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大模型提效研發(fā),從copilot到 auto pilot

原創(chuàng) 精選
人工智能
大模型生成文本、圖片、音視頻,基本都可以一步到位,給最終用戶直接使用。那么在軟件方面,是否也能直接生成可用工具和服務(wù),而不止于某些待加工的代碼片段或其他中間產(chǎn)物呢?

本文整理自騰訊智能創(chuàng)作與內(nèi)容平臺(tái)部技術(shù)專家揭光發(fā)在【W(wǎng)OT2023·深圳站】大會(huì)上的主題分享,更多精彩內(nèi)容及現(xiàn)場(chǎng)PPT,請(qǐng)關(guān)注51CTO技術(shù)棧公眾號(hào),發(fā)消息【W(wǎng)OT2023PPT深圳】即可直接領(lǐng)取。

嘉賓丨揭光發(fā)

編輯丨諾亞

出品 | 51CTO技術(shù)棧(微信號(hào):blog51cto)

日前,在51CTO主辦的“WOT全球技術(shù)創(chuàng)新大會(huì)2023·深圳站”活動(dòng)中,騰訊智能創(chuàng)作與內(nèi)容平臺(tái)部技術(shù)專家揭光發(fā)帶來(lái)了主題演講《大模型提效研發(fā),從copilot到auto pilot》,探討了大模型如何重塑軟件開(kāi)發(fā)形態(tài),如何從copilot走向auto copilot,為大眾呈現(xiàn)了全新的視角。

1、AIGC應(yīng)用于軟件開(kāi)發(fā)的兩種形態(tài)

提到內(nèi)容生產(chǎn),前有UGC、PGC,當(dāng)下有AIGC。作為生成式AI工具,核心還是它到底能生成什么“內(nèi)容”。揭光發(fā)介紹,除了大眾耳熟能詳?shù)腁I生成文本、生成圖片、生成音視頻之外,AIGC與軟件開(kāi)發(fā)相關(guān)的主要有兩種生成形態(tài)。

其一,AI生成代碼,即AIG Code。像Copilot甚至能自動(dòng)生成高達(dá)90%的代碼,不過(guò),生成的代碼片段通常是中間產(chǎn)品,需要進(jìn)一步加工,因此往往被用作開(kāi)發(fā)更復(fù)雜系統(tǒng)或應(yīng)用的基礎(chǔ)。

其二,AI生成Action,即AIG Action。AI生成的具體動(dòng)作或任務(wù),常常作為粘合層連接不同系統(tǒng)和應(yīng)用,從而完成更復(fù)雜的任務(wù),為AI Agent的誕生和成為主流生產(chǎn)力做好了準(zhǔn)備。

AIGC用于生成代碼時(shí),可以加速軟件開(kāi)發(fā)流程,幫助研發(fā)團(tuán)隊(duì)完成大量的提效工作。揭光發(fā)談到,過(guò)去提到10x程序員的概念,一般是指能力可以“以一當(dāng)十”的全棧程序員。但如今,“不需要你本身具備全棧能力,可能配備一個(gè)相對(duì)不錯(cuò)的大語(yǔ)言模型,并且你有使用LLM的能力,就可以做到十倍程序員”。

而AI生成Action的本質(zhì)依然是AI生成文本,只不過(guò)在其生成的文本中嵌入特定格式的代碼或配置數(shù)據(jù),這些代碼或數(shù)據(jù)可以被解析并用來(lái)指導(dǎo)特定的程序執(zhí)行相應(yīng)的任務(wù)。揭光發(fā)進(jìn)一步解釋道:“它跟生成代碼不一樣,盡管看上去可能也是生成一種代碼,但是它更接近于一些可用的指令,而這個(gè)指令是可以立刻作用在我們的軟件和硬件上面的?!痹谶@一層面上,AI充當(dāng)了自然語(yǔ)言與既有系統(tǒng)間的粘合層,通過(guò)更強(qiáng)大的語(yǔ)義理解能力,更好的交互方式來(lái)實(shí)現(xiàn)功能調(diào)用。

