目前，已经有 23% 的开发团队在其软件开发生命周期中实际实施人工智能。 

此数据是根据 GitLab 的软件开发人工智能现状报告所得出的，该报告是 2023 年 6 月对 1,0000 多名 DevSecOps 专业人员进行的数据调查。  

尽管目前采用率尚不高，但是如果算上计划使用 AI 的团队数量，这一数字就会攀升至 90%。41% 的开发者表示他们计划在未来两年内使用人工智能，26% 的人表示他们计划使用它但不确定何时使用。只有 9% 的人表示他们没有或计划使用人工智能。 

在计划使用 AI 的受访者中，至少四分之一的 DevSecOps 团队成员已经再使用 AI 工具。 

大多数受访者确实同意，为了在工作中采用人工智能，他们需要进一步的获得培训技能。GitLab 在调查报告中写道：“缺乏使用人工智能或解释人工智能输出的技能是受访者提出的担忧中最明显主题。DevSecOps 专业人员们也非常希望发展并保持他们的人工智能技能，以保持领先地位。”

目前，人们最主要的学习资源包括书籍、文章和在线视频 (49%)、培训课程 (49%)、开源项目实践 (47%) 以及向同行和导师学习 (47%)。 

根据 GitLab 称，65% 的受访者计划聘请新人才来管理软件开发生命周期中的人工智能，以解决内部人工智能技能缺乏的问题。 

大多数受访者 (83%) 也同意，实施人工智能对于保持竞争力至关重要。

对于已经使用人工智能的 23% 人来说，49% 的人每天使用多次，11% 每天使用一次，22% 每周使用几次，7% 每周使用一次，8% 多次使用一个月一次，1% 的人每月只使用一次。 

根据 GitLab 数据整理和披露，目前开发人员只花 25% 的时间编写代码，其余时间都花在其它任务上。这表明代码生成并非人工智能增加价值的唯一领域。 

关于企业投资的人工智能的其他用例包括预测生产力指标、对谁可以审查代码更改的建议、代码修改或问题评论的摘要、自动测试生成以及如何利用漏洞的解释说明等。 

目前，人工智能在实践中最流行的用例是使用聊天机器人在文档中提出问题（41% 的受访者）、自动测试文档生成（41%）、总结代码更改（39%）。有 55% 的受访者对代码生成和代码建议感兴趣，这在开发者需求中排名第一。 

在考虑人工智能的影响时，许多开发人员也担心工作的保障。57% 的受访者担心人工智能将“在未来五年内取代程序员的角色”。

工作替代并不是唯一的担忧；48% 的人还担心人工智能生成的代码不会受到版权保护，39% 的人担心生成的代码可能会引入安全漏洞。 

还有一些人担心隐私与知识产权。72% 的人担心人工智能访问私人数据可能会导致敏感信息被暴露，48% 的人担心商业秘密暴露，48% 的人担心数据存储位置和方式不明确，43% 的人担心是自己不清楚如何使用这些数据。 

大多数的受访者表示，他们在购买人工智能工具之前需要评估其隐私功能。 

GitLab 总结道：

“利用人类团队成员的经验和人工智能是组织充分解决安全和智力问题的最佳方式，也许也是唯一的方式。 

在我们的调查数据中反复出现的资源和财产，人工智能可能能够比人类开发者更快地生成代码，但人类团队成员需要在投入生产之前验证人工智能生成的代码是否存在错误、安全漏洞或版权问题。随着人工智能成为软件开发的前沿，组织应该专注于优化人工智能提高效率，以及通过人工审核确保完整性之间的平衡。”

作者：万能的大雄
来源：21CTO