2024年《政府工作報(bào)告》首次提出“人工智能+”戰(zhàn)略行動(dòng),旨在推動(dòng)人工智能賦能千行百業(yè)。以大模型為代表的新一代人工智能技術(shù)成為軟件領(lǐng)域智能化轉(zhuǎn)型的核心驅(qū)動(dòng)力,大模型為傳統(tǒng)軟件注入新智力,為軟件及其形態(tài)帶來(lái)新能力新變革,同時(shí)大模型也為提升軟件研發(fā)生產(chǎn)力和加速創(chuàng)新帶來(lái)新思路,并推動(dòng)軟件產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)性變化。
大模型為軟件領(lǐng)域帶來(lái)的價(jià)值
提升生產(chǎn)效率,降低項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)。大模型的智能開(kāi)發(fā)和智能測(cè)試等工具的應(yīng)用,為軟件生產(chǎn)過(guò)程提供了更自動(dòng)化更高效的方法。例如,通過(guò)代碼生成、代碼補(bǔ)全和問(wèn)答等能力,軟件開(kāi)發(fā)人員能夠更迅速地編寫(xiě)高質(zhì)量代碼,顯著減少手動(dòng)調(diào)試和錯(cuò)誤修復(fù)時(shí)間。同時(shí),該類(lèi)工具的使用可降低項(xiàng)目對(duì)開(kāi)發(fā)人員的依賴,基于工具的學(xué)習(xí)和記憶能力,不僅可以輔助新的開(kāi)發(fā)人員快速開(kāi)發(fā)出符合項(xiàng)目需求和規(guī)范的代碼,還可以幫助開(kāi)發(fā)人員快速學(xué)習(xí)新的編程語(yǔ)言,從而降低人員流動(dòng)帶來(lái)的項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)。CSDN 2024年調(diào)查數(shù)據(jù)顯示,AI技術(shù)已成為我國(guó)軟件開(kāi)發(fā)者工作中不可或缺的一部分,有69%的開(kāi)發(fā)者表示正在使用AI工具,38%的開(kāi)發(fā)者認(rèn)為AI編碼輔助工具可以減少20%至40%的工作量。
改善軟件質(zhì)量,提高產(chǎn)品穩(wěn)定性。通過(guò)智能化代碼檢查和智能單元測(cè)試等能力,開(kāi)發(fā)人員能夠快速進(jìn)行代碼驗(yàn)證和測(cè)試,及時(shí)發(fā)現(xiàn)并解決潛在問(wèn)題,如代碼缺陷、代碼異常、代碼安全風(fēng)險(xiǎn)等,從而幫助開(kāi)發(fā)人員編寫(xiě)出更高質(zhì)量的代碼,降低軟件發(fā)布后的故障率,提升軟件的穩(wěn)定性和性能。GitHub調(diào)研數(shù)據(jù)顯示,Copilot可幫助開(kāi)發(fā)人員在編碼過(guò)程中修復(fù)超過(guò)三分之二的漏洞。此外,通過(guò)測(cè)試用例及測(cè)試數(shù)據(jù)的生成與補(bǔ)全可提升系統(tǒng)測(cè)試覆蓋度,從而提升測(cè)試質(zhì)量以減少軟件缺陷。大模型可作為軟件研發(fā)人員的得力助手,為研發(fā)各環(huán)節(jié)提供理解和生成等智能化能力,助力降本增效。
加速軟件創(chuàng)新迭代,增強(qiáng)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。通過(guò)提升開(kāi)發(fā)效率和改善軟件產(chǎn)品質(zhì)量,企業(yè)能夠更快地推出創(chuàng)新產(chǎn)品,搶占市場(chǎng)先機(jī),從而在激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中脫穎而出。一方面,智能化的研發(fā)流程使軟件生產(chǎn)周期縮短,企業(yè)能夠更靈活地適應(yīng)市場(chǎng)變化,加快產(chǎn)品迭代速率;另一方面,智能研發(fā)工具的輔助使得開(kāi)發(fā)人員能夠從重復(fù)性的煩瑣的低端編碼工作中解放出來(lái),從而擁有更多時(shí)間投入創(chuàng)新相關(guān)工作,提升企業(yè)創(chuàng)新能力。
