“生成式人工智能(AIGC)將在三年內(nèi)終結(jié)編程。”
——Matt Welsh，前哈佛大學計算機科學教授、Google 工程主管
GPT-4 也許還不完美，但智能開發(fā)時代真的來了
美國時間3月14日，OpenAI 正式發(fā)布 GPT-4，在 ChatGPT(GPT-3.5)的基礎(chǔ)上，進一步升級了圖像識別功能和高級推理技能，單詞處理能力達到25000個，是 GPT-3.5 的8倍，并可以使用幾乎所有流行的編程語言編寫代碼。
僅僅一周之內(nèi)，OpenAI 的最大股東微軟先后宣布將用 GPT-4 武裝升級 Bing 搜索引擎、Edge 瀏覽器和 Office 全家桶，其旗下代碼托管平臺 GitHub 更是發(fā)布重磅“炸彈”：推出 Copilot X 計劃，將 GPT-4 集成到 IDE。在 Copilot X 中，用戶只需“動動嘴”，機器就能寫出代碼，也能幫助用戶解釋代碼片段，還能直接完成 Debug 工作。
在人們驚嘆于 AIGC 編程強大能力的同時，軟件從業(yè)者也陷入了對于“飯碗”的深深擔憂：當 GPT 比人更會寫代碼，程序員還能干什么?在 Matt Welsh 看來，由于 GPT-4 大模型的出現(xiàn)，編程正處于從人類工作轉(zhuǎn)變?yōu)闄C器人工作的轉(zhuǎn)折點，程序員這一職業(yè)很快將被人工智能所取代。
回顧軟件工程的發(fā)展歷程，技術(shù)進步持續(xù)推動了軟件開發(fā)的范式革命，今天的 GPT-4 將成為軟件工程進入智能開發(fā)時代的催化劑。
上世紀中葉，《人月神話》所描述的軟件危機迫使人們努力尋找危機的內(nèi)在原因和解決方案，1968年 NATO 在聯(lián)邦德國召開會議，正式提出了“軟件工程”這一概念，希望用工程化方法構(gòu)建和維護有效、實用和高質(zhì)量的軟件，標志著軟件開發(fā)正式成為一門工程學科并得以持續(xù)發(fā)展(軟件工程1.0)。
進入21世紀，受到互聯(lián)網(wǎng)、開源軟件運動影響，人們對于軟件工程的認識和理解不斷加深，2001年發(fā)布的《敏捷宣言》正式提出了以人為中心的軟件開發(fā)方法，進而形成了建立在 Cloud 、SaaS、敏捷開發(fā)模式之上的軟件工程2.0版本。
今天，GPT-4 的出現(xiàn)讓人們真正開始認識到智能開發(fā)時代即將到來，未來的軟件開發(fā)將會使用自然語言作為交流方式，讓人工智能理解開發(fā)者交待的任務并自主完成軟件開發(fā)，如理解需求、自動生成 UI、自動生成代碼、自動生成測試腳本等。隨著開發(fā)方式的改變，開發(fā)者的使命也將發(fā)生根本性變化，軟件工程3.0版本即將正式開啟。
Matt Welsh 對于程序員前途的預言引發(fā)了軟件開發(fā)行業(yè)的震動，但現(xiàn)在就斷言 AIGC 編程將全面取代程序員仍然為時尚早，對于復雜的企業(yè)級應用開發(fā)而言，具備了強大編程能力的 GPT-4 也還存在相當嚴重的局限性。
首先，大模型基于公開數(shù)據(jù)集完成訓練，缺乏企業(yè)級應用所必需的行業(yè)和業(yè)務 know-how。眾所周知，企業(yè)級應用的開發(fā)極為復雜，除了需要開發(fā)者具備良好的編程能力，更要求開發(fā)者能夠形成對于行業(yè)和業(yè)務場景的深入理解，從而建立業(yè)務和代碼之間的有機連接，這部分知識是公開數(shù)據(jù)集所無法囊括的。今天包括 GPT-4 在內(nèi)的大模型均基于公開數(shù)據(jù)集(主要包括維基百科、書籍、期刊、Reddit 鏈接、Common Crawl、GitHub 開源代碼等)進行訓練，這就意味著無法有效建立行業(yè)和業(yè)務 know-how，以致于難以應對面向企業(yè)級應用的復雜開發(fā)需求。
