软件开发中 AI 的未来 | Inbal Shani(GitHub 首席产品官)

这场对话发生在 Lenny 与 Inbal Shani 之间。Shani 是 GitHub 的首席产品官,介绍中称她曾是 AWS 和微软的总经理,也曾是 Amazon Robotics 的高级软件开发工程师。Lenny 列出了访谈将涉及的内容:Copilot 和面向工程师的 AI 工具的最终形态,哪些被过度炒作、哪些被低估,哪些指标能表明 Copilot 是否奏效,团队在采用 AI 时会犯哪些错误,以及 Copilot 的设计理念。同一段落中还包含 Jira Product Discovery(Atlassian)和 Sanity 的赞助口播,这些属于广告,不是 Shani 论点的一部分。

Lenny 以一个宽泛的问题开场:他说 Shani 身处软件开发变革风暴的中心,GitHub 几乎是随着 Copilot 的发布掀起了这场风暴,并问道哪些被过度炒作、哪些被低估。

Shani 的回答立足于她自己的位置:她说自己刚刚完成作为首席产品官在 GitHub 的第一年。她最初的信念是,开发者的幸福感和生产力在很大程度上取决于环境和开发工具,因此她称 AI 对这一使命至关重要。她说 AI 已成为开发者期望中的基本门槛,并引用了大约 92% 的开发者已在使用 AI 工具这一数字。

她所说的第一个“被过度炒作”的观点是,生成式 AI 将取代人类,她不认为这会在近期发生。她的理由是,需要有人参与其中,创造性思维是人类的核心,而一个成功的 AI 工具需要数据,这就需要人去使用工具并与工具互动。

you always need that human in the loop because AI cannot replace innovation.

她还反驳了生成式 AI 将成为一切问题解决方案的想法,称它是一个工具。她的限定语很重要:她把关于创造力的论断限定为“至少在不久的将来不会”,因此这是对近期的判断,而不是断言替代绝无可能。

她认为被低估的是 AI 驱动的测试。她说自己开始听到一点相关的声音,但不多。她的论证是一连串的推论:如果 AI 让团队生成多得多的代码、更多的代码行和更多的应用,那么测试就成为开发过程中的关键环节,她希望听到各家公司如何利用 AI 生成更大规模的测试套件来验证工作。

当被问到测试是否指单元测试和集成测试时,Shani 说是指所有这些:负载测试、基础设施测试、安全测试和渗透测试,以及单元测试、功能测试和性能测试。全靠人手来写这些需要很多人,所以她问 AI 能否生成这套测试。她补充说,团队做的很多测试甚至没被当作测试,所以没怎么花时间去做;如果软件处于一切的中心,每家公司都会以某种形式成为软件公司,那么更多的代码使测试更加关键。她把这当作一种观察和希望听到更多的愿望,而在访谈的这一部分她没有给出关于 AI 生成测试的数据。

Lenny 问三到五年后软件开发会有何不同,以及随着 Copilot 类工具不断改进,它们最终会走向何处。

Copilot is a copilot. It's not a pilot.

Shani 重复了她那句人要留在回路中的话,并由此得出一个推论:使用 AI 工具开发软件的人必须以不同的方式思考。首先,要更多地从系统和架构的角度思考,以及如何使用这些工具来取得成功。工作重心从仅仅编写代码,转向全局视角、连贯的体验和相互连接的系统。

她把这与初级和资深开发者之间的差距联系起来。按她的说法,系统层面的思考今天更多出现在资深开发者身上,在初级开发者身上较少,因为初级开发者被期望写简单代码,而他们还在学习编码。她认为,如果 AI 助手帮助他们写代码,他们就可以从一开始花时间去理解系统、环境和他们正在构建的产品。这是她对随时间推移会发生什么(“in the fullness of time”)的预期;她没有给出证据表明这已经在发生。

她预期的第二个变化在硬件开发领域。她说 AI 的足迹很大,需要很多资源,所以满足需求需要改进硬件(CPU、GPU)、算力和代码优化。她把这描述为今天的一个小众领域,并预期它会在整个软件开发生命周期中变得更加一致。