2025 年有望成為軟件開發發展的關鍵時刻，人工智能(AI)的不懈進步將推動這一發展。隨著 AI 繼續滲透到我們生活的方方面面，它對軟件開發領域的影響是不可否認的。從自動執行日常任務到徹底改變創意過程，AI 已準備好重塑我們構建和部署軟件的方式。

　　DevPro Journal 最近與 Onymos 工程副總裁 Bhavani Vangala 進行了交談，總結了將對 2025 年軟件開發產生重大影響的五個關鍵趨勢。通過了解這些趨勢，開發人員可以利用 AI 的強大功能來簡化工作流程、提高生產率并創建更具創新性和更復雜的應用程序。

　　1. 未來AI開發：準確評估和可擴展性

　　在過去兩年中，AI 已成為企業高管和技術領導者的關鍵話題，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，人們也開始懷疑當前的一些AI部署是真正的生產就緒解決方案，還是只是由炒作驅動的概念和文檔級實施，尤其是在醫療保健、金融、法律和制造行業。

　　到2025年，企業將越來越多地評估其最終客戶需求，以準確衡量AI的潛在影響，評估AI新趨勢對其業務的相關性，并確定其開發工作是否會產生投資回報。這個評估過程將導致更多企業將AI工作集中在提供有形且可擴展的AI上，以解決其客戶和企業的特定需求或挑戰。

　　2. 下一波生成式 AI模型訓練將側重于改進推理

　　下一波生成式 AI 模型訓練將是變革性的，專注于增強邏輯和推理能力，使 AI 響應更加直觀并與人類思維過程保持一致。OpenAI最新發布的o1等模型對這種轉變進行了建模，展示了推理能力的顯著改進。這些進步使AI能夠以更高的連貫性和情境感知來處理和響應提示，這標志著向前邁出了充滿希望的一步。

　　當前的生成式 AI 模型通常需要詳細的提示和后續問題才能提供準確的回答，尤其是對于復雜或細微的查詢。這種對精確輸入的依賴會使交互感覺不那么流暢，因為用戶必須知道如何專門表達問題才能獲得準確的回答。

　　正在進行的改進工作旨在使 AI 的推理過程更加自然和適應性強，使模型能夠動態地掌握上下文，考慮隱含的細節，并應用類似于人類思維模式的邏輯步驟。這種進展將使模型不僅能夠回答問題，還可以推斷意圖并有效地解決細微的需求。

　　3. 生成式 AI將持續改進，發展成為重要的合作伙伴

　　雖然像 o1這樣的推理模型代表了巨大的進步，但 AI 領域正在朝著使模型成為真正的合作伙伴邁出更大的步伐。AI技術的持續改進，將幫助模型更好地模擬人類處理復雜、分層決策的方式。這樣的進步不僅僅是關于更快的響應，而是關于創造一種深度理解，讓 AI 以一種感覺流暢、有用且與用戶意圖高度協調的方式進行交互。然而，人類監督仍然至關重要，尤其是在醫療保健、金融和法律等敏感領域，AI 應該支持而不是取代決策。

　　2025年，生成式 AI將繼續充當助手，為專家提供快速、精細的見解，他們可以根據需要進行驗證和調整。模型訓練的這種演變使 AI 成為決策和解決問題方面越來越值得信賴的合作伙伴，提供接近人類判斷的深度和準確性的見解，同時尊重每個獨特領域的復雜性和細微差別。將AI作為一種協作工具而不是自主替代品，利用 AI 的優勢來增強人類專業知識，并推動有意義、負責任的進步。

　　4. AI不會取代軟件開發人員或架構師的角色

　　雖然一些行業可能仍在概念層面探索 AI 解決方案，但很明顯，生成式 AI工具，尤其是大型語言模型(LLM)，可以通過在幾分鐘內總結大量數據從而提高工作效率。

　　這種能力使專業人士能夠更快地獲得見解并做出明智的決策。然而，這并不意味著AI會在2025年甚至未來幾年取代軟件開發人員和架構師等關鍵角色。

　　生成式 AI工具確實可以生成開發人員和企業可以用來加速軟件開發的代碼。雖然這種效率可以吸引希望降低成本和加快項目進度的企業，但 AI 生成的代碼需要仔細審查。這些工具生成的代碼來自在線共享的現有文本和數據，這些文本和數據是為特定目的或產品而貢獻的。因此，它不能通過簡單的復制和粘貼直接集成。

　　軟件開發人員和架構師必須徹底審查、測試和調整此代碼以適應特定的軟件要求，并確保其長期穩健且可維護。這意味著軟件開發人員和架構師在軟件生命周期中仍然至關重要。他們具備必要的專業知識，能夠根據獨特的應用調整代碼，并處理軟件的持續演進，因此他們的角色對于成功開發和部署至關重要。

　　雖然AI是一種提高生產力的工具，但不能取代開發領域對經驗豐富的專業人員的需求。這種AI驅動的效率和人工監督的結合在醫療保健、金融、法律、零售和制造行業尤為重要，在這些行業中，AI是一種推動力而不是替代品。

　　5. 小型語言模型將在特定領域中廣受歡迎

　　到 2025 年，對成本、基礎設施和隱私的日益擔憂將推動小型語言模型(SLM)在醫療保健、法律、政府和金融等多個領域的開發和使用。雖然大型語言模型在某些情況下可能有益，但它們通常需要專門的基礎設施和成本，這使得許多公司(尤其是初創公司)更難獲得它們。

　　此外，圍繞訓練 LLM 中使用的數據存在重大的隱私和安全問題。這種擔憂在醫療保健領域尤為嚴重，因為保護用戶(或患者)信息至關重要，并且首選模型定制。這樣想吧：您是否愿意將基于來自網絡的準確和誤導性數據的 LLM 集成到評估癌癥風險的工具中?通過使用 SLM，高風險行業的企業可以根據特定領域的準確數據開發定制模型，同時確保隱私、安全、成本效益和效率。