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AI都在“抓”bug了,项目管理用AI还会远吗?

来源: PMI中国 发布时间:2019-09-06 11:27:27

小编序:

前不久,PMI发布了2019《职业脉搏深度报告——人工智能创新组织:解密项目绩效》,报告显示人工智能(AI)已经在引发颠覆性改变:81%的受访者表示其组织受到了AI技术的影响;37%的受访者表示采用AI技术是自己所在组织高度优先考虑的事项。对AI技术的重视也引发了项目管理方法上的转变。一些项目管理专业人士预计,在接下来的3年里,他们使用AI管理的项目比例将从23%上升到37%。


人工智能已经不再遥不可及,这不,AI“抓”bug已经实现,项目管理中使用AI技术还会远吗?

 

小问题,大损失

每年全球会产生数十亿甚至数百亿条新代码,其中很多是由开发者广泛共享的开源应用软件代码。那么问题来了:只要出现一个小错误,可能就会“一石激起千层浪”,造成数以千计的漏洞(bug),使黑客趁虚而入,获取安全信息甚至破坏主要基础设施系统。即使在较小的范围内,bug也会造成严重后果:如推迟产品发布、引发公司系统崩溃、造成公司经济损失等。

 

这些bug代价高昂:IT公司Tricentis的数据显示,2017年软件故障造成的经济损失达1.7万亿美元,包括引发股价下跌、系统宕机期间的收入损失,以及由于新增的修复工作占用大量人力,导致推迟新产品发布而造成的损失。

 

AI出手,大减人力成本

一些项目团队正在测试人工智能是否可以解决这一问题。程序员“抓”bug既耗时,也不可能做到尽善尽美,而AI“抓”常见的bug可以做到快速、高效。因此,中国和美国政府部门都发起了相关研究项目,推进利用AI检测代码中的错误。企业也加入了这一领域:去年,Facebook和法国视频游戏公司育碧(Ubisoft)各自启动了相关项目,研发AI识别bug工具。


机器学习是关键

案例1:育碧游戏

育碧的项目团队用其软件库中累积了10年的代码训练AI工具,让它学习历史上出现过的错误,并参考已应用的修正。这款AI工具不是直接指出具体bug,而是告诉程序员代码的某个部分出现bug的统计学概率。

 

“这个项目的难点之一就是如何让程序员接受AI工具。”加拿大育碧软件蒙特利尔分部制作工作室执行董事Yves Jacquier说。机器学习的统计学属性要求我们改变工作方式:传统软件的开发需要编写应用程序遵循的规则,而机器学习算法则利用数据指导软件应该如何工作。“机器学习算法需要进行大量的变更管理,从技术角度调整解决方案,并确定最佳阈值,使捕捉bug的数量最大化,同时不会出现太多误报。”

 

为了简化从传统到AI工具的过渡,育碧项目团队采用了迭代法推出这一工具,从加拿大视频游戏制作项目开始推行,并且为程序员开展培训,指导使用。尽管开发这一AI“抓”bug工具耗费了不少人力,但收益明显:预计借助AI工具,可以在测试阶段之前捕捉70%的bug,让团队从找bug的工作中得到解放,研发更高价值的产品特征。

 

案例2:机器学习系统DeepCode

去年,美国政府完成了一项800万美元的项目,该项目由美国国防高级研究计划局(U.S. Defense Advanced Research Projects Agency)和美国空军研究实验室(U.S. Air Force Research Lab)出资,通过非营利性研发组织Draper完成。该项目旨在通过运用基于神经网络的机器学习系统DeepCode,研究可以自动检测并修复软件缺陷的算法。项目为期4年,其中最大的一项挑战是无法找到适合训练DeepCode的数据。

 

Draper国家太空安全项目集经理Jeffrey Opper说:“大量的原始代码中,被标注是好是坏的例子并不多。”

 

为了解决这一问题,团队运用专门开发的测试套件和开源数据库生成大量数据,专门用于训练DeepCode系统,并将有问题的代码做标记,运用静态分析工具让DeepCode算法学习辨别错误。


此外,Draper内部团队的软件专家也会手动测试DeepCode的准确性,减少它的错误报告率。训练和完善DeepCode18个月之后,项目在10月份顺利结束。Opper表示,“这一工具证明,DeepCode在学习足够多的有效数据后,辨别代码错误的准确性与开源的静态分析工具相比有显著提高。”

 

AI技术以及其他颠覆性技术的浪潮势不可当,作为项目经理,也需要早做准备。“组织可以根据需要采用任何人工智能技术,但是要想真正激发出人工智能的潜能,仍然需要依靠人机协作。”因此,除了需要提升软硬技能,项目经理也必须学会适应科技的发展,尽早提高自己的PMTQ(项目管理技商)!

 

 

作者:Ambreen Ali

文章来源:PM Network March 2019

授权声明:PMI(项目管理协会),PM Network (2019年3月) 保留版权和所有权利

本文的再版经过PMI授权许可,其他人未经许可谢绝转载


 

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