生成式人工智能技術對軟件行業的影響及應對策略

摘要：文章采用文獻綜述的方法，系統地梳理了生成式人工智能（Generative AI， GAI）技術的演進歷程與當前的發展態勢，并重點探討其對軟件行業的多維度影響。研究指出，GAI技術的迅速崛起為軟件行業開辟了新的發展路徑，不僅縮短了產品從設計到市場的周期，提升了軟件的整體質量，還通過優化生產流程有效緩解了行業的競爭壓力。然而，GAI技術的廣泛應用也伴隨著一系列嚴峻的挑戰，其中最為突出的是對傳統軟件開發人員就業穩定性的潛在威脅。因此，如何在推動技術創新的同時兼顧社會福祉，成為當前亟待解決的關鍵問題。基于這一背景，文章認為軟件行業的從業人員及企業應秉持開放與前瞻的態度，積極融入GAI技術的浪潮，制定出科學合理的轉型策略，以應對技術變革帶來的挑戰。同時，文章強調了有效監管GAI技術的重要性，認為提升監管能力、保障公民權利是維護社會穩定和引導人工智能技術健康發展的關鍵。在此基礎上，面對GAI技術重塑軟件行業格局的深刻變革，進一步提出需通過精心規劃與科學引導，在充分把握技術帶來的無限機遇的同時，有效化解潛在風險，從而推動軟件行業邁向更加繁榮的未來。

關鍵詞：生成式人工智能技術；GAI大模型；算法；編程語言

中圖分類號：F425；TP18" " " "文獻標識碼：A" " " 文章編號：1674-0688（2024）05-0040-05

0 引言

隨著科技的飛速發展，生成式人工智能（Generative AI， GAI）作為深度學習領域的尖端技術，正逐步展現出其創造新型內容（涵蓋文本、圖像、音頻及視頻）的強大能力。GAI技術的快速進化不僅體現在其多模態融合能力的顯著增強，還伴隨著模型復雜度的提升。GAI技術具有廣泛的應用場景，涉及娛樂、教育、商業等多個領域，從自動化內容創作到創意輔助，它不僅優化了企業的運營流程，還成為藝術家與創作者不可或缺的重要工具。然而，GAI技術的普及也伴隨一系列倫理挑戰，如虛假信息泛濫、版權歸屬模糊、算法偏見以及數據安全隱患等。

在我國，GAI技術的興起正深刻改變著服務業與制造業的勞動力結構，數據要素的重要性日益凸顯，同時減輕了對傳統勞動密集型工作的依賴程度。短期內，服務業尤其是語言處理與文案創作領域或將遭受巨大的沖擊，例如語音客服、營銷推廣等崗位可能會縮減。相比之下，由于制造業已經具備高度自動化與信息化的基礎，因此GAI技術對其產生的直接替代效應有限。但從長遠視角審視，GAI與其他智能技術的深度融合將進一步滲透至制造業，其影響范圍還將擴展至金融、軟件與信息服務、廣告等多個行業，而這些行業在2021年吸納了約10.5%的就業人口。雖然GAI技術直接替代的崗位比例可能不高，但是由于這些行業的從業人員人數眾多，因此短期內仍會產生較大的社會影響［1］。以軟件行業為例，GAI技術在軟件行業的應用十分廣泛，為該領域的工作者提供了重要的輔助工具，但也對勞動力和勞動力市場帶來了巨大的影響。毫無疑問，GAI技術會讓一些崗位變得不再重要甚至多余［2］。軟件開發者在GAI技術大規模并入工作流的現狀下，將面臨嚴峻的就業及失業等問題。與此同時，GAI技術的發展孕育了新的就業機會，如AI訓練師、維護工程師等崗位應運而生。這些崗位對從業人員專業技能的要求較高，對從事簡單工作的勞動者構成了轉型挑戰，從而凸顯了結構性失業問題的嚴峻性。因此，亟須政策層面的引導與支持，以幫助勞動者適應這一技術變革帶來的就業市場變化。

當前，我國為深化GAI技術在軟件行業的應用，出臺了一系列政策措施。在財政方面，針對高新技術企業，國家提供了稅收優惠政策，旨在降低企業經營成本，激發其創新活力。在監管層面，2023年國家發布了《生成式人工智能服務管理暫行辦法》等文件，旨在規范人工智能的健康發展，確保軟件行業能夠更好地應對未來的機遇與挑戰。此外，《全球人工智能治理倡議》也強調了“倫理先行”的原則。這一原則在人工智能治理領域中占據重要地位，旨在保障行業的安全性與規范性。在人才引進方面，國家積極支持高校和研究機構培養GAI相關人才，旨在為軟件行業的持續發展提供堅實的技術與人才支持。

