AI 助手正在迅速改变软件开发格局，使工程师能够比以往更高效地编写代码。在这次采访中，我们将与一位经验丰富的移动开发人员一起探讨一些顶级 AI 工具 伊利亚·扎迪亚宾他分享了这些工具如何在 2024 年彻底改变软件构建方式的见解。
总体来说，软件开发者对人工智能助手持积极态度，希望新技术能够提高生产力，简化工作流程。作为专家，您能告诉我们人工智能助手到底是做什么的吗？
简单来说，AI 助手是执行任务的促进者，通过自然语言处理传递信息。例如，AI 助手可用于管理重复性活动（如日程安排和数据输入），此外，它们还可以回答问题或与其他应用程序交互以无缝完成任务。系统会学习用户偏好以个性化其响应，这确实会影响用户体验。一般来说，尽管 AI 助手正在变得不可或缺，但它们的创造者仍在努力提高功能性和可靠性。
开发工作流程中使用了哪些 AI 助手工具？您认为 AI 助手需要具备哪些功能才能有效地为软件工程师服务？
嗯，在与工程和金融等行业相关的领域，可以通过相应地定制特定领域的性能来实现优化。
我首先想到的是人工智能聊天机器人。它们通过自然语言处理在网站和其他即时通讯平台上提供基于文本的支持，从而更轻松地吸引用户。
另外，我可以使用著名的对话代理 Alexa 和 Siri 作为很好的例子。它们提供语音激活交互功能，可执行多种功能。
GitHub Copilot 和 Tabnine 等工具可用于生成代码、处理调试、实时提供建议以及提高编码效率和质量。 还有很多。
我明白了。您能否详细介绍一下它们如何帮助提高您所在领域的生产力？
人工智能助手在许多方面改善了开发人员的体验，帮助他们专注于他们正在做的事情，从而创造出更有动力的员工队伍。
首先，AI 助手提供最佳编码实践和现有代码重构，以保持其质量。它们还可以发现错误、执行最佳实践并减少技术债务。
独立研究表明，使用 AI 编码助手时，开发人员的生产力可提高 45%。平均而言，AI 工具执行代码生成、重构和文档编制等任务的速度比手动执行快 20-50%。
此外，人工智能工具可以自动执行许多平凡、重复的任务，使开发人员能够专注于更高级别的设计和解决问题，减少压力和错误，从而提高生产力。
虽然人工智能助手至少在代码补全和查找解决方案等方面很有帮助，但其真正的生产力提升远不止于编码。我相信，通信和协作工具的改进对开发人员生产力的影响更大。
使用人工智能助手时会遇到哪些问题？您认为在软件开发中使用人工智能时应该引起哪些道德问题？
人工智能助手可能很危险，而且风险与网络安全和道德问题有关。
熟练的欺诈者可以使用人工智能助手误导通信或进行网络钓鱼攻击，这可能会导致声誉受损或财务损失。人工智能助手处理的大部分信息都是敏感信息。一个漏洞可能会导致大量个人和机密商业信息的泄露。
对于受监管的行业来说，使用人工智能助手使得遵守严格的数据处理规定几乎不可能，从而使其面临法律风险。
随着人工智能助手的自主性不断提高，它们违背用户意图的风险也不断上升。对指令的误解可能会导致意想不到的后果。
此外，人工智能助手可能会传播虚假信息，因为它们往往会给出错误的答案，这可能会损害信任并可能造成伤害。
有可能创建自己的 AI 助手吗？
是的，您可以逐步创建您的 AI 助手。确定您希望 AI 助手实现什么目的。这可以是任何事情，从跟踪日程安排到回答问题。
然后，您应该选择一个开发平台或框架。您可以使用 Python 或其他库（例如用于自然语言处理的 NLTK），或者选择 Lindy 等无代码平台来更轻松地进行设置。您可以开发语音识别、文本转语音、与其他 API 的集成等。
使用相关数据集训练您的助手，以便它理解交互并随着时间的推移不断学习。根据用户反馈和性能指标不断测试您的助手并不断微调其功能。
您认为几年后人工智能助手将在软件开发领域占据什么地位？
我相信，几年后，人工智能助手将成为软件开发的核心推动者。随着功能的不断改进，它们将支持更复杂的编码，并进一步深入了解软件项目的性质，从而显著提高生产力。除此之外，到 2028 年，大约 75% 的开发人员将使用人工智能助手。这表明低代码和人工智能开发平台的行为发生了变化。
这些工具不仅提高了编码效率，还使开发人员能够专注于更高阶的任务、持续学习和适应快速发展的技术环境。总的来说，人工智能助手可能会扩大开发人员的作用，促进一种协作环境，让更广泛的受众更容易接触到编码。
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