Sure, here is the translation of "Are we ready for AI-Driven Development?" in simplified Chinese, while maintaining the HTML structure: ```html
我们准备好迎接人工智能驱动的开发了吗？
``` This HTML snippet renders the translated text in simplified Chinese.在过去的几年中，编程语言取得了巨大进步，变得更易于使用和理解。那些二进制和汇编代码的低层次时代已经远去，而如今我们使用的现代语言提供了丰富的功能，使我们的工作更加高效：变量和函数采用人类可读的命名、高级概念和抽象、简洁的语法，以及非常广泛的标准库……
在同一时间，集成开发环境（IDE）也在其发展道路上前行，提供了更符合人体工程学的环境和更用户友好的界面。几十年前仅仅是一个简单的命令行文本编辑器，现在拥有语法着色、实时编译、上下文代码补全、高级重构功能等等…… 编写代码从未如此轻松，然而，我们仍在寻找更快速、更高效的软件生产方式，这自然而然地引出了一个问题：人工智能是否将成为革新我们行业的下一个步骤？
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对这件事情的看法差异极大。Thomas Dohmke 在2023年发布了一篇博文声称，GitHub Copilot 可以自行生成46%的代码，使开发人员速度提高55%，并导致国内生产总值增加1.5万亿美元。他作为GitHub的CEO可能影响了他的这篇文章。另一方面，许多其他专家则发布了更为激烈的关于人工智能能力和缺陷的文章，通常将其比作初级开发人员，能够编写简单的代码，但缺乏评估其工作质量的判断能力。
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正确理解类似Copilot这样的工具的方式更像是非常高级的自动完成或复制粘贴功能，或者像是Stack Overflow搜索结果与Google“我要运气好”功能的不道德结合体。每次你都在掷骰子。
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在保留HTML结构的情况下，将以下英文文本翻译为简体中文： 大多数关于这个问题的观点都与生成型人工智能的工作方式有关：它们基本上是一个数学模型，根据其学习基础预测下一个最可能的词。我们在各处看到的结果有时令人惊叹，但它们伴随着一些警告。换句话说，人工智能不像人类那样“理解”您提出的请求。它不会单独分析每个参数以产生最佳答案。相反，它计算一系列统计上可能的标记。因此，该模型通常无法确定其响应的准确性或相关性。
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这并不意味着结果完全没有用处，相反。基于ChatGPT的插件已经能让你的集成开发环境（IDE）通过一键操作编写代码、注释、测试、文档或者检测错误。每个通用人工智能（GenAI）公司都在吹嘘它们处理样板代码和其它乏味任务的能力，以便让开发者有更多的生产时间。不过，牢记工具的实际限制至关重要，如果不想最终浪费比节省的时间更多。
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首先，“幻觉”的风险是确实存在的，特别是当您要求的内容符合非常特定的格式时。ChatGPT 在列举来源方面是臭名昭著的糟糕，即使提供的内容是正确的。引用一系列科学论文或案例试验并不像制作“看起来”像这些列表那样容易，这就解释了即使格式一开始看起来并不可疑，最终您可能会得到完全虚构的参考资料。在编程方面，这可能表现为一小段代码，该代码会使用来自完全不同语言的函数。
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幸运的是，这种错误应该很容易检测到，多亏了实时编译。大多数集成开发环境（IDE）会立即识别并突出显示不正确的函数调用。但更糟糕的是表面上看起来正确的代码，这也是导致ChatGPT和其他人工智能得出的答案被禁止在StackOverflow上的原因。
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主要问题在于，虽然ChatGPT生成的答案往往看起来可能是正确的，但实际上错误率很高，并且这些答案非常容易生成。许多人尝试使用ChatGPT来创建答案，但他们缺乏专业知识或者验证答案正确性的意愿，就会直接发布。由于这些答案易于生成，大量人员发布了大量答案。这些答案的数量（数千个）以及通常需要具备一定主题专业知识的人详细阅读才能确认答案实际上是错误的事实，已经有效地淹没了我们基于志愿者的质量管理基础设施。
» 政策：生成式人工智能（例如ChatGPT）被禁止使用
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最后，使得大量代码生成变得容易导致了一些意想不到的副作用：浪费时间和质量下降。GitClear 最近的一项研究显示自从AI辅助编码出现以来出现了一些负面趋势。经过多年的稳定趋势后，代码波动（在推送后不到两周就被撤销或更新的代码）和重复代码开始稳步增加。
