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红杉爱科学 | 开发者工具2.0时代有哪些机会可以挖掘？
2022年，微软GitHub推出AI编程辅助工具Copilot。如今，微软再次将其升级——引入GPT-4加持，正式发布新一代代码生成工具GitHub Copilot X。它的出现，让开发者们动动嘴就能写代码的生活不再遥远。
这是微软继发布Office Copilot后又一次大动作。如今，微软已经将GPT-4集成到搜索、办公、编程等互联网时代真正意义上的生产力工具上。相信在未来，还会有专属于各个行业、岗位的“Copilot”出现，改变行业、提高效率。
当然，想要到达这样的未来，还有一段路需要走，比如软件工程的转型尚未完成、版权相关的法律完善等等。但是目前看来，AI仍拥有着巨大的机会来改变软件工程。
本文由红杉合伙人Charlie Curnin、Josephine Chen以及Stephanie Zhan撰写，他们将为大家聊一聊在开发者工具2.0即将到来之前，有哪些机会可以被挖掘。
生成式AI必将改变一个又一个行业的工作方式。但是，软件工程的转型尚未完成。
Copilot提出了一个巨大的挑战。
作为GitHub的AI助手，Copilot可以向开发者建议接下来要写的代码。这样的便捷性极大地提升了生产力，深受工程师喜爱，在发布的一年内，就吸引了超过一百万名工程师。而且，不必担心它的代码质量，即使你是一位顶尖工程师，它也能帮你编写一半甚至更多的代码。除此之外，它还有望带来商业上的巨大成功——Copilot的每月收费为10-19美元，就现在的用户基数来看，每年都可以从GitHub的1亿用户中实现超10亿美元的营收。
基于Copilot的出色表现，它成功掀起了一场淘金热。越来越多的科技企业创始人们争先恐后地将大型语言模型的力量引入各行各业，打造出AI工具来帮助专业人士撰写、编制、设计内容，甚至是搭建发布的媒介。如今已经有了“律师Copilot”“医生Copilot”和“设计师Copilot”，相信在未来，还有更多职业化的“Copilot”诞生。
这些都是令人兴奋的发展方向。生成式AI必将改变一个又一个行业，提高各类专业人士的工作效率，并获得一波又一波消费者的青睐。
但是，对于开发者而言，还有很多事情要做。Copilot利用OpenAI的模型Codex的方式，也许只是拉开了AI改变软件工程师工作方式的序幕，早在2017年，时任特斯拉人工智能高级总监、Autopilot系统负责人的安德烈·卡帕西（Andrej Karpathy）就曾预测，神经网络将打造出新一代软件——“软件2.0”，而我们将会见证软件开发辅助工具的重生，我们暂且将它称为“开发者工具2.0”。
在这一领域存在着很多机会。
一些创业者正在对Copilot智能补全代码的体验不断优化完善，通过不同的交互模式、不同模型打造产品，比如Replit的Ghostwriter、Soucegraph的Cody、TabNine等等。
还有一些机会离我们更遥远。创业者可以关注工程师在撰写代码之外要做的其他工作，比如调试和文档编制，或者外包开发团队的诸如事故响应等；还可以考虑“更快地编写代码”之外的其他价值主张，比如“编写性能更强、更安全的代码”；也可以摒弃插件的形式因素，转而重构整个应用程序；又或者把注意力放在软件工程师以外的角色上，比如需要提高在笔记本电脑上编写能力的数据科学家、苦苦钻研SQL查询的数据分析师等。探索的机会非常广泛，而且有很多地方可以与开发者的工作流程衔接起来。
但是，未来的巨大机会仍然存在——AI一定会改变软件工程。这是一个关于谁来做的问题，而不是一个有关是否可以实现的问题。其中，决定谁能胜出的重要因素在于：专注于开发者得体体验、提供全新功能，以及围绕如何在开发者的工作流程中落地和拓展而做出战略选择。当你在这方面成功找到出路，将可能改写软件工程的实现方式，并有机会成立一家世代相传的企业。
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