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如何看待AIGC技術(shù)

什么是AIGCAIGC的職能應(yīng)用應(yīng)用場景-產(chǎn)品研發(fā)一、輔助編程二、生成應(yīng)用三、文檔注釋四、測試糾正

總結(jié)

什么是AIGC

AIGC：AI generated content，又稱為生成式AI，意為人工智能生成內(nèi)容。例如AI文本續(xù)寫，文字轉(zhuǎn)圖像的AI圖、AI主持人等，都屬于AIGC的應(yīng)用。

語言文字類：OpenAI的GPT，Google的Bard，百度的文心一言、阿里的通義千問、月之暗面的Kimi等等

語音聲音類：Google的WaveNet，微軟的Deep Nerual Network，百度的DeepSpeech等，還有合成AI孫燕姿大火的開源模型Sovits GPT-SoVITS：一個聲音克隆和文本到語音轉(zhuǎn)換的開源 Python RAG框架，只需1分鐘語音即可訓(xùn)練一個自己的TTS模型

圖片美術(shù)類：質(zhì)量無敵的Midjourney，先驅(qū)者谷歌的Disco Diffusion，一直在排隊測試的OpenAI的Dalle·2，以及stability ai和runaway共同推出的Stable Diffusion…

AIGC的職能應(yīng)用

AIGC如何幫助企業(yè)各職能部門降本增效？ 創(chuàng)新是一個企業(yè)發(fā)展的重要動力，企業(yè)中各個職能部門都會涉及大量的創(chuàng)作工作。而AIGC的出現(xiàn)，可以幫助企業(yè)不同職能崗位上的員工有效地提升生產(chǎn)力，最終實現(xiàn)整個企業(yè)的降本增效。具體降本增效的方式有以下幾點：

自動化處理煩瑣和耗時的任務(wù)，減少人力需求，降低成本；產(chǎn)生新的想法和問題的解決方案，如產(chǎn)品設(shè)計或營銷策略；快速、準(zhǔn)確地分析大量數(shù)據(jù)，為決策生成有價值的見解；提高任務(wù)的效率和準(zhǔn)確性，減少出錯的可能性，提高工作效率；開發(fā)個性化和定制化的產(chǎn)品和服務(wù)，提高客戶滿意度；提高組織的速度和敏捷性，使組織能夠快速響應(yīng)不斷變化的市場條件和客戶需求；改善組織內(nèi)部的協(xié)作和溝通，使團隊能夠更加高效地一起工作；

下面就圍繞AIGC在產(chǎn)品研發(fā)中是如何降本增效的。

應(yīng)用場景-產(chǎn)品研發(fā)

對于大多數(shù)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)而言，產(chǎn)品研發(fā)是整個團隊的成本與創(chuàng)新核心，其迭代的速度也決定著企業(yè)對市場的反應(yīng)靈敏度。 目前，AIGC在產(chǎn)品研發(fā)方面主要有四種應(yīng)用方式：

序號方式1通過輔助編程提高代碼生產(chǎn)效率2通過輔助編程提高代碼生產(chǎn)效率3創(chuàng)建和維護文檔注釋，提高溝通效率4測試代碼，糾正錯誤

一、輔助編程

說到輔助編程，很多開發(fā)小伙伴對GitHub Copilot并不陌生。自從這個工具發(fā)布以來，我和我的程序員小伙伴們都對它產(chǎn)生了極大的興趣，并且親自體驗了一把。不得不說，它在提高編程效率方面真的很給力，讓我們的工作流程變得更加順暢。 和傳統(tǒng)的代碼自動完成工具相比，GitHub Copilot實現(xiàn)了質(zhì)的飛躍。它不僅能生成單個單詞或短語，還能生成整個代碼片段，為開發(fā)者提供更全面和有用的建議。這不僅讓代碼編寫變得更加簡單，還大大提升了我們的工作效率。 此外，人工智能在快速創(chuàng)建樣板代碼方面也展現(xiàn)出了巨大潛力。通過輸入文字描述，AI能夠直接生成更加定制化的樣板代碼，這為我們節(jié)省了不少時間和精力。而且，AI還能對現(xiàn)有代碼進行優(yōu)化，提出改進建議，讓代碼運行得更快或更高效。這對于經(jīng)驗較少的開發(fā)者來說，無疑是一個學(xué)習(xí)和成長的好機會。 更令人興奮的是，人工智能還有可能根據(jù)不同種類的用戶設(shè)備生成新的代碼。這意味著，開發(fā)人員可以為不同的設(shè)備和平臺編寫出更加高效和統(tǒng)一的代碼，而無需從頭開始。這不僅提高了開發(fā)效率，還為企業(yè)帶來了巨大的生產(chǎn)力提升。

