AI会写代码了，对企业是福是祸？

编辑

2023年6月1日12:00 CST 更新
生成式AI写代码工具有望为开发者带来巨大的效率提升，但一些技术高管对AI过快地生成过多代码所带来的后果忧心忡忡。

美国联合大陆控股有限公司(United Airlines Holdings, UAL)、强生公司(Johnson & Johnson, JNJ)、Visa、康德乐公司(Cardinal Health, CAH)、高盛(Goldman Sachs, GS)等公司的IT高管表示，生成式AI有望实现代码编写过程中某些部分的自动化，这让他们感到兴奋，期待这一功能可以显著提高生产率。

不过，一些IT高管表示，写代码的门槛被降低了，这可能也会导致复杂性、技术债务(technical debt)和混乱程度上升，因为软件数量会激增，而他们要试图管理一大堆软件。“技术债务”是一个宽泛的术语，描述采用快捷解决方案产生的预期未来成本。

金融服务公司Truist的首席数据官Tracy Daniels说：“当交付可以加速时，技术债务和孤儿代码(orphan code)就有可能增多，这一点始终是个问题。”

麻省理工学院(Massachusetts Institute of Technology)计算机科学与人工智能实验室的教授Armando Solar-Lezama说：“人们谈论技术债务已有很长一段时间了，而现在，我们有了一张全新的信用卡，它将让我们能够以前所未有的方式积累技术债务。”他说：“机器有可能会写出一大堆非常蹩脚的代码，我认为这种风险是存在的。”他补充说，如何才能做到既要与这个新工具协同工作又能避免这种风险，企业将不得不重新思考方法。”

Solar-Lezama说，将往往既繁琐又耗时的编码过程的某些部分进行自动化已经进行了多年。他说，由于生成式AI模型的规模和准确性不断提高，这种努力得到了推动，同时也助推了ChatGPT的流行热潮。

微软(Microsoft, MSFT)副总裁兼开发者部门产品主管Amanda Silver说，现有开发人员人才库的短缺也促使企业在有助于这一过程的工具上投入更多资金。

不同的企业处于评估和部署工具的不同阶段，比如微软旗下Github的Copilot、亚马逊公司(Amazon.com, AMZN)、International Business Machines (IBM)以及Tabnine和Magic AI等初创公司推出的其他工具。这些工具的工作方式通常是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。但IT高管们认为其中也存在风险。

数据分析和数字运营及解决方案公司EXL的执行副总裁兼分析主管Vivek Jetley说：“我认为这让首席信息官的任务大大复杂化，尽管它简化了程序员的工作。”

这些工具有能力使编程大众化，意味着越来越多的员工可以开始为一些新的用例编写代码。他说，随着代码量的爆炸性增长，首席信息官将需要着手控制和管理这些代码，确定代码保留和废弃的优先顺序，以及如何运行系统。

Jetley说：“肯定会带来更多困惑。”

OutSystems首席执行官Paulo Rosado表示，可以肯定的是，技术债务和孤儿代码长期以来一直是困扰首席信息官的挑战。他说，随着越来越多的代码构建出来，在理解某些代码的作用以及它是如何创建的方面，自然会有困惑的地方。

他还表示，随着开发人员离开公司，这种困惑会更严重，时间越久，就会有越来越多的代码变得愈发难以保持与时俱进。Rosado说，他确实预计，生成式AI编程工具会导致这些问题加剧。

专业服务公司Genpact的首席数字策略师Sanjay Srivastava说，技术高管应该当心，不要把代码的加速交付等同于生产率。企业应该更多地考虑投资回报，而不是实际编写的代码量，并且应该权衡运行高耗电生成式AI工具的经济成本。

美国联合大陆控股首席信息官Jason Birnbaum表示，这些风险并非无稽之谈，这将使在设计云环境时考虑安全和韧性变得非常重要，并使未经适当审查和测试的软件更难发布。

尽管有风险，首席信息官们仍在向前推进。Birnbaum表示，联合大陆控股正在测试几款生成式AI应用，包括代码生成。康德乐最近成立了一个跨职能特别小组，以评估用例和风险。Truist正与一家供应商探讨全新的代码生成和代码注释。而高盛已经开始在早期试点中看到两位数百分比的效率提升。