在梳理GAI技術對軟件行業及其從業人員以及對科技創新的影響和變革的學術文獻時，有些研究較深刻。例如，唐魁玉等［1］的研究指出ChatGPT對程序員這一職業具有雙重影響，即GAI相關技術為軟件行業從業人員帶來便利的同時，也強調需要程序員學習GAI新技術，避免被技術變革所取代；馬曄風等［3］結合來自軟件工程行業的早期案例，探討GAI技術影響專業型工作的機制，并提出生成式 AI 有望推動軟件開發工作從單向任務自動化轉變為“人機合作”模式， 從而實現基于“雙向互動”的效率提升的觀點。

1 GAI技術對軟件行業的影響

1.1 GAI技術的發展歷程及對軟件行業的重塑

GAI技術的歷史演進軌跡鮮明地勾勒出3個關鍵階段。第一階段（20世紀末至21世紀初）是GAI技術的初步發展階段，它主要依賴于預設的編程規則指導計算機生成內容，雖然該方法在一定程度上實現了內容的自動化生成，但是其靈活性和創造力卻受限于既定的算法框架，難以展現更為廣泛和高層次的創新能力。第二階段（2010—2020年）是GAI技術步入深度學習的蓬勃發展階段。2010年左右，GAI技術迎來了劃時代的轉折點，深度神經網絡尤其是生成對抗網絡（GANs）和循環神經網絡（RNNs）等經典架構的涌現，極大地推動了GAI技術在內容生成方面的精度與多樣性的提升。深度學習技術的應用，不僅拓寬了GAI技術的適用范圍，還顯著增強了其自適應學習和創新的能力。第三階段（2017年至今，與第二階段有3年的重疊時間，屬于交匯時期）是GAI技術的全新發展階段，這一時代的標志性事件是2017年Google提出Transformer模型，該模型具有卓越的序列數據處理能力，因此迅速成為自然語言處理（NLP）領域的核心支柱，引領大語言模型時代的開啟。其中，OpenAI公司推出的ChatGPT模型不僅展示了GAI技術在對話生成、文本理解和創作等方面的卓越性能，還激發了全球范圍內對大語言模型研發的濃厚興趣與廣泛參與。我國企業例如科大訊飛股份有限公司、阿里巴巴集團控股有限公司以及百度在線網絡技術（北京）有限公司等紛紛推出大語言模型，這些模型在自然語言處理（NLP）及相關領域的應用中展現出巨大的潛力和價值。

GAI技術的持續演進正以前所未有的方式深刻重塑著軟件行業的各個方面，軟件的開發、測試、部署、維護等核心環節均受其深遠影響。一方面，GAI技術的引入要求軟件開發者不斷學習和掌握新的技術，以適應行業發展的需求；另一方面，GAI技術的廣泛應用也預示著軟件行業的結構將面臨顛覆性的變革，傳統的工作模式和業務流程將受到前所未有的挑戰。然而，GAI技術的快速發展也伴隨著一系列亟待解決的倫理與安全挑戰，隱私保護、數據安全保障以及算法公平性等問題日益凸顯，成為制約GAI技術健康、穩定和可持續發展的重要因素。因此，軟件行業在享受GAI技術帶來便利與效益的同時，必須高度重視這些挑戰，并積極尋求科學合理的解決方案，確保技術發展與行業規范相協調，進而共同推動軟件行業的繁榮與進步。

1.2 GAI技術為軟件行業帶來的機遇

在當前的軟件開發領域，GAI技術正以前所未有的方式深刻重塑行業格局。通過集成自動化代碼生成、自動化測試及優化等核心功能，顯著縮短了軟件開發周期，不僅極大地提升了代碼的質量，還實現了開發效率質的飛躍。具體而言，GAI技術能夠智能化地審查代碼庫，確保代碼風格的統一性和邏輯結構的完整性，這一能力對于保障軟件質量至關重要。

同時，GAI技術深度融入DevOps實踐體系推動了軟件開發、部署及運維的一體化進程，它實現了開發流程的自動化，從代碼提交到部署上線的各個環節均得到了高效管理，同時完善了實時監控與故障預測機制，從而顯著增強了軟件系統的穩定性和可靠性。這種深度集成不僅簡化了復雜的運維工作，還使得團隊能夠更快地響應變化，持續提升用戶體驗。

