目前，世界上幾乎沒有一個領域沒有被人工智能改變，應用程序接口也不例外。但是，在人工智能引發的所有動蕩中，它是否會給 API 行業帶來增長？或者，人工智能是否又是一種過眼云煙，無法兌現其承諾？
在這段時間里，Superface.ai 的創始人兼首席技術官Nemec 說：”不管是什么企業，問題總是一樣的……歸根結底就是要把系統連接在一起。這就是 API 要解決的根本問題。但是，正如 Nemec 所觀察到的，這些 API 連接需要不斷監督，因為情況會發生變化，連接也會中斷。然后，你又回到了原點。
在平臺峰會的 “人工智能 API “分會場上，Nemec 將討論在 API 中采用人工智能的新興方法、人工智能對集成和構建 API 的影響，以及改變 API 的工作方式如何實現自集成應用。
我們還與 Zdenek 同步討論了人工智能與 API 之間的關系。下面，我們將探討這種關系，并考慮人工智能和 API 未來需要克服的一些障礙。
與許多行業一樣，生成式人工智能被證明是一塊關鍵的墊腳石。”Zdenek 說：”現在，人工智能領域出現了自主代理的概念。”給它們一項任務，它們就會想辦法完成這項任務”。
他舉了一個例子，問 LangChain 舊金山的天氣如何。LangChain 會搜索網絡，從不同來源為你搜羅結果，然后匯總結果，給出答案。但對 Zdenek 來說，這還不夠。
當需要識別合適的服務或應用程序接口時，人工智能能夠在眨眼之間查看成千上萬個選項，并提出解決方案。但是，在茲德涅克的設想中，”一臺機器或一款軟件應該能夠去找出’還有哪些應用程序或服務可以提供我想要的東西？
但是，由于以下原因，我們還沒有做到這一點。
Zdenek 使用了以下真實世界的使用案例：”如果你問 Siri’我的車鎖了嗎？目前它還沒有辦法連接到汽車公司使用的任何 API”。
“今年，OpenAI 和這些能夠處理人類或文本信息并從中提煉出一些東西的模型為我們帶來了巨大的推動力，”Nemec 說。”我現在關注的是取代人工管道——技術接口不應該成為問題。機器應該能夠解決這個問題，我們也不需要擔心這個問題。
人工智能往往 “知道 “自己需要什么，但不一定知道如何獲取。人工智能可以發現問題并引起企業的注意，但實施仍然是人類操作員必須處理的問題（至少目前是這樣）。
Zdenek 描述了人工智能和應用程序接口真正融合需要克服的兩個障礙：
第二個障礙可能更容易克服，因為工程師們已經在使用人工智能工具生成代碼、解決問題等。可以肯定的是，人們愿意在某些方面使用人工智能來創建、消費或提煉 API 文檔。
事實上，這正是 Nemec 的 Superface 基礎設施要解決的問題。通過消除對中間人（代理）的需求，軟件可以直接集成，而不會在應用程序和 API 之間的連接中增加故障點、安全問題或延遲。
至于業務方面，還有一個大問題：當開發人員依賴人工智能為任務選擇最佳服務時，他們就放棄了自己的代理權。如果出了問題，我們無法像追究開發人員那樣追究人工智能的責任，比如說，追究其選擇了不兼容的服務或發送了過多請求的責任。
“在某種程度上，這其中的一部分將是法律和合同問題——即機器如何評估產品、查看成本、簽訂合同等問題的正規化。我們已經通過區塊鏈上的智能合約看到了這種情況。我們還需要努力，但它一定會實現。
Nemec 描述了這樣一個世界的愿景：自集成應用程序成為現實，人工智能工具能夠評估不同的連接器，并選擇最合適的。這個愿景并非不切實際，因為已經有人嘗試向非人類實體闡明應用程序接口的工作原理。
請看以下關于 OpenAPI 規范的定義（著重部分由作者標明）：”OpenAPI規范，以前被稱為Swagger規范，是一種機器可讀的接口定義語言規范，用于描述、生產、消費和可視化網絡服務”。
如上所述，我們知道人工智能已經可以在機器可讀內容的限制之外運行。新的大型語言模型（LLM）在處理人類語言時游刃有余。這種低門檻正是對話式人工智能工具在最近幾個月大受歡迎的關鍵原因之一。
“這又是一件令人匪夷所思的事情，因為網絡本來就是供人類在瀏覽器中瀏覽的。它本來就不是一個機器協議，但現在我們卻在訓練機器閱讀本來是給人類看的文檔。”
當然，這并不意味著我們應該很快放棄 OpenAPI 或 AsyncAPI 等格式。如果說，加強標準化并在編寫應用程序接口文檔時考慮到人工智能的使用，對于強調硬性限制或必須遵循的某些協議可能會有所幫助。圍繞人工智能能做什么和不能做什么的監管還沒有完全跟上人工智能的發展，但它會跟上的。
關于保護敏感數據的問題，Zdenek 認為托管解決方案存在風險。”大家都知道，人們不應該把自己的秘密查詢提供給 ChatGPT 等。我認為，解決這個問題的辦法將是使用本地模式，這似乎比幾個月前更容易接近和負擔得起。
事實上，他認為這是人工智能在數據敏感的環境中發揮更大作用的關鍵。”在自己的設備上或在邊緣運行本地模型，這樣你就知道你的數據在哪里，這需要發生才能起飛。否則，我們都會把數據發送給一個大公司（這里指的是 ChatGPT 或 Google Bard），而我們都曾在這方面有過教訓……”
“在應用程序接口社區，我們總是在思考什么是趨勢。下一步是什么。我們談論 REST 和 GraphQL，但現實情況是，大多數交易都是通過 EDI（電子文件交換）進行的。銀行轉賬、包裹分發和生產流程都是通過非常神秘、往往是過時的系統和接口進行的。
科技領域之外的事情進展緩慢，尤其是在受傳統系統束縛的大公司。不過，即使是大企業也表現出了擁抱自主人工智能代理等發展的意愿。毫無疑問，人工智能已經在多個方面改變著應用程序接口領域，但最直接的莫過于開發應用程序接口，利用人工智能擴展其他服務：
在一篇關于自主代理的文章中，索菲亞-楊描述了代理架構如何通過記憶、反思和規劃進行擴展。在常被稱為 “西部世界模擬 “的項目中，斯坦福大學和谷歌公司的研究人員創建了一個交互式沙盒，對人類行為進行了可信的模擬……包括優先排序和決策。
很難不想到，在某個時候，這些模擬將變得足夠可信，以至于企業可以放心地將韁繩交給人工智能勞動力，他們比人類開發人員更便宜，工作更迅速，而且永不疲倦。
雖然這對當前的 API 集成要求來說只是一個夢想，但假以時日，這種人工工作可能會被我們的機器人霸主所取代……
原文鏈接：How AI is Transforming The Future of APIs