资高达100亿美元，将ChatGPT整合到其必应搜索引擎中，并早些时借助OpenAI的技术将其整合到Copilot中，这是其用于编写代码的人工智能系统。
Copilot以及来自亚马逊公司、国际商业机器公司和Tabnine公司以及Magic AI公司等初创公司的其他工具，迅速受到开发人员的欢迎，这些开发人员正在寻求提高生产力。
与ChatGPT相比，一些技术领导者对其在企业中的实用性提出了质疑，而像Copilot这样的AI编码工具，是由微软旗下的编码协作平台GitHub Inc.去年夏天首次面向公众使用的，似乎能够立即解决一些真实的业务问题。Copilot背后的AI模型是在GitHub的数据基础上训练的，GitHub是一个流行的开源社区，开发人员在其中贡献和分享代码。
GitHub和其他公司的高管表示，这些工具的目标不是取代开发人员，而是帮助他们提高生产力——就像拼写检查和短语自动补全等工具帮助人们撰写文档一样。它们通过建议新的代码片段和测试，并在开发人员已经使用的代码编写程序中提供技术建议来工作。
总部位于俄亥俄州Westlake的软件制造商Hyland Software Inc.的首席创新官Sam Babic表示，他不认为Copilot和类似工具实际上会自行构建企业软件或应用程序。“它们起到了第二双眼睛的作用，”他说。
Duolingo Inc.的高级工程经理Jonathan Burket估计，自从使用Copilot以来，他的工作效率提高了25%，因为他不再需要编写代码文档和测试用例，或查找某些信息。“它实际上可以理解算法需要做什么，你缺少哪些检查，你想要测试什么，”Burket先生说。
吸引力的一部分在于承诺更快、更少手动的软件开发过程，这反过来可以帮助公司减轻工程人才短缺带来的压力，一些行业分析师和技术人员表示。
“我们一直在迫切需要人才，”运输和航运提供商Coyote Logistics LLC的企业架构师克里斯·泰勒说，该公司隶属于联合包裹服务公司。没有额外的开发人员，Copilot使公司的工程师能够专注于像“思考系统以及如何在更大的规模上应用”这样的更高级别问题，泰勒先生说。他说，公司为近350名工程师购买了Copilot许可证。
然而，一些技术领袖在接受更广泛采用时会关注可能的网络安全和知识产权风险。虽然他们对商业利益感到好奇，但有些人表示他们需要解决一系列潜在问题，从数据共享合规性到编写针对特定行业进行微调的代码能力。
为了解决其中一些担忧，GitHub上周发布了一款新版本的面向企业的Copilot，其中包括管理用户和在虚拟专用网络上运行的功能，首席执行官托马斯·多姆克说。
另一个功能是防止该工具向工程师建议可能受另一家公司许可的代码，从而有助于减轻法律风险，多姆克先生说。GitHub是一项提议的集体诉讼的对象，该诉讼于11月提起，主张Copilot没有给予原始作者署名，而这些作者的代码被用来生成其结果。
Copilot 的商业版本还包括更严格地阻止可能包含已知网络安全漏洞的代码建议，Dohmke 先生表示，随着对将安全性整合到企业应用程序开发中的意识的增强，CIO们对此变得更加关注。 亚马逊也计划推出专注于企业的 CodeWhisperer AI 编码工具版本，具有特定的安全性和访问控制，亚马逊网络服务的数据库、分析和机器学习副总裁 Swami Sivasubramanian 表示。AWS 还在周二宣布与机器学习工具制造商 Hugging Face 扩展合作伙伴关系，这些公司表示，这将使开发人员更容易构建自己的生成式 AI 应用程序，如 Copilot 或 ChatGPT。
Hyland Software 的产品经理 Tiago Cardoso 表示，公司领导人对将 Copilot 部署给工程师感到担忧，需要更多定制。考虑到经济形势的收紧，Hyland Software 正在抑制对任何新工具或技术的支出。
Copilot 和其他 AI 编码工具仍然太新了，Cardoso 先生表示，“因此我们正在审查每个工具、订阅并专注于基本要素。”
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