大模型對(duì)軟件產(chǎn)品形態(tài)的影響
推動(dòng)軟件能力更加智能化。大模型從多模態(tài)輸入輸出、智能識(shí)別、數(shù)據(jù)處理、決策實(shí)施等維度,全面提高軟件的智能化程度。多模態(tài)能力的增強(qiáng),使軟件支持文本、圖像、語(yǔ)音等多種模態(tài)的信息處理,并建立不同模態(tài)的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián),為用戶提供更加全面且靈活的交互體驗(yàn)。理解與生成能力的提升,使軟件不再局限于傳統(tǒng)規(guī)則式及專(zhuān)家式處理方式,而是能夠更廣泛地理解輸入信息,并在跨領(lǐng)域場(chǎng)景實(shí)現(xiàn)知識(shí)理解和應(yīng)用,顯著提升復(fù)雜信息處理和生成能力。決策能力的增強(qiáng),使軟件可自主學(xué)習(xí)、規(guī)劃和調(diào)用相關(guān)工具,并基于執(zhí)行結(jié)果及用戶行為和反饋實(shí)時(shí)調(diào)整,強(qiáng)化決策實(shí)施能力。
推動(dòng)軟件技術(shù)層面的變革。傳統(tǒng)軟件技術(shù)將在大模型推動(dòng)下被重新定義。從軟件實(shí)現(xiàn)層面,大模型將以多種方式與傳統(tǒng)軟件深入融合,或通過(guò)嵌入式方式,或通過(guò)知識(shí)庫(kù)及RAG方式,或采用單智能體或多智能體的方式等,提升軟件的理解、生成、決策等維度的能力。從軟件設(shè)計(jì)層面,基于大模型能力,更多軟件將朝著AI原生方向發(fā)展,傳統(tǒng)軟件以流程或數(shù)據(jù)為牽引,未來(lái)AI原生軟件將以事件為驅(qū)動(dòng),為軟件應(yīng)用帶來(lái)全新的用戶體驗(yàn),使軟件功能更加便捷、高效、靈活。同時(shí)大模型將成為智能軟件的技術(shù)底座,未來(lái)大模型服務(wù)(MaaS服務(wù))提供方將為更多企業(yè)供給更多、更快、更靈活、更穩(wěn)定、更高質(zhì)量的模型服務(wù),拉動(dòng)軟件智能化的規(guī)模效應(yīng)。
推動(dòng)軟件與行業(yè)場(chǎng)景更深度融合。大模型提升了軟件的定制化能力,尤其是各行業(yè)大模型在行業(yè)專(zhuān)有數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了訓(xùn)練和學(xué)習(xí),使賦能后的軟件能夠更有效地理解場(chǎng)景需求,更高效地運(yùn)用行業(yè)知識(shí),更靈活地處理場(chǎng)景問(wèn)題,并且催生更多應(yīng)用場(chǎng)景。以制造行業(yè)為例,相較于傳統(tǒng)自動(dòng)化軟件僅能執(zhí)行預(yù)設(shè)程序,應(yīng)用大模型后的軟件可實(shí)時(shí)分析業(yè)務(wù)需求并動(dòng)態(tài)調(diào)整生產(chǎn)流程,顯著提高了生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量,推動(dòng)制造業(yè)的智能化升級(jí)。
