这些IT行业趋势,将改变2023

上一周,你被"AI"刷屏了吗?

打开任何一家科技媒体,人工智能都是不变的热门话题。周初大家还在用ChatGPT写论文、查资料、写代码,到周末的时候大家已经开始用GPT-4图像识别来做饭、Microsoft 365 Copilot 来写PPT了。

GPT-4已经能为人类安排菜谱了

科技的发展速度已经快到超乎人类的预料,当我们还仅仅只是在理解概念时,实际上的科学技术应用已经悄然潜伏在了我们周围。

如果想快速跟上科技潮流,那么我们就一定得从了解IT行业趋势入手。近期,我们整合了几份报告,整理出来以下IT行业趋势:

由于篇幅关系,本文仅列出其中两大行业趋势,如果你想详细了解这12个趋势,在文末可以领取完整版的技术趋势解读!

以下是正文,Enjoy!

关键词1:AI

ChatGPT与GPT-4的一炮而红,重新点燃了业界对人工智能的热情。ChatPGT的能力已经毋庸置疑,而最新推出的GPT-4更是突破了大众对AI技术的想象边界。

今天,我们更想与大家聊的是,随着AI的能力越来越强大,人类应该如何与AI相处,让AI技术服务于我们的工作与生活,防范技术滥用的风险。

自适应AI的崛起与伦理风险

自适应AI,指的是过反复训练模型,并在运行和开发环境中使用新的数据进行学习,迅速适应在最初开发过程中无法预见的现实变化的智能系统。自适应AI最显著的特点是它能够根据实时反馈,动态调整其学习过程和学习目标。

一图看懂什么是自适应AI

自适应AI系统拥有广泛的应用空间。在程序开发领域,由GitHub与OpenAI(ChatGPT开发者)合作开发的Copilot就是一个典型例子。它能够协助程序员在一些特定的开发环境当中,进行代码注释、可运行代码转换、自动补全代码块与重复代码。GitHub 的研究报告称,随着训练次数的增加,其代码正确率会不断提升。

无论是Copilot还是最新亮相的GPT-4,自适应AI的意义在于降低编程的技术门槛的同时,进一步提升了编程效率。可以预见的是,更多的企业将依靠自适应AI系统来提升效率,适应市场变化。然而,人类的监管措施还无法跟上AI的进步速度,与技术进步相伴的是AI伦理风险。

中国电子标准技术化研究院的报告指出,AI的伦理风险具有独特性。其一,与个人切身利益密切相关,如果将算法应用在犯罪评估、信用贷款、雇佣评估等关切人身利益的场合,一旦产生歧视,必将系统性地危害个人权益。其二,引发算法歧视的原因通常难以确定,连设计者可能都不知道算法如何决策,在系统中发现存在歧视和歧视根源更加困难。其三,人工智能在企业决策中的应用愈发广泛,而资本的逐利本性更容易导致公众权益受到侵害

好在事态已经发生改变,越来越多的利益相关者正在推动保护性政策,以堵上AI的伦理漏洞。例如,欧盟正在制定“AI责任指令”,要求企业对其部署的AI技术造成的任何损害负责。监管力度的加强将会要求企业对于AI模型的部署与管理更加自律,更加严肃地应对AI的伦理风险。

关键词2:人才

2022年,海内外的IT行业经历了巨大的动荡,大量科技企业都面临业务收缩的窘境。不过,优质的程序员仍然能够在紧缩的就业市场上受到追捧。如何高效地招聘到拥有高绩效表现的程序员,是技术管理者们面临的共同难题。

人才识别成技术招聘的核心挑战

2022年,美国编程技能评估平台CodinGame进行了一次覆盖65000名程序员与技术招聘HR的调查报告。研究发现,46.59%的技术招聘团队认为,技术招聘的首要挑战就是寻找符合岗位需求的候选人,紧随其后的第二大挑战是在候选人并不完全匹配岗位时,如何鉴别其技术潜能。

数据来源:CodinGame 「Tech Hiring Survey 2022」

藏在这2大招聘挑战背后的,是从业人员的增加。Statista的数据显示,2018年-2023年,全球软件开发从业人员保持着不断增长的态势。2023年,全球软件工程师的数量将会达到2770万。

数据来源:Statista

随着从业人员数量的增长,程序员技术水平参差不齐的问题也暴露出来。1975年出版的软件行业的名著——《人月神话》曾给出了一个统计结果,秀程序员的开发效率是普通程序员的 10 倍。40多年过去,这个结论得到了众多企业的普遍认可。对于企业而言,技术招聘的难点在于如何能识别出拥有10倍开发效率的优秀程序员。

与大多数岗位的招聘不同,仅仅通过简历,面试官非常难判断候选人的真实水平,也很难看出在多大程度上,候选人的技能栈与岗位需求相匹配。这会导致在招聘过程中,错过一些有潜力或有能力的合格候选人,也有可能将不适合的程序员招入团队之中,给人才体系建设带来更大的损失。