此外，GAI技術促使軟件開發流程重構，鼓勵向敏捷和DevOps模式轉型，催生新的軟件分類，降低開發成本的同時激發創新潛能，推動產品多元化發展［3］。這一轉型不僅降低了軟件的開發成本，還激發了該行業的創新潛能，催生了多樣化的軟件產品類別，滿足了市場日益增長的個性化需求。

1.3 GAI技術對軟件行業的沖擊與挑戰

GAI技術正重塑軟件行業，引發就業市場和行業結構的深刻變革，它不僅要求編程人員不斷升級技能，聚焦于高層次的設計與創新，還催生了AI訓練師等新興職業。同時，GAI技術加劇了行業競爭，對編程人員的就業市場、小型軟件企業和特定崗位的存續性產生了一定的沖擊。

1.3.1 編程人員就業市場的重構

GAI技術的核心優勢之一在于其強大的自動化能力，它能夠自動生成代碼、執行測試及優化任務。這一特性直接對編程人員的就業市場造成了沖擊。隨著GAI技術自動化程度的提高，一些重復性高、邏輯結構相對簡單的編程任務可能被GAI技術所取代，導致部分初級、中級編程人員面臨失業風險。然而值得注意的是，GAI技術的普及也將催生新的崗位需求，例如AI模型訓練師、數據科學家及AI倫理顧問等，這些崗位要求編程人員具備更高級別的技能與跨領域的知識，以適應新的就業環境。

1.3.2 小型軟件企業的生存挑戰

在GAI技術的浪潮下，與大型軟件企業相比，小型軟件企業面臨著更為嚴峻的生存挑戰。大型軟件企業憑借其雄厚的資金實力和技術積累，能夠迅速地采用GAI技術提升軟件開發效率與質量，從而在市場競爭中占據優勢。小型企業在資源有限的情況下，難以快速適應GAI技術帶來的變革，可能因技術落后、成本上升等問題而陷入困境。因此，小型軟件企業需積極探索與GAI技術融合的路徑，通過創新業務模式、優化資源配置等方式，在競爭激烈的市場中尋求生存與發展的空間。

1.3.3 特定崗位的轉型與淘汰

GAI技術的應用將導致部分特定崗位的轉型與淘汰。具體而言，隨著GAI自動化測試技術的普及，對傳統的軟件測試崗位的需求可能會減少，而與之相關的AI測試工程師、自動化測試專家等新型崗位將逐漸興起。同樣，在軟件開發流程中，一些依賴人工決策的環節也可能被GAI的智能決策系統替代，如代碼審查、項目規劃等。因此，從業人員需要不斷學習新知識、掌握新技能，以適應崗位轉型的需求。

2 GAI技術的應用在軟件行業引發的問題

深入分析GAI技術的應用給軟件行業帶來的機遇與挑戰，發現一系列亟待解決的問題。

2.1 知識產權體系問題

GAI技術的快速發展對傳統的知識產權體系帶來了巨大的挑戰。在GAI獨立創作或與人類協同創作的復雜場景中，作品原創性的判定、版權歸屬的清晰界定以及適宜版權許可機制的構建，已經成為亟待解決的棘手問題，也凸顯出法律與倫理的不確定性。具體而言，GAI系統通過深度分析并吸收海量的版權內容，創造出新穎的作品時，其創作過程不僅觸及了原作品作者的權益保護邊界，也模糊了對AI技術開發者創造性貢獻的認定，并且對最終用戶如何合法、合理地享用這些新興作品提出了新的疑問。這一系列問題的出現，要求人們在尊重并保護原作品作者權益的基礎上，合理地評估AI技術的創新貢獻，同時探索構建既能促進文化傳播，又能保障各方利益的版權許可新模式，以應對GAI時代帶來的全新挑戰。

2.2 安全和隱私問題

當應用GAI技術處理涉及個人身份信息、商業機密等高度敏感數據時，面臨的安全與隱私風險已經達到了前所未有的高度。這些風險不僅源于系統本身的復雜性和潛在漏洞，還涉及外部黑客攻擊、內部不當使用以及AI生成內容的不可預測性等多個方面。具體而言，GAI系統一旦遭受黑客的惡意攻擊或遭遇內部人員的不當操作，將可能導致大規模的數據泄露事件，進而引發身份盜用、財務欺詐以及個人隱私被嚴重侵犯等問題。更為復雜的是，AI在生成內容時，若未能充分遵循隱私保護原則，就可能無意識地輸出包含用戶個人信息的內容，這些信息若被不法分子利用，將增大身份偽造、網絡詐騙等犯罪活動的風險。

