如今，科技发展迅猛，代码生成数量激增，而人工审核却相应减少。同时，生成式AI的崛起，给软件开发领域带来了空前的挑战和变革。这一切，究竟会对软件行业的未来产生怎样的影响？
当前，新增代码量大幅增加，但负责审核的人员却相对减少。到2025年，这种状况或许会加剧。科技领域及其代码中很可能出现更多漏洞。以一家规模较小的科技公司为例，由于人员不足，他们难以对新增的大量代码进行详尽检查，导致软件在上线后不久就暴露出大量缺陷，给公司造成了不小的损失。
代码量急剧增加，仅凭人力检查显得力不从心，就像在茫茫大海中寻找一根针。这可能导致一些本应提前发现的安全隐患被忽视，等到软件广泛使用时，各种故障和安全隐患就会浮现，给企业和用户带来风险。
生成式AI施压
开源构建系统的支持者强调，到2025年，生成式AI将给开发团队带来更重的负担，并要求他们务必保障软件的安全性。这种AI技术虽然提升了开发效率，却也让确保软件安全变得更加困难。例如，大公司谷歌在采用生成式AI进行开发时，就明显感受到了在软件安全方面遇到的挑战增多。
开发团队需完成开发任务，同时也要投入不少精力确保AI生成的代码安全。这无疑加重了团队的工作量，也给心理带来了压力。若处理不当，软件产品可能存在安全隐患。
影响工作与基建
Gee，这位首席开发者布道师指出，生成式AI不仅改变了开发人员的工作模式，还对基础设施的投资方向产生了影响。众多科技企业由于生成式AI的兴起，不得不调整原有的基础设施投资策略。为了适应这种新型的开发模式，他们不得不增加资金投入。
原本用于其他领域的资金将转向支持生成式AI所需的基础设施，这代表着企业资金分配策略的重大转变。同时，开发人员需要掌握新的工作方法和工具，以便应对生成式AI带来的变革。
质量控制优先
Gee预测，到2025年，质量监控和代码管理新策略将变得极为关键。在这种情境下，开发者调试非自己编写的代码时，传统质量控制方法亟需革新。众多科技团队已开始关注并采纳新的代码管理策略，旨在提升代码品质与保障安全。
建立更严格的代码审核和监控体系有助于降低漏洞出现的风险。同时，对代码进行及时的更新与维护，也是确保软件品质的关键步骤。为此，开发团队需投入更多的时间和精力，以优化和完善质量管理体系。
影响开发者发展
有人担忧，使用生成式人工智能可能会对初级和高级开发者造成不利影响。专业人士指出，随着AI工具数量的剧增，缺乏经验的求职者可能会涌入职场。在一些招聘过程中，我们发现初级开发者过分依赖AI来生成代码，这导致他们缺乏独立思考和解决问题的能力。
然而，资深开发者往往能更容易察觉到AI所产出的代码和内容中的不足之处。然而，对于新手开发者而言，过分依赖AI可能会阻碍他们的成长与技能进步。因此，如何在利用AI的同时，确保开发者能够正常发展，这已经成为一个迫切需要解决的问题。
开发体验挑战
不少开发者疑惑，若将AI技术用于编程，究竟如何能提升开发过程。此外，若开发者不得不接受这些新方法，疲劳和效率降低的风险将更加显著。有些企业要求员工在极短的时间内学会使用AI编程工具，这不但加重了员工的工作负担，反而降低了工作效率。
开发者们普遍希望有更完善的测试，然而多数人却不愿投身于问题的解决。尽管生成式AI能让人们拥有更多沉浸在创作中的时光，但它也可能引发新的挑战，比如AI可能变成一种难以改变的“既定系统”，这可能会妨碍对开发者使用体验的持续优化。因此，软件行业必须认真考虑如何平衡AI的利与弊，以改善开发者的使用感受。
科技行业面临生成式AI和代码审查等新挑战，需解决众多问题。对于如何有效利用生成式AI于软件开发，并规避其潜在弊端，你有何见解？请点赞并转发此文！
