AI 驅動的主機系統現代化與挑戰

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主機系統在金融和政府機構中至關重要，但其現代化面臨諸多挑戰，包括高昂的轉換成本、人才短缺以及技術複雜性。傳統的程式碼轉換工具效果有限，僅是將舊程式碼轉換成新的程式語言，並未解決根本問題。AI 的出現為解決這些難題提供了新的途徑。

IBM 利用生成式 AI 提升了程式碼轉換效率，其他公司如 GitHub 也在探索 AI 工具如 Copilot 的應用。ChatGPT 在處理 COBOL、Fortran 等舊有程式語言方面表現出色，能協助開發者理解和轉換程式碼。然而，AI 輔助程式設計也存在挑戰，例如 AI 模型可能產生錯誤資訊（幻覺）以及智慧財產權問題。儘管如此，AI 技術在減少幻覺方面持續進步，有望成為推動主機系統現代化的關鍵力量。

主題標題：主機系統現代化挑戰與AI解決方案

段落標題：舊有系統的挑戰與現代化需求

主機系統在全球金融和政府業務中扮演著關鍵角色。無論是信用卡處理還是學生貸款管理，主機系統都承擔著巨大的負載。然而，隨著技術的進步，這些舊有系統的現代化變得越來越迫切。儘管如此，許多移轉計畫因為複雜性和風險而失敗。例如，加州車輛管理局花費了2.08億美元在移轉計畫上，但最終不得不放棄。

由於主機系統的重要性，開發者通常能夠獲得較高的薪資。然而，徵才人才依然是一大挑戰。年輕開發者更熟悉現代程式語言，往往將主機開發視為死衚衕。同時，經驗豐富的主機開發者也在逐漸退休，這使得技術移轉變得更加困難。

段落標題：IBM與AI驅動的現代化解決方案

IBM認識到AI在解決這一問題中的關鍵作用。傳統的程式碼轉譯工具雖然存在已久，但其效果有限。這些工具通常只是將COBOL的亂碼簡單地轉換成Java，結果還是亂碼。這樣的轉換並沒有帶來實質性的改進或創新。

然而，IBM透過使用生成式AI大幅提升了移轉計畫的效果，據稱效果提升了十倍。其他公司也在探索這一機會。GitHub的CEO Thomas Dohmke指出，COBOL在主機上的執行是一個大規模的社會問題。他表示，許多公司正在尋求使用GitHub Copilot等AI工具來進行移轉計畫。

段落標題：ChatGPT與舊有程式語言

ChatGPT在處理舊有程式語言方面表現出色。以下是一些常見的舊有程式語言及其簡介：

  • COBOL：1950年代末至1960年代初期開發，用於商業資料處理。
  • Fortran：1950年代開發，用於科學和工程計算。
  • Pascal：1960年代末至1970年代初期開發，旨在促進良好的軟體工程實踐。
  • BASIC：1960年代中期開發，作為學生和初學者易於學習的語言。
  • ALGOL：1950年代末至1960年代初期開發，影響了後來的語言如Pascal、C和Java。
  • Assembly語言：早期可程式設計電腦時代使用，對應於CPU架構。
  • PL/I：1960年代初期開發，用於科學、工程、商業和系統程式設計。

以下是一段Fortran程式碼範例：

MODULE ComplexModule
    IMPLICIT NONE
    TYPE :: ComplexType
        REAL :: real, imag
        CONTAINS
        OPERATOR(+) (a, b) RESULT(c)
            TYPE(ComplexType), INTENT(IN) :: a, b
            TYPE(ComplexType) :: c
            c%real = a%real + b%real
            c%imag = a%imag + b%imag
        END OPERATOR
    END TYPE ComplexType
END MODULE ComplexModule

次段落標題：內容解密：

這段Fortran程式碼定義了一個模組 ComplexModule ，其中包含了一個自定義型別 ComplexType ，用於表示複數。該模組還包含了一個過載運算元 + ，用於將兩個複數相加。具體來說：