其次，AI 編程依賴于提示詞(Prompt)，代碼質(zhì)量存在極大的不確定性。與傳統(tǒng)編程過程中通過編程語言調(diào)用特定的 API 不同，AI 編程需要開發(fā)者通過提示詞讓大模型理解開發(fā)需求，這就像產(chǎn)品經(jīng)理與程序員之間的溝通一樣，信息量越豐富，對方的理解就越深入。百度 CEO 李彥宏曾經(jīng)談及提示詞和智能涌現(xiàn)，“大模型本身的能力放在那，誰能把它用好完全靠提示詞來決定。提示詞寫得越好，智能涌現(xiàn)的能力就越多，反饋的結(jié)果就更有價值。提示詞不好，出來的東西就是一本正經(jīng)胡說八道。”這種代碼質(zhì)量的不確定性顯然與追求結(jié)果確定性和計算準確性的企業(yè)級應用背道而馳。
更重要的，具備開放特性的大模型難以滿足企業(yè)級應用對于安全性的要求。3月下旬，據(jù) SBS 等韓媒報道：三星剛引入 ChatGPT 還不到20天，就發(fā)生了3起機密數(shù)據(jù)泄漏事件，其中涉及三星半導體設備測量資料、產(chǎn)品良率等信息。根據(jù) OpenAI 官網(wǎng)關(guān)于 ChatGPT 的 FAQ，其確實指出與 ChatGPT 的對話可能會用作訓練數(shù)據(jù)。三星事件讓摩根大通、花旗集團、高盛、德意志銀行等越來越多的企業(yè)因擔心機密數(shù)據(jù)外泄而禁止員工訪問 ChatGPT，意大利個人數(shù)據(jù)保護局也在3月31日宣布從即日起禁止使用 ChatGPT，并限制 OpenAI 處理意大利用戶信息。
誠然，今天的 GPT-4 仍存在著這樣那樣的局限，但其當下已經(jīng)展現(xiàn)出的能力和快速迭代的腳步已經(jīng)足夠讓人們對于其前景滿懷期待，智能開發(fā)的浪潮正在不可逆轉(zhuǎn)地奔涌而來。
只知道 GPT-4?智能開發(fā)時代不止一個主角
從蒸汽機到電力，從計算機到互聯(lián)網(wǎng)，任何一次新的技術(shù)浪潮，往往能夠讓生產(chǎn)力得到極大程度的解放，突破固有的效率瓶頸，解決過去難以調(diào)和的矛盾，推動社會的持續(xù)發(fā)展。互聯(lián)網(wǎng)時代，軟件已成為社會發(fā)展的重要基礎(chǔ)設施，然而隨著業(yè)務需求的快速迭代，軟件開發(fā)行業(yè)正面臨著越來越難以調(diào)和的矛盾和痛點：
項目成本高——一線城市稍有經(jīng)驗的工程師動輒三、五十萬的年薪，成本高不說，一旦碰上團隊核心成員出走，輕則讓項目延期，重則導致苦心研發(fā)的產(chǎn)品中途流產(chǎn)。
開發(fā)周期長——開發(fā)周期過長，帶來一系列的問題，尤其是大型項目，開發(fā)測試環(huán)節(jié)多、測試耗時長，過程中各項成本需要持續(xù)投入、交付慢回款也就慢，公司現(xiàn)金流捉襟見肘。
代碼質(zhì)量低——技術(shù)選型依賴開發(fā)人員，而他們通常只會選擇自己擅長的，而不是最適合公司需求的技術(shù)棧，一旦出現(xiàn)錯誤，對業(yè)務的影響是災難性的。再加上每個人寫代碼的水平參差不齊，極易導致開發(fā)和檢查效率低下，經(jīng)常一個環(huán)節(jié)出問題，導致整個項目延遲交付。
團隊管理難——現(xiàn)在的開發(fā)主要還是依賴人力，突然接到大項目，來不及第一時間招到合適的人來做，而且每個人水平背景參差不齊，在流程、技術(shù)、安全規(guī)范各方面總是出現(xiàn)各種各樣的問題。
GPT-4 能夠引起軟件開發(fā)從業(yè)者如此程度的關(guān)注，背后恰恰反映出今天軟件開發(fā)行業(yè)所面臨的挑戰(zhàn)是多么嚴峻，進而催生出整個行業(yè)對于軟件開發(fā)范式變革的迫切需求。人們一方面熱切期盼 GPT-4 能夠改變傳統(tǒng)工作流，給生產(chǎn)效率帶來10倍、100倍的提升，另一方面也開始擔憂行業(yè)生產(chǎn)力的提升將改變固有的生產(chǎn)關(guān)系，也正是 Matt Welsh 提出的程序員“飯碗”問題。
時代車輪滾滾向前，唯一不變的只有變革本身。在軟件開發(fā)行業(yè)，引起程序員對于“飯碗”擔憂的，GPT-4 并不是第一個，也絕對不會是最后一個，近年來方興未艾的低代碼平臺、全棧式全自動開發(fā)都曾是此類話題的焦點。