二、生成應(yīng)用

AIGC的職能應(yīng)用，主要是為了幫助企業(yè)解決降本增效的問題，對于一家沒有開發(fā)能力或者開發(fā)能力欠缺的企業(yè)來說，低代碼和無代碼開發(fā)工具無疑是最好的選擇。你們可能聽說過Debuild，這可是硅谷那邊的一個新星。用Debuild，你只需要簡單描述一下你的產(chǎn)品，然后根據(jù)提示選擇你想要的功能和應(yīng)用場景，軟件就能自動生成網(wǎng)頁端的代碼。 而且，受益的不光是開發(fā)者哦，產(chǎn)品設(shè)計師也能從AIGC工具中獲得巨大的效率提升，設(shè)計師在最終確定設(shè)計之前，通常要探索一大堆可能性，然后根據(jù)反饋進行無數(shù)次的調(diào)整和重新設(shè)計，這個過程既耗時又繁瑣。但是，AIGC有可能自動化處理這些工作，讓設(shè)計師能夠快速生成大量的設(shè)計選項，包括不同的設(shè)計元素、布局、配色方案等等。

三、文檔注釋

對于開源項目的貢獻者來說，文檔注釋就像是一張寶藏圖，告訴他們項目是怎么運行的。而對于最終用戶，文檔注釋則能提供使用指南，甚至是一些潛在的坑和已知的問題。 盡管文檔注釋好處多多，但手寫和維護它們可是既耗時又費精力的活兒。

有沒有文檔注釋相關(guān)的AIGC工具可以推薦呢？

當(dāng)然有，以Mintlify為例，這種工具能自動編寫和更新代碼的詳細描述，大大減少了文檔工作的負擔(dān)。 使用工具后，程序員只需提供代碼和一些示例數(shù)據(jù)，人工智能就能生成既詳細又準(zhǔn)確的文檔注釋。這樣，程序員們就能把省下來的時間和精力，更多地投入到創(chuàng)造更酷炫的代碼上。 傳統(tǒng)手工寫文檔，難免會有不規(guī)范的問題。即使公司有統(tǒng)一的規(guī)范，但在多人協(xié)作、多版本迭代的情況下，也很難保證每個注釋都嚴格遵守，這就可能導(dǎo)致文檔不完整或不準(zhǔn)確。再加上，程序員們通常更愿意把時間花在寫代碼上，而不是寫文檔。一旦項目上線，他們又得忙于新的任務(wù)，文檔注釋的維護自然就被擱置了。 網(wǎng)上有個笑話，說“程序員最討厭的四件事”就是：給自己的程序?qū)懳臋n、給自己的代碼寫注釋、看別人沒寫清楚文檔的程序、看別人沒寫清楚注釋的代碼。AIGC工具的出現(xiàn)，讓這些問題迎刃而解。它能夠生成全面、準(zhǔn)確、規(guī)范的代碼描述，幫助程序員理解和處理復(fù)雜的代碼和程序。而且，AIGC工具還有一個牛叉的地方，就是它能自動根據(jù)代碼和程序的變化進行調(diào)整。手寫的文檔可能很快就會過時，但AIGC工具可以實時自動更新文檔，確保程序員們總能拿到最新、最準(zhǔn)確的信息。

四、測試糾正

程序員的大量時間和精力，其實并不是花在寫代碼上，而是在測試代碼和改bug上。這可是個既費時又燒腦的活兒。大型科技公司通常都有龐大的專業(yè)測試團隊。測試工程師們要么寫測試代碼，要么手動執(zhí)行測試流程，來驗證開發(fā)人員寫的代碼是否靠譜。但寫測試代碼和寫程序本身的代碼一樣，既耗時又容易出錯，尤其是對于龐大復(fù)雜的代碼庫。 這時，AIGC就大顯身手了。它可以根據(jù)一組規(guī)則，自動生成大量的測試用例，檢驗開發(fā)人員寫的代碼在各種情況下是否都能正常工作。這樣，找出代碼中的潛在問題并修復(fù)它們就變得容易多了。 比如說，你要測試一段數(shù)字排序的代碼，就得準(zhǔn)備一組排好序的數(shù)字、一組反向排序的數(shù)字，還有一組隨機排序的數(shù)字作為測試用例。然后，把這些數(shù)字輸入程序，看看代碼是否運作正常。這個過程聽起來就頭大，但有了AIGC工具，一切都自動化了，省時省力，還能減少出錯。 再來說說代碼錯誤自動修復(fù)。很多時候，即使發(fā)現(xiàn)了代碼錯誤，定位問題源頭并修改錯誤代碼也是個大工程，可能要花上好幾個小時甚至好幾天。這也正是AIGC可以大展身手的地方。 開發(fā)者在Visual Studio上發(fā)布了一個基于ChatGPT的自動測試和糾錯插件，這款熱門插件就像個對話伙伴一樣，幫助開發(fā)者指出代碼中的錯誤，展示正確的代碼示例，并且指導(dǎo)如何修改。

總結(jié)

總的來說，AIGC技術(shù)正在給軟件開發(fā)和產(chǎn)品設(shè)計帶來革命性的變化，無論是從提高開發(fā)效率和提升開發(fā)質(zhì)量上，還是輔助程序員更快更容易的創(chuàng)建出軟件上，AIGC技術(shù)都是程序員的福音。它推動了整個編程領(lǐng)域的進步和發(fā)展。相信這項技術(shù)未來給我們帶來更多驚喜和可能！

本篇文章參考書籍: AIGC:智能創(chuàng)作時代

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