  1. MODULE ComplexModule：宣告了一個模組 ComplexModule 。
  2. TYPE :: ComplexType：定義了一個自定義型別 ComplexType ，包含兩個實數部分 real 和 imag 。
  3. CONTAINS：表示接下來定義的是該型別中的成員。
  4. OPERATOR(+) (a, b) RESULT(c)：定義了一個過載運算元 + ，用於將兩個 ComplexType 型別的變數相加。
  5. TYPE(ComplexType), INTENT(IN) :: a, b：宣告兩個輸入變數 a 和 b ，都是 ComplexType 型別。
  6. TYPE(ComplexType) :: c：宣告一個輸出變數 c ，也是 ComplexType 型別。
  7. c%real = a%real + b%real 和 c%imag = a%imag + b%imag：分別對複數的實部和虛部進行相加。

段落標題：AI輔助程式設計的優點與挑戰

次段落標題：伺服器輔助程式設計之優點

AI輔助程式設計在處理舊有語言時具有顯著優勢。例如，ChatGPT能夠準確識別Fortran程式碼並解釋其功能和工作原理。這對於不熟悉特定語言的人來說非常有幫助。

次段落標題：伺服器輔助程式設計之挑戰

然而，AI輔助程式設計工具也存在一些缺點：

  1. 幻覺（Hallucinations）：AI模型可能會生成看似正確但實際錯誤的資訊。這可能導致錯誤的程式碼建議、誤導性檔案和無效的測試情境。
  2. 智慧財產權（Intellectual Property）：AI生成的程式碼可能涉及智慧財產權問題。例如，GitHub Copilot曾被指控生成了擁有版權保護的程式碼片段。

儘管如此，AI技術在減少幻覺方面取得了顯著進展。透過強化學習等方法，AI公司已經能夠更好地處理這些問題。

次段落標題：未來展望

總結來說，AI在主機系統現代化中的應用前景廣闊。儘管存在一些挑戰和不足之處，但隨著技術的不斷進步和完善，AI將成為推動主機系統現代化的一股重要力量。

次段落標題：小段落標題：資料支援與案例分析

根據實務案例顯示，成功應用AI進行系統移轉能夠大幅提升效率並降低風險。例如IBM透過生成式AI提升了移轉效果十倍的案例，充分展示了AI在這一領域中的潛力。

此外此圖示展示了AI如何幫助處理舊有程式語言及其工作流程：

  flowchart TD
    A[輸入舊有程式碼] --> B[ChatGPT識別語言]
    B --> C[解釋功能與工作原理]
    C --> D[提供改進建議]

此圖示展示了使用ChatGPT處理舊有程式碼的一個簡單流程：從輸入舊有程式碼開始，ChatGPT識別其語言並解釋其功能和工作原理，最後提供改進建議。

人工智慧協助程式設計工具的法律、隱私與安全挑戰

開源軟體與智慧財產權

人工智慧協助程式設計工具的普及引發了關於智慧財產權的廣泛討論。這些工具通常會生成根據大量現有程式碼的混合結果，導致所有權問題變得模糊不清。一個常見的法律觀點是「合理使用」，但這個概念在AI生成內容上並不明確。要解決這些問題，可能需要聯邦立法或最高法院的裁決。

微軟為GitHub Copilot使用者建立了法律防護屏障，承諾在滿足某些先決條件下保護使用者免受法律訴訟。然而，開源軟體的合作協定（如GPL）可能會引發更多爭議。這些協定要求任何衍生作品必須遵循原始程式碼的許可條款，這可能剝奪開發者保護其應用程式智慧財產權的權利，甚至要求他們開放整個程式碼函式庫。

隱私問題

AI協助程式設計工具通常佈署在雲端，這引發了資料隱私和機密性的問題。資料在公司內如何保護？它是否可能被用作訓練資料？這些問題的答案因供應商而異，有些開發者可能會選擇完全避免使用這些工具。

