今年是全球軟件及技術咨詢公司思特沃克（Thoughtworks）每半年發布一期《技術雷達》報告的第13個年頭，最新一期報告匯總了助力提升可訪問性和避免雲復雜性而湧現的想法和工具。
北京2023年4月27日 /美通社/ -- 集战略、設計和工程服務於一體，致力於推動數字化創新的全球軟件及技術咨詢公司思特沃克（ 納斯達克代碼：TWKS）發布了第28期《技術雷達》。此報告每半年發布一期，內容來自於思特沃克（Thoughtworks）在解決客戶面臨的嚴峻業務挑战時獲得的觀察結果、對話內容和一线經驗的總結提煉。隨着人工智能 (AI) 變得越來越容易獲取和嵌入到業務中，本期報告指出，通過強大的工程實踐實施人工智能可以最有效地爲客戶提供價值。
隨着分析和人工智能的發展，擁有足夠的數據和代碼已經不再是問題。相反，重點應該放在擁有高質量的代碼和數據上，以創建能夠適應環境因素變化並且不會隨時間漂移的模型。幸運的是，在這個領域的工具正在擴展，包括測試驅動的數據轉化、數據健全測試和數據模型測試，這些工具使數據流水线可以更有力地支持分析系統。同時，在模型驗證和質量控制方面採用最佳實踐也是解決偏見、確保結果符合倫理且平等的機器學習系統的關鍵。
"大多數企業已經开始試驗分析工具和人工智能， 我們看到工具的日趨成熟，使得這些技術更加普及。" 思特沃克（Thoughtworks）首席技術官 Rebecca Parsons 博士表示："將人工智能與良好的工程實踐相結合，可以實現更負責任、基於數據的解決方案，以滿足多樣化的用戶群體需求。與此形成對比的是，我們建議企業在生成式AI方面謹慎行事，注意避免可能導致聲譽和安全風險的不當使用。"
思特沃克（Thoughtworks）中國區CTO徐昊表示："無論我們在這一期雷達中講述了什么，大家最關心的一定是AI！不用擔心，這期入選的與AI相關的條目一共有八項，涵蓋了如何借助AI加速軟件研發的技巧，如何看待不同LLM，LangChain以及ChatGPT。或許下一期或明年的技術雷達，當人們對AI的關注回歸理性之後，再回顧這些條目時，ChatGPT可能是被高估的那個，而LangChain一定是被低估的那項。當然，所有條目中‘使用Logseq構建團隊知識庫’一定是最被低估。畢竟在AI時代結構化知識的能力，將會對AI的效能產生巨大的影響。"
第28期《技術雷達》的精彩主題包括：
- 數據分析和人工智能中的工程嚴謹性：近幾個月以來，像 ChatGPT 這樣的工具徹底改變了科技行業和全世界對人工智能實際應用的可能性的認知。我們敦促用戶在探索這些機會的同時，也要注意它們的限制和風險。
易用的無障礙設計：無障礙性並非一項新課題，但在此領域中的想法和工具的激增意味着產品和工程團隊可以非常容易地解決這個問題。現在幾乎沒有任何理由不認真考慮無障礙性並將其融入您構建的產品中。
Lambda 陷阱：無服務器函數可以說非常的有用，但它同樣催生了壞習慣，從而導致了提高復雜度的糟糕架構決策。爲了最有效地利用無服務器特性，我們需要清楚地知道它應該在哪裏使用，以及意識到使用它的潛在後果。
實用人工智能的飛速崛起：像 AI 這種大肆宣傳的趨勢依賴於高質量的數據。如果沒有它，團隊將會面臨精確度的損失，進而降低用戶的信任感。這只能通過扎實的工程實踐，如模型驗證，持續集成和監控等，去有效地完成。幸運的是，可使用的工具正在增加 —- 我們鼓勵各個團隊去利用不斷壯大的生態體系。
聲明，還是編程？：开發特定任務時選擇使用聲明式規範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思考的問題。但這個問題並沒有顯而易見的答案，因而當我們面對新情況時，要始終考慮收益與風險。
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標題：思特沃克發布第28期《技術雷達》，指出要謹慎樂觀地應對備受矚目的人工智能趨勢
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