为什么基于 AI 生成的代码仍有不足

人工智能(AI)已在多个行业用于流程自动化、提升效率、减少错误、数据分析和决策优化，帮助企业增强效率、创新力、生产力和客户满意度。软件开发领域同样引入了AI技术。

AI在软件开发中的作用

AI几乎已渗透至各个领域，软件工程也不例外。AI的融入正以多种方式重塑软件开发流程：自动执行繁琐任务、加速源代码生成、创建代码文档乃至编写单元测试。在项目开发生命周期中应用AI能加速工作流，使开发者专注于创造性任务而非重复性工作。

AI对软件开发的助力主要体现在：

• 项目规划与管理

• 缩短开发周期

• 源代码生成

• 创建代码文档

• 测试与调试

• 辅助代码审查

• 构建UI原型

什么是 AI 生成的代码?

AI生成代码指由基于机器学习模型(通常通过海量数据集训练)的AI工具根据给定输入自动生成的源代码，而非开发者手动编写。这类工具利用大语言模型(LLM)和自然语言处理(NLP)技术实现代码生成。

典型输入示例包括根据特定场景生成程序的指令，输出可能是单个函数、完整程序或几行简化繁琐任务的代码。AI工具改变了开发模式，将开发者从重复编码中解放出来，使其能专注于解决复杂问题。

基于 AI 的代码生成有几个优势，例如：

• 快速生成代码，缩短开发时间

• 自动执行单调任务，优化开发生命周期

• 高效生成单元测试

• 提升整体生产力

AI 生成代码在哪些方面存在不足?

尽管AI能辅助开发，但完全替代人类编写的代码仍不现实，原因如下：

技术债务

AI工具生成代码时往往忽略应用架构设计及组件关联性，可能导致代码冗余和技术债务。这些工具通常从零构建而非复用或重构现有代码。

质量问题

AI代码缺乏对人类开发者考量的可维护性、可复用性、可扩展性和性能优化，且常存在安全漏洞和缺陷。使用前需进行代码审查、修改和全面测试。

可维护性问题

AI生成的代码可能过度复杂或含不必要抽象层，增加调试和维护难度。低效代码还会导致KLOC(千行代码)指标上升，进一步加剧维护挑战。

基于 AI 生成代码工作原理?

一些AI代码生成工具，如ChatGPT 等 AI 驱动的工具通过分析公共数据源的代码和自然语言文本训练机器学习模型。开发者可以使用这些工具：

代码自动补全

通过自然语言提示生成代码

与AI聊天机器人交互

编程语言的代码转换

基于 AI生成的代码 vs 低代码 vs 无代码

三者都能快速构建应用程序，但存在差异：

低代码平台：通过拖拽复用组件构建应用，减少编码需求

无代码平台：完全无需编码，纯界面操作开发

AI代码生成：基于输入通过生成式AI模型产出源代码

AI 驱动的软件开发的未来

由于 AI 使用量激增，许多 AI 驱动的工具已经出现用来优化开发流程。虽然LLM技术持续进步使AI生成代码更普及，但其产出仍需人工优化才能达到可用标准。AI不会取代开发者，而是通过减少重复编码时间提升团队产出效率。要最大化AI工具效益，应在项目中将AI生成代码与人工编写代码相结合。使用AI代码前需确保其通过安全测试，并根据编码规范、设计和架构要求进行重构。保持二者平衡是关键。

 

参读链接：

https://devops.com/why-ai-based-code-generation-falls-short/