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这两个指标具有重要的意义。关于流失代码的数量，数据显示有必要严格检查生成代码的有效性。这完美地说明了StackOverflow管理员的观点：代码生成速度快，但验证结果所需的时间未必如此。如果太快接受，该代码将经常需要进一步的修正。这也引出了一个问题：如何验证那些代码？您是否已经有自动化测试来验证？您会使用相同的人工智能来生成测试案例吗？如果是这样，您如何测试您的测试？Birgitta Böckeler在Martin Fowler的博客上提供了一些非常有帮助的见解，帮助您评估生成代码的可信度。
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另一方面，当生成代码片段变得如此简单时，生成更多代码行的诱惑大于重构已有代码的动力。不幸的是，这种态度通常与初级开发人员更多相关，对软件可维护性产生了不利影响。重复和缺乏重构虽然可能加快初始开发速度，但长期来看却会增加维护成本。
``` This HTML snippet contains the translated text in simplified Chinese while preserving the paragraph structure.To translate the English text "The main challenge with AI assisted programming is that it becomes so easy to generate a lot of code which shouldn’t have been written in the first place.” Adam Tornhill" into simplified Chinese while keeping the HTML structure, you can use the following: ```html
AI辅助编程的主要挑战在于，生成大量本应该避免编写的代码变得异常容易。
—— Adam Tornhill
``` This HTML structure ensures that the translation is presented clearly and maintains the attribution to Adam Tornhill at the end.To translate the provided English text into simplified Chinese while keeping the HTML structure intact, you can use the following: ```html
最后，确保在生成代码时保持质量需要对模型进行训练，以产生高质量的代码。当前的模型已经在各种来源（开源项目、整个互联网...）上进行了训练，但如果这些来源没有经过审查，包含不符合期望标准的代码的可能性将影响结果的质量。常见的反模式和重复的设计缺陷将被视为与最佳实践同样有效。
``` This HTML snippet contains the translated text in simplified Chinese, structured within a `` (paragraph) tag.
Here is the translated text in simplified Chinese while keeping the HTML structure: ```html 它也可能鼓励一些不良习惯，比如把测试看作是一项无聊的任务，可以委托给 AI。但这种态度否定了自动化测试的所有好处：事先编写测试强迫你思考要编写的代码，并确保其设计具有可测试的特性。 ``` This HTML structure can be directly inserted into your webpage or document for display.
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总之，AI 辅助编程可能看起来充满了希望，但其当前的局限性需要明确。并非所有程序员都能从中受益。正如Kevlin Henney所言：“从LLMs生成的代码将需要比开发人员编写的代码更多的测试。” 初级开发人员更有可能使用它，但他们也更有可能陷入其缺陷之中。
``` This HTML snippet represents the translated text: "总之，AI 辅助编程可能看起来充满了希望，但其当前的局限性需要明确。并非所有程序员都能从中受益。正如Kevlin Henney所言：“从LLMs生成的代码将需要比开发人员编写的代码更多的测试。” 初级开发人员更有可能使用它，但他们也更有可能陷入其缺陷之中。"Sure, here's the translated text in simplified Chinese while keeping the HTML structure: ```html
截至今天，通用人工智能应被视为更为精细的自动补全功能，可以帮助您加快输入速度，但其结果不应盲目信任。此外，过度依赖AI插件处理过多工作意味着您将牺牲工作中最有趣的部分——创造性工作，而花费时间阅读和理解生成的代码。没有人喜欢把时间浪费在调试遗留代码上。
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使用LLM生成代码的实际结果是，许多开发人员会发现他们不知不觉地将自己置于一个他们可能试图避免的角色中：他们自动化了遗留代码的创建，并重新定义了他们的工作角色为调试和修复这样的代码。
Kevlin Henney
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