随着 OpenAI 的 GPT-4 以及其他尖端的大型语言模型 (LLM) 的推出，软件工程领域正在经历巨大的转变。人工智能 (AI) 的最新进展显着提高了其可访问性、能力、专业知识，并加强了对潜在风险和缺点的讨论。当我们在软件工程中采用 AI 技术时，在将其完全控制之前分析其积极和消极后果至关重要。 GPT-3 是 GPT-4 的前身，因其文本合成能力和在互联网上的影响力而备受赞誉。然而，最新的迭代 GPT-4 拥有增强的能力，例如提高的可靠性和创造力，以及对细微语言的更深入理解。它已经通过基于相对简单的指令生成整个网站或功能齐全的应用程序来展示其中的一些功能。虽然 GPT-4 不会完全取代软件工程师，但它可以大大提高他们的生产力和效率，提高性能预期的标准。
然而，越来越依赖人工智能驱动的模型（例如 GPT-4）来编写基本代码可能会导致对入门级工程师的需求减少。因此，软件工程专业人士需要适应和接受新技能，专注于更复杂和专业化的任务。尽管具有令人印象深刻的能力，但 GPT-4 也提出了需要解决的挑战，主要是从伦理的角度来看。尽管该模型旨在最大限度地减少偏差，但存在使用有偏差的数据集可能会在生成的代码或产品中引入偏差的风险。开发人员应通过积极监控 AI 生成的代码对其用户群的影响，努力减轻这些风险。此外，竞争和公平可能会受到影响，因为像微软这样的大公司比小企业更早获得先进的人工智能工具。
此外，OpenAI 技术的专有性质限制了较小的组织了解内部工作原理和应用同质分布的 AI 进步。小型企业利用AppMaster.io等no-code平台的一种方法是将对 AI 的有限访问转化为机会。通过使用此类平台，他们可以创建后端和前端应用程序，包括直观地增强数据库架构、创建业务逻辑和生成 REST API endpoints 。 AppMaster等平台有助于更快地创建应用程序，同时保持成本效益，确保小型企业在由 AI 进步驱动的快速发展的环境中保持竞争力。总之，GPT-4 和其他 LLM 的引入为软件工程行业带来了显着的好处和潜在的障碍。为了在这种新范式中茁壮成长并应对 AI 特定挑战，开发人员保持适应性、专注于获得新技能和接受符合道德规范的 AI 开发实践至关重要。
