2025年值得关注的5个AI软件开发趋势

　　2025 年有望成为软件开发发展的关键时刻，人工智能(AI)的不懈进步将推动这一发展。随着 AI 继续渗透到我们生活的方方面面，它对软件开发领域的影响是不可否认的。从自动执行日常任务到彻底改变创意过程，AI 已准备好重塑我们构建和部署软件的方式。

　　DevPro Journal 最近与 Onymos 工程副总裁 Bhavani Vangala 进行了交谈，总结了将对 2025 年软件开发产生重大影响的五个关键趋势。通过了解这些趋势，开发人员可以利用 AI 的强大功能来简化工作流程、提高生产率并创建更具创新性和更复杂的应用程序。

　　1. 未来AI开发：准确评估和可扩展性

　　在过去两年中，AI 已成为企业高管和技术领导者的关键话题，尤其是在2022年底和2023年初生成式 AI工具和模型激增之后。然而，人们也开始怀疑当前的一些AI部署是真正的生产就绪解决方案，还是只是由炒作驱动的概念和文档级实施，尤其是在医疗保健、金融、法律和制造行业。

　　到2025年，企业将越来越多地评估其最终客户需求，以准确衡量AI的潜在影响，评估AI新趋势对其业务的相关性，并确定其开发工作是否会产生投资回报。这个评估过程将导致更多企业将AI工作集中在提供有形且可扩展的AI上，以解决其客户和企业的特定需求或挑战。

　　2. 下一波生成式 AI模型训练将侧重于改进推理

　　下一波生成式 AI 模型训练将是变革性的，专注于增强逻辑和推理能力，使 AI 响应更加直观并与人类思维过程保持一致。OpenAI最新发布的o1等模型对这种转变进行了建模，展示了推理能力的显着改进。这些进步使AI能够以更高的连贯性和情境感知来处理和响应提示，这标志着向前迈出了充满希望的一步。

　　当前的生成式 AI 模型通常需要详细的提示和后续问题才能提供准确的回答，尤其是对于复杂或细微的查询。这种对精确输入的依赖会使交互感觉不那么流畅，因为用户必须知道如何专门表达问题才能获得准确的回答。

　　正在进行的改进工作旨在使 AI 的推理过程更加自然和适应性强，使模型能够动态地掌握上下文，考虑隐含的细节，并应用类似于人类思维模式的逻辑步骤。这种进展将使模型不仅能够回答问题，还可以推断意图并有效地解决细微的需求。

　　3. 生成式 AI将持续改进，发展成为重要的合作伙伴

　　虽然像 o1这样的推理模型代表了巨大的进步，但 AI 领域正在朝着使模型成为真正的合作伙伴迈出更大的步伐。AI技术的持续改进，将帮助模型更好地模拟人类处理复杂、分层决策的方式。这样的进步不仅仅是关于更快的响应，而是关于创造一种深度理解，让 AI 以一种感觉流畅、有用且与用户意图高度协调的方式进行交互。然而，人类监督仍然至关重要，尤其是在医疗保健、金融和法律等敏感领域，AI 应该支持而不是取代决策。

　　2025年，生成式 AI将继续充当助手，为专家提供快速、精细的见解，他们可以根据需要进行验证和调整。模型训练的这种演变使 AI 成为决策和解决问题方面越来越值得信赖的合作伙伴，提供接近人类判断的深度和准确性的见解，同时尊重每个独特领域的复杂性和细微差别。将AI作为一种协作工具而不是自主替代品，利用 AI 的优势来增强人类专业知识，并推动有意义、负责任的进步。

　　4. AI不会取代软件开发人员或架构师的角色

　　虽然一些行业可能仍在概念层面探索 AI 解决方案，但很明显，生成式 AI工具，尤其是大型语言模型(LLM)，可以通过在几分钟内总结大量数据从而提高工作效率。

　　这种能力使专业人士能够更快地获得见解并做出明智的决策。然而，这并不意味着AI会在2025年甚至未来几年取代软件开发人员和架构师等关键角色。

　　生成式 AI工具确实可以生成开发人员和企业可以用来加速软件开发的代码。虽然这种效率可以吸引希望降低成本和加快项目进度的企业，但 AI 生成的代码需要仔细审查。这些工具生成的代码来自在线共享的现有文本和数据，这些文本和数据是为特定目的或产品而贡献的。因此，它不能通过简单的复制和粘贴直接集成。

　　软件开发人员和架构师必须彻底审查、测试和调整此代码以适应特定的软件要求，并确保其长期稳健且可维护。这意味着软件开发人员和架构师在软件生命周期中仍然至关重要。他们具备必要的专业知识，能够根据独特的应用调整代码，并处理软件的持续演进，因此他们的角色对于成功开发和部署至关重要。

　　虽然AI是一种提高生产力的工具，但不能取代开发领域对经验丰富的专业人员的需求。这种AI驱动的效率和人工监督的结合在医疗保健、金融、法律、零售和制造行业尤为重要，在这些行业中，AI是一种推动力而不是替代品。

　　5. 小型语言模型将在特定领域中广受欢迎

　　到 2025 年，对成本、基础设施和隐私的日益担忧将推动小型语言模型(SLM)在医疗保健、法律、政府和金融等多个领域的开发和使用。虽然大型语言模型在某些情况下可能有益，但它们通常需要专门的基础设施和成本，这使得许多公司(尤其是初创公司)更难获得它们。

　　此外，围绕训练 LLM 中使用的数据存在重大的隐私和安全问题。这种担忧在医疗保健领域尤为严重，因为保护用户(或患者)信息至关重要，并且首选模型定制。这样想吧：您是否愿意将基于来自网络的准确和误导性数据的 LLM 集成到评估癌症风险的工具中?通过使用 SLM，高风险行业的企业可以根据特定领域的准确数据开发定制模型，同时确保隐私、安全、成本效益和效率。