「人工智能可能协助科技专业人士实现心流境界的极乐境地」
「人工智能或许能够帮助科技专业人员达到心流境界的极乐境界」
许多人认为工作是“必要的恶”，但对于一些专注于软件和技术领域的专业人士来说，难以自拔。被称为“心流状态”，这种工作方式是将自己深深地沉浸在一项活动中，以至于失去了对时间的感知。
现在，人工智能（AI）可能会帮助更多人进入这种心流状态。我们已经知道，AI将在许多方面帮助开发人员和技术专业人员，从自动生成代码到实现企业系统和流水线的增强可观察性。但AI还将作为一种协作工具，帮助团队合作，无论是开发人员与运维专家合作，还是开发人员与高级管理层和其他员工合作。
在这种心流状态中，编码辅助成为突出且早期的生成AI应用案例。 Guarrera说：“初步趋势，尤其是在编码辅助工具方面，显示出有希望的迹象，并且暗示着团队效率的巨大提升已经在进行中。” “这些主要关注编码的AI工具开始间接影响团队其他方面。”
通过自动化例行编码任务，“AI使团队成员能够专注于更复杂、战略性的工作，从而可能导致更融合和协作的团队动态，”他指出。 “AI的角色从个体编码任务中转向集成在协作软件开发工具和平台中的角色正在逐渐展开。”
生成AI在编码中的不断扩大的角色“开始塑造改进低层次设计创建、测试用例生成甚至项目规划的工具，”Guarrera说。
技术系统和服务也可以帮助建立流动状态。LaNeve表示：“某些项目规划工具，如Zendesk，正在构建自动生成的冲刺回顾报告，以向项目和工程经理报告进展。”
此外：我正在使用ChatGPT来帮助我更快地修复代码，但代价是什么？
“这可以节省经理和整个团队的时间。人工智能可以生成团队成员个别总结和更新进展的摘要。项目或工程经理可以一次得到整个团队进展的连贯总结。”
然而，并非一切都是好消息。Guarrera表示，随着对生成式人工智能在协作方法和流程中的依赖增加，可能会出现新的风险和缺点。他说：“生成式人工智能模型虽然效率很高，但可能会受到不准确或恶意输入的误导，也称为提示注入攻击。这种脆弱性尤其令人担忧，因为这些平台通常访问敏感数据，从而增加了网络风险。”举个例子，想想生成式人工智能输出中的幻觉，这是一个当前的问题，这意味着人的监督仍然至关重要。
虽然AI有许多文档化的好处，但Mason同意“谨慎行事”。他说：“例如，用户必须考虑环境的安全性，并小心不要输入商业机密。这意味着目前只有那些能够在他们的组织中嵌入个别AI应用程序的人才能充分协作并从这些工具中受益。那些不能的人只能在不损害输入数据的安全性的情况下走得更远。此外，AI仍然处于早期阶段，需要一点指导来消除内在偏见。因此，目前完全依赖这些工具是一个错误。”
确保对AI的信任并不容易。LaNeve说：“要相信由AI生成的答案，通常需要独立事实核查答案。”“需要事实核查答案会破坏使用AI生成答案的初衷。AI生成的答案需要提供对其答案的信心。”
但是即使考虑到这些风险，“AI和生成式人工智能技术正准备彻底改变软件开发中的协作努力，”Guarrera说。“例如，AI可以自动化和优化项目规划，确保用户需求准确地转化为可行动的任务。它还可以协助项目管理，优化资源分配和时间管理。”
最终，Guarrera表示：“AI支持的平台能够促进开发人员、运营人员和业务利益相关方之间更清晰的沟通，简化项目目标的理解和实施。”
这是通往流动状态的巨大一步。
