科技行者 2月10日 北京消息：人工智能技術(shù)是編碼開發(fā)的結(jié)果，而如今，程序代碼又成了人工智能的造物。

越來越多的企業(yè)乃至編程人員，開始利用AI輔助軟件開發(fā)流程——軟件開發(fā)人員能夠利用AI工具，編寫并審查代碼、檢測bug、測試軟件甚至優(yōu)化開發(fā)項目；而憑借這些強有力的技術(shù)支持，企業(yè)不僅能夠高效部署新的軟件與應用，同時也能引導新一代開發(fā)人員更輕松掌握編碼技能。

以上觀點來自德勤公司發(fā)布的一份最新報告。該報告的兩位作者David Schatsky與Sourabh Bumb，長期關(guān)注AI輔助軟件開發(fā)領(lǐng)域，他們在報告中剖析了過去一年半以來，多家企業(yè)陸續(xù)推出的數(shù)十種AI驅(qū)動型軟件開發(fā)工具。可以肯定的是，此類輔助開發(fā)軟件市場正在蓬勃發(fā)展，當中的一些初創(chuàng)企業(yè)在截至2019年9月的一年周期之內(nèi)籌集到7.04億美元資金。有鑒于此，德勤方面做出預測稱，隨著企業(yè)客戶對于軟件方案的需求不斷增長，基于AI技術(shù)的開發(fā)工具也將發(fā)揮愈發(fā)重要的輔助性作用。

AI輔助編碼具有一系列天然優(yōu)勢，其中最受企業(yè)青睞的當屬「效率層面的提升」。目前，大部分基于AI技術(shù)的新型工具基本延續(xù)著以往拼寫檢查與語法檢查器的功能，且已經(jīng)能夠?qū)⒕幊倘藛T的鍵盤敲擊次數(shù)降低50%左右。此外，這些工具還能在代碼編寫過程中及時發(fā)現(xiàn)bug，自動執(zhí)行約半數(shù)測試步驟，從而有效保障軟件質(zhì)量。據(jù)德勤報告強調(diào)，我們正生活在一個日益依賴于開源代碼的時代，因此這種軟件質(zhì)量保障手段將越來越重要，并有望最終解決開源項目中廣泛存在的bug橫行以及優(yōu)化水平不高等難題。

當然，對于企業(yè)來說，在開發(fā)過程中大量引入AI技術(shù)也在員工群體中引發(fā)了不小的騷亂。人們難免要擔心，自己的編程崗位最終會不會被自動化取代。德勤公司David Schatsky表示，這種情況不太可能出現(xiàn)，AI驅(qū)動型開發(fā)體現(xiàn)的實際是技術(shù)“民主化”進程，而且給從業(yè)者們帶來的更多是助益——而非威脅。

他在采訪中表示，“在大多數(shù)情況下，這類AI工具是在幫助并增強人類，而不是要徹底取代人類。這些工具正在推動編程與軟件開發(fā)的民主化，意味著，沒有接受過編程培訓的個人也能快速掌握這方面新技能，并有效填補業(yè)務層面的人才空缺。另外，AI驅(qū)動型代碼審查同樣重要，甚至能夠在代碼實際運行之前就發(fā)現(xiàn)問題，以保障編程產(chǎn)出質(zhì)量。”

IDC最新報告預測稱，全球定制化應用程序開發(fā)服務市場規(guī)模將從2018年的470億美元增長至2023年的610億美元。這一增長，在很大程度上將受到AI驅(qū)動型軟件開發(fā)業(yè)務的并行支持與推動。重要的是，這種新興開發(fā)手段不僅能夠?qū)崿F(xiàn)自動代碼編寫與bug檢測，同時也能在軟件開發(fā)項目的自動組織與部署層面發(fā)揮積極作用。以法國電信企業(yè)Orange為例，該公司近來開始嘗試利用AI驅(qū)動型項目管理工具自動處理以往只能依靠手動更新的項目時間表。

Schatsky指出，“AI技術(shù)將在整個軟件開發(fā)生命周期之內(nèi)，為人類提供全面支持。與大多數(shù)自動化方案一樣，AI技術(shù)將顯著加快工作速度。具體來講，AI雖然能夠消除部分操作需求，但整體流程仍然需要人類的介入。很多企業(yè)正在引入「低代碼開發(fā)」工具，這類工具的存在將使得未經(jīng)編程培訓的人員也能開發(fā)出部分應用程序。總結(jié)來講，AI發(fā)揮的仍然是輔助作用，應用程序的構(gòu)建還是離不開人這個核心因素。”

人的意義除了體現(xiàn)在應用程序的創(chuàng)建與監(jiān)督之外，同時也體現(xiàn)在學習這個基本面上。Schatsky強調(diào)，AI技術(shù)有望幫助新一代編程人員從同樣的軟件開發(fā)過程中汲取到更多經(jīng)驗與知識。他指出，“AI技術(shù)能夠在編程過程中為人類提供指導，發(fā)現(xiàn)潛在的bug并推薦特定的任務解決方法——這一切，都將給新手程序員帶來巨大助力。”

2018年Forrester公司發(fā)布的一項研究結(jié)果顯示，參與軟件開發(fā)的企業(yè)中已經(jīng)有37%在采取AI驅(qū)動型編程工具。如今，隨著Tara、DeepCode、Kite、Functionize以及Deep TabNine等廠商陸續(xù)發(fā)布自己的自動化編程服務，這一比例無疑又增長到了新的水平，且提升勢頭將繼續(xù)保持下去。在David Schatsky看來，在編碼中運用AI技術(shù)終將帶來效率更高、整體性更好的軟件開發(fā)成果。

他總結(jié)道，“通過采用這類AI工具，不少企業(yè)除了有效降低開發(fā)成本與時間周期之外，也實現(xiàn)了最終產(chǎn)品的質(zhì)量改進。由于質(zhì)量更高，工具本身的水平也將有所提升，從而更快、更準確地檢測bug，并以更為全面的方式在整個開發(fā)過程內(nèi)實現(xiàn)產(chǎn)品測試。最終，我們的軟件產(chǎn)品將運行得更好、而且使用門檻更低。這將形成一套值得期待良性循環(huán)。”