2.3 失業問題

GAI技術的快速發展無疑為軟件行業注入了新的活力，不僅推動了技術創新，還開辟了諸多新興就業領域與機會，然而其高度自動化與智能化的特性也不可避免地加劇了部分傳統崗位的淘汰風險，尤其是對技能要求相對較低或工作性質以重復性任務為主的崗位（如初級編程、數據錄入等）構成了直接威脅。這一變革不僅動搖了當前從業者的就業穩定性，也對整個軟件行業的人才培養體系提出了新的挑戰。

3 對策建議

面對GAI技術所帶來的挑戰時，軟件行業需采取一系列綜合而細致的應對策略，以平衡技術創新、原作品作者權益保護、安全隱私以及失業風險之間的復雜關系。

3.1 知識產權體系挑戰的應對策略

（1）明確GAI創作作品的法律地位。首先，政府及國際組織應積極推進相關立法工作，明確GAI創作作品的法律地位，包括但不限于對“作者”概念的重新審視，探討在GAI創作場景下，是否應賦予AI系統以某種形式的“法律人格”，或是將其視為工具性存在，其創作成果仍歸屬于人類用戶或開發者。同時，應明確界定GAI作品的獨創性標準，以區分簡單的數據整合與真正的創造性勞動，為版權保護提供清晰的法律邊界。其次，明確AI創作作品的版權歸屬，通常版權應歸屬于AI的開發者或開發者的雇主，同時應確保原始數據提供者的合法權益。再次，應開發并實施一套透明的創作過程記錄系統，詳細記錄AI訓練過程中使用的所有數據源，以便清晰地追溯作品的版權來源，進而減少版權爭議。最后，企業和個人在運用GAI技術時，應簽訂詳盡的合同與協議，明確界定作品的使用權、修改權及分發權，確保所有相關方的合法權益得到保障。

（2）構建多方利益平衡機制。在確認GAI作品法律地位的基礎上，需構建一套多方利益平衡機制。這套機制要求在設計版權歸屬規則時，充分考慮原作品作者、AI開發者、最終用戶乃至社會公眾的利益。例如，可以探索設立“共享版權”模式，允許原作品作者保留其基礎材料的版權，同時賦予AI開發者對新創作作品的部分或全部版權，并通過合理的許可費用分配機制，確保各方都能從GAI作品中獲益。此外，應關注最終用戶的合理使用權，確保在遵守一定條件的前提下，公眾能夠合法地接觸、使用這些新興作品，促進文化的傳播與創新。

（3）加強技術與法律的深度融合。鑒于GAI技術的復雜性和動態性，應對策略的制定必須緊密結合技術發展的實際情況。一方面，加強跨學科研究，邀請法律學者、技術專家、產業代表等多方參與，共同探索適應GAI時代的知識產權保護路徑。另一方面，應鼓勵技術創新，例如開發更加智能化的版權管理系統，利用區塊鏈等先進技術實現版權信息的透明化、可追溯化，降低版權爭議解決的成本和難度。

（4）促進國際合作與標準制定。GAI技術的發展具有全球性特征，其帶來的知識產權挑戰也跨越國界。因此，加強國際合作，共同制定適應GAI時代的國際知識產權標準和規則顯得尤為重要。各國政府、國際組織、行業協會等應攜手合作，分享經驗、協調立場，以推動形成全球統一或兼容并蓄的知識產權保護體系。這一舉措不僅有助于減少跨國版權爭議，還能促進GAI技術的國際交流與合作。

3.2 安全和隱私問題的應對策略

（1）強化訪問控制與權限管理。強化數據加密與訪問控制機制，利用高級加密技術提升數據防護能力，并實施嚴格的權限管理，采用多因素認證、角色訪問控制等技術手段，確保只有經過授權的人員才能訪問敏感數據。

（2）優化AI生成內容的隱私保護機制。在AI系統的設計與開發初期，應充分考慮隱私保護問題，即遵循“隱私設計”的理念，避免過度采集個人信息，降低隱私泄露風險。鼓勵和支持研發具有隱私保護功能的AI算法，如差分隱私、聯邦學習等。這些算法能夠在保護用戶隱私的同時，實現數據的有效利用和AI模型的訓練。