Gridspace是一家由Stanford University創立的企業，專注於開發能夠處理複雜電話對話的語音機器人。該公司選擇自行構建AI協助程式設計平台，根據Docker服務和Kubernetes叢集，並佈署為IDE外掛。這種方法避免了將其智慧財產權和資料傳送給其他公司，並且更高效且專門針對其程式碼風格進行調整。

安全風險

Yujia Fu等人在《GitHub Copilot生成程式碼的安全弱點》研究中指出了GitHub Copilot的一些安全問題。他們分析了435個AI生成的程式碼片段，其中35.8%包含了常見弱點列舉（CWE）例項。這些弱點涵蓋了42個不同的CWE類別，其中三個類別（作業系統命令注入、不足隨機值使用、異常情況檢查或處理不當）特別值得注意。此外，11個CWE還進入了2022年CWE Top 25名單。

這並不意味著AI協助程式設計工具是巨大的安全風險。供應商正在努力改進保護措施，但無論如何，確保安全意識仍然至關重要。

訓練資料挑戰

AI協助程式設計工具的訓練資料可能存在顯著缺陷，影響其在實際應用中的效能和實用性。以下是一些主要挑戰：

表現差距

如果某些程式語言或函式庫在開源專案中表現不足或完全缺失，AI可能無法提供準確的建議。

品質不一致

開原始碼品質參差不齊，這會導致AI協助程式設計工具提供不同品質的建議。

知識截止日期

LLMs有訓練截止日期，因此無法及時反映最新的語言更新或函式庫版本變更。

一般化差距

LLMs在訓練資料和未見資料上的效能差距會影響其普遍應用。

上下文理解

AI建議依賴其過去所見過的情境，如果未見過特定情境，可能無法提供有效建議。

偏見

開發者通常對AI倫理缺乏瞭解，這可能導致演算法無意中傳遞偏見。例如，當要求生成名單時，AI可能主要建議英文名字。在一個例子中，「def race(x):」提示生成了一組有限且固定的種族類別。

做出明智選擇

每家組織對AI協助程式設計工具都有不同的看法和方法。然而，理解其隱私和安全影響至關重要。無論選擇何種路徑，確保安全意識和資料隱私保護都是關鍵。

此圖示展示了AI協助程式設計工具所涉及到的一些主要挑戰和考量：

  graph TD
    A[AI-assisted Programming Tools] --> B[Legal Concerns]
    A --> C[Privacy Issues]
    A --> D[Security Risks]
    A --> E[Training Data Challenges]

    B --> B1[Intellectual Property Rights]
    B --> B2[Fair Use Doctrine]
    B --> B3[Open Source Licenses]

    C --> C1[Data Safeguarding]
    C --> C2[Training Data Use]
    C --> C3[Privacy Policies]

    D --> D1[Code Vulnerabilities]
    D --> D2[Common Weakness Enumeration (CWE)]
    D --> D3[Security Best Practices]

    E --> E1[Representation Gaps]
    E --> E2[Quality Inconsistency]
    E --> E3[Knowledge Cutoff Date]
    E --> E4[Generalization Gap]

內容解密：

此圖示說明瞭AI協助程式設計工具所涉及到的一些主要挑戰與考量。

  • 法律問題包括智慧財產權、公平使用原則以及開源授權等。
  • 隱私問題涉及資料保護、訓練資料使用以及隱私政策等。
  • 安全風險包括程式碼漏洞、常見弱點列舉以及安全最佳實踐等。
  • 訓練資料挑戰包括表現差距、品質不一致、知識截止日期以及一般化差距等。

透過瞭解這些挑戰和考量因素，我們可以更好地評估並選擇合適的AI協助程式設計工具。無論是使用現有平台還是自行構建專屬解決方案，確保安全意識和資料隱私保護都是不可忽視的重要環節。

