整理 | 傅宇琪人工智能无疑已经成为产业创新的关键抓手和引擎之一，千行百业的先行企业们在数据分析利用、智能对话、智能营销、智能办公等众多场景均找到了实践的切入口。与此同时，我们看到，生成式 AI 技术让软件开发全流程的每个环节都在发生变化，从底层操作系统、数据库到应用开发过程的编码、测试，再到项目管理、运维等，各环节都在与智能化能力深度融合。由此，InfoQ 特别邀请到一批先行实践者，将自己的经验通过 QCon、AICon、ArchSummit 等会议对外输出。
4 月 11 日至 13 日，QCon 全球软件开发大会暨智能软件开发生态展即将在北京国测国际会议会展中心召开，我们特别策划了一场别开生面的互动活动，诚邀 AI 前线读者、QCon 现场开发者们一起“脑洞大开”，共同探讨智能软件的未来可能性。抢先预览「关于智能软件未来发展的九大猜想」，欢迎在评论区留下你的想法，还有好礼相赠噢！
猜想 1：AI 彻底接管标注环节，
人工标注下岗？
由于 AI 发展所需的标注数据规模庞大且成本较高，随之衍生出了专为 AI 而生的人力密集型的数据标注产业链，但如今，已经有企业开始采用 AI 进行数据标注。AI 接管标注工作可以大幅度提高数据处理的速度和规模，同时减少人为错误，确保数据标注的一致性和准确性。这不仅能够降低企业的运营成本，还能够释放人力资源，让他们专注于更高价值的创造性工作。
不过，AI 要完全取代人工标注仍存在问题：某些复杂场景和细微差别可能难以通过自动化算法准确识别和标注，仍需人工进行细致的判断和调整。此外，过度依赖 AI 可能导致数据标注人员的技能流失，而在 AI 系统出现错误或无法处理的特殊情况时，这些技能是不可或缺的。
🎉 读者朋友们认为人工标注会被 AI 彻底接管吗？
猜想 2：智能编码将成为
开发者的必备工具？
一方面，智能编码工具可以快速生成代码，减少人工编写代码的时间，从而加快项目进度。同时，在代码编写过程中，智能编码工具可以实时检测潜在错误和不规范的代码，提高整体代码质量。此外，其还可以提供优化建议，帮助开发者编写更加高效和可维护的代码。借助智能编码工具，开发者可以提升工作效率，将更多的时间和精力投入到解决复杂问题和创新上。
不过，智能编码工具目前也存在一些潜在的缺陷，如：过度依赖智能编码工具可能导致开发者的编程技能退化、引发隐私和安全方面的担忧、购买和维护智能编码工具的成本负担、因不同编程语言和平台造成的可访问性限制、人工智能可能无法处理需要深层次创造性和人类直觉的问题等。
🎉 读者朋友们认为 AI 编码会成为主流吗？
猜想 3：多模态才是未来？
多模态交互，结合了文本、语音、图像等多种方式，提供了更自然、直观的用户体验。它能够适应不同用户的需求和场景，提高交互效率和满意度。
然而，多模态交互的实现面临技术和成本挑战，可能导致用户体验不一致和隐私安全问题。设计和维护一个集成多种交互方式的系统复杂且成本高昂，且不同用户的熟悉程度不一，可能影响其广泛接受度。
🎉 读者朋友们觉得多模态会是未来的发展趋势吗？
猜想 4：数字员工会逐渐进入
各大公司和岗位？
数字员工，即通过人工智能和自动化技术实现的虚拟工作者。他们能够 24/7 不间断地工作，不受时间和地点的限制，处理大量重复性高、标准化流程的任务，减少人为错误，从而提高工作效率和响应速度，释放人力资源，并降低企业的运营成本。
不过，数字员工可能引发就业安全问题，让处于容易被自动化技术替代的岗位上的员工面临失业风险，且数字员工在创新和个性化决策方面存在局限。引入数字员工还需考虑初始投资和技术维护成本，以及伴随的数据安全和隐私保护挑战。
🎉 读者朋友们觉得数字员工能把饭碗抢到手吗？
