改變從軟體產業開始
前言：
2024年，今年，最令人震驚的就是諾貝爾物理獎和化學獎分別頒給了AI的科學家以及使用AI工具的科學家！從頂尖領域來看，這說明了AI不僅是輔助工具，更是推動科學突破的重要力量。學習如何利用AI來輔助創新，已成為當前迫在眉睫的需求。掌握好應用AI的技能，將使我們得以在各領域的創新中保持競爭力，迎接充滿未知的未來挑戰。
隨著 AI 技術的重要性刺激AI巨頭們的競爭而飛快加速了全球AI的技術發展，無疑地，生成式 AI 在軟體開發中的應用逐步拓展，根據筆者目前的成功專案經驗，發現生成式AI尤其在提升效率和縮短技術應用開發週期方面成效顯著。然而，不同層次的開發需求對 AI 的依賴程度也有所不同。
關鍵字：AI, 生成式AI, GAI, 創新, 技術應用開發, TRIZ, 動態系統分析, 軟體技能, 典範移轉
根據筆者參與軟體產品開發10多年的經驗，我們可以將軟體技術應用開發粗分為三大類：
應用層、架構層和核心層。
後面將分別針對應用層、架構層和核心層三大領域進行說明，根據實際的專案成果，介紹生成式 AI (GAI)在軟體開發中的潛力與挑戰。
1. 應用層：
這一層主要包括前端和後端的業務邏輯實施呈現，如網頁開發、應用程式的功能實現、以及簡單的API串接等。
這裡面的工作通常包括許多標準化、重複性的程式撰寫任務，也因此GAI的應用較為成熟。例如，GitHub Copilot、Tabnine等AI輔助程式設計工具已經能根據提示或現有的程式碼片段，生成具體的程式碼。這不僅提高了應用程式的開發效率，還能減少程式撰寫中的錯誤。
在應用層中，GAI具備逐步取代人類工程師的潛力，但這通常是針對一些簡單、重複性高的任務，#並非全面性替代。
整體來看，在這一塊，#生成式AI僅能有限度的提高程式撰寫的效率。
2. 架構層：
架構層涉及軟體技術系統的設計規劃，如微服務架構設計、資料庫結構選擇、伺服器配置，以及系統模組的整體執行步驟流程整合。
這些工作牽涉到較多的專業知識和判斷力，需要根據業務需求和具體場景來設計最佳的系統架構。例如，針對高流量應用，設計一個具備伸縮性的系統架構，而針對低延遲需求的應用，設計低延遲的數據處理流程。
目前GAI在這方面的應用目前仍受限，因為它很難理解複雜的不同情境的實際業務需求，因此很難也靈活地產生應對方案。
架構層的設計需要工程師根據經驗和業務需求進行決策，因此目前仍難以被GAI取代。
根據筆者目前輔導成功的最佳應用案例指出，GAI結合TRIZ動態系統分析工具應用，在輔助軟體技術系統應用架構設計開發時間，相對傳統系統架構設計開發，目前已經可以提高至 5倍(500%!!) 的效率，可以縮短將近一年半的時間！
3. 核心層：
核心層涵蓋了底層技術的研發和系統的基礎架構支持，例如操作系統開發、資料處理引擎、人工智慧模型優化以及高效能計算等。
這一層次的工作具有高度的技術性和創新需求，往往涉及大量的專業知識和對新技術的探索。
例如，開發一個新的深度學習架構、設計高效能的處理算法，或是優化資料庫的查詢效率，甚至優化現有的預測模型，這些案例出現在筆者今年完成的GAI輔助創新的企業客製化專案中！
這些工作實際上需要深入理解相關技術和引入創造性思維與工具(TRIZ, 設計思考, 軟體產品開發流程等等)。然而，目前GAI技術難以在這些方面與人類專家相提並論，完全不同層次。
GAI已經無庸置疑可以輔助程式撰寫，但仍然需要專業技能與創新能力足夠的工程師進行檢視與改善。
總結而論，#生成式AI的應用效果隨工程師能力而指數提升，筆者今年企業輔導成功案例指出，在六個不同的專案中，分別至少可以縮短75%到500%的時間。
在AI持續猛進發展的基礎下，目前可以肯定的是應用層的程式撰寫，GAI的輔助比例越來越高，甚至在可預測的未來很有可能不排除會完全被GAI取代，而架構層和核心層，需要人類工程師根據情境需求設計！
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以上這些都是2024年筆者應用TRIZ系統創新工具結合生成式AI輔導的AI軟體開發專案(價格預測、氣候預測、故障分析處理、電廠選址、電網優化)的成果心得，客戶學員們在10月成果發表的時候，確實獲得客戶高層領導主管們認可，也讓筆者對未來AI輔助創新的發展更有信心!
Jou-Li Wang
2024©汪周禮@智合創新
GAI輔助創新與技術應用開發
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