思特沃克發(fā)布第28期《技術(shù)雷達(dá)》，指出要謹(jǐn)慎樂觀地應(yīng)對備受矚目的人工智能趨勢

今年是全球軟件及技術(shù)咨詢公司思特沃克（Thoughtworks）每半年發(fā)布一期《技術(shù)雷達(dá)》報(bào)告的第13個(gè)年頭，最新一期報(bào)告匯總了助力提升可訪問性和避免云復(fù)雜性而涌現(xiàn)的想法和工具。

北京2023年4月27日 /美通社/ -- 集戰(zhàn)略、設(shè)計(jì)和工程服務(wù)于一體，致力于推動(dòng)數(shù)字化創(chuàng)新的全球軟件及技術(shù)咨詢公司思特沃克（ 納斯達(dá)克代碼：TWKS）發(fā)布了第28期《技術(shù)雷達(dá)》。此報(bào)告每半年發(fā)布一期，內(nèi)容來自于思特沃克（Thoughtworks）在解決客戶面臨的嚴(yán)峻業(yè)務(wù)挑戰(zhàn)時(shí)獲得的觀察結(jié)果、對話內(nèi)容和一線經(jīng)驗(yàn)的總結(jié)提煉。隨著人工智能 (AI) 變得越來越容易獲取和嵌入到業(yè)務(wù)中，本期報(bào)告指出，通過強(qiáng)大的工程實(shí)踐實(shí)施人工智能可以最有效地為客戶提供價(jià)值。

隨著分析和人工智能的發(fā)展，擁有足夠的數(shù)據(jù)和代碼已經(jīng)不再是問題。相反，重點(diǎn)應(yīng)該放在擁有高質(zhì)量的代碼和數(shù)據(jù)上，以創(chuàng)建能夠適應(yīng)環(huán)境因素變化并且不會(huì)隨時(shí)間漂移的模型。幸運(yùn)的是，在這個(gè)領(lǐng)域的工具正在擴(kuò)展，包括測試驅(qū)動(dòng)的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化、數(shù)據(jù)健全測試和數(shù)據(jù)模型測試，這些工具使數(shù)據(jù)流水線可以更有力地支持分析系統(tǒng)。同時(shí)，在模型驗(yàn)證和質(zhì)量控制方面采用最佳實(shí)踐也是解決偏見、確保結(jié)果符合倫理且平等的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的關(guān)鍵。

"大多數(shù)企業(yè)已經(jīng)開始試驗(yàn)分析工具和人工智能， 我們看到工具的日趨成熟，使得這些技術(shù)更加普及。" 思特沃克（Thoughtworks）首席技術(shù)官 Rebecca Parsons 博士表示："將人工智能與良好的工程實(shí)踐相結(jié)合，可以實(shí)現(xiàn)更負(fù)責(zé)任、基于數(shù)據(jù)的解決方案，以滿足多樣化的用戶群體需求。與此形成對比的是，我們建議企業(yè)在生成式AI方面謹(jǐn)慎行事，注意避免可能導(dǎo)致聲譽(yù)和安全風(fēng)險(xiǎn)的不當(dāng)使用。"

思特沃克（Thoughtworks）中國區(qū)CTO徐昊表示："無論我們在這一期雷達(dá)中講述了什么，大家最關(guān)心的一定是AI！不用擔(dān)心，這期入選的與AI相關(guān)的條目一共有八項(xiàng)，涵蓋了如何借助AI加速軟件研發(fā)的技巧，如何看待不同LLM，LangChain以及ChatGPT?；蛟S下一期或明年的技術(shù)雷達(dá)，當(dāng)人們對AI的關(guān)注回歸理性之后，再回顧這些條目時(shí)，ChatGPT可能是被高估的那個(gè)，而LangChain一定是被低估的那項(xiàng)。當(dāng)然，所有條目中‘使用Logseq構(gòu)建團(tuán)隊(duì)知識庫’一定是最被低估。畢竟在AI時(shí)代結(jié)構(gòu)化知識的能力，將會(huì)對AI的效能產(chǎn)生巨大的影響。"

第28期《技術(shù)雷達(dá)》的精彩主題包括：

• 數(shù)據(jù)分析和人工智能中的工程嚴(yán)謹(jǐn)性：近幾個(gè)月以來，像 ChatGPT 這樣的工具徹底改變了科技行業(yè)和全世界對人工智能實(shí)際應(yīng)用的可能性的認(rèn)知。我們敦促用戶在探索這些機(jī)會(huì)的同時(shí)，也要注意它們的限制和風(fēng)險(xiǎn)。
  
  
• 易用的無障礙設(shè)計(jì)：無障礙性并非一項(xiàng)新課題，但在此領(lǐng)域中的想法和工具的激增意味著產(chǎn)品和工程團(tuán)隊(duì)可以非常容易地解決這個(gè)問題?，F(xiàn)在幾乎沒有任何理由不認(rèn)真考慮無障礙性并將其融入您構(gòu)建的產(chǎn)品中。
  
  
• Lambda 陷阱：無服務(wù)器函數(shù)可以說非常的有用，但它同樣催生了壞習(xí)慣，從而導(dǎo)致了提高復(fù)雜度的糟糕架構(gòu)決策。為了最有效地利用無服務(wù)器特性，我們需要清楚地知道它應(yīng)該在哪里使用，以及意識到使用它的潛在后果。
  
  
• 實(shí)用人工智能的飛速崛起：像 AI 這種大肆宣傳的趨勢依賴于高質(zhì)量的數(shù)據(jù)。如果沒有它，團(tuán)隊(duì)將會(huì)面臨精確度的損失，進(jìn)而降低用戶的信任感。這只能通過扎實(shí)的工程實(shí)踐，如模型驗(yàn)證，持續(xù)集成和監(jiān)控等，去有效地完成。幸運(yùn)的是，可使用的工具正在增加 —- 我們鼓勵(lì)各個(gè)團(tuán)隊(duì)去利用不斷壯大的生態(tài)體系。
  
  
• 聲明，還是編程？：開發(fā)特定任務(wù)時(shí)選擇使用聲明式規(guī)范語言還是通用編程語言，一直都是軟件工程師們非常重視且值得持續(xù)思考的問題。但這個(gè)問題并沒有顯而易見的答案，因而當(dāng)我們面對新情況時(shí)，要始終考慮收益與風(fēng)險(xiǎn)。

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關(guān)于 思特沃克（Thoughtworks）

思特沃克（Thoughtworks ）是一家集戰(zhàn)略、設(shè)計(jì)和工程于一體的全球軟件及技術(shù)咨詢公司，致力于推動(dòng)數(shù)字化創(chuàng)新。我們在 18 個(gè)國家/地區(qū)設(shè)有 50 個(gè)辦事處，擁有超過 12,500 名員工。在過去 25 年多時(shí)間里，我們憑借技術(shù)優(yōu)勢幫助客戶解決了各種復(fù)雜的業(yè)務(wù)問題，與客戶一起實(shí)現(xiàn)了非凡的影響。