盡管AIGC的作用不可小覷,但當(dāng)下仍有相當(dāng)一部分開(kāi)發(fā)者對(duì)于用這類工具來(lái)助力軟件開(kāi)發(fā)心存顧慮。在揭光發(fā)看來(lái),影響開(kāi)發(fā)人員采用AIGC工具的原因多種多樣,比如生成代碼準(zhǔn)確率低,公司政策的限制,數(shù)據(jù)安全的顧慮等等。不過(guò),他建議開(kāi)發(fā)者,起碼不要對(duì)AI編程抱有抵觸心態(tài),至于某些局限性可以通過(guò)適當(dāng)?shù)姆椒▉?lái)進(jìn)行優(yōu)化。   

比如,要提升AI生成代碼的可用性,一來(lái)可以用魔法打敗魔法,運(yùn)用工程化手段,生成代碼、生成單元測(cè)試,再進(jìn)一步讓其形成自動(dòng)化驗(yàn)收機(jī)制,在不斷迭代中提升準(zhǔn)確率;二來(lái)可以優(yōu)化Prompt技巧,通過(guò)清晰描述需求,來(lái)指導(dǎo)其形成“思考”,通過(guò)思維鏈(CoT)等提示詞技巧,提高 LLM 在復(fù)雜推理任務(wù)中的表現(xiàn)。

2、軟件開(kāi)發(fā)新愿景:AI Agent將成為未來(lái)主流生產(chǎn)力

隨著生成式AI的發(fā)展,Copilot作為“副駕駛”輔助用戶的模式將更深層次地影響人機(jī)交互的方式。未來(lái),就軟件使用而言,“Chat everywhere,Copilot for everything”也將成為常態(tài)。

揭光發(fā)指出,“在產(chǎn)品交互層面,我們會(huì)看到,Copilot以后會(huì)到處都是。所有軟件都會(huì)加上對(duì)話功能,讓人能夠跟AI一起協(xié)同使用我們的軟件?!?/p>

在傳統(tǒng)的AI交互中,用戶常常需要在不同的界面之間切換,花費(fèi)大量時(shí)間來(lái)調(diào)用和執(zhí)行特定的任務(wù)。而在Copilot模式下,用戶只需通過(guò)客戶端、瀏覽器插件,甚至是系統(tǒng)集成的方式,便可以隨時(shí)隨地調(diào)用Copilot,無(wú)需頻繁切換和跳轉(zhuǎn)。此外,用戶也不需要花大量時(shí)間去學(xué)習(xí)復(fù)雜指令,只通過(guò)自然語(yǔ)言就能與AI助理進(jìn)行交流,這不僅極大地降低了使用門(mén)檻,也能更高效地執(zhí)行用戶當(dāng)前的任務(wù)。

如果說(shuō)交互層是以Copilot的形式來(lái)完成,那么在實(shí)現(xiàn)層,則是以AI Agent的形態(tài)來(lái)解決問(wèn)題。ChatGPT就是一個(gè)典型。那么Agent要如何定義呢?

揭光發(fā)解釋,所謂Agent,就是“你給它一個(gè)任務(wù),它拿到這個(gè)任務(wù)會(huì)分解這個(gè)任務(wù)的實(shí)現(xiàn)需要用到什么工具,恰好你又有一些工具給它,它就能用這些工具來(lái)幫你組合起來(lái),去解決你的需求,幫你完成任務(wù)。這個(gè)就是Agent。其智能化的體現(xiàn)就在于,它知道如何智能地拆解任務(wù),并可以一步步幫你解決問(wèn)題”。

在揭光發(fā)看來(lái),AI Agent將成為未來(lái)的主流生產(chǎn)力。“ChatGPT只是其中一個(gè)Agent,我們會(huì)有越來(lái)越多的私有化的Agent,包括公司內(nèi)部的或項(xiàng)目?jī)?nèi)部的Agent,通過(guò)與其對(duì)話,來(lái)幫助你解決自己的問(wèn)題。”

從Copilot的融合,到AI Agent的普及,我們都可以看到,軟件設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)正在回歸解決需求本身,越來(lái)越多的功能在交互界面上消失;預(yù)先設(shè)計(jì)的、固化的軟件功能在漸次減少;傳統(tǒng)軟件開(kāi)發(fā)模式難以兼顧的、大量個(gè)性化需求得以快速被滿足。

3、思辨:到底什么是真正的auto copilot?

