注：全民開發的英文是Citizen Development，由咨詢公司Gartner在2010年提出的概念，指非專業開發人員使用低代碼或無代碼平臺創建應用程序，無需IT部門的支持，旨在提高生產力并降低開發成本。

國內普遍將Citizen Development翻譯為公民開發，但草料二維碼認為Citizen Development并不一種技術，而是一種工作模式和規范，應該被翻譯為全民開發，即每一個懂業務的人都可以成為開發者。

以下是知名科技媒體Silicon Republic的觀點文章，草料二維碼編譯。

外界普遍在“炒作”人工智能時，愛爾蘭國立戈爾韋大學的Noel Carroll博士提出了另一種看法，即無代碼開發者怎么享受AI技術的紅利。

古希臘時的哲學家和科學家，就已經開始對人類的智力和推理能力、人類如何做出決策與論證等進行爭論。人工智能作為我們這個時代最重要的科技進步之一，可能改變我們的生活方式、工作方式以及和外界的互動方式。

ChatGPT、ChatSonic、google Bard AI等新事物的出現，引發了廣泛討論，有人好奇、興奮，也有人恐懼、焦慮。盡管現階段的AI能力很強大，但并非無所不能，也有其局限性。我們應該理性認識人工智能的能力，特別是一些短板和局限，深刻認識到人與AI協同創新的重要性。

AI的局限性

現階段AI最大的短板之一就是無法復制人類的直覺和創造力。雖然AI可以分析大量數據，根據一組指令提供見解或構建凸顯，但缺乏基于直覺和經驗做出判斷的能力，而這是人類決策的一個鮮明特征。在藝術、音樂和寫作領域尤為明顯，雖然能生成讓人印象深刻的答案，卻缺乏人類的深度和創造力。

因為AI算法需要大量數據才能有效運行，而數據質量直接影響著AI回答的準確性，不完整或者有偏見的數據可能產生錯誤的結論。如果沒有合理的數據標準，人工智能很難識別出數據中的因果關系。

除此之外，算法還可能被對抗性例子所欺騙，通過對樣本數據進行微調來欺騙系統。同時外界對于算法偏見，或者說人工智能偏見的擔憂不斷增長，其實算法所表現出的偏見常常是人類的偏見。

人工智能還存在無法解釋決策或推理的局限。很多人工智能算法是基于深度學習訓練的，需要在大量數據上訓練神經網絡，雖然這種方法很有效，但很難理解人工智能是如何得出特定結論或建議的，缺乏足夠大的透明度。特別是在醫療應用中，人工智能所做的決定可能會產生生死攸關的后果。

目前AI無法理解數據背后的上下文和含義。比如一個AI系統也許能夠識別句子中的單詞，可能無法理解文本背后的細微差別或諷刺，這可能導致誤解和錯誤，在自然語言處理和情感分析等場景中尤為常見。

值得注意的是，ChatGPT是一個采用Transformer模型架構的大型語言模型。Transformer是一種深度學習模型，它采用了自注意力機制，可以對輸入數據的每一部分的重要性進行差異化加權。

AI還受限于它可以執行的任務的復雜性。盡管人工智能在過去幾年中取得了長足進步，但推理和決策能力仍然有限。舉個例子，雖然AI系統可以識別圖像中的物體，但難于理解物品在場景中的意義。

最后，人工智能由于缺乏常識而收到限制。就像AI可以識別圖像，無法理解其用途或含義；可以將文本從一種語言翻譯為另一種語言，卻難以理解背后的文化差異，對非母語人士來說仍然有挑戰性。

AI人才的挑戰

對于想要跟上AI創新步伐的組織來說，最大的挑戰在于AI人才的招聘。招聘人才面臨許多挑戰，包括但不限于：

對高素質專業AI人才的需求很大，而人才供應尚未跟上；

人工智能是個復雜領域，需要機器學習、深度學習、自然語言處理、數據分析等方面的專業知識，尋找合適的候選人更有挑戰性；

AI人才需求量大，其他企業可能會給出更有吸引力的薪酬和機會；

人工智能行業缺乏多樣性，比如女性在人工智能角色中的短缺；

成為專業AI人才需要長時間的培訓和教育，可能會讓弱勢背景的人才難以進入該領域，加劇多樣性的問題。

為了應對這些挑戰，企業需要重新評估他們的招聘方案，以吸引大屏多樣性的候選人，并提供有競爭力的薪酬和成長機會。

在某些情況下，企業需要提升現有員工的能力，比如全民開發的新潮流，一種無代碼開發的新范式。

全民開發不需要編程能力，卻可以設計、開發應用并部署到生產環境中，就像經驗豐富的程序員一樣。全民開發的趨勢是無代碼平臺所推動的，無代碼平臺提供的是可視化的界面和拖拉拽的工具，用戶在沒有編程基礎的情況下也可以創建應用。

無代碼降低了人們的參與門檻，可以在數字化轉型中發揮更大作用。而AI在應用開發中有許多應用場景，包括生成代碼、測試和調試。如果將無代碼和AI融合的話，企業和個人可以更輕松地搭建應用。同時AI可以還可以用了提升無代碼平臺的能力，幫助他們識別并修復潛在的問題和漏洞。

AI和無代碼的應用場景非常廣泛，比如客戶服務、金融、醫療、物流等。

譬如可以用無代碼平臺開發AI支持的聊天機器人，為網站訪問者提供即時客戶服務；利用無代碼平臺創建財務報告或醫療應用，幫助醫生和患者高效地管理健康情況，有效地管理患者的就醫流程。

無可否認，AI有著巨大潛力，但也有其局限性。即使這些局限性并非無法克服，卻也凸顯了繼續進行教育、研究和開發的必要性，以確保AI能夠在千行百業高效應用，將是屬于全民開發的新時代。

作者：Noel Carroll

Noel Carroll是戈爾韋大學大學商業信息系統的副教授，同時也是全民開發實驗室的創始人。