2022年，微軟GitHub推出AI編程輔助工具Copilot。如今，微軟再次將其升級——引入GPT-4加持，正式發布新一代代碼生成工具GitHub Copilot X。它的出現，讓開發者們動動嘴就能寫代碼的生活不再遙遠。

這是微軟繼發布Office Copilot后又一次大動作。如今，微軟已經將GPT-4集成到搜索、辦公、編程等互聯網時代真正意義上的生產力工具上。相信在未來，還會有專屬于各個行業、崗位的“Copilot”出現，改變行業、提高效率。

(資料圖)

當然，想要到達這樣的未來，還有一段路需要走，比如軟件工程的轉型尚未完成、版權相關的法律完善等等。但是目前看來，AI仍擁有著巨大的機會來改變軟件工程。

本文由紅杉合伙人Charlie Curnin、Josephine Chen以及Stephanie Zhan撰寫，他們將為大家聊一聊在開發者工具2.0即將到來之前，有哪些機會可以被挖掘。

生成式AI必將改變一個又一個行業的工作方式。但是，軟件工程的轉型尚未完成。

Copilot提出了一個巨大的挑戰。

作為GitHub的AI助手，Copilot可以向開發者建議接下來要寫的代碼。這樣的便捷性極大地提升了生產力，深受工程師喜愛，在發布的一年內，就吸引了超過一百萬名工程師。而且，不必擔心它的代碼質量，即使你是一位頂尖工程師，它也能幫你編寫一半甚至更多的代碼。除此之外，它還有望帶來商業上的巨大成功——Copilot的每月收費為10-19美元，就現在的用戶基數來看，每年都可以從GitHub的1億用戶中實現超10億美元的營收。

基于Copilot的出色表現，它成功掀起了一場淘金熱。越來越多的科技企業創始人們爭先恐后地將大型語言模型的力量引入各行各業，打造出AI工具來幫助專業人士撰寫、編制、設計內容，甚至是搭建發布的媒介。如今已經有了“律師Copilot”“醫生Copilot”和“設計師Copilot”，相信在未來，還有更多職業化的“Copilot”誕生。

這些都是令人興奮的發展方向。生成式AI必將改變一個又一個行業，提高各類專業人士的工作效率，并獲得一波又一波消費者的青睞。

但是，對于開發者而言，還有很多事情要做。Copilot利用OpenAI的模型Codex的方式，也許只是拉開了AI改變軟件工程師工作方式的序幕，早在2017年，時任特斯拉人工智能高級總監、Autopilot系統負責人的安德烈·卡帕西（Andrej Karpathy）就曾預測，神經網絡將打造出新一代軟件——“軟件2.0”，而我們將會見證軟件開發輔助工具的重生，我們暫且將它稱為“開發者工具2.0”。

在這一領域存在著很多機會。

一些創業者正在對Copilot智能補全代碼的體驗不斷優化完善，通過不同的交互模式、不同模型打造產品，比如Replit的Ghostwriter、Soucegraph的Cody、TabNine等等。

還有一些機會離我們更遙遠。創業者可以 關注工程師在撰寫代碼之外要做的其他工作 ，比如調試和文檔編制，或者外包開發團隊的諸如事故響應等；還可以 考慮“更快地編寫代碼”之外的其他價值主張 ，比如“編寫性能更強、更安全的代碼”；也可以 摒棄插件的形式因素 ，轉而重構整個應用程序；又或者 把注意力放在軟件工程師以外 的角色上，比如需要提高在筆記本電腦上編寫能力的數據科學家、苦苦鉆研SQL查詢的數據分析師等。 探索的機會非常廣泛，而且有很多地方可以與開發者的工作流程銜接起來。

當然，我們不可能隨隨便便靠技術就成立一家傳奇企業，這絕非易事。如今的Copilot仍在面臨著與軟件盜版問題有關的法律審查，盡管GitHub和VS Code背靠的是在軟件分發上享有巨大優勢的微軟。除此之外，越來越多的企業已經在利用LLM（大型語言模型）構建工具，讓自己在許多機會面前更具競爭力。另外，GitHub也剛剛宣布計劃在GPT-4的驅動下，通過全新版本的Copilot提供更廣泛的AI功能。

但是，未來的巨大機會仍然存在——AI一定會改變軟件工程。這是一個關于誰來做的問題，而不是一個有關是否可以實現的問題。其中，決定誰能勝出的重要因素在于： 專注于開發者得體體驗、提供全新功能，以及圍繞如何在開發者的工作流程中落地和拓展而做出戰略選擇。 當你在這方面成功找到出路，將可能改寫軟件工程的實現方式，并有機會成立一家世代相傳的企業。