生成式 AI 正在帮助企业完成一项迟来的任务：更新自己的信息技术系统，将老旧过时的代码重写成现代编程语 言形式，特别是那些广泛应用、但比披头士乐队还要"古老"的编程语言。 摩根士丹利全球技术与运营主管 Mike Pizzi 最近曝出，该公司内部通过自己构建的 AI 工具，在今年已经审查了 900 万行遗留代码，为开发者节约下 28 万小时的工作时长。这样的成果迅速引发了大家的关注。 使用自有代码库训练工具 今年 1 月，摩根士丹利发布了一款名为 DevGen.AI 的工具，其基于 OpenAI 的 GPT 模型并由内部开发团队构建 而成。DevGen.AI 能够将 Cobol 等语言编写的陈旧代码整理为简单的英语规范，再由开发者根据规范进行代码重 写。 之所以选择自己构建，是因为在摩根士丹利看来，哪怕有了市面上主流 AI 编码工具的加持，对遗留软件进行现 代化升级也难以找到有效的解决途径。 Pizzi 表示，这些商业 AI 工具更擅长编写新的现代代码，却不一定精通那些人气较低或者年代久远的编程语言， 更不用说针对特定业务需求定制的语言了。他补充称，虽然不少科技企业正朝这个方向努力，但目前其产品还 不具备企业应 ...

【编者按】如今生成式 AI 逐渐融入软件开发流程，越来越多 AI 生成的代码出现在实际工程中——但你有没有想过，这些由 AI 写出来的代码，从一开始 就可能被视为"遗留代码"？本文作者从工程经验出发，结合 AI 的生成机制，提出一个颇具启发性的观点： AI 生成的代码缺乏上下文记忆和维护连续性， 因此一 诞生就处于"他人旧作"的状态 。 这 不仅是对当前 AI 编码能力的冷静观察，也为我们理解未来软件开发形态提供了一种新视角。 原文链接： https://text-incubation.com/AI+code+is+legacy+code+from+day+one 翻译 | 郑丽媛 出品 | CSDN（ID：CSDNnews） 在软件开发中，代码的"可改进性"往往取 决于其所处的生命周期阶段。通常可以分为以下几类情况： 总的来看， 代码的演进速度，通常取决于离它的编写时间有多近、维护者是不是原作者。 其实 ， 这种状态是合理的：对于一个运行稳定、经过验证的软件系统而言，贸然进行"改进"往往带来额外风险，尤其是当你对系统的整体脉络不甚了 解时，原作者通常才最清楚其潜在逻辑和 开发 背景。 AI 生成的代码 ， ...