低代碼平臺、全棧式全自動開發(fā)與 GPT-4 的愿景相通，均立足于通過技術(shù)創(chuàng)新為軟件開發(fā)團隊帶來生產(chǎn)力提升，從而改變傳統(tǒng)的軟件開發(fā)范式，解決行業(yè)當前面臨的諸多痛點。但從產(chǎn)品能力而言，全棧式全自動開發(fā)與更為人們所熟知的低代碼平臺存在不小的差異：
應用場景——大部分低代碼平臺基于 BPM 流程引擎實現(xiàn)，本質(zhì)上只能解決簡單的工作流，以設計表單為驅(qū)動，無法實現(xiàn)復雜功能和邏輯;全棧式全自動開發(fā)則不僅支持不同業(yè)務場景下定制化的小型應用開發(fā)，還能夠支持如電商平臺等復雜的大型應用系統(tǒng)開發(fā)。
流程覆蓋——低代碼平臺大多基于腳本類語言設計，提供表單、流程、報表，供用戶拖拽式生成應用，核心解決前端開發(fā)的可視化;全棧式全自動開發(fā)則提供基于 Java 語言的可視化開發(fā)能力，能夠覆蓋前端+后端的可視化+配置化，同時支持全自動測試和全自動運維，實現(xiàn)軟件開發(fā)流程的全棧式覆蓋。
質(zhì)量安全——使用低代碼平臺構(gòu)建的應用通常與平臺綁定，導致很多特性需要依托于特定的低代碼平臺才可以實現(xiàn)，用戶對系統(tǒng)質(zhì)量、安全和知識產(chǎn)權(quán)的掌控無法得到保證;全棧式全自動開發(fā)則將開發(fā)成果的“所有權(quán)”完全交給用戶，解決客戶對于安全性和知識產(chǎn)權(quán)的擔憂，同時提供系統(tǒng)質(zhì)量保證。
通過對比不難發(fā)現(xiàn)，相較傳統(tǒng)低代碼平臺，全棧式全自動開發(fā)更加適合應用架構(gòu)復雜、涉及眾多流程環(huán)節(jié)、對系統(tǒng)質(zhì)量和安全均有極高要求的企業(yè)級應用開發(fā)場景。與此同時，與當下火熱的 AIGC 編程相比，全棧式全自動開發(fā)在 GPT-4 的核心局限性問題上也能夠給出令人滿意的答案。
專業(yè)性方面，除了全棧式全自動開發(fā)廠商提供的通用性組件和模型，用戶和廠商可以共同基于自身長期積累的大量行業(yè)和業(yè)務 know-how，搭建個性化組件和模型并進行持續(xù)迭代，從而產(chǎn)出最貼近業(yè)務需求的應用。
可靠性方面，相比于具備高度不確定性的 GPT-4，全棧式全自動開發(fā)的重要特性即是現(xiàn)實軟件開發(fā)的標準化，從“人治”到“法治”，對人為變量進行最大限度約束，確保產(chǎn)品質(zhì)量高度可靠。
安全性方面，全棧式全自動開發(fā)廠商允許客戶根據(jù)需求靈活選擇代碼的存儲和部署方式，私有化部署的支持能夠從根本上打消客戶對于安全性和知識產(chǎn)權(quán)的顧慮。
用實戰(zhàn)說話，全棧式全自動開發(fā)讓智能開發(fā)照進現(xiàn)實
智能開發(fā)因為此次 ChatGPT 熱潮而備受矚目，但其實早在數(shù)年之前，低代碼平臺、全棧式全自動開發(fā)等一系列對智能開發(fā)的探索就已經(jīng)開始。
自2014年 Forrester Research 提出“低代碼”概念后，低代碼平臺的發(fā)展快速起步，除 OutSystems 和 Mendix 等低代碼廠商外，微軟、谷歌等巨頭也紛紛開始布局低代碼。2015年前后，低代碼概念進入中國，奧哲、ClickPaas 等一批本土低代碼品牌迅速崛起，阿里、騰訊、金蝶、用友等云廠商和傳統(tǒng)軟件廠商也先后入局?；趯?0個本土低代碼產(chǎn)品和上百個應用實踐案例的評估，愛分析認為國內(nèi)的低代碼產(chǎn)品仍處于發(fā)展早期階段，但許多廠商已經(jīng)具備了比較完整的產(chǎn)品項目和成功的實際應用案例落地，根據(jù) IDC 數(shù)據(jù)，預計到2025年中國低代碼市場規(guī)模將超過10億美元。
低代碼平臺和 GPT-4 起源于西方，而全棧式全自動開發(fā)的概念則來自于中國企業(yè)的自主創(chuàng)新，飛算科技就是其中的杰出代表。飛算科技于2020年發(fā)布了全球首款全棧式全自動開發(fā)工具——SoFlu 軟件機器人，通過自動化、標準化和工具化，改變傳統(tǒng)軟件工程生產(chǎn)范式，幫助企業(yè)實現(xiàn)全鏈條 IT 生產(chǎn)力提升。