猜想 5：谷歌提出的开放模型
在商业模式上更有前景？
谷歌提出的开放模型（Open Model）指的是一种开放、协作、共享的商业模式，这种模式通过共享数据和技术，促进跨企业合作与创新，加速技术发展，降低成本和风险，有助于构建互利共赢的行业生态系统。
但是，开放模型可能削弱企业的竞争优势，引发知识产权和数据安全问题，且需要有效的管理机制来确保合作的高效性和顺畅性。
🎉 读者朋友们认为开放模型能创造更多价值吗？
猜想 6：微调工程师
即将迎来失业潮？
因为 AI 技术在自动化和优化方面的能力越来越强，许多原本需要微调工程师手动调整和优化的任务，现在可以通过智能算法自动完成。例如，深度学习模型的自动调参技术（如贝叶斯优化、进化算法等）可以高效地寻找最优参数配置，减少对人工调整的依赖。这也就导致了微调工程师可能会面临失业的风险。
不过，微调工程师不仅负责模型的参数调整，还需要理解业务逻辑、数据特性和实际应用场景，这些都需要深入的专业知识和人类直觉。而 AI 技术目前还无法完全理解和模拟人类的决策过程和创新思维。
🎉 读者朋友们觉得微调工程师岗位会受影响吗？
猜想 7：测试、运维等环节
都将全面智能化？
全面智能化将极大提升测试和运维的效率与准确性，通过自动化技术实现实时监控、快速缺陷修复和预测性维护，降低人为错误，提高系统稳定性，增强企业竞争力。
但是，测试和运维的全面智能化可能需要较高的初期投资，且可能削弱关键手动技能，引入新的安全风险，并在转型过程中遇到技术故障和兼容性问题，需要谨慎规划以平衡技术优势和管理挑战。
🎉 读者朋友们认为全面智能化有必要吗？
猜想 8：Agent 将在 24 年
出现杀手级应用？
Agent（智能代理）能够通过自然语言处理和深度学习技术理解用户需求，提供个性化服务和决策支持，例如在智能家居、健康护理、在线教育等领域提供更加智能和便捷的服务。此外，Agent 的普及还将推动商业模式的创新，为企业和开发者带来新的增长点和市场机会。
尽管潜力巨大，但 Agent 要成为杀手级应用还需克服一些关键难题：需确保技术成熟且广泛接受，同时解决隐私保护、用户信任和伦理法律挑战。
🎉 读者朋友们觉得今年会出现颠覆性 Agent 应用吗？
猜想 9：角色构建将迎来
场景大爆发？
在游戏、虚拟现实、在线社交等多个领域，通过高精度的图形渲染、动作捕捉技术和人工智能算法，可以创造出更加真实和多样化的角色形象和行为模式，为用户提供更加丰富和互动的体验。同时，也将推动相关产业链的发展，创造新的商业模式和就业机会，促进经济增长。
但高度真实的角色可能会引发伦理和隐私方面的担忧，对于高质量角色构建的技术和资源需求较高，可能会导致成本增加和资源分配不均，也可能会影响人们的社交技能和现实互动，引发社会和心理健康方面的问题。
🎉 读者朋友们认为场景创新热潮会出现吗？
互动有礼
对于以上「九大猜想」，“赞同”或者是“不赞同”，每个人都有自己心中的一杆秤，如果你对某个猜想有自己特别的想法，欢迎留言告诉我们。我们将在留言区中选取 5 条有深度的优质评论，送出泡泡玛特盲盒 1 个，截止时间为 4 月 18 日 12:00 ，快来参与吧！
写在最后
人工智能的发展正以前所未有的速度推进，对社会各个领域产生深远影响。读者朋友们不难发现，当谈论到技术的负面时，文章中反复出现“隐私”、“安全”、“创新”、“成本”等概念。对于这些问题，应该以什么样的方式应对呢？QCon 北京站邀请了众多行业大佬，相信通过他们的实践案例分享，你能找到可供参考的答案。目前，QCon 北京站议程已经上线 97%，欢迎感兴趣的用户点击「查看原文」进入官网购票。
