功能、能力还是原生：软件团队如何定义 AI
软件团队从三个维度看待 AI。工程师比营销团队能更快地察觉其中的差异。
AI 功能 (AI Feature) AI 功能是在工作流中增加了一个工具。即使没有它，产品也能正常运行。例子包括“总结”按钮或会议记录。这些功能易于构建，但难以建立护城河。一旦技术变得普及，大型平台往往会吸收这些功能。
AI 能力 (AI Capability) 这是指公司在多个产品中广泛使用 AI。这涉及真正的工程工作。然而，其底层架构仍然是 AI 时代之前就存在的。你只是在现有的模型上增加智能。
AI 原生 (AI-Native) AI 原生产品从第一天起就假定 AI 的存在。其架构、数据流和设计都依赖于 AI。没有 AI，该产品就无法运行。
你可以通过观察输出结果来测试一个工具是否为 AI 原生。该工具是先生成架构、数据库模式 (database schemas) 还是 API 契约 (API contracts)？还是仅仅生成代码并寄希望于结构能够奏效？
真正的 AI 原生系统在生成之前会先进行设计。这可以防止错误。
目前行业内存在一个重大问题：开发者的信任度正在下降，而使用率却在上升。2023 年，70% 的开发者使用了 AI，其中 40% 表示信任。到 2025 年，使用率上升到 84%，但信任度却降至 29%。
发生这种情况是因为大多数 AI 工具仅仅是“功能”。它们缺乏结构化的方式来检查输出是否正确。当 AI 出错时，系统中没有任何机制能够捕捉到它。
AI 原生系统解决了这个问题。它们使用规范 (specification) 或测试套件 (test suite) 来验证 AI 的产出。它们不会仅仅因为输出听起来正确就盲目信任它。
工程主管不应再询问一个工具是否具备 AI。现在几乎所有的工具都有 AI。相反，应该询问其执行顺序 (sequencing)。
该工具是先创建结构，还是先编写代码？
如果一个工具在实现之前先构建架构，那么它在生产环境中更有可能保持可靠。
Source: https://dev.to/8080_ai/feature-capability-or-native-how-software-teams-define-ai-4k0h
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