AI与全民开发:挑战和机会并存

简介: 无可否认,AI有着巨大潜力,但也有其局限性。即使这些局限性并非无法克服,却也凸显了继续进行教育、研究和开发的必要性,以确保AI能够在千行百业高效应用,将是属于全民开发的新时代。
 注:全民开发的英文是Citizen Development,由咨询公司Gartner在2010年提出的概念,指非专业开发人员使用低代码或无代码平台创建应用程序,无需IT部门的支持,旨在提高生产力并降低开发成本。 

国内普遍将Citizen Development翻译为公民开发,但草料二维码认为Citizen Development并不一种技术,而是一种工作模式和规范,应该被翻译为全民开发,即每一个懂业务的人都可以成为开发者。 

以下是知名科技媒体Silicon Republic的观点文章,草料二维码编译。

外界普遍在“炒作”人工智能时,爱尔兰国立戈尔韦大学的Noel Carroll博士提出了另一种看法,即无代码开发者怎么享受AI技术的红利。

古希腊时的哲学家和科学家,就已经开始对人类的智力和推理能力、人类如何做出决策与论证等进行争论。人工智能作为我们这个时代最重要的科技进步之一,可能改变我们的生活方式、工作方式以及和外界的互动方式。

ChatGPT、ChatSonic、Google Bard AI等新事物的出现,引发了广泛讨论,有人好奇、兴奋,也有人恐惧、焦虑。尽管现阶段的AI能力很强大,但并非无所不能,也有其局限性。我们应该理性认识人工智能的能力,特别是一些短板和局限,深刻认识到人与AI协同创新的重要性。
AI的局限性

现阶段AI最大的短板之一就是无法复制人类的直觉和创造力。 虽然AI可以分析大量数据,根据一组指令提供见解或构建凸显,但缺乏基于直觉和经验做出判断的能力,而这是人类决策的一个鲜明特征。在艺术、音乐和写作领域尤为明显,虽然能生成让人印象深刻的答案,却缺乏人类的深度和创造力。

因为AI算法需要大量数据才能有效运行,而数据质量直接影响着AI回答的准确性,不完整或者有偏见的数据可能产生错误的结论。如果没有合理的数据标准,人工智能很难识别出数据中的因果关系。

除此之外,算法还可能被对抗性例子所欺骗,通过对样本数据进行微调来欺骗系统。同时外界对于算法偏见,或者说人工智能偏见的担忧不断增长,其实算法所表现出的偏见常常是人类的偏见。

人工智能还存在无法解释决策或推理的局限。很多人工智能算法是基于深度学习训练的,需要在大量数据上训练神经网络,虽然这种方法很有效,但很难理解人工智能是如何得出特定结论或建议的,缺乏足够大的透明度。特别是在医疗应用中,人工智能所做的决定可能会产生生死攸关的后果。

目前AI无法理解数据背后的上下文和含义。比如一个AI系统也许能够识别句子中的单词,可能无法理解文本背后的细微差别或讽刺,这可能导致误解和错误,在自然语言处理和情感分析等场景中尤为常见。

值得注意的是,ChatGPT是一个采用Transformer模型架构的大型语言模型。Transformer是一种深度学习模型,它采用了自注意力机制,可以对输入数据的每一部分的重要性进行差异化加权。

AI还受限于它可以执行的任务的复杂性。尽管人工智能在过去几年中取得了长足进步,但推理和决策能力仍然有限。举个例子,虽然AI系统可以识别图像中的物体,但难于理解物品在场景中的意义。

最后,人工智能由于缺乏常识而收到限制。就像AI可以识别图像,无法理解其用途或含义;可以将文本从一种语言翻译为另一种语言,却难以理解背后的文化差异,对非母语人士来说仍然有挑战性。
AI人才的挑战

对于想要跟上AI创新步伐的组织来说,最大的挑战在于AI人才的招聘。招聘人才面临许多挑战,包括但不限于:

对高素质专业AI人才的需求很大,而人才供应尚未跟上;

人工智能是个复杂领域,需要机器学习、深度学习、自然语言处理、数据分析等方面的专业知识,寻找合适的候选人更有挑战性;

AI人才需求量大,其他企业可能会给出更有吸引力的薪酬和机会;

人工智能行业缺乏多样性,比如女性在人工智能角色中的短缺;

成为专业AI人才需要长时间的培训和教育,可能会让弱势背景的人才难以进入该领域,加剧多样性的问题。

为了应对这些挑战,企业需要重新评估他们的招聘方案,以吸引大屏多样性的候选人,并提供有竞争力的薪酬和成长机会。
全民开发

在某些情况下,企业需要提升现有员工的能力,比如全民开发的新潮流,一种无代码开发的新范式。

全民开发不需要编程能力,却可以设计、开发应用并部署到生产环境中,就像经验丰富的程序员一样。全民开发的趋势是无代码平台所推动的,无代码平台提供的是可视化的界面和拖拉拽的工具,用户在没有编程基础的情况下也可以创建应用。

无代码降低了人们的参与门槛,可以在数字化转型中发挥更大作用。而AI在应用开发中有许多应用场景,包括生成代码、测试和调试。如果将无代码和AI融合的话,企业和个人可以更轻松地搭建应用。同时AI可以还可以用了提升无代码平台的能力,帮助他们识别并修复潜在的问题和漏洞。

AI和无代码的应用场景非常广泛,比如客户服务、金融、医疗、物流等。

譬如可以用无代码平台开发AI支持的聊天机器人,为网站访问者提供即时客户服务;利用无代码平台创建财务报告或医疗应用,帮助医生和患者高效地管理健康情况,有效地管理患者的就医流程。

