为什么人工智能工程需要传统的纪律
内容提要
许多公司在将人工智能项目从概念验证转向生产时面临挑战。Thoughtworks的Nimisha Asthagiri指出，成功的公司应重新思考技术应用，而非简单整合AI。她强调组织投资和工程基础知识的重要性，建议回归传统开发方法以应对AI带来的复杂性，并明确代码生命周期，避免生成不必要的“黑暗代码”。
关键要点
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许多公司在将人工智能项目从概念验证转向生产时面临挑战。
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成功的公司应重新思考技术应用，而非简单整合AI。
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组织投资和工程基础知识的重要性不可忽视。
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建议回归传统开发方法以应对AI带来的复杂性。
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明确代码生命周期，避免生成不必要的“黑暗代码”。
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许多AI生成的代码可能根本不需要存在。
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组织应明确其代码的生命周期，并对概念验证代码进行文档化。
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某些代码应临时生成，仅用于特定目的后即被丢弃。
延伸解读
传统开发方法的重要性
在人工智能项目的实施过程中，传统的开发方法如测试驱动开发和变异测试正在重新受到重视。这些方法不仅有助于提高代码质量，还能帮助团队更好地理解和管理AI生成的代码，避免因技术复杂性而导致的认知负担。
代码生命周期管理
文章强调了明确代码生命周期的重要性，尤其是概念验证阶段的代码应有明确的文档记录和过期日期。这种管理方式可以有效减少不必要的“黑暗代码”，确保团队在开发过程中保持高效和清晰。
AI生成代码的风险
随着AI工具的普及，生成的代码数量激增，企业需警惕“黑暗代码”的产生。这些代码可能并不需要长期保留，企业应考虑是否真的需要这些代码，以避免未来的维护负担和复杂性。
延伸问答
为什么许多公司在将人工智能项目转向生产时面临挑战？
许多公司在将人工智能项目从概念验证转向生产时面临挑战，主要是因为他们在如何将这些实验转化为实际应用上遇到困难。
成功的公司在应用人工智能时有什么共同点？
成功的公司通常会重新思考技术应用，而不是简单整合AI，并且注重组织投资和工程基础知识。
为什么传统开发方法在应对AI复杂性时变得重要？
传统开发方法如测试驱动开发和变异测试能够帮助组织更好地管理AI带来的复杂性，避免产生不必要的“黑暗代码”。
什么是“黑暗代码”，为什么要避免它？
“黑暗代码”指的是那些不必要存在的代码，避免它可以减少代码库的复杂性和维护成本。
如何管理概念验证代码的生命周期？
组织应明确概念验证代码的生命周期，进行文档化，并在不再需要时及时删除。
AI生成的代码是否总是需要保留？
不一定，某些AI生成的代码可以是临时生成的，仅用于特定目的后即可丢弃。
