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未來IT將來系列 第 16

未來IT將來2024.16「軟體3.0」已來

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隨著科技的迅猛發展,軟體工程的演進已經進入了一個嶄新的階段——「軟體3.0」時代。這一時代的到來,標誌著人工智能技術的深度融入和重塑,軟體開發方式也因此發生了顛覆性的變革。從過去的手工編碼到自動化工具的使用,再到如今的生成式AI,軟體開發已經步入了一個由AI主導的新篇章。本文將探討軟體3.0時代的特徵、其背後的驅動技術,以及對未來軟體開發的深遠影響。

一、軟體3.0時代的特徵

軟體3.0時代的核心特徵在於生成式AI的普遍應用。在這一時代,開發者不再需要從零開始編寫代碼,而是可以從預先訓練好的基礎模型出發,利用這些模型來生成特定功能的軟體模塊。這樣的方式極大地提高了軟體開發的效率,縮短了開發週期,同時也讓軟體開發更加靈活和智能化。
1. 生成式AI的應用:生成式AI成為軟體3.0時代的基石。開發者可以利用這些AI工具快速生成代碼、設計界面、優化算法,甚至可以創造出具備自我學習和進化能力的智能應用。例如,Meta推出的AI Studio,通過Llama 3.1模型,允許任何人建立屬於自己的AI分身,這正是軟體3.0的一個具體應用。
2. AI積木:軟體3.0時代引入了「AI積木」的概念。這種積木化的設計理念讓開發者能夠像搭建積木一樣,將不同的AI功能模塊自由組合,從而創建出複雜而智能的應用。這種方式不僅降低了開發難度,還能夠促進AI技術的普及和應用。
3. 團隊式AI協作:在軟體3.0時代,軟體開發不再是個體開發者的孤立工作,而是由多個AI協作完成。這些AI各有所長,有些專精於特定的技術領域,有些則擅長於推理和整合。這種團隊式的AI協作模式使得軟體開發更加智能和高效,類似於一個由AI專家組成的虛擬團隊共同解決問題。

二、軟體3.0背後的驅動技術

軟體3.0時代的到來依賴於多項關鍵技術的突破。這些技術不僅為生成式AI提供了強大的支撐,也為軟體開發帶來了新的可能性。
1. 基礎模型(Foundation Models):基礎模型是軟體3.0的核心技術之一。這些模型通過在海量數據上進行預訓練,具備了強大的學習和推理能力。開發者可以基於這些模型進行微調,從而生成符合特定需求的應用。這大大減少了開發者的工作量,並提高了軟體的智能化程度。
2. 深度學習與自然語言處理(NLP):深度學習和NLP技術的進步,使得生成式AI能夠更好地理解和生成自然語言,從而提高了人機交互的質量。這些技術不僅能夠幫助AI生成代碼,還能夠讓AI理解用戶需求並進行自動化的問題解決。
3. 分散式AI架構:在軟體3.0時代,分散式AI架構成為了新的主流。這種架構允許不同的AI模塊在不同的環境中運行,並通過網絡進行協作。這不僅提高了系統的靈活性和可擴展性,也讓軟體開發變得更加模塊化和分佈式。

三、軟體3.0對未來的影響

軟體3.0時代的到來,對於未來的軟體開發、科技產業以及整個社會都將產生深遠的影響。
1. 軟體開發方式的革新:在軟體3.0時代,軟體開發將不再僅僅依賴於個人的編程技能,而是更多地依賴於AI工具的使用。開發者的角色將逐漸轉變為AI協作者,通過與AI的互動來完成複雜的開發任務。
2. 創新與效率的提升:軟體3.0的生成式AI技術將大大提升軟體開發的創新性和效率。開發者可以快速嘗試和測試不同的解決方案,從而加速產品的迭代和更新。這將促進更多創新的應用和服務的誕生。
3. 社會與經濟的轉型:隨著軟體3.0技術的普及,社會和經濟結構也將發生變化。大量基於AI的應用將進一步推動各行各業的數位化轉型,並帶來新的商業模式和就業機會。然而,這也將對現有的勞動力市場帶來挑戰,需要我們從政策和教育層面做好準備。

四、結語

軟體3.0時代的到來,是科技進步的一個重要里程碑。這一時代的特徵在於生成式AI技術的廣泛應用,AI積木的出現,及團隊式AI協作模式的普及。這些變革不僅革新了軟體開發的方式,也為未來的創新和發展提供了無限可能。對於每一個開發者和科技從業者來說,理解和把握軟體3.0的趨勢,將是抓住未來機遇的關鍵。

使用B4A開發一個簡單的「AI積木」應用。這個應用程式允許使用者輸入問題,並使用AI來生成回應。整個程式碼結構就像積木一樣簡單易懂,方便初學者理解和擴展。

b4x「AI積木」範例程式碼

Sub Process_Globals
    Private API_URL As String = "https://api.openai.com/v1/completions"
    Private API_KEY As String = "你的OpenAI API金鑰" '請替換為你的API金鑰
End Sub

Sub Globals
    Private EditTextInput As EditText
    Private ButtonGenerate As Button
    Private LabelResult As Label
    Private ProgressDialog As ProgressDialog
End Sub

Sub Activity_Create(FirstTime As Boolean)
    Activity.LoadLayout("Main")
    ButtonGenerate.Text = "生成回應"
    ProgressDialog.Initialize(Activity)
End Sub

Sub ButtonGenerate_Click
    Dim UserInput As String = EditTextInput.Text
    If UserInput.Trim.Length > 0 Then
        ProgressDialog.Show("AI生成中...", "請稍候", False)
        CallSubDelayed2(Me, "GenerateAIResponse", UserInput)
    Else
        ToastMessageShow("請輸入內容!", False)
    End If
End Sub

Sub GenerateAIResponse(Input As String)
    Dim Job As HttpJob
    Job.Initialize("AIJob", Me)
    
    Dim RequestData As Map
    RequestData.Initialize
    RequestData.Put("model", "text-davinci-003")
    RequestData.Put("prompt", Input)
    RequestData.Put("max_tokens", 100)
    
    Dim JSONGen As JSONGenerator
    JSONGen.Initialize(RequestData)
    
    Job.PostString(API_URL, JSONGen.ToString)
    Job.GetRequest.SetHeader("Authorization", "Bearer " & API_KEY)
    Job.GetRequest.SetHeader("Content-Type", "application/json")
    
    Job.Execute("AIJob")
End Sub

Sub JobDone(Job As HttpJob)
    ProgressDialog.Hide
    If Job.Success Then
        Dim Response As String = Job.GetString
        Dim JSONParser As JSONParser
        JSONParser.Initialize(Response)
        Dim Root As Map = JSONParser.NextObject
        Dim Choices As List = Root.Get("choices")
        If Choices.Size > 0 Then
            Dim FirstChoice As Map = Choices.Get(0)
            Dim TextResponse As String = FirstChoice.Get("text")
            LabelResult.Text = TextResponse.Trim
        Else
            LabelResult.Text = "無法生成回應。"
        End If
    Else
        LabelResult.Text = "請求失敗: " & Job.ErrorMessage
    End If
    Job.Release
End Sub

說明
API_KEY:在程式中將 API_KEY 替換為你的 OpenAI API 金鑰。
主要功能:
使用者輸入一個問題或指令。
按下「生成回應」按鈕後,應用程式會將輸入內容發送到OpenAI API,並顯示生成的回應。
結果顯示在標籤(Label)中。

參考網址
https://www.inside.com.tw/article/35762
https://www.techbang.com/posts/117232


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