MongoDB 與 AWS 結盟，利用生成式 AI 生成代碼

MongoDB 與 Amazon Web Services (AWS) 今日宣布，他們已擴展現有的聯盟關係，以提供經過策劃的代碼示例來訓練 Amazon CodeWhisperer 生成式人工智能（AI）工具。

Amazon CodeWhisperer 是一款免費工具，能夠基於自然語言評論或在集成開發環境（IDE）中找到的現有代碼生成代碼建議。

MongoDB 的產品高級副總裁 Andrew Davidson 表示，現在建立在 MongoDB 數據庫上的應用程序的開發者將收到反映 MongoDB 最佳實踐的建議。他補充說，整體目標是加快高質量應用程序大量發展的速度。

生成式 AI 已經在根本上改變了應用程序的開發方式。現在，機器能夠理解人們用來相互溝通的語言，而不是要求開發者創建一個與機器溝通的抽象層級。開發者很快就會通過自然語言界面要求生成式 AI 平台不僅提供建議，還要測試和調試應用程序。

開發者遇到的挑戰是，像 ChatGPT 這樣的生成式 AI 平台是基於從網絡上收集的不同質量代碼訓練的大型語言模型（LLM）。結果是，建議的代碼可能包含漏洞，或者可能僅僅是效率不高，導致成本增加，因為需要更多的基礎設施資源。此外，浮現的建議可能會從一次查詢到下一次查詢有很大差異。

作為一種替代方案，AWS 正在尋求與 MongoDB 這樣擁有經過策劃代碼以建立最佳實踐的組織合作，以確保更好的結果。這些優化適用於 C#、Go、Java、JavaScript 和 Python 這五種構建 MongoDB 應用程序最常用的編程語言。此外，Amazon CodeWhisperer 還支持內置的安全掃描和引用跟踪器，提供有關代碼建議來源的信息。

此刻，幾乎毫無疑問，生成式 AI 將提升開發者的生產力，特別是對那些專業知識有限的開發者來說。然而，DevOps 團隊可能很快就會發現自己被流經其管道的代碼量所壓垮。人們希望，AI 技術有一天也能幫助軟件工程師找到管理這些代碼量的方法。從積極的一面來看，由於來自大型語言模型（LLM）的推薦，這些代碼的質量應該會有所提高，例如，它們會在應用程序在生產環境部署之前很久就識別出漏洞。

不管你喜不喜歡，生成式 AI 的精靈現在已經從諺語中的瓶子裡放出來了。幾乎每個想得到的工作職能都將在不同程度上受到影響。對於 DevOps 團隊來說，最終的影響應該涉及較少的苦差事，因為許多使管理 DevOps 工作流程變得繁瑣的手動任務被消除了。與此同時，組織應該更密切地關注用於創建代碼的 LLM。畢竟，無論是人類還是機器創造的，該代碼在部署到生產環境之前仍然需要經過徹底的測試。