DevSecOps中的AI：從“智能副駕”到“自動(dòng)駕駛”

自動(dòng)駕駛和軟件（SW）開(kāi)發(fā)之間有何共同點(diǎn)？乍一看，并沒(méi)有什么共同點(diǎn)。但仔細觀(guān)察一下，就能發(fā)現兩者之間存在一些相似之處，尤其是在實(shí)現基本目標的演進(jìn)路徑上。開(kāi)發(fā)團隊本身不會(huì )成為 “乘客”，但設計、創(chuàng )建、保護、分發(fā)和維護等方面相關(guān)人員的傳統角色和職責會(huì )發(fā)生轉變。為了更好地理解這一點(diǎn)，可以先深入了解一下自動(dòng)駕駛的概念，然后再將其與軟件開(kāi)發(fā)聯(lián)系起來(lái)。

自動(dòng)駕駛的概念出現已有多年，曾經(jīng)看似未來(lái)派的概念如今已成為現實(shí)。從本質(zhì)上來(lái)說(shuō)，自動(dòng)駕駛汽車(chē)（AV）旨在最大限度地減少交通出行中的人為失誤（目前約 90% 的交通事故都是由人為失誤造成的）。自動(dòng)駕駛汽車(chē)的基本前提是其性能應優(yōu)于普通人類(lèi)駕駛員。自動(dòng)駕駛技術(shù)可以節約時(shí)間，這至關(guān)重要。這樣，人們就可以把精力投入到更令人愉悅的娛樂(lè )活動(dòng)中，而不是耗費在交通路途中。

邊緣計算和AI是實(shí)現自動(dòng)駕駛的兩大關(guān)鍵要素：它們使車(chē)輛能夠在車(chē)內處理物聯(lián)網(wǎng)傳感器的數據，從而實(shí)現實(shí)時(shí)操作。這種能力對于任何任務(wù)關(guān)鍵型應用都至關(guān)重要。試圖對機器進(jìn)行手動(dòng)編程，以處理各種可能的駕駛場(chǎng)景的做法已不切實(shí)際。相反，車(chē)輛必須從環(huán)境中動(dòng)態(tài)學(xué)習。自動(dòng)駕駛汽車(chē)的智能程度取決于各種物聯(lián)網(wǎng)傳感器數據的可用性，基于數據就能創(chuàng )建物理世界的數字孿生表示。數據越多樣化，就能部署越復雜的AI系統。

觀(guān)察自動(dòng)駕駛的發(fā)展路徑，我們可以發(fā)現，在每個(gè)階段，人類(lèi)的參與都在逐漸減少。自動(dòng)駕駛汽車(chē)框架包括 6 個(gè)自動(dòng)化級別，從 0（完全手動(dòng)）到 5（完全自主）不等。

·  無(wú)自動(dòng)化：駕駛員完全控制所有駕駛任務(wù)。

·  駕駛員輔助：車(chē)輛采用單一自動(dòng)化系統，允許駕駛員將腳從踏板上移開(kāi)。

·  部分自動(dòng)化：車(chē)輛具備轉向和加速能力，駕駛員可以將手從方向盤(pán)上移開(kāi)。

·  有條件的自動(dòng)化：車(chē)輛能夠控制大部分駕駛任務(wù)，使駕駛員能夠將視線(xiàn)從道路上移開(kāi)，同時(shí)仍能保持監控。

·  高度自動(dòng)化：車(chē)輛在特定條件下能夠執行所有駕駛任務(wù)，讓駕駛員有機會(huì )在保持警惕的同時(shí)，將注意力從路面上移開(kāi)。

·  完全自動(dòng)化：車(chē)輛可在任何條件下獨立完成所有駕駛任務(wù)。這樣，駕駛員就變成了乘客，完全不用擔心任何駕駛責任。

AI在軟件開(kāi)發(fā)中的優(yōu)勢與其在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域中的優(yōu)勢如出一轍，即最大限度地減少人為失誤，使人能夠騰出時(shí)間，從事創(chuàng )造性更強的工作。由于人力資源往往是軟件開(kāi)發(fā)中成本最高的環(huán)節，因此企業(yè)就有動(dòng)力去采用AI系統，事半功倍。

仔細研究軟件開(kāi)發(fā)的演進(jìn)路徑，會(huì )發(fā)現其與自動(dòng)駕駛技術(shù)的進(jìn)步有著(zhù)驚人的相似之處：在每個(gè)演進(jìn)階段，人類(lèi)的參與都在逐漸減少：

·  本世紀初，軟件開(kāi)發(fā)幾乎不涉及自動(dòng)化。在軟件開(kāi)發(fā)生命周期（SDLC）的每個(gè)階段都需要人工控制，因此整個(gè)過(guò)程基本上都需要手動(dòng)操作。問(wèn)題往往是由客戶(hù)而非內部團隊發(fā)現的。

·  2010 年代中期，容器化、云計算和 DevOps 的興起提高了軟件開(kāi)發(fā)生命周期的整體自動(dòng)化程度和效率。在測試、代碼審查和 CI/CD 等領(lǐng)域，基于預定義（硬編碼）策略和“if-then”規則的常規任務(wù)和程序性決策實(shí)現了自動(dòng)化。這樣，研發(fā)團隊就能專(zhuān)注于創(chuàng )造性工作，提高生產(chǎn)力，進(jìn)而實(shí)現“引導和加速”。根據敏捷原則縮短開(kāi)發(fā)周期，在開(kāi)發(fā)和運維之間架起橋梁。問(wèn)題的管理和解決開(kāi)始從被動(dòng)反應轉變?yōu)樽赃m應，各團隊之間的協(xié)調更加順暢。大多數問(wèn)題甚至可以在客戶(hù)意識到之前就被發(fā)現并解決。

