瑞士卢加诺大学的四位学者认为，五年后，人工智能辅助将改变软件开发.
在一篇题为《从今天的代码到明天的交响乐：2030年前开发人员例行公事的人工智能转型》的预印论文中，研究人员Matteo Ciniselli、Niccolo Puccinelli、Ketai Qiu和Luca Di Grazia描述了他们如何预测人工智能辅助在未来几年的演变，着眼于鼓励实现这一愿景所需的工作.
他们特别着眼于软件开发生命周期的实现阶段，提出了人工智能代码建议工具的继任者，如GitHub Copilot、OpenAI ChatGPT、Google Gemini和Luca Di GraziaTabine被称为HyperAssistant.
HyperAssistant被想象为当今自动化编程支持工具的一个更强大的版本，其职责超出了源代码创建的范围.
拟议的人工智能助手将通过建议工作时间和建议活动来支持开发人员的心理健康.
它将更好地检测错误和漏洞，并进行代码优化.
正如所设想的那样，HyperAssistant将以开发人员喜欢的任何方式协调与相关团队成员的会议.
它还将通过学习指导来支持新功能的创建和新技能的开发.
作者解释说：“我们设想HyperAssistant是一个增强的人工智能工具，为2030年的开发人员提供全面的支持，解决目前在心理健康支持、故障检测、代码优化、团队交互和技能开发方面的限制.
我们强调人工智能是一种补充力量，增强而不是取代开发人员的能力，导致创建复杂、可靠和安全的软件解决方案.
”生成式人工智能还没有完全实现.
当它提出代码时，它可能会犯错误，或者在营销术语中产生幻觉.
正如作者所观察到的，当前的工具没有解决编程的心理方面的问题，没有很好地优化代码，没有做很多事情来促进团队协作，并且没有考虑开发人员的独特技能集或需求.
此外，开发人员可能会因为过于信任人工智能的建议而未能进行验证，从而加剧了人工智能的局限性.
作者概述了2030年程序员生活中的一天会是什么样子，如果期待中的HyperAssistant如想象的那样成为现实的话.
他们在论文中描述道：“2030年的开发人员阿什利来到办公室时，立即注意到一些代码自昨天以来发生了变化.
”然而，多亏了HyperAssistant，她得到了一个简洁的摘要，只突出了相关的编辑.
有了这种效率，她可以迅速理解更新并准备开始她的任务.
当她开始编写代码时，智能错误检测系统会通知她她无意中引入了一个错误.
系统不仅报告错误，还建议潜在的修复，简化调试过程.
它还提供了代码与相应的javadoc注释中描述的代码有何不同的通知，以及从同一操作的高级开发人员编写的代码中提取的对齐建议.
HyperAssistant甚至安排了Ashley和高级开发人员之间的会议，并添加了相关文档.
在此过程中，人工智能一直在关注打字错误或其他可能表明需要休息的指标.
作者认为，有了这样的帮助，阿什莉在2030年只需要半天就能完成她在2024年花了一整天时间完成的工作.
考虑到其他研究人员已经提出，到2040年，大多数代码将由机器编写，HyperAssistant似乎并不是一个很大的负担.
作者认为，人工智能有可能使软件开发更有成就感和生产力.
也许是这样，只要它是HyperAssistant而不是HyperManager.®.