Model AI Memaksa Pembangun Mereka Bentuk Semula API Berdasarkan "Jangkaan" Mereka

Pembangun perisian sedang menghadapi cabaran baharu yang luar biasa: model kecerdasan buatan pada dasarnya menentukan bagaimana antara muka pengaturcaraan mereka sepatutnya berfungsi. Syarikat-syarikat kini mereka bentuk semula API mereka bukan berdasarkan maklum balas pengguna atau keperluan teknikal, tetapi kerana chatbot AI terus menganggap fungsi-fungsi tertentu wujud sedangkan ia tidak wujud.

Trend ini muncul apabila pembangun menyedari bahawa model AI, yang dilatih pada jutaan contoh kod, secara konsisten mencadangkan apa yang mereka anggap sebagai reka bentuk API yang jelas. Apabila cadangan ini tidak sepadan dengan realiti, syarikat menghadapi pilihan: membetulkan AI atau mengubah kod mereka untuk sepadan dengan jangkaan AI.

Kebangkitan Keputusan Pembangunan Didorong AI

Beberapa syarikat telah menyesuaikan perisian mereka untuk menampung andaian AI. Syarikat perisian muzik Soundslice menambah ciri-ciri semata-mata kerana ChatGPT terus memberitahu pengguna bahawa ciri tersebut wujud. Begitu juga, syarikat pangkalan data Instant mengubah struktur API mereka selepas model AI secara konsisten menulis tx.create dan bukannya fungsi sebenar mereka tx.update.

Respons komuniti menunjukkan perasaan bercampur baur tentang perkembangan ini. Sesetengah pembangun melihatnya sebagai membantu, dengan berhujah bahawa model AI mencadangkan reka bentuk yang paling intuitif yang secara semula jadi dijangkakan oleh pembangun manusia. Yang lain bimbang tentang implikasi membiarkan model AI mempengaruhi keputusan seni bina perisian asas.

Contoh Perubahan API yang Didorong AI:

• Soundslice: Menambah ciri-ciri kerana ChatGPT memberitahu pengguna bahawa ciri tersebut wujud
• Instant: Menambah fungsi tx.create kerana model AI secara konsisten menulis fungsi tersebut dan bukannya tx.update
• Trend umum: Syarikat menyesuaikan API untuk memadankan jangkaan model AI dan bukannya membetulkan AI tersebut

Mengubah Prinsip Pengekodan untuk Dunia Mengutamakan AI

Peralihan ini melangkaui perubahan API individu kepada amalan pengaturcaraan yang lebih luas. Pembangun mula mempertimbangkan sama ada kod mereka akan mudah difahami oleh model AI, dan bukannya memberi tumpuan semata-mata pada kebolehbacaan manusia atau prinsip kejuruteraan perisian tradisional.

Prinsip pengekodan masa depan adalah berkaitan sama ada ide agentik anda boleh mengindeksnya dengan baik untuk menjadi sedar konteks, adakah ia sesuai dengan tetingkap konteks atau tidak.

Ini mewakili perubahan asas dalam cara perisian direka bentuk. Daripada mengoptimumkan untuk pemahaman manusia atau prestasi, pembangun mungkin perlu mengoptimumkan untuk pemahaman dan penjanaan AI.

Prinsip Pengkodan Tradisional vs Era AI:

Kesan Penyeragaman

Sesetengah pembangun mengalu-alukan trend ini sebagai satu bentuk penyeragaman semula jadi. Bekerja dengan pelbagai klien selalunya bermakna berurusan dengan konvensyen penamaan yang tidak konsisten dan reka bentuk API yang pelik yang menggunakan tenaga mental tanpa menambah nilai. Model AI, setelah melihat corak merentasi jutaan pangkalan kod, cenderung mencadangkan pendekatan yang lebih piawai.

Walau bagaimanapun, penyeragaman ini datang dengan kos. Reka bentuk API yang inovatif atau unik mungkin menjadi lebih sukar untuk dilaksanakan jika model AI tidak mengenali atau menyokongnya. Tekanan untuk mematuhi jangkaan AI boleh menyekat kreativiti dalam reka bentuk perisian.

Rintangan dan Penyesuaian

Tidak semua orang menerima pendekatan didorong AI ini dengan rela hati. Sesetengah pembangun mempersoalkan sama ada syarikat sepatutnya secara automatik menampung andaian AI dan bukannya mengekalkan keputusan reka bentuk asal mereka. Perdebatan ini mencerminkan kebimbangan yang lebih luas tentang berapa banyak pengaruh yang patut dimiliki AI terhadap pembuatan keputusan manusia dalam bidang teknikal.

Fenomena ini menyerlahkan realiti baharu dalam pembangunan perisian: alat AI bukan lagi hanya pembantu pasif tetapi peserta aktif yang membentuk cara perisian dibina. Apabila AI menjadi lebih berleluasa dalam aliran kerja pengekodan, pengaruh ini berkemungkinan akan menjadi lebih kuat.

Implikasi jangka panjang masih tidak jelas, tetapi satu perkara yang pasti: hubungan antara pembangun manusia dan alat AI berkembang daripada bantuan mudah kepada perkongsian yang lebih kompleks di mana kedua-dua pihak mempengaruhi tingkah laku masing-masing.

Rujukan: Gaslight-driven development