实时编程面试受广泛认可

程序员是IT行业的核心岗位,企业发出的每一份offer从来都是慎重的。程序员希望尽其所能地向潜在雇主展示他们所掌握的技能,招聘人员也希望准确了解候选人的技能,以确保他们是否满足岗位的要求。

实时在线编程的笔面试是一种能够让雇主与候选人都满意的技能评估方法。CodinGame的调查结果显示,招聘人员更偏好的技术招聘流程是:先进行在线编程面试,并在面试过程中对代码进行讨论,然后再进行技术能力测试,并展示个人编程项目经历。同时,程序员也将在线编程测试列为他们最喜欢的评估方法。

数据来源:CodinGame 「Tech Hiring Survey 2022」

在线编程笔面试的形式之所以受欢迎,是因为雇主和候选人都能从这种面试形式中获益。

对于雇主一方而言,实时在线编程的形式更容易判断候选者的能力。同样一个编程问题,一般有多种代码编写方式作为解决方法,而这些方法之间一定有优劣之分,哪位候选人代码编写质量更高,也就代表他的技术实力越扎实,即使两个候选人所写的代码一样,他们的用时差异也很重要,因为这显示了开发效率的不同,实时的在线编程面试不仅可以看到最终结果的呈现,它对于候选人的考核更加精准、也更加全面。

从程序员的角度来看,实时在线编程的形式也更有利于他们发挥自己的能力。如今,越来越多的候选人认为,相比白板或在纸上写代码,线编程更贴近真实的开发环境,更有助于展现自己的实力,面试体验更好

AI已经不是新鲜的技术概念,像ChatGPT这样的AI产品之所以能够惊艳世界,原因就在于人才是一切技术进步的推动力,是人才让技术不断突破边界,有了更加广阔的应用空间。如何能更精准、更快速甚至更低成本地评估和招聘技术人才是企业竞争的另一个战场。

| One More thing

现在,我们已经为你准备好了上“战场”的武器。

ShowMeBug 是一款支持实战编程的技术招聘笔面试工具,提供海量丰富且专业的岗位题型题库、智能组卷和自动化评卷,并集成多种编程框架的轻协同 IDE,可实现真实编程环境,实时运行,支持在线DeBug调试,以此助力企业通过在线笔面试实战编程考核方式,搭建一支技术实力过硬的人才团队,应对未来的竞争与挑战。

参考资料:

1. Gartner 「10 Top Strategic Technology Trends 2023」

2. CodinGame 「Tech Hiring Survey 2022」

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mfbz.cn/a/2531.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

【Linux】Linux基本指令(下)

前言: 紧接上期【Linux】基本指令(上)的学习,今天我们继续学习基本指令操作,深入探讨指令的基本知识。 目录 (一)常用指令 👉more指令 👉less指令(重要&…

【动手学深度学习】(task1)注意力机制剖析

note 将注意力汇聚的输出计算可以作为值的加权平均,选择不同的注意力评分函数会带来不同的注意力汇聚操作。当查询和键是不同长度的矢量时,可以使用可加性注意力评分函数。当它们的长度相同时,使用缩放的“点-积”注意力评分函数…

【问题系列】vue当编辑框被触发就出现保存按钮

目录 问题描述: 解决方案: 1.方案一 2.方案二 3.方案三 问题描述: 一个表单用vue的事件实现当点击编辑按钮(或图标)出现保存按钮,当要编辑的时候只出现编辑按钮,此时保存按钮隐藏 解决方案: 1.方案一…

C++演讲比赛流程管理系统_黑马

任务 学校演讲比赛,12人,两轮,第一轮淘汰赛,第二轮决赛 选手编号 [ 10001 - 10012 ] 分组比赛 每组6人 10个评委 去除最高分 最低分,求平均分 为该轮成绩 每组淘汰后三名,前三名晋级决赛 决赛 前三名胜出 …

KDGX-A光缆故障断点检测仪

一、产品概述 KDGX-A光纤寻障仪是武汉凯迪正大为光纤网络领域施工、测试、维护所设计的一款测试仪表。可实现对光纤链路状态和故障的快速分析,适用于室外维护作业,是现场光纤网络测试与维护中替代OTDR的经济型解决方案。 二、主要特点 1)一键式光纤链路…

基于文心一言的底层视觉理解,百度网盘把「猫」换成了「黄色的猫」

随着移动互联网的一路狂飙,手机已经成为人们的新器官。出门不带钥匙可以,不带手机却是万万不可以的。而手机上,小小的摄像头也越来越成为各位「vlogger」的口袋魔方。每天有超过数亿的照片和视频被上传到百度网盘中,这些照片和视频…

【机器学习算法复现】随机森林,以又放回的方式构建的决策树为基础的集成学习方法,可回归可分类不同任务注意评价指标。

随机森林就是通过集成学习的Bagging思想将多棵树集成的一种算法:它的基本单元就是决策树。随机森林的名称中有两个关键词,一个是“随机”,一个就是“森林”。“森林”很好理解,一棵叫做树,那么成百上千棵就可以叫做森林…

