动化日常任务，加快解决问题的速度，并提高整体生产力。ChatGPT 可以帮助编写和审查代码，学习新的编程语言，调试问题，甚至阐明复杂的技术概念。 然而，另一方面是技术债务的阴影，这是过时或结构不良的代码的结果，可能会阻碍长期的软件开发。由于人工智能模型的信息截断，它们可能会无意中将过时的编码实践、错误和弃用的库引入您的代码库，从而导致大量的技术债务。
这些可能以难以理解的意大利面条式代码、可扩展性问题 澳洲电报放映 或未记录的黑客和错综复杂的依赖关系的形式出现。 现在想象一下，这种技术债务就像一个沉默的捕食者，再加上人工智能引发的债务，进一步加剧了这一问题。这就像试图在脚踝上戴重物跑马拉松，前进的步伐不断受到过去的负担的制约。结果是维护时间增加、演进速度变慢、用户不满意，并且可能损害你的声誉。
然而，谨慎而平衡的方法可以大大减轻这些风险。理解代码而不是盲目复制粘贴、遵守最佳编码实践、考虑权衡、验证兼容性、寻求同行评审和实施严格测试可以控制技术债务。 此外，组织必须认识到技术行业的快速发展，以及保持 ChatGPT 等 AI 模型更新的必要性，以避免产生大量的技术债务。最近的发展表明，潜在的解决方案即将出现，包括 AI 模型的持续学习，这使它们能够在初始训练后学习并适应新数据。