功能、能力还是原生：团队如何定义 AI

功能、能力还是原生：团队如何定义 AI

软件团队对 AI 有三种看法。工程师比营销团队能更快地察觉其中的差异。

这三种类型分别是：

• AI 功能 (AI Feature)：你在原本运行良好的工作流中添加了一个按钮。它是增量式的，不会改变核心逻辑。
• AI 能力 (AI Capability)：你在许多产品中都使用了 AI。虽然投入很高，但基础架构是在 AI 出现之前就已存在的。
• AI 原生 (AI Native)：架构从第一天起就假设 AI 的存在。如果没有 AI，系统将无法运行。

这种差异之所以重要，是因为信任问题。

大多数公司处于“能力”层级。它们在现有模型中加入智能。而 AI 原生公司则是围绕智能来构建模型的。

你可以通过一个问题来测试某个工具是否为 AI 原生：该工具首先生成什么？

在编写代码之前，它是先创建系统需求、数据库模式 (database schema) 还是 API 契约 (API contract)？还是先生成代码，然后再尝试构建结构？

真正的 AI 原生系统在生成之前会先进行设计。这为验证输出提供了一种结构化的方式。

这至关重要，因为开发者的信任度正在下降。

数据显示出一个奇怪的趋势：

• 2023 年，70% 的开发者使用了 AI，信任度为 40%。
• 到 2025 年，使用率上升至 84%，但信任度降至 29%。

使用率在上升，但信心在下降。通常情况下，使用某种工具越多，你就会越信任它。但在 AI 领域，情况恰恰相反。工程师使用得越多，就越能发现它在生产环境中出错的地方。

“功能型” AI 缺乏捕捉错误的架构。它们生成的输出听起来很正确，但缺乏结构性的证明。

AI 原生系统将规范 (spec) 或依赖图 (dependency graph) 纳入了闭环。系统会根据计划来检查 AI 的输出，而不仅仅是因为输出听起来合理就盲目信任它。

不要再问一个工具是否具备 AI 功能了。现在所有东西都具备 AI。

要问的是执行顺序。该工具是先构建结构，还是先编写代码？

这个答案会告诉你，当面临高风险任务时，该工具是否依然有用。

来源：https://dev.to/8080_ai/feature-capability-or-native-how-software-teams-define-ai-4k0h