·  如今，生成式AI正在推動(dòng)軟件開(kāi)發(fā)的效率和創(chuàng )新水平至新高?；谏墒?/span>AI的解決方案可通過(guò)無(wú)縫的人機對話(huà)來(lái)創(chuàng )建新內容，自動(dòng)化的應用遠不止常規任務(wù)。AI在整個(gè)軟件開(kāi)發(fā)生命周期過(guò)程中，是不折不扣的助手（智能副駕），它能夠提供建議、解釋問(wèn)題、生成代碼、監控流程、掃描資源庫、提供預測并輔助快速決策，效率也開(kāi)始得以提升。這將進(jìn)一步加快和提高整體代碼生成速度，意味著(zhù)能夠實(shí)現更多的軟件構建、更多需要保護的軟件以及更頻繁的運行時(shí)更新。當我們將嵌入式AI模型（MLOps）添加到現代軟件開(kāi)發(fā)的等式中時(shí)，上述領(lǐng)域將進(jìn)一步擴大?！傲魇杰浖钡母拍钫饾u成為現實(shí)，小規模的增量改進(jìn)（基于二進(jìn)制文件的更新）會(huì )自動(dòng)從開(kāi)發(fā)階段流向運行階段，而服務(wù)停機時(shí)間則會(huì )降至最低。

·  在應用安全方面，AI能夠通過(guò)預測，大幅縮短發(fā)現和修復問(wèn)題的時(shí)間，從源頭防止惡意軟件包進(jìn)入企業(yè)。首先是利用基于AI的嚴重性和上下文分析來(lái)進(jìn)行自動(dòng)化漏洞掃描和檢測，然后是自動(dòng)修復。盡管取得了上述進(jìn)步，但在基于AI的解決方案展現出更高的可信度和可靠性之前，人工干預和審批仍然是必要的。

·  近年來(lái)，我們開(kāi)始向全自動(dòng)范式過(guò)渡，即從“智能副駕”（AI助手）轉變?yōu)椤白詣?dòng)駕駛”（人工智能決策者）。機器可以通過(guò)自然語(yǔ)言用戶(hù)界面（如英語(yǔ)）來(lái)解決高度復雜的問(wèn)題，而這需要程序員掌握新型技能，引導對話(huà)達到預期狀態(tài)。從根本上說(shuō)，AI系統的性能應優(yōu)于普通人類(lèi)開(kāi)發(fā)者或參與上述流程的其他人員。AI將進(jìn)一步增強決策流程并使之自動(dòng)化，使企業(yè)能夠選擇最佳的（數據驅動(dòng)型）方法和工具來(lái)解決任何問(wèn)題。對AI系統的信任將是最重要的，而這就要求做到對廣范圍語(yǔ)境的理解和合乎道德的決策制定，類(lèi)似于當今自動(dòng)駕駛所面臨的挑戰。自學(xué)習和自修復能力將成為檢測、分析、隔離和修補問(wèn)題并保持服務(wù)正常運行的關(guān)鍵。這意味著(zhù)：軟件將能夠自我重寫(xiě)和更新，并增加新的功能以處理新的輸入。同樣，對于自動(dòng)駕駛汽車(chē)，AI系統也必須從自身運行環(huán)境中學(xué)習并做出相應調整。

總之，雖然自動(dòng)駕駛與軟件開(kāi)發(fā)之間的相似之處可能不會(huì )立即顯現出來(lái)，但這兩個(gè)領(lǐng)域都有一個(gè)共同的目標，即利用AI來(lái)強化自身的運作，并讓個(gè)體能夠騰出時(shí)間來(lái)專(zhuān)注于更想追求的目標。在軟件開(kāi)發(fā)方面，AI將持續加速并改進(jìn)新功能和數據的創(chuàng )建，提升各研發(fā)職能的用戶(hù)體驗，逐步從可信賴(lài)的顧問(wèn)發(fā)展到更高的決策自主權。從智能編碼和安全，到覆蓋整體 DevOps 堆棧，基于AI的“智能副駕”將慢慢成為整個(gè)軟件開(kāi)發(fā)生命周期的主流。企業(yè)對于AI必須堅持負責任且安全的原則和實(shí)踐，以確保業(yè)務(wù)成果的可持續性。這涵蓋AI生成軟件的多方面，包括保護知識產(chǎn)權，避免潛在的安全和許可證合規問(wèn)題等。AI系統的逐步自主化將允許并確保與現有基礎設施和監管環(huán)境的兼容性。

隨著(zhù)AI技術(shù)的不斷進(jìn)步，我們可以預見(jiàn)軟件開(kāi)發(fā)將迎來(lái)更深入的整合和創(chuàng )新。隨著(zhù)AI不斷改變各行各業(yè)，我們也步入了一個(gè)激動(dòng)人心的時(shí)代。軟件開(kāi)發(fā)的未來(lái)大有可為，想象力有多大，我們對機器能夠賦予的開(kāi)發(fā)責任就可以有多大。