人工智能现在正在编写代码对公司来说，这既是好事也是坏事- 华尔街日报
Isabelle Bousquette
美国联合航空公司, 强生公司, Visa, Cardinal Health, 高盛集团和其他公司的IT领导表示，他们对生成式人工智能自动化代码编写过程的潜力感到兴奋，并期望这将带来显著的生产力提升。
然而，一些IT高管表示，降低编码创建门槛也可能导致复杂性、技术债务和混乱水平的增加，因为他们试图管理不断增长的软件堆栈。“技术债务”是一个广义术语，用于描述应用快速解决方案的预期未来成本。
金融服务公司Truist的首席数据官Tracy Daniels表示：“当交付可以加速时，增加技术债务和孤立代码的潜力总是一个担忧。”
“人们长期以来一直在谈论技术债务，现在我们有了一张全新的信用卡，可以让我们以前无法做到的方式积累技术债务，”麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室的教授阿曼多·索拉-莱萨马说道。“我认为存在着通过机器编写大量非常糟糕代码的风险，”他补充道，公司将不得不重新思考如何与新工具的能力协同工作，以避免这种情况。
索拉-莱萨马表示，多年来一直在努力自动化编码过程的部分，这些过程可能既乏味又耗时。他说，由于生成式人工智能模型的规模和准确性不断增长，自动化努力得到了推动，这也促成了ChatGPT的流行激增。
微软公司副总裁兼产品负责人阿曼达·席尔弗表示，可用开发人员人才短缺也促使公司更多地投资于可以辅助这一过程的工具。
不同企业正处于评估和部署Github的Copilot等工具的不同阶段，这些工具由微软公司拥有，以及来自亚马逊、国际商业机器公司以及Tabnine和Magic AI等初创公司的其他工具。这些工具通常通过提供新的代码片段和测试建议，并在开发人员已经使用的编写代码程序内提供技术建议来工作。但IT领导者表示也存在风险。
“我认为这让CIO的任务变得更加复杂，同时也让程序员的任务变得更容易，”EXL的数据分析和数字运营解决方案公司的执行副总裁兼分析主管Vivek Jetley说。
这些工具有能力使编写代码民主化，这意味着越来越多的员工可以开始为几个新的用例编写代码。随着代码量的激增，CIO将需要努力控制和管理代码，并确定要保留什么，要丢弃什么，以及如何运行系统，他说。
Jetley说：“肯定会更加混乱。”
根据OutSystems首席执行官Paulo Rosado的说法，技术债务和孤立代码长期以来一直是困扰CIO的挑战。随着越来越多的代码被构建，自然而然地会出现理解某些代码的功能以及它是如何创建的混乱，他说。
随着开发人员离开公司，这种混乱加剧，随着时间的推移，越来越多的代码堆积变得越来越难以保持最新，他补充说。Rosado说，他确实预计这些问题会被生成式AI编码工具所加剧。
专业服务公司Genpact的首席数字战略师Sanjay Srivastava说，技术领导者应该谨慎地不要将代码的加速交付与生产力等同起来。企业应该更多地考虑投资回报而不是实际编写的代码量，并且应该权衡运行耗电量大的生成式AI工具的经济成本。
美国联合航空公司首席信息官杰森·伯恩鲍姆表示，这些风险是合理的，这将使得为安全和弹性而设计云环境变得重要，并且使发布未经适当审查和测试的软件变得更加困难。尽管存在风险，首席信息官们仍在推进。伯恩鲍姆表示，联合航空正在测试几个生成式人工智能应用，包括代码生成。Cardinal Health最近成立了一个跨职能任务组，以评估使用案例和风险。Truist正在探索全新的代码生成和与供应商合作的代码注释。而高盛已经在早期试点项目中看到了两位数的效率提升。
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