在刚刚过去的2月15日,OpenAI发布了最新的视频生成AI模型Sora,可以基于文本指令或者图片、视频,生成最长60秒的内容丰富、栩栩如生的视频。OpenAI同时发布了Sora的技术文档《Video generation models as world simulators》,对Sora视频生成模型的原理进行了解释。
软件行业苦降本增效久已。蔓延开去的开发周期,遥遥无望的上线时间,以及不断冒起的缺陷,怎么看都配不上这支精兵强将的队伍。生成式AI 似乎带来了曙光,它的表现让人耳目一新,不少人会这么想。它能自动生成代码,成本低,可重复,即抛的能力像云上的资源,这段代码不合适?扔掉好了,重新生成一段。很自然就会想到,是不是也不需要这么多精兵强将了,程序员们也很担心这一点。 生成式 AI 回答我们的问题时,偶尔会抛出个煞有介事的答案,但如果你稍作检索,就会发现这个答案徒有其表:不是查无此言,就是一派胡言,这与人工智能的威名不符。这即所谓生成式 AI 的幻觉,hallucination——因为没有真实可靠的语料,它自作主张拼凑了一个假的回答。 大模型技术仍然在不断更新,能让人感知到幻觉程度也在逐渐降低。但在它被投入到具体的领域和使用场景时,幻觉效应仍在发生,在这篇文章里我们会谈到的它在软件开发领域的应用。
这是一篇非常有价值的文章,向开发者展示了生成式 AI 的潜力和应用。生成式 AI 是一种利用大型语言模型来生成和转换文本的技术,它可以帮助开发者解决一些复杂的问题,如代码生成,文档编写,内容创作等。生成式 AI 也是一种云原生的技术,它需要大量的计算资源和数据,以及高效的部署和管理方式。文章提供了一些实用的工具和平台,如 GitHub Copilot,Bard,ChatGPT 等,让开发者可以轻松地尝试和使用生成式 AI。文章还给出了一些注意事项和建议,如保护数据隐私,验证输出质量,避免滥用等,让开发者可以负责任地使用生成式 AI。我认为这篇文章是一个很好的入门指南,让开发者可以了解和利用生成式 AI 来打造创新的云原生应用。
大约两个月前,我成为了Thoughtworks的首席技术官。在那之前,我一直领导Thoughtworks的现代化平台和云服务,而数字化转型的基础就是现代化已经存在于系统内部的软件。领导团队跟我说:“嘿,你即将成为Thoughtworks的首席技术官。祝你好运。在未来的10年、20年里,最具颠覆性的技术即将摆在你面前,你需要关注它。” 我在这个行业已经有20年了,无数次看到一些技术达到炒作周期的高峰,元宇宙、区块链、移动技术,任何你所能想到的,它们的确改变了很多东西。 但对我来说,这一次的不同之处在于,AI 对于Thoughtworks的业务模式多么具有颠覆性。我们通过技术来解决客户的问题,而使Thoughtworks如此伟大的秘密武器是我们交付软件的方式。我们使用的原则、方法以及我们关于持续交付和微服务的书籍都源于我们构建软件的方法。所以当一项技术出现并声称:“嘿,我可以写代码,你不再需要人了。”作为首席技术官,我需要警觉并迅速制定技术战略,这影响着我们向客户交付软件的方式以及我们所要提供的建议。
在过去的一段时间里,人们一直在谈论和使用生成式 AI,并尝试了许多不同的用例,真是令人惊叹。但我认为这只是个开始,生成式 AI 是一个非常令人兴奋的领域。 在这篇文章里,我想讨论如何在工作场所使用生成式 AI,以及如何加快采用的速度,减少浪费,并确保获得最大的收益。我相信你的员工正在利用生成式 AI 做了许多出色的事情,而你可能并不知情。因此,我们可能需要在组织里增加一些治理和机制,确保我们在朝着正确的方向前进。