摘要：谷歌DORA报告显示，90%软件团队已使用AI，提升生产力。虽信任度参半，但AI已成常态。DORA提出7项AI能力模型，指导组织有效适应AI协作，以取得更佳成果。
谷歌DORA报告显示，90%软件团队已使用AI，提升生产力。虽信任度参半，但AI已成常态。DORA提出7项AI能力模型，指导组织有效适应AI协作，以取得更佳成果。
译自：AI Has Won: Google's DORA Study Shows Universal Dev Adoption
作者：Darryl K. Taft
根据谷歌的最新研究，绝大多数软件开发团队目前都在使用人工智能，这标志着代码编写方式发生了根本性转变。
这家科技巨头今天发布的年度“DevOps研究与评估（DORA）”报告发现，在近5000名受访技术专业人员中，有90%的人在工作中使用人工智能——比去年增长了14%。
此外，研究显示，开发者每天平均花费大约两小时积极使用人工智能工具。
“未来我们可能不需要再问人工智能的采用情况了，”DORA负责人兼谷歌云开发者倡导者Nathen Harvey告诉The New Stack。“我们会假定它已经成为一种常态，就像电脑或电子邮件是你工作中使用的一种工具一样。”
Harvey指出，每天平均两小时的互动时间与研究显示软件工程师花费30-40%的时间实际编写代码的情况非常吻合。
“我认为这不是巧合，”Harvey说。“我想，如果你在编写代码，你很可能正在与人工智能互动。”
采用率激增似乎正在收到成效。超过80%的受访者表示人工智能提高了他们的生产力，而59%的人报告它提高了代码质量。只有10%的人说人工智能让他们的代码变差。
但对人工智能输出的信任度喜忧参半。尽管使用率近乎普及，但有30%的开发者表示他们对人工智能输出只“一点点”或“完全不”信任。另有24%的人表示他们“非常”或“极度”信任它。
Harvey认为这是一种健康的怀疑态度，而不是问题。“对输出100%信任是错误的。0%信任也是错误的。介于两者之间才是正确的。”他说。
图片来源：谷歌。
研究团队发现，信任倾向于通过经验建立。“你使用一个工具越多，你就越信任它，”Harvey解释说。“这种信任几乎是期望的一致性。”
即使在谷歌，人工监督仍然至关重要。Harvey说，谷歌首席执行官Sundar Pichai最近透露，该公司约30%的新代码是人工智能生成的，但在投入生产之前，所有代码都会经过人类工程师审查。
尽管个人开发者正在接受人工智能工具，但许多组织尚未弄清如何有效利用这项技术。DORA研究表明，人工智能就像Harvey所说的“镜子和乘数”，既能放大运作良好的组织的优势，也能放大运作不良组织的问题。
“仅仅使用人工智能是不够的，”Harvey说。“人工智能的采用绝对是任何影响的前提，但仅仅采用人工智能并不能保证你会产生影响或取得好的结果。”
为了弥补这一差距，DORA开发了其所谓的人工智能能力模型：七项具体的组织实践，可以放大人工智能的益处。这些实践包括制定明确的人工智能使用政策，以及保持强大的版本控制实践，以便在人工智能犯错时提供安全网。
图片来源：谷歌。
分析确定了七项能够显著放大或释放人工智能益处的能力：
清晰且已传达的人工智能立场健康的数据生态系统人工智能可访问的内部数据强大的版本控制实践小批量工作以用户为中心高质量的内部平台此外，谷歌在一篇关于该模型的博客文章中写道：“DORA的研究长期以来认为，即使是最好的工具和团队，如果没有正确的组织条件也无法成功。”“我们首个人工智能能力模型的发现提醒了我们这一事实，并表明成功的人工智能辅助开发不仅仅是一个购买决定；它是一个培养人工智能辅助开发者茁壮成长条件的决定。”
Harvey强调组织需要明确的指导。“拥有清晰且已传达的立场确实能减轻很多摩擦，”他说，并指出关于何时以及如何使用人工智能的不确定性会造成不必要的工作场所压力。
“今年的报告和研究真正指向了一个关于适应的故事，或者说适应与人工智能协作方式的故事，”Harvey告诉The New Stack。“这不是一个关于采用人工智能的故事。那个故事人尽皆知。但我们如何开始适应这种新的工作方式、这些新工具、这个新工作流程呢？这关乎适应。我们看到，例如，采用率提高了14%，对吗？采用已不再是一个问题。问题不是你是否在使用它，而是你如何使用它，而这种适应正由那个能力模型引导。明确地说，这些是我们今天看到团队正在使用的能力，而使用它们的团队正在取得更好的结果。”
这项研究超越了传统的软件交付指标，识别出七种不同的团队“原型”，从那些 struggling with basic challenges 到DORA称之为“和谐的顶尖成就者”，后者在所有绩效衡量指标上都表现出色。
大约10%的团队属于 struggling category——陷入Harvey所说的“生存模式”，他们的流程存在重大差距。但20%的团队已经达到了高成就者水平，这表明当组织成功适应人工智能辅助开发时，一切皆有可能。
“我认为这就是卓越的表现，”Harvey在谈到表现最佳的团队时说，这些团队表现出高生产力、低倦怠和低摩擦。
研究结果表明，尽管人工智能工具已变得无处不在，但对于大多数组织来说，学习如何有效使用它们仍然是一个持续进行的工作。成功不仅仅是购买最新的人工智能编码助手；它还需要围绕这些强大新能力重新思考工作流程、政策和团队实践。
正如Harvey所说，问题不再是团队是否应该使用人工智能，而是“我们如何以最佳方式采用人工智能，以从这种采用中获得最佳影响和最佳结果？”
来源：东子科技