為工業(yè)軟件的發(fā)展注入新動(dòng)力。國(guó)產(chǎn)工業(yè)軟件在面臨技術(shù)封鎖的背景下,存在諸多挑戰(zhàn),尤其在研發(fā)設(shè)計(jì)類(lèi)軟件(如CAD、EDA、CAE等)領(lǐng)域,國(guó)產(chǎn)化率較低,競(jìng)爭(zhēng)力較弱。而大模型技術(shù)的發(fā)展為國(guó)產(chǎn)工業(yè)軟件的自主創(chuàng)新和競(jìng)爭(zhēng)力的提升提供了新的可能,一是加速關(guān)鍵領(lǐng)域的技術(shù)突破,二是助力工業(yè)軟件技術(shù)能力的提升和智能化升級(jí)。
大模型對(duì)軟件產(chǎn)業(yè)的影響
推動(dòng)軟件從業(yè)者轉(zhuǎn)型。一是技能更新,隨著AI技術(shù)的發(fā)展,軟件行業(yè)從業(yè)者需要不斷學(xué)習(xí)新的技能和工具,以適應(yīng)不斷變化的技術(shù)環(huán)境。例如,程序員可能需要學(xué)習(xí)如何與大模型協(xié)作,甚至微調(diào)屬于自己的AI大模型。二是職業(yè)角色轉(zhuǎn)變,AI的廣泛應(yīng)用可能導(dǎo)致某些職位的需求減少,同時(shí)也會(huì)創(chuàng)造出新的職位,從業(yè)者需要適應(yīng)這些變化。例如,程序員將部分轉(zhuǎn)型為數(shù)據(jù)標(biāo)注師或提示詞工程師等。三是工作流程變革,AI技術(shù)可以自動(dòng)化許多傳統(tǒng)的軟件開(kāi)發(fā)任務(wù),這要求從業(yè)者須適應(yīng)新的工作流程,同時(shí)也需要他們更多地關(guān)注創(chuàng)新和策略性任務(wù)要求。
推動(dòng)軟件企業(yè)轉(zhuǎn)型。未來(lái)軟件企業(yè)將面臨轉(zhuǎn)型壓力,一方面,將有更多企業(yè)轉(zhuǎn)型提供大模型落地相關(guān)服務(wù),這類(lèi)企業(yè)需持續(xù)提升能力以應(yīng)對(duì)大模型服務(wù)供應(yīng)商角色的加持,從而擴(kuò)大軟件服務(wù)范圍。另一方面,企業(yè)將面臨商業(yè)模式的轉(zhuǎn)變,由于軟件開(kāi)發(fā)和定制將更加平民化和普惠化,軟件企業(yè)通過(guò)提供開(kāi)發(fā)測(cè)試等服務(wù)而獲得收入的方式可能不具備持續(xù)競(jìng)爭(zhēng)力,轉(zhuǎn)而提供訂閱或按需付費(fèi)的商業(yè)模式成為可能。同時(shí)行業(yè)內(nèi)將出現(xiàn)更多幾人或者十幾人的小型軟件公司,該類(lèi)公司基于大模型等新興技術(shù)的加持可能具有較強(qiáng)競(jìng)爭(zhēng)力,而傳統(tǒng)軟件企業(yè)該如何轉(zhuǎn)型以應(yīng)對(duì)更激烈的競(jìng)爭(zhēng)將面臨考驗(yàn)。
推動(dòng)軟件產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變化。一是大模型將成為軟件產(chǎn)業(yè)鏈的核心內(nèi)容,為產(chǎn)業(yè)注入新的活力和創(chuàng)新動(dòng)力,構(gòu)筑軟件智能化轉(zhuǎn)型的重要底座。二是軟件外包服務(wù)需求有可能持續(xù)降低,數(shù)據(jù)標(biāo)注、提示工程等需求將逐漸增多,這將導(dǎo)致軟件外包服務(wù)商的減少,大模型服務(wù)和應(yīng)用供應(yīng)商的增多。三是用以軟件生產(chǎn)的工具鏈將面臨重塑,如DevOps工具鏈等,在生成式AI強(qiáng)大能力的沖擊下或?qū)⒊蔀闅v史。
軟件領(lǐng)域在大模型時(shí)代面臨的挑戰(zhàn)
