Komuniti teknologi sedang bergelut dengan masalah yang semakin berkembang dalam pembangunan berbantu AI. Walaupun alat kecerdasan buatan telah merevolusikan kelajuan dan keupayaan pengekodan, pembangun mendapati kecacatan kritikal: alat-alat ini akan dengan yakin mencipta penyelesaian yang rumit untuk masalah yang tidak wujud atau tidak sepatutnya diselesaikan dengan cara yang kompleks.
Alat AI Cemerlang dalam Kelajuan Tetapi Bergelut dengan Hala Tuju
Pembangun berpengalaman melaporkan bahawa pembantu pengekodan AI berfungsi terbaik apabila digunakan sebagai versi pantas bagi apa yang mereka akan lakukan sendiri. Alat-alat ini cemerlang dalam mengendalikan ralat pengkompil, mencari dokumentasi, dan membuat suntingan pantas merentasi berbilang fail. Walau bagaimanapun, mereka secara konsisten gagal apabila pembangun tidak mempunyai hala tuju yang jelas tentang apa yang perlu dibina.
Isu teras bukanlah teknologi itu sendiri, tetapi bagaimana ia menguatkan masalah sedia ada. Apabila seseorang tidak memahami keperluan pengguna mereka atau tidak mempunyai pertimbangan yang baik tentang penyelesaian, AI hanya membantu mereka membina perkara yang salah dengan lebih cekap. Alat-alat ini mengisi jurang pengetahuan dengan yakin, walaupun jurang tersebut mewakili titik keputusan penting yang memerlukan wawasan manusia.
Aplikasi Alat Pengekodan AI yang Biasa:
- Granola: Mentranskrip sesi penyelidikan pengguna
- Visual Electric: Menjana imej stok yang pelbagai
- ChatGPT: Semakan kod dan penambahbaikan salinan
- Cursor: Pembangunan laman web dan prototaip
- Agen tersuai: Penulisan salinan khusus jenama
Masalah Penyalutan Emas dalam Kod Janaan AI
Corak ketara telah muncul dalam kod janaan AI: kerumitan berlebihan untuk tugas mudah. Pembangun yang bekerja pada pangkalan kod konservatif melaporkan bahawa alat AI secara konsisten mencadangkan pendekatan yang terlalu canggih. Sebagai contoh, apabila diminta untuk memeriksa tiga bit dalam satu bait, AI mungkin mencadangkan mencipta struktur asas dengan fungsi maya, templat, dan vektor penunjuk berbanding pengekstrakan bit yang mudah.
Alat-alat ini nampaknya sentiasa mencapai apa yang saya panggil penyelesaian pristine sebagai percubaan pertama mereka, dan ramai yang akan memanggil itu penyalutan emas.
Kecenderungan ke arah kejuruteraan berlebihan ini mewujudkan beban penyelenggaraan dan memperkenalkan kerumitan yang tidak perlu. Kod yang dijana sering termasuk komen ekstensif yang menerangkan bagaimana dan apa berbanding mengapa yang lebih berharga yang biasanya diperlukan oleh pembangun manusia.
Isu Kualiti Kod AI:
- "Gold-plating" yang berlebihan dengan kerumitan yang tidak perlu
- Penyelesaian yang terlalu kompleks untuk masalah mudah
- Komen yang memfokuskan pada "bagaimana/apa" dan bukannya "mengapa"
- Cadangan yakin terhadap pendekatan yang tidak sesuai
- Kekurangan keputusan reka bentuk yang sengaja
Penggunaan AI Strategik Memerlukan Kepakaran Manusia
Pembangun yang berjaya menganggap alat AI sebagai leverage berbanding pengganti untuk berfikir. Mereka menggunakan AI untuk tugas khusus seperti mentranskrip sesi penyelidikan, menjana imej stok yang sukar dicari, dan membina prototaip. Walau bagaimanapun, mereka mengelak daripada menggunakan AI untuk tugas yang memerlukan pemahaman tulen, seperti menjalankan temu bual pengguna atau membuat keputusan seni bina.
Kemahiran utama untuk pembangun pada masa hadapan nampaknya adalah mengetahui bila dan bagaimana untuk membimbing alat AI dengan berkesan. Ini memerlukan pemahaman tentang apa yang dijangka sebagai output sebelum melibatkan AI, dan mengekalkan keupayaan untuk mengesan dan membetulkan kesilapan alat tersebut dalam masa nyata.
Masa Depan Milik Kerjasama Manusia-AI
Perpecahan antara pembangun yang berjaya dan yang bergelut semakin berpusat pada pendekatan mereka terhadap alat AI. Mereka yang menentang AI sepenuhnya mungkin mendapati diri mereka berada dalam keadaan yang tidak menguntungkan, manakala mereka yang menganggapnya sebagai penyelesaian ajaib akan bergelut dengan hasil yang buruk. Pemenangnya adalah pembangun yang menggabungkan wawasan manusia yang mendalam dengan keupayaan AI, menggunakan alat tersebut untuk menguatkan kemahiran sedia ada mereka berbanding menggantikan pertimbangan mereka.
Memandangkan keupayaan pengekodan AI terus maju pesat dengan model baharu muncul setiap beberapa bulan, kepentingan pengawasan dan hala tuju manusia menjadi lebih kritikal. Teknologi ini boleh membantu pembangun berpengalaman bekerja lebih pantas dan meneroka lebih banyak kemungkinan, tetapi ia tidak boleh menggantikan pemahaman masalah, pengguna, dan penyelesaian yang sesuai.