CSS 扫盲

✏️作者:银河罐头 📋系列专栏:JavaEE 🌲“种一棵树最好的时间是十年前,其次是现在” 目录引入方式内部样式内联样式外部样式CSS 选择器CSS 常用属性值字体属性设置字体大小粗细文字样式文本属性文本颜色文本对齐文本装…

Docker基础篇——最全讲解

文章目录一、CentOS安装docker二、启动帮助类命令三、镜像命令1.名词概念2.常用命令2.1 镜像命令2.2 容器命令2.2.1:常用参数2.2.2:常用指令2.3 安装单机mysql、redis一、CentOS安装docker docker官网 1)yum安装gcc相关: yum -y…

【Spring从成神到升仙系列 五】从根上剖析 Spring 循环依赖

👏作者简介:大家好,我是爱敲代码的小黄,独角兽企业的Java开发工程师,CSDN博客专家,阿里云专家博主📕系列专栏:Java设计模式、数据结构和算法、Kafka从入门到成神、Kafka从成神到升仙…

经典七大比较排序算法 ·上

经典七大比较排序算法 上1 选择排序1.1 算法思想1.2 代码实现1.3 选择排序特性2 冒泡排序2.1 算法思想2.2 代码实现2.3 冒泡排序特性3 堆排序3.1 堆排序特性:4 快速排序4.1 算法思想4.2 代码实现4.3 快速排序特性5 归并排序5.1 算法思想5.2 代码实现5.3 归并排序特性…

QT的使用3:鼠标事件

鼠标事件0 事件1 需求2 查看控件的事件处理函数3 UI设计4 新建一个类,继承QLabel5 对已有对象进行类型提升6 重写事件处理函数7 项目进一步拓展(1)获取鼠标按键(2)鼠标移动(3)显示多个按键&…

【数据结构】Java实现栈

目录 1. 概念 2. 栈的使用 3. 自己动手实现栈(使用动态数组实现栈) 1. 创建一个MyStack类 2. push入栈 3. pop出栈 4. 查看栈顶元素 5. 判断栈是否为空与获取栈长 6. toString方法 4. 整体实现 4.1 MyStack类 4.2 Test类 4.3 测试结果 1.…

计算机网络笔记——物理层

计算机网络笔记——物理层2. 物理层2.1 通信基础2.1.1 信号2.1.2 信源、信道及信宿2.1.3 速率、波特及码元2.1.4 带宽2.1.5 奈奎斯特定理采样定理奈奎斯特定理2.1.6 香农定理2.1.7 编码与调制调制数字信号调制为模拟信号模拟数据调制为模拟信号编码数字数据编码为数字信号模拟数…

C#中WPF实现依赖注入和MVVM,以及服务定位ServiceLocator

最近在想重写架构于是就研究了一套WPF的相关内容,WPF不像MAUI内置了容器,需要我们自己手动添加,于是就有了今天的内容。 首先,我们新建一个.net6.0的WPF项目 由于WPF没有内置容器,我们先安装一下依赖注入的nuget包 Microsoft.Ex…

网络技术与应用概论(上)——“计算机网络”

各位CSDN的uu们你们好呀,今天,小雅兰的内容依旧是计算机网络的一些知识点噢,下面,让我们进入计算机网络的世界吧 网络内涵 网络特征 网络定义 互联网发展过程 从ARPA网络到Internet 从低速互联网到高速互联网 从数据结构到统一网…

【C语言】通讯录的实现(静态版)

【C语言】通讯录的实现(静态版一.前言1.前期准备a.菜单实现b.联系人结构体的构建c.菜单选项的功能d.#define 的定义2.功能的实现a.初始化通讯录b.增加联系人c.显示通讯录d.查找联系人e.修改联系人d.删除联系人3. 总代码test.ccontact.ccontact.h一.前言 本文将会用c语言实现一…

Golang每日一练(leetDay0013)

目录 37. 解数独 Sudoku Solver 🌟🌟🌟 38. 外观数列 Count and Say 🌟🌟 39. 组合总和 Combination Sum 🌟🌟 🌟 每日一练刷题专栏 🌟 Golang每日一练 专栏 Py…

大数据技术之Hive

第1章Hive基本概念1.1 Hive1.1.1 Hive的产生背景在那一年的大数据开源社区,我们有了HDFS来存储海量数据、MapReduce来对海量数据进行分布式并行计算、Yarn来实现资源管理和作业调度。但是面对海量数据和负责的业务逻辑,开发人员要编写MR来对数据进行统计…

【Go】K8s 管理系统项目[Jenkins Pipeline K8s环境–应用部署]

K8s 管理系统项目[Jenkins Pipeline K8s环境–应用部署] 1. k8s-plantform-api-Pipeline 考虑到实际工作中前后端可能是不同的同学完成,一般Api部分完成后改动会比较小,web部分改动会比较频繁.于是将api和web分了2个pipeline实现 1.1 GIt仓库 docker目录存放镜像构建相关文件…
最新文章