AI-輔助程式設計的新時代

AI-輔助程式設計工具的崛起，正改變著我們對軟體開發的看法。根據麥肯錫（McKinsey）的研究，成功的關鍵在於良好的訓練、最佳實踐和實作演練。這些工具不僅能提高開發者的生產力，還能在潛在風險上提供警示。

新手開發者的建議

對於那些經驗不足一年的新手開發者來說，建議多參加一些基礎課程，瞭解程式設計的基本原理，以提升生產力。此外，開發者應該積極參與團隊活動和線上論壇，保持學習的動力，並及早發現潛在問題。

高效運用AI工具

隨著AI工具逐漸融入日常工作中，開發者應該持續學習和成長。這意味著定期參加專業培訓、團隊討論和社群活動。這些行動有助於建立持續學習的文化，分享最佳實踐，並及早發現問題。

職場變化與技能提升

隨著開發者生產力的提高，管理階層可能會重新審視角色分配，專注於高價值任務。技能提升也將成為重點，填補現有的技能空缺。

職涯發展

雖然目前尚無確鑿證據表明AI輔助工具能直接提升職涯前景，但已有一些跡象顯示這類別技能可能成為未來職場中的熱門。徵才網站如Indeed上已開始出現尋求這類別經驗的人才需求。

開發者技能的重要性

根據麥肯錫研究，AI輔助工具的效果通常取決於開發者的專業技能。這些工具雖然能提供幫助，但仍需依賴開發者來修正錯誤、適應企業文化以及解決複雜問題。

錯誤修正

AI生成工具雖然有助於編寫程式碼，但並非完美無瑕。開發者必須具備修正錯誤的能力，並且知道如何避免陷入無限迴圈。

企業文化適應

AI工具在編寫程式碼方面表現不錯，但對於特定企業或專案的細節可能不夠敏感。經驗豐富的開發者可以引導這些工具更好地符合企業目標。

解決複雜問題

AI工具在處理簡單任務時表現出色，但在處理複雜挑戰時（如整合不同框架），經驗豐富的開發者必須親自上陣。

AI程式設計技術如何運作

瞭解AI輔助程式設計工具的運作原理對於更好地利用這些技術至關重要。以下是一些關鍵特性：

主要特性

市場上熱門的AI輔助程式設計工具如GitHub Copilot、Tabnine、CodiumAI和Amazon CodeWhisperer各有其獨特功能。然而，它們也有一些共同點：

  • 智慧型程式碼完成：根據已有程式碼自動完成下一行或下一段。
  • 錯誤檢測與建議：即時檢測程式碼中的錯誤並提供修正建議。
  • 多語言支援：支援多種程式語言和框架。
  • 學習與適應：隨著使用次數增加，工具會逐漸學習並適應開發者的編碼風格。
  • 安全性與合規：確保生成的程式碼符合安全標準和法律法規。

此圖示展示了主要功能

  graph TD
    A[智慧型程式碼完成] --> B[快速編寫程式碼]
    C[錯誤檢測與建議] --> D[減少除錯時間]
    E[多語言支援] --> F[跨平台適用]
    G[學習與適應] --> H[個人化體驗]
    I[安全性與合規] --> J[確保程式碼安全]

內容解密：

此圖示展示了AI輔助程式設計工具的一些主要功能及其對開發流程的影響：

  • 智慧型程式碼完成：透過自動完成功能，開發者可以更快速地編寫程式碼。
  • 錯誤檢測與建議：實時檢測程式碼中的錯誤並提供修正建議，減少除錯時間。
  • 多語言支援：支援多種程式語言和框架，使得工具在不同平台上都可以適用。
  • 學習與適應：隨著使用次數增加，工具會逐漸學習並適應開發者的編碼風格，提供個人化體驗。
  • 安全性與合規：確保生成的程式碼符合安全標準和法律法規，減少安全風險。

雖然AI輔助工具帶來了許多便利，但也存在一些挑戰，如智慧財產權問題、版權問題、潛在偏見和安全風險。然而，這些工具仍然是強大且有價值的新增物，有助於提升開發者的生產力和專注於高層次問題解決。

