我是微软的软件工程师。人工智能让我按时完成任务变得更加轻松，但我仍然怀疑它会取代我。—— 这是告诉Jacob Zinkula的。您当前关注此作者！想不再关注吗？通过您电子邮件中的链接取消订阅。微软高级软件工程师Rahul Devikar表示，人工智能改变了软件的构建方式。Rahul Devikar 这篇经过编辑的文章基于与Rahul Devikar的对话，他是一位34岁的微软高级软件工程师，居住在西雅图地区。为了精简和清晰，它经过了编辑。自2018年以来，我一直在微软担任软件工程师。多年来，我亲眼目睹了人工智能如何改变软件的构建方式。我参与的最大项目之一是Microsoft 365 Agents SDK，这是一个用于构建人工智能代理的开源库。这是我在微软的第一个开源项目，我们在短短几个月内将其从构思变为公共预览。虽然这样的项目需要大量工作，但我并没有经历我听说过的其他工程师们所说的人工智能疲劳。因为总的来说，我认为人工智能使项目完成变得容易得多。虽然这样，人工智能也带来了自身的挑战。有时，一个人工智能代理可能会幻觉，弄清楚原因可能会令人沮丧。不过，只要你在过程中检查其产生的成果，我认为人工智能的帮助大于伤害。最大的人力时间节省并不在于编写初始代码，在我的经验中，过去通常需要长时间工作才能按时完成工作。人们常常担心是否能够按时完成项目。现在，我们通常能够更快地构建第一个版本，并花更多时间进行精炼和改进。一些过去需要大约一个月的项目，现在可以在三到四天内完成，最多一个星期。通过使用内部工具（如Copilot）和外部工具（如Claude）的组合，我们有了更多的机会构建概念验证，人工智能显著加快了开发速度。然而，对于更大的产品发布，最大的时间节省并不是来自编写初始代码，而是来自在第一个版本构建后进行更改。当你设计某些东西，向其他人展示并意识到某些方面需要改进时，你必须退回去做那些更改。例如，2020年，这一过程可能需要一个月或两个月。而今天，这通常只是几天或几周的时间。最大的挑战是知道人工智能何时出错。尽管人工智能工具有其好处，但它们并不完美，可能会出错。我见过人工智能代理在完成工程任务时出现幻觉。最大的挑战并不是它们产生幻觉，而是识别它们何时出现幻觉。如果你自己并不理解任务或者不知道预期是什么，可能很难发现人工智能犯了错误。我发现，你越能发现这些错误，使用人工智能的成功率就越高。总的来说，我认为应该将人工智能视为助手，而不是替代品。作为用户，你有人工智能并不总是具备的上下文。我最担心的一点是，人们在没有自己发展基础知识的情况下过于依赖人工智能。我认为这可能导致更多的“人工智能失误”。现在是开始试验人工智能的好时机。我认为人工智能和互联网之间可以进行比较。当互联网首次兴起时，引起了很多炒作。今天，它已经成为我们生活中的一部分，以至于我们无法想象没有它的生活。我认为人工智能正在走上类似的道路。目前，它引起了很多兴奋，但最终它将成为日常生活的一部分。人们不会再像今天想用互联网一样去思考使用人工智能。这就是我认为人们应该尝试人工智能工具和尝试编程的原因。如果你有一个想法，试着去构建它。我认为许多人会惊讶于他们能取得的成就。在使用人工智能工具时，我认为记住你在与人工智能而不是人类合作是很有帮助的。这个工具可能无法理解你想要说什么，即使另一个人会。你通常需要更具体地描述你想要的内容。我发现将任务拆分为更小的步骤，而不是要求人工智能一次性完成所有工作，更为有效。这种方法通常会使整个过程高效得多。我对人工智能会取代软件工程师持怀疑态度。就我个人而言，我尝试使用像Agents365、Claude和GitHub Copilot这样的人工智能工具，以获得更多的实际经验。例如，在报税季，我构建了一个代理来帮助我理解税务。尽管在我多年微软的经历中看到使用人工智能的好处，我仍然怀疑这会导致软件工程工作减少。尽管近年来有技术裁员，但这并不是行业第一次经历这样的情况。