人工智能在軟件開發(fā)中十分實(shí)用，但需警惕由此產(chǎn)生的技術(shù)債務(wù)。

本文要點(diǎn)：

• 什么是技術(shù)債務(wù)？

• 人工智能與技術(shù)債務(wù)有何關(guān)聯(lián)？

• 能否利用人工智能管理技術(shù)債務(wù)？

生成式人工智能的強(qiáng)項(xiàng)在于能夠生成海量文本，其中包括程序代碼。如果軟件能正常運(yùn)行，這自然是好事。但許多使用者只關(guān)心代碼能否一次性跑通，幾乎不考慮其長(zhǎng)期運(yùn)行效果，也不在意這些代碼是否會(huì)讓日后的功能修改或漏洞修復(fù)變得更加困難。

什么是技術(shù)債務(wù)？

沃德?坎寧安早在 1992 年就創(chuàng)造了 “技術(shù)債務(wù)” 這一術(shù)語，用來指代因程序員、工程師和開發(fā)人員的決策，而在業(yè)務(wù)中持續(xù)產(chǎn)生的隱性成本。

首次交付代碼就好比舉債。適度的債務(wù)能加快開發(fā)速度，前提是通過重寫代碼及時(shí)償還……

危險(xiǎn)在于債務(wù)逾期不還。每一分鐘耗費(fèi)在不夠完善的代碼上，都相當(dāng)于在支付債務(wù)利息。

無論是否采用面向?qū)ο笤O(shè)計(jì)，雜亂無章的實(shí)現(xiàn)所累積的債務(wù)負(fù)擔(dān)，都可能讓整個(gè)工程團(tuán)隊(duì)陷入停滯。

—— 沃德?坎寧安《技術(shù)債務(wù)》

我們都曾面臨工期緊張、為繞過問題而臨時(shí)拼湊代碼等困境，如果時(shí)間和工具允許，我們本可以用更合理的方式完成工作。過去這些工作都由人工完成，正如保羅?埃爾利希所言：

人非圣賢，孰能無過；但要把事情徹底搞砸，你還得靠計(jì)算機(jī)。

—— 保羅?埃爾利希

而如今，生成式人工智能乃至智能體 AI，正在把這種 “搞砸” 的效率推向新高度。

簡(jiǎn)單來說，技術(shù)債務(wù)是項(xiàng)目中有意或無意遺留、需要在未來解決的問題。它會(huì)持續(xù)消耗時(shí)間與資金，且成本往往隨時(shí)間不斷攀升。

技術(shù)債務(wù)的成因多種多樣：

• 工期與時(shí)間壓力

• 需求變更或定義模糊

• 開發(fā)流程問題與工作延期

• 實(shí)現(xiàn)邏輯不統(tǒng)一

• 未遵循最佳實(shí)踐

• 過度設(shè)計(jì)或設(shè)計(jì)不足

當(dāng)然，當(dāng)下 AI 一方面試圖解決這類問題，另一方面又在生成大量未經(jīng)審核就直接上線的代碼。

人工智能與技術(shù)債務(wù)有何關(guān)聯(lián)？

AI 與技術(shù)債務(wù)關(guān)系緊密，既會(huì)制造債務(wù)，也能用于修復(fù)債務(wù)。本文主要以軟件為例，但技術(shù)債務(wù)存在于任何產(chǎn)品或服務(wù)的開發(fā)與部署全流程。

從制造債務(wù)的角度來看：AI 與聊天機(jī)器人能批量生成遠(yuǎn)超人工可輕松審核量的軟件代碼。遺憾的是，AI 生成的內(nèi)容未必符合行業(yè)最佳實(shí)踐，也未必契合你的實(shí)際需求。有利的一面是，軟件需要經(jīng)過編譯器編譯才能正常使用，這只能解決部分問題；代碼的邏輯合理性則是另一回事。由于 AI 和許多開發(fā)者習(xí)慣復(fù)制粘貼代碼，加之未遵循最佳實(shí)踐，技術(shù)債務(wù)只會(huì)不斷累積。

從排查問題的角度來看：AI 能夠識(shí)別、解決問題，如今已被廣泛用于定位漏洞、性能瓶頸并給出修復(fù)建議。當(dāng)然，我們也得警惕 AI 給出的解決方案是否比問題本身更糟。

最后，AI 還能輔助提升真實(shí)開發(fā)者的工作效率：讓他們寫出技術(shù)債務(wù)更低的新代碼，或借助 AI 更快修復(fù)現(xiàn)有問題。

能否利用人工智能管理技術(shù)債務(wù)？

如前文所述，AI 或許能協(xié)助排查、甚至修復(fù)與技術(shù)債務(wù)相關(guān)的問題。但使用 AI 工具時(shí)必須謹(jǐn)慎，因?yàn)樗瑯涌赡茏寙栴}雪上加霜。

AI 擅長(zhǎng)模式匹配與識(shí)別邏輯不一致性，因此借助 AI 輔助開發(fā)者定位問題、評(píng)估遺留問題的潛在成本、計(jì)算修改所需投入，會(huì)變得更加高效。

但這一過程仍面臨諸多挑戰(zhàn)：當(dāng)前大多數(shù) AI 系統(tǒng)迭代速度極快，新版本號(hào)稱性能更優(yōu)，底層引擎的變更會(huì)導(dǎo)致提示詞、工作流程等都需要隨之調(diào)整。

過度依賴、缺乏監(jiān)管同樣是隱患。因?yàn)?AI 的審核與優(yōu)化流程本身也會(huì)產(chǎn)生技術(shù)債務(wù)，而且正如我們所見，AI 制造混亂代碼的速度遠(yuǎn)比人類快得多。

從積極層面看，智能體 AI 與生成式 AI 能夠?yàn)殚_發(fā)、審核流程提供工具支持與管理能力，但必須始終保持人工嚴(yán)格監(jiān)管。