總結來說，玄貓認為，AI輔助程式設計工具有其獨特價值，玄貓認為其絕非取代人類而是幫助人類進行更高效之工作流程最重要的是掌握其核心技術可使我們獲得更好的工作效益所以我們需要持續學習改進以利用好這些強大且有價值之幫手

AI輔助程式設計工具的常見功能

在當今的軟體開發領域，AI輔助程式設計工具已成為開發者提升效率和降低錯誤率的重要助手。這些工具透過提供各種功能來支援開發者，以下是一些常見的功能及其描述：

程式碼建議

這些工具能夠根據註解和檔案內容提供程式碼建議，建議個別行或整個函式的程式碼。這不僅節省了開發者的時間，還能確保程式碼的完整性和正確性。

上下文感知補全

上下文感知補全功能能夠根據整個或部分程式碼函式庫提供相關的補全建議，幫助開發者在編寫程式碼時更加高效。這種功能能夠理解開發者的意圖，並提供相應的建議。

測試生成

這些工具能夠分析程式碼來生成有意義的測試，對映程式碼行為，並顯示邊界情況，以確保軟體在交付之前的可靠性。

使用者與IDE互動

AI輔助工具可以在使用者在IDE中輸入程式碼時自動啟動並提供指導，使用者可以透過聊天與程式碼互動。

程式碼分析

這些工具能夠分析程式碼片段、檔案字串和註解，提供可靠的程式碼預測並標記可疑的程式碼，幫助開發者更好地理解和維護程式碼。

錯誤偵測與修復

AI輔助工具能夠識別程式碼中的潛在錯誤並建議修復方法，減少開發者在除錯過程中所花費的時間。

自動檔案生成

這些工具能夠自動新增檔案字串並增強程式碼檔案，確保程式碼的可讀性和可維護性。

例行任務自動化

這些工具能夠幫助開發者建立例行或耗時任務、不熟悉的API或SDK以及其他常見編寫場景（如檔案操作和影像處理）的程式碼。

API與SDK使用最佳化

AI輔助工具能夠幫助開發者正確且有效地使用API和SDK，提升開發效率。

開源發現與歸屬

這些工具能夠幫助開發者發現和歸屬開源程式碼和函式庫，確保程式碼合規性。

以上列表並非全面，技術創新正以驚人的速度推進。顯然，這些系統可以為開發者提供極大的幫助，主要透過提供程式碼建議和上下文感知補全來實作。以下將探討這兩個功能。

智慧程式碼補全與AI輔助編寫工具

智慧程式碼補全（Smart Code Completion），也稱為自動補全（Autocompletion）或微軟的IntelliSense技術，已經成為許多IDE中的標準功能。它們透過在使用者輸入時自動提供、填充和突出顯示程式碼片段來幫助開發者。這項技術其實可以追溯到1950年代末期，當時出現了拼寫檢查器。

真正的突破是在1990年代中期。微軟的Visual Basic 5.0首次提供了即時建議和補全功能，重點是基本語法和函式簽名。這大大提高了生產力並減少了錯誤。

那麼，智慧程式碼補全如何與AI輔助編寫工具相比呢？畢竟，IntelliSense也包含了一些AI和機器學習元素。

然而，有一個重要區別需要注意。AI輔助工具是由生成AI驅動的。它們不僅僅提供程式碼，還可以生成檔案、計劃檔案和其他有用的等多種資料。得益於生成AI，這些工具擅長根據給定上下文產生、修改和理解類別似人類文字。它們在翻譯、摘要、文字分析、主題建模和回答查詢方面表現出色。與這些工具互動時，有時會像是在與你的程式碼進行輕鬆對話。由於它們核心是大語言模型（LLM），它們可以從輸入中捕捉到上下文和意圖。

玄貓

玄貓

技術愛好者，專注於分享程式開發、雲端技術與 AI 應用的心得體會。