缺乏高質(zhì)量數(shù)據(jù)集的挑戰(zhàn)。代碼等軟件相關(guān)數(shù)據(jù)受限于隱私和安全法規(guī)、開(kāi)閉源協(xié)議等約束,導(dǎo)致數(shù)據(jù)獲取成本高且復(fù)雜多樣。截至2024年9月,根據(jù)TIOBE指數(shù)統(tǒng)計(jì),當(dāng)前編程語(yǔ)言數(shù)量已超過(guò)200種。這使得行業(yè)缺乏大量用于模型訓(xùn)練的數(shù)據(jù)集,尤其是在工業(yè)領(lǐng)域的嵌入式代碼等場(chǎng)景數(shù)據(jù)集更為缺乏。另外高質(zhì)量數(shù)據(jù)集的生產(chǎn)過(guò)程不夠標(biāo)準(zhǔn)化,如將代碼、測(cè)試用例等數(shù)據(jù)收集、整理并處理成大模型所需的高質(zhì)量數(shù)據(jù),過(guò)程復(fù)雜且成本較高。
數(shù)據(jù)、模型和工具的安全性挑戰(zhàn)。生成式內(nèi)容(如代碼等)可能帶來(lái)更多不可控的風(fēng)險(xiǎn),因此企業(yè)應(yīng)從數(shù)據(jù)、模型和工具多維度構(gòu)筑風(fēng)險(xiǎn)防線,以應(yīng)對(duì)安全挑戰(zhàn)。第一道數(shù)據(jù)防線,面向模型訓(xùn)練和調(diào)優(yōu)階段所需的代碼等數(shù)據(jù)集,可能面臨敏感代碼數(shù)據(jù)的泄露、未經(jīng)許可代碼的訓(xùn)練、非法代碼的推理等問(wèn)題;第二道模型防線,面向大模型在推理和管理階段,可能面臨暴力攻擊、非法套取、非法提問(wèn)、敏感內(nèi)容推理、被惡意使用生成惡意軟件代碼或攻擊腳本等問(wèn)題;第三道工具防線,對(duì)智能開(kāi)發(fā)等工具的輸入輸出進(jìn)行檢查和處理,并關(guān)注關(guān)聯(lián)代碼庫(kù)、第三方軟件開(kāi)發(fā)工具的數(shù)據(jù)傳輸和集成安全,構(gòu)筑最后一層安全圍欄以降低應(yīng)用風(fēng)險(xiǎn)。
文化認(rèn)知與人才結(jié)構(gòu)調(diào)整的挑戰(zhàn)。智能化轉(zhuǎn)型面臨著文化重塑、認(rèn)知提升和人才結(jié)構(gòu)優(yōu)化等維度的挑戰(zhàn)。一是組織文化的重塑,其落地要求組織具備開(kāi)放合作、持續(xù)學(xué)習(xí)和創(chuàng)新的文化氛圍,促進(jìn)跨部門(mén)溝通與協(xié)作,打破信息孤島;二是全員認(rèn)知水平的提升,自上而下每位員工都應(yīng)深刻理解智能化的潛力與挑戰(zhàn),客觀且正確地了解大模型等人工智能技術(shù)及其作用;三是人才結(jié)構(gòu)的調(diào)整與補(bǔ)充,由于數(shù)據(jù)治理及模型訓(xùn)練調(diào)優(yōu)等過(guò)程需要專(zhuān)業(yè)技術(shù)人員參與,因此補(bǔ)充人才,或調(diào)整或融合AI團(tuán)隊(duì)和軟件工程團(tuán)隊(duì)的結(jié)構(gòu),方能匹配能力建設(shè)和應(yīng)用需求。
未來(lái)的軟件及其生產(chǎn)過(guò)程將更加智能化,包括交互形式的智能化和多元化、研發(fā)范式的自主化和低門(mén)檻化,AI應(yīng)用將無(wú)處不在,軟件開(kāi)發(fā)也將無(wú)處不在。處于時(shí)代浪潮的我們,一要擁抱AI擁抱大模型,探索新技術(shù)的落地可能,以創(chuàng)新思維引領(lǐng)軟件行業(yè)在智能化軌道上加速前行;二要腳踏實(shí)地不忘初心,深入探索軟件工程深層次問(wèn)題,合理布局提質(zhì)降本增效目標(biāo),推動(dòng)軟件產(chǎn)業(yè)的可持續(xù)繁榮發(fā)展。
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