SoFlu 軟件機器人基于“業(yè)務即圖，圖即代碼”的核心理念打造，提供 Java 可視化開發(fā)及執(zhí)行日志、豐富的組件庫、仿真測試等核心技術(shù)工具，幫助開發(fā)者自動完成包括前端開發(fā)、后端開發(fā)、測試、運維在內(nèi)的全棧式軟件開發(fā)工作，真正實現(xiàn)“軟件開發(fā)，十倍提效”，大大降低企業(yè)開發(fā)成本。
SoFlu 軟件機器人的能力已經(jīng)在金融、醫(yī)療、高端制造、區(qū)塊鏈等八大行業(yè)的上百次企業(yè)級應用項目實戰(zhàn)中得到驗證。在中石油旗下大型電商平臺重構(gòu)項目中，中石油開發(fā)一個大型電商平臺時由于開發(fā)人員有限，他們聘請了外部廠商進行開發(fā)，但系統(tǒng)上線后，隨著用戶數(shù)量的增加和具有企業(yè)特色的功能需求不斷提出，原有的平臺架構(gòu)在功能、性能和擴展性方面已經(jīng)不能滿足商城的發(fā)展需求，同時系統(tǒng)改造還依賴于外部廠商進行開發(fā)，龐大的投入支出和不斷延長的開發(fā)周期給中石油信息化團隊帶來了很大的困擾。如果要進行商城的重構(gòu)，傳統(tǒng)模式下至少需要27人，開發(fā)300多天才能完成。中國石油信息化團隊在使用了SoFlu軟件機器人后，9人小團隊在5個軟件機器人的協(xié)助下，僅用45天就完成了商城的重構(gòu)及上線，并且在保障系統(tǒng)強壯度和安全性的同時從源頭上降低系統(tǒng)維護難度。中石油的項目負責人事后感嘆，團隊利用 SoFlu 做到了以前無法想象的事情。
據(jù)了解，以“打造中國原創(chuàng)、全球領(lǐng)先的軟件工程共創(chuàng)平臺”為使命愿景的飛算科技，下一步會持續(xù)構(gòu)建開發(fā)者生態(tài)，吸引更廣泛的開發(fā)者貢獻高質(zhì)量組件，覆蓋企業(yè)業(yè)務需求的“最后一公里”。同時，借鑒 GPT-4 創(chuàng)新理念，SoFlu 軟件機器人也已初步完成產(chǎn)品 AI 能力的搭建，“自然語言生成需求表述”、“自動繪制流程圖”、“代碼實時生成”等產(chǎn)品能力將成為開發(fā)者提升效率的強大助力。
回到 Matt Welsh 所關(guān)心的問題，SoFlu 軟件機器人的目標絕不是讓程序員丟掉“飯碗”，而是將開發(fā)者從日常簡單重復的“寫代碼”中抽離出來，能夠有時間站在更高的角度深入思考問題，從“程序員”變成“架構(gòu)師”，從“寫代碼”變成“設計程序”，徹底釋放每個開發(fā)者的創(chuàng)新潛能。
結(jié)語
正如英偉達 CEO 黃仁勛所說，GPT-4 開啟了人工智能領(lǐng)域的 iPhone 時刻，無數(shù)行業(yè)將因為 AIGC 技術(shù)發(fā)生改變甚至顛覆。作為信息化時代的重要基礎(chǔ)設施，軟件工程領(lǐng)域在這場變革中首當其沖，智能開發(fā)浪潮蓄勢已久，現(xiàn)在正由 GPT-4 將它推向臺前。
長期以來，中國在軟件工程等基礎(chǔ)學科領(lǐng)域的創(chuàng)新步伐一直落后于西方，而過去幾年發(fā)生的中美貿(mào)易戰(zhàn)、科技戰(zhàn)再次讓我們認識到基礎(chǔ)學科創(chuàng)新的必要性與緊迫性。無論是奧哲、ClickPaas 等低代碼平臺，還是以 SoFlu 為代表的全棧式全自動開發(fā)工具，以及百度“文心一言”、阿里云“通義千問”等 AI 大模型，無不是中國科技企業(yè)面向智能開發(fā)的奮力嘗試與探索。與此同時，軟件工程的自主創(chuàng)新離不開政策的大力扶持、用戶的積極采納以及社會各界的廣泛關(guān)注，相信在所有國人的共同努力下，智能開發(fā)將不僅僅是軟件開發(fā)的又一次技術(shù)變革，更將成為中國軟件工程崛起的重要契機。
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