昌迪加尔大学APEX技术-CSE助理教授摘要生成AI通过利用高级机器学习模型来自动化编码任务，生成代码并提高生产率，从而显着改变了软件开发。本文提供了现代AI驱动的编码工具的概述和评估，包括GitHub Copilot，OpenAI Codex，DeepCode，Amazon Codeguru，Tabnine，Kite和Intellicode，这些工具使用大型语言模型（LLMS）提供实时代码建议，自动错误检测和智能代码。尽管有好处，这些工具仍面临与准确性，上下文理解，安全性，隐私和道德考虑有关的挑战，因此需要对开发人员进行彻底审查和测试AI生成的代码。AI在编码中的集成也引起了人们对专有信息保护和诸如工作流离失所等道德含义的担忧。本文探讨了当前生成AI工具的功能，应用和局限性，突出了它们对软件开发的影响并讨论未来的方向。重点是对改进模型培训，增强上下文理解，安全AI培训方法和道德AI使用的需求。通过解决这些挑战，该行业可以最大程度地发挥生成AI的潜力，创造更准确，可靠和道德上的声音工具，以支持协作和创新的软件开发环境。关键字：生成AI，软件开发，大语言模型，道德AI，上下文理解，人类协作。1。引言生成AI的出现通过使用AI驱动的工具来补充传统的编码实践，以生成代码，自动化任务并提高生产率，从而显着改变了软件开发。利用高级机器学习模型，尤其是大型语言模型（LLMS），这些工具，例如Github Copilot，OpenAI Codex和Tabnine，可以提供智能的代码建议，完整的片段，并从自然语言描述中生成整个程序。这项创新减少了编码时间和精力，有助于错误检测，并作为新手程序员的教育工具。但是，关于代码质量，安全性，知识产权和持续AI模型适应需求的挑战仍然存在。本文提供了当前生成AI工具的概述和评估，研究了其功能，应用和局限性，以突出其对软件开发和未来潜力的影响。