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重新设计软件工程
将计算机语言视为与任何其他语言一样，为软件工程带来了新的可能性。
程序员可以在结对编程中使用生成式人工智能，增强编码能力，并训练 LLM 来创建应用程序，这些应用程序在给出自然语言提示概述代码应实现的功能时，会编写代码。例如，汽车行业新车的大部分价值都是通过停车辅助、物联网 (IoT) 连接和巡航控制等数字功能来评估的。
根据麦肯锡的分析，人工智能对软件工程生产力的影响占目前该功能年度支出的20%到45%。
这种激增主要通过减少创建初始代码、代码更正和重构、生成新系统设 危地马拉 WhatsApp 数据 计和根本原因分析等特定任务的时间来实现。自动化所有这些意味着加速整个编码过程，并将软件工程所需的技能和潜力推向代码和架构设计。
项研究表明，使用微软 GitHub CoPilot 的软件开发人员比不使用它的软件开发人员成功完成任务的速度快 56%。
此外，麦肯锡内部的软件工程师实验表明，接受过生成式人工智能训练的工程师可以快速节省创建和重构代码所需的时间，同时获得更好的工作体验。
令人惊讶的是，大型科技公司已经在销售用于软件工程的生成式人工智能，其中包括 GitHub Copilot，它被超过 100 万程序员使用 ，并被 20,000 个组织采用。
4）转变产品研究与设计
然而，生成式人工智能在研究和设计方面的能力目前还不如在其他业务领域那么受重视。尽管如此，研究预测这项技术可以带来相当于整个研发成本 10% 到 15% 的生产力。
例如，化学和生命科学行业已经开始在其研究和设计中使用生成式人工智能基础模型，即现在的“生成式设计”。此外，基础模型可以产生候选分子，从而加快开发新药和新材料的进程。
生物技术制药巨头 Entos 将生成式人工智能与其自动化合成开发工具相结合，用于设计小分子疗法。但这还不是全部；这些相同的原理可以融入到许多其他产品的设计中，包括更大的实体产品和电路等。