三级人工智能协作：开发者的最佳选择
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内容提要
本文摘自《企业的人工智能：制定和扩展AI战略的手册》第五章，讨论了企业中AI的自主权及其五个委托级别。软件工程师彼得·斯泽尔强调，企业应根据团队经验选择合适的AI使用级别，以保持架构监督并提升效率。
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关键要点
- 企业需决定在组织、用例和团队层面上给予AI多少自主权。
- 软件工程师彼得·斯泽尔提出了五个AI委托级别，以帮助企业超越'有AI与无AI'的二元对立。
- 级别1：手动编码，适用于关键系统或工程师学习新知识时。
- 级别2：目标辅助，向AI请求单个功能或类。
- 级别3：逐步协作，工程师制定计划，AI进行审查和迭代，并请求每个任务的批准。
- 级别4：先计划后执行，工程师定义问题，AI创建计划，工程师进行优化，AI自主执行。
- 级别5：自然语言编码，工程师用自然语言编写提示，AI自动编写和执行代码，适合头脑风暴和快速原型制作。
- 级别3被认为是最佳选择，开发者保留架构监督，同时委托繁重的工作。
- 初级和中级开发者应避免级别5，专注于级别1和2，以培养对AI生成代码的批判性思维。
- 规范驱动开发与级别4不同，后者强调创造性工作而非仅依赖规范。
- 确保工程师和数据科学家为开发者提供适当的上下文窗口，以避免AI产生错误。
- 建议让编码代理先创建自动化测试，以确保理解所解决的问题。
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延伸问答
企业在使用AI时应该考虑哪些自主权级别？
企业应考虑五个AI委托级别，从手动编码到自然语言编码，选择适合团队经验的级别。
为什么级别3被认为是开发者的最佳选择？
级别3允许开发者保留架构监督，同时将繁重的工作委托给AI，提升效率。
初级开发者应该专注于哪些AI使用级别？
初级开发者应专注于级别1和级别2，以培养对AI生成代码的批判性思维。
级别4与规范驱动开发有什么不同？
级别4强调创造性工作，而规范驱动开发则依赖于规范作为唯一真相来源。
如何确保AI生成的代码质量？
确保工程师和数据科学家为开发者提供适当的上下文窗口，并让编码代理先创建自动化测试。
在AI协作中，如何避免AI产生错误？
需要确保上下文窗口不为空且不过于杂乱，以帮助AI理解任务。
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