AI正在編寫代碼對企業來説，這既是好事也是壞事——《華爾街日報》

多年來，人們一直在努力將編碼過程中繁瑣耗時的部分自動化。得益於生成式AI模型日益增長的規模和準確性，這些努力得到了推動。圖片來源：克里斯·拉特克利夫/彭博新聞生成式AI編碼工具承諾為開發者帶來巨大的效率提升，但一些科技領袖擔心過快生成過多代碼可能帶來的後果。

聯合航空、強生、Visa、卡地納健康、高盛等公司的IT領導者表示，他們對生成式AI在代碼編寫過程中自動化某些部分的潛力感到興奮，並預計這將帶來顯著的生產力提升。

然而，一些IT高管表示，降低代碼創建的門檻也可能導致複雜性、技術債務和混亂的增加，因為他們需要管理不斷膨脹的軟件堆。“技術債務”是一個廣義術語，描述了應用快速解決方案的預期未來成本。

“當交付速度可以加快時，技術債務和孤兒代碼增加的潛力始終是一個擔憂，”金融服務公司Truist的首席數據官特雷西·丹尼爾斯説。

“人們討論技術債務問題已有很長時間，如今我們擁有了一張全新的信用卡，能夠以前所未有的方式積累技術債務，”麻省理工學院計算機科學與人工智能實驗室教授阿曼多·索拉爾-萊薩馬錶示。他認為“存在機器生成大量低劣代碼的風險”，並補充説企業必須重新思考如何與這些新工具協同工作的方法論以避免此類問題。

索拉爾-萊薩馬指出，自動化部分編碼流程的努力已持續多年，這些流程原本既繁瑣又耗時。而生成式AI模型規模和準確性的提升為此提供了助力，這也促進了ChatGPT的流行。

微軟開發者部門企業副總裁兼產品主管阿曼達·西爾弗表示，可用開發人才池的短缺也促使公司加大對輔助工具的投入。

不同企業正處於評估和部署工具的各個階段，這些工具包括微軟旗下的Github Copilot，以及來自亞馬遜、國際商業機器公司和Tabnine、Magic AI等初創企業的其他工具。這些工具通常通過建議新代碼片段和測試，並在開發人員已使用的代碼編寫程序中提供技術建議來工作。但IT領導者們表示，其中也存在風險。

“我認為這讓首席信息官的任務變得更加複雜，儘管它讓程序員的工作變得更輕鬆，”數據分析、數字運營和解決方案公司EXL的執行副總裁兼分析主管維韋克·杰特利説道。

他表示，這些工具有能力使代碼編寫民主化，意味着越來越多的員工可以開始為多種新用例編寫代碼。隨着代碼量的激增，首席信息官將需要努力控制和治理這些代碼，並優先考慮保留哪些、廢棄哪些以及如何運行系統。

“肯定會帶來更多混亂，”杰特利説。

據OutSystems首席執行官保羅·羅薩多稱，技術債務和孤兒代碼長期以來一直困擾着首席信息官。隨着越來越多的代碼被編寫，自然會出現對某些代碼功能和創建方式的理解混亂。

他補充説，隨着開發人員離開公司，這種混亂會加劇，隨着時間的推移，越來越多的代碼變得越來越難以保持更新。羅薩多表示，他確實預計生成式AI編碼工具會加劇這些問題。

專業服務公司Genpact的首席數字戰略師桑傑·斯里瓦斯塔瓦表示，技術領導者應注意不要將代碼的加速交付等同於生產力。企業應該更多地考慮投資回報，而不是實際編寫的代碼量，並應權衡運行耗電量大的生成式AI工具的經濟成本。

美聯航首席信息官傑森·伯恩鮑姆表示這些風險確實存在，因此構建具備安全性和彈性的雲環境至關重要，同時要加大未經充分審查和測試的軟件發佈難度。儘管存在風險，CIO們仍在推進。伯恩鮑姆稱美聯航正在測試多項生成式AI應用，包括代碼生成。卡地納健康近期成立了跨職能工作組評估用例與風險。Truist正與供應商合作探索全新代碼生成與代碼註釋技術。高盛在早期項目中已實現兩位數效率提升。

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