AI大模型重塑件软件开发法则

原标题：AI大模型重塑件软件开发法则

在智能化软件工程领域，大模型近两三年来备受瞩目。Copilot的惊人首发，让人们意识到大模型在代码生成、代码审查和代码缺陷检测等方面的巨大潜力。再加上ChatGPT的优秀交互式对话能力，AI技术为基础软件的发展带来新的机遇和挑战。

人工智能自动生成代码发展现状

代码自动生成的作用在于自动化生成代码，以实现用户所需的功能。举个例子，假如用户需要一个实现整型数组快速排序的算法，只需使用自然语言描述需求并提交给代码自动生成系统，系统便能够自动生成相应的代码。这种方式比较常见。

除此之外，还有其他的代码生成形式。以排序功能为例，此时代码自动生成系统接收一个形式化需求规约，规约表明给定输入为任意整型数组，输出为排序后的数组。系统会自动生成实现排序功能的代码，不限定使用哪种排序算法。

目前，代码补全（也称为代码续写）已成为软件开发领域常用的工具辅助。它类似于我们使用输入法工具时的感受，当输入前几个字时，工具会自动提供后续内容的提示。代码补全是代码自动生成的主要应用场景之一，已经在产业界得到广泛应用。然而，在使用上，这两者存在一些本质区别。代码自动生成适用于使用者无法理解生成的代码或者不知道自己要编写什么样的代码的情况下进行使用，而代码补全通常要求使用者知道自己要输入的代码，并且AI只是为了加快敲代码的速度。

自动生成代码技术的限制性

代码自动生成势头正劲，但为了让代码自动生成在软件企业内部得以实施，可能还需要进一步了解特定企业软件开发的本地特征，以便更好地提供个性化服务。当前使用的常见代码生成任务评估数据集HumanEval是自包含的，通常不调用第三方库。然而在实际的开发中，所编写的代码很可能调用第三方库或自己编写的库。当要生成的代码需要调用企业内部的库时，虽然可以通过再学习和再训练来应对，但要实现良好的效果并不容易。

此外，当前尚未解决生成的代码的简易性和可理解性问题。如果能够有一种机制，可以确认生成的代码完全正确，而不需要使用者查看和更改代码，就可以节省大量时间。除了人工检查代码，如何确保生成的代码完全正确呢？也许可以提供一些测试用例，但这并不能完全检验，代码通过测试用例也不能让人放心。当然，也可以提供形式化需求规约并使用定理证明来证明生成的代码符合给定的规约，但这样需要较大的人力投入，并且该工具还未成熟，无法应对产业实践中大规模的代码。

目前，产业界已经开始尝试利用大数据和人工智能技术开发自动代码审查工具。部署这类工具可以辅助人工代码审查，实现数据驱动的方式。此外，人工智能也有助于测试任务。但这些仍然存在一些开放性问题，需要进行长期攻关才能实现更好的效果。

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