- 问题一:软件工程的"复杂性"本质在AI时代是否被真正改变?
关联章节:第1章"软件的特殊性"中关于复杂性的讨论
上下文:复杂性是软件的本质特性之一,不会因工具进步而消失。
支持事例:- Linux内核超过2700万行代码,无人能完全理解
- 即使有AI生成代码,模块间依赖关系仍呈几何级数增长
- ChatGPT等工具可能引入新的抽象层次,反而增加系统复杂性
提问原因:我的经验与书中推理产生矛盾。在实践中,AI工具确实解决了某些局部的复杂性,但往往在系统层面创造了新的复杂性问题。这是否意味着"没有银弹"论断在AI时代依然成立?还是说我们正在经历复杂性的形态转变而非消除?
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问题二:"技能的反面是解决问题"在AI时代是否依然成立?
关联章节:第3章"技能的反面"
上下文:Bill Buxton观点认为,真正的技能意味着低层次问题已内化为肌肉记忆。
矛盾观察:- AI工具让新手能快速完成原本需要深厚技能的任务
- 但过度依赖AI可能导致"技能空心化"——能解决问题但不理解原理
- 在调试AI生成代码时,传统调试技能反而更加重要
提问原因:如果AI能解决90%的低层次问题,这是否重新定义了"技能"的边界?工程师是应该专注于剩下的10%高阶技能,还是应该重新掌握被AI抽象掉的基础知识?
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问题三:AI工具是否改变了软件工程的根本?
关联章节:全书多处提及AI对软件工程的影响
上下文:书中承认AI工具在代码生成、测试等方面的作用,但仍强调软件工程核心不变。
支持资料:- GitHub Copilot等工具已能生成复杂代码
- AI测试工具可以自动发现边界情况
- 但AI幻觉问题导致新类型缺陷产生
提问原因:这与我的观察产生疑问。如果AI能处理90%的编码任务(如Kent Beck所言),那“程序+软件工程=软件”的公式是否需要重构?软件工程师的价值是否正在从“写代码”转向“定义问题”和“验证结果”?
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问题四:软件工程师的职业操守在AI时代需要哪些扩展?
关联章节:第17章软件工程师的职业道德
上下文:IEEE/ACM的职业操守规范强调对公众利益的责任。
新兴挑战:- AI生成代码的版权和责任归属问题
- 算法偏见和公平性成为新的伦理焦点
- 模型透明性与用户隐私的平衡
提问原因:传统的工程伦理框架在AI时代显得不足。我们是否需要建立新的职业规范来应对AI特有的伦理挑战?特别是在模型可解释性、数据使用权限等方面。
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问题五:软件工程师的职业操守在AI时代需要哪些扩展?
关联章节:第17章软件工程师的职业道德
上下文:IEEE/ACM的职业操守规范强调对公众利益的责任。
新兴挑战:- AI生成代码的版权和责任归属问题
- 算法偏见和公平性成为新的伦理焦点
- 模型透明性与用户隐私的平衡
提问原因:传统的工程伦理框架在AI时代显得不足。我们是否需要建立新的职业规范来应对AI特有的伦理挑战?特别是在模型可解释性、数据使用权限等方面。