（3）建立健全數據保護體系。制定完善的數據治理政策，明確數據管理的責任主體、數據分類分級、數據生命周期管理等要求，為數據安全與隱私保護提供制度保障。同時，應加大行業監管力度，建立健全數據保護法律法規體系，確保企業遵循高標準的數據安全管理規范，并對違規行為進行嚴厲懲處，保護數據安全和個人隱私安全。通過以上策略構建一個全面的數據安全與隱私保護框架，為GAI技術的健康發展營造一個安全可控的環境［4］。

3.3 失業問題的應對策略

（1）促進產業升級與轉型，緩解失業風險。首先，推動技術創新與產業升級，鼓勵企業加大研發投入，充分利用GAI技術推動產品和服務的創新，從而開拓新的市場。產業升級不僅能夠促進經濟增長，還能創造更多的就業崗位，有效吸納因技術變革而失業的勞動力。其次，針對GAI技術對某些行業和崗位可能帶來的沖擊，政府與企業應攜手合作，共同開展職業轉型與再培訓項目。這些項目應當提供有針對性的培訓課程，確保失業人員能夠掌握適應新市場需求的新技能。同時，政府和企業應提供必要的資金支持，減輕失業人員參加培訓的經濟負擔，幫助他們順利實現再就業，確保技術進步的同時，社會的穩定與和諧不受影響。

（2） 優化人才培養體系，培養未來人才。首先，高校和各類教育機構應根據市場需求和技術發展趨勢，靈活地調整課程設置和教學內容，例如加大STEM（科學、技術、工程和數學）領域的教育力度，同時積極融入人工智能、大數據、云計算等新興技術領域的知識和技能，旨在培養與未來就業趨勢相匹配的專業人才。其次，政府與企業可共同打造多元化的再培訓平臺，激勵在職人員不斷提升自我，特別是對新興技術領域的知識和技能更新，以增強他們在職場中的競爭力。

（3）加強政策引導與支持，保障社會穩定。首先，完善與GAI技術相關的政策法規體系，明確技術的應用邊界和規則，加強對數據隱私、知識產權等的保護力度，維護市場秩序和公平競爭環境。其次，提供社會保障與援助，為因技術變革而失業的人員提供必要的社會保障和援助措施，包括失業保險、再就業服務、職業培訓等方面的支持，幫助他們渡過難關并重新融入社會。最后，為促進就業與創業，政府應采取一系列政策和措施，包括通過稅收優惠、資金扶持等手段鼓勵創業創新活動，推動新興產業的發展，從而創造更多的就業崗位。同時，加強就業服務體系的建設，為求職者提供更多、更優質的就業機會和信息服務，助力他們實現穩定就業與持續的職業發展。

4 結語

GAI技術的發展為軟件行業帶來了前所未有的機遇，例如縮短產品開發周期、提升軟件質量和優化業務流程等，但同時也引發了對傳統軟件開發人員就業安全的擔憂，以及對知識產權、數據安全和就業結構的潛在影響。面對這些機遇與挑戰，軟件行業必須制定轉型策略，在技術進步與社會穩定之間找到平衡點，進而實現可持續發展。為了實現這一目標，國家政策的支持、行業監管的完善以及人才培養體系的優化都顯得尤為重要。這些關鍵因素將為軟件行業應對GAI技術帶來的變革提供有力的支撐和保障。未來，可以通過實證研究，更好地分析和掌握GAI技術在不同行業中的應用情況，以期更全面地評估其影響。

5 參考文獻

［1］唐魁玉，黃思奇.ChatGPT對程序員職業的雙重影響［J］.山西師大學報（社會科學版），2024，51（4）：62-69.

［2］李雯軒.生成式人工智能對我國產業體系的影響與應對策略［J］.價格理論與實踐，2023（9）：26-30，208.

［3］馬曄風，陳楠，崔雪彬.生成式人工智能技術如何影響專業型工作？——來自軟件工程行業的早期證據［J］.勞動經濟研究，2024，12（3）：3-34.

［4］肖婉婷，肖靈敏，馮鐘鳴.生成式人工智能產品版權保護問題研究——以ChatGPT為視角［J］.對外經貿，2024（6）：88-91.

【作者簡介】李婷，女，廣西南寧人，碩士，工程師，研究方向：信息系統項目管理和系統運維；周梅（通信作者），女，廣西河池人，本科，工程師，研究方向：信息化技術服務；何頡，女，廣西梧州人，專科，研究方向：信息化技術服務。

【引用本文】李婷，周梅，何頡.生成式人工智能技術對軟件行業的影響及應對策略［J］.企業科技與發展，2024（5）：40-44.