如今,大模型生成文本、圖片、音視頻,基本都可以一步到位,給最終用戶直接使用。那么在軟件方面,是否也能直接生成可用工具和服務(wù),而不止于某些待加工的代碼片段或其他中間產(chǎn)物呢?

揭光發(fā)提到了這樣一個(gè)思路:“回想一下,作為人類,我們是怎么去開(kāi)發(fā)軟件的。實(shí)際上,無(wú)論什么團(tuán)隊(duì)都有一個(gè)流程,不管是瀑布流還是敏捷,我們都有既定的標(biāo)準(zhǔn)流程,這個(gè)流程我們通常叫做SOP(Standard Operating Procedure)。參與這個(gè)流程的人有很多,比如產(chǎn)品經(jīng)理、架構(gòu)師、程序員、測(cè)試人員等等?!贝蠹叶加懈髯缘慕巧魉酒渎?,又協(xié)同合作,共同完成任務(wù)。

由此推斷:當(dāng)技術(shù)不是問(wèn)題時(shí),我們可以考慮引入結(jié)構(gòu)化的項(xiàng)目管理來(lái)解決問(wèn)題。讓不同的AI Agent模擬這個(gè)流程協(xié)同參與,可不可行?

已知目前頂級(jí)LLM的單兵能力已經(jīng)超過(guò)大多數(shù)行業(yè)的大多數(shù)人,但是獨(dú)木難支,“只有一個(gè)人,你是沒(méi)有辦法完成非常復(fù)雜的工程的。但我們是可以把很多能力很強(qiáng)的人通過(guò)一個(gè)SOP,通過(guò)既定的流程把他們鏈接起來(lái),協(xié)同完成一個(gè)復(fù)雜的事情?!?/p>

“AI Agent是未來(lái)主流的生產(chǎn)力,不是單Agent,一定是多Agent。多Agent的協(xié)同能夠把人類社會(huì)的各種協(xié)同的SOP復(fù)制到AI的世界里面去,把我們從原來(lái)的工作里面解放出來(lái)?!?/p>

隨著多Agent協(xié)同工作模式在軟件研發(fā)中越來(lái)越普遍,我們已經(jīng)可以看到多Agent框架和產(chǎn)品在開(kāi)源世界蓬勃發(fā)展??梢灶A(yù)見(jiàn),結(jié)合行業(yè)SOP的LLM工程化必將重構(gòu)整個(gè)行業(yè)。

不過(guò),揭光發(fā)又指出,多Agent架構(gòu)是否能真正代表Auto Pilot,還有待商榷。因?yàn)槎郃gent模式是建立在這樣的前提下:有很多Prompt范式,有預(yù)先編排的SOP,有諸多的管理規(guī)范和工具集。但隨著真正的AGI到來(lái)時(shí),一切都可能重新洗牌。

最后,面對(duì)AI編程是否會(huì)取代人類,開(kāi)發(fā)人員置身AIGC浪潮中又要如何自處等疑問(wèn),揭光發(fā)給出了三點(diǎn)建議。

其一,開(kāi)放自己的思維。這一波人工智能不再是人工智障,而是真正的智能涌現(xiàn),因此要拋棄偏見(jiàn),接受事實(shí);其二,全面擁抱AI。要記住“淘汰我們的不是AI,淘汰我們的是會(huì)用AI的人”,因此要用AI武裝自己;其三,持續(xù)快速學(xué)習(xí),增強(qiáng)自身的泛化能力。要利用大模型拓展自己的認(rèn)知邊界,不要只做一個(gè)寫(xiě)代碼,或是僅做前端或后端的開(kāi)發(fā)人員?!巴白咭徊?,也往旁邊多走幾步,讓自己成為超級(jí)個(gè)體,是當(dāng)下、是AGI來(lái)臨之前,我們極有可能要去做的一件事情,而且非常迫切要去做的一件事情?!?/p>

責(zé)任編輯:武曉燕 來(lái)源: 51CTO技術(shù)棧
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