Embarcadero：人工智能驱动发展我们的期望是什么

人人都在谈论人工智能。我们的Visual Assist 团队对人工智能有何期望？显然，人工智能与我们息息相关——关于这一点的讨论已经无需多言——但它也被过度炒作了。我们简单客观地了解一下，我们认为人工智能发展的方向。

这是一张在simplified.com上，通过提示“屏幕上有人工智能的笔记本电脑”而生成的人工智能图像。这一实现令人印象深刻，但同样任重道远。图像和电影比文本更难处理。难度超过代码了吗？

当今的人工智能

在远程服务器/云端运行

共享知识（除非支付更多费用），这使得人工智能不适合处理像源代码这样的机密数据

计算成本高昂：所需的硬件昂贵，而且需要大量的硬件

可能不相关：人工智能是在广泛的数据上进行训练的，但您可能有更具体的需求，例如您自己的库和源代码

然而：

很多工作正致力于降低计算成本：例如，Facebook 的Llama模型和相关模型进行了大量调整，使其能够在合理的速度下在单台计算机上运行

一旦人工智能能够在本地运行，随机共享知识就不再是问题（在成本相同的情况下，您也可以拥有一个经济实惠的内部服务器，仅与员工共享）

一旦人工智能能够在本地运行，就可以随时使用，而不仅仅是在有网络连接的情况下

如果人工智能是在您的数据上进行训练的，它会更相关，能够提供特定领域的解决方案

关键是什么？

商业软件开发中有三个关键点：

1. 在获取人工智能输入时保持源代码的机密性

2. 低成本

3. 提供特定领域、针对您应用的有用结果

我们认为，在不久的将来，您将能够在本地使用私有人工智能，并在自己的代码库上进行训练。（例如）与远程基于云的 ChatGPT相比，私有人工智能似乎更实用、实惠且安全。

Visual Assist

像 Copilot 或 ChatGPT 这样的工具很好用，但对所有者来说有法律风险，而且如果您的来源被添加到他们的知识库中，对您来说可能很危险。这不是我们所期待的发展方向。此外，了解您技术的人工智能，比了解通用编程的人工智能更有用。我们认为，本地、私有、根据您的代码进行训练的人工智能可以体现出行业相关性。

以上是我们对人工智能发展方向的看法。至于这对 Visual Assist 意味着什么，上述内容无法作为产品方向的参考。只能说我们对人工智能感兴趣。VA 已经提供了行业领先的重构，以及其他由独特代码理解引擎支持的工具，该工具被开发为非编译器类型，其特点更接近于程序员。人工智能基于代码理解的潜能与我们提供的产品非常契合。我们会谨慎、踏实地朝着这个方向发展。我们将一如既往地遵循 Visual Assist 的理念：关注真正的实用性，而不是头条新闻；追求卓越的性能；我们选择的功能将由开发人员设计，面向开发者。