无可否认,AI有着巨大潜力,但也有其局限性。即使这些局限性并非无法克服,却也凸显了继续进行教育、研究和开发的必要性,以确保AI能够在千行百业高效应用,将是属于全民开发的新时代。

作者:Noel Carroll

Noel Carroll是戈尔韦大学大学商业信息系统的副教授,同时也是全民开发实验室的创始人。

相关文章
|
14天前
|
人工智能 移动开发 JavaScript
如何用uniapp打包桌面客户端exe包,vue或者uni项目如何打包桌面客户端之electron开发-优雅草央千澈以开源蜻蜓AI工具为例子演示完整教程-开源代码附上
如何用uniapp打包桌面客户端exe包,vue或者uni项目如何打包桌面客户端之electron开发-优雅草央千澈以开源蜻蜓AI工具为例子演示完整教程-开源代码附上
|
21天前
|
人工智能 自然语言处理 Java
【100%好礼】诚邀体验SoFlu-JavaAl开发助手,重塑AI编码价值
在这个数字化时代,软件开发任务繁重,飞算科技推出SoFlu-JavaAl开发助手,诚邀您体验AI编码新境界。它不仅生成代码,还通过自然语言理解需求,精准生成完整工程源码,大幅缩短设计工期,提升效率。SoFlu-JavaAl支持一键构建Java Maven工程,轻松合并老项目,快速响应需求变更。参与体验还有机会获多重好礼!
|
11天前
|
人工智能 开发框架 安全
Smolagents:三行代码就能开发 AI 智能体,Hugging Face 开源轻量级 Agent 构建库
Smolagents 是 Hugging Face 推出的轻量级开源库,旨在简化智能代理的构建过程,支持多种大语言模型集成和代码执行代理功能。
218 69
Smolagents:三行代码就能开发 AI 智能体,Hugging Face 开源轻量级 Agent 构建库
|
7天前
|
人工智能 前端开发 程序员
通义灵码 AI 程序员全面上线,能和人类协作完成复杂开发任务
1 月 8 日消息,阿里云通义灵码 AI 程序员已全面上线,成为全球首个同时支持 VS Code、JetBrains IDEs 开发工具的 AI 程序员产品。此次上线的 AI 程序员相比传统 AI 辅助编程工具,能力更全面,可以让开发者以更高效、更沉浸的方式完成编码任务,通过全程对话协作的方式,就能完成从 0 到 1 的业务需求开发、问题修复、单元测试批量生成等复杂编码任务。
256 65
|
1月前
|
人工智能 小程序
【一步步开发AI运动小程序】十五、AI运动识别中,如何判断人体站位的远近?
【云智AI运动识别小程序插件】提供人体、运动及姿态检测的AI能力,无需后台支持,具有快速、体验好、易集成等特点。本文介绍如何利用插件判断人体与摄像头的远近,确保人体图像在帧内的比例适中,以优化识别效果。通过`whole`检测规则,分别实现人体过近和过远的判断,并给出相应示例代码。
|
12天前
|
存储 人工智能 开发框架
Eliza:TypeScript 版开源 AI Agent 开发框架,快速搭建智能、个性的 Agents 系统
Eliza 是一个开源的多代理模拟框架,支持多平台连接、多模型集成,能够快速构建智能、高效的AI系统。
110 8
Eliza:TypeScript 版开源 AI Agent 开发框架,快速搭建智能、个性的 Agents 系统
|
1月前
|
存储 人工智能 自然语言处理
ChatMCP:基于 MCP 协议开发的 AI 聊天客户端,支持多语言和自动化安装 MCP 服务器
ChatMCP 是一款基于模型上下文协议(MCP)的 AI 聊天客户端,支持多语言和自动化安装。它能够与多种大型语言模型(LLM)如 OpenAI、Claude 和 OLLama 等进行交互,具备自动化安装 MCP 服务器、SSE 传输支持、自动选择服务器、聊天记录管理等功能。
188 15
ChatMCP:基于 MCP 协议开发的 AI 聊天客户端,支持多语言和自动化安装 MCP 服务器
|
22天前
|
人工智能 前端开发 Java
Spring AI Alibaba + 通义千问,开发AI应用如此简单!!!
本文介绍了如何使用Spring AI Alibaba开发一个简单的AI对话应用。通过引入`spring-ai-alibaba-starter`依赖和配置API密钥,结合Spring Boot项目,只需几行代码即可实现与AI模型的交互。具体步骤包括创建Spring Boot项目、编写Controller处理对话请求以及前端页面展示对话内容。此外,文章还介绍了如何通过添加对话记忆功能,使AI能够理解上下文并进行连贯对话。最后,总结了Spring AI为Java开发者带来的便利,简化了AI应用的开发流程。
283 0
|
1月前
|
人工智能 小程序 UED
【一步步开发AI运动小程序】十六、AI运动识别中,如何判断人体站位?
【云智AI运动识别小程序插件】提供人体、运动及姿态检测的AI能力,本地引擎无需后台支持,具备快速、体验好、易集成等优势。本文介绍如何利用插件的`camera-view`功能,通过检测人体站位视角(前、后、左、右),确保运动时的最佳识别率和用户体验。代码示例展示了如何实现视角检查,确保用户正或背对摄像头,为后续运动检测打下基础。
|
29天前
|
人工智能 小程序 API
【一步步开发AI运动小程序】十七、如何识别用户上传视频中的人体、运动、动作、姿态?
【云智AI运动识别小程序插件】提供人体、运动、姿态检测的AI能力,支持本地原生识别,无需后台服务,具有速度快、体验好、易集成等优点。本文介绍如何使用该插件实现用户上传视频的运动识别,包括视频解码抽帧和人体识别的实现方法。