InfoQ 趨勢報告為 InfoQ 讀者提供了一個關(guān)于我們認(rèn)為架構(gòu)師和技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)者應(yīng)該關(guān)注的主題的高層級概述。此外，它們還可以幫助 InfoQ 的編輯團隊專注于撰寫新聞和招募文章作者來報道創(chuàng)新技術(shù)。

在這份年度報告中，InfoQ 的編輯們討論了人工智能（AI）、機器學(xué)習(xí)（ML）和數(shù)據(jù)工程的現(xiàn)狀，以及作為軟件工程師、架構(gòu)師或數(shù)據(jù)科學(xué)家應(yīng)該關(guān)注的新興趨勢。文章將編輯們的討論整理成了一條技術(shù)采用曲線，并提供了支持性評論，以幫助大家了解事物是如何演進的。

在今年的播客（podcast） 中，來自 Chime 的軟件工程師 Sherin Thomas 加入了 InfoQ 編輯團隊。本文中下面的內(nèi)容總結(jié)了其中的一些趨勢，以及不同技術(shù)在技術(shù)采用曲線中的位置。

生成式 AI

生成式 AI，包括 GPT-3、GPT-4 和 Chat GPT 等大語言模型，現(xiàn)已成為人工智能（AI）和機器學(xué)習(xí)（ML）行業(yè)的主要力量。這些技術(shù)已經(jīng)引起了極大的關(guān)注，特別是考慮到它們在過去一年中取得的進展。我們已經(jīng)看到這些技術(shù)被用戶廣泛采用，特別是在 ChatGPT 的推動下。谷歌和 Meta 等多家公司已經(jīng)宣布了自己的生成式 AI 模型。

我們期望的下一步是更多地關(guān)注 LLMOps，以便在企業(yè)環(huán)境中操作這些大語言模型。對于 prompt 工程是否會成為未來的一個大主題，或者它是否會被廣泛采用以至于每個人都能夠為自己所使用的 prompt 做出貢獻(xiàn)，我們存在分歧。

向量數(shù)據(jù)庫和嵌入存儲

隨著 LLM 技術(shù)的興起，人們越來越關(guān)注向量數(shù)據(jù)庫和嵌入存儲。一個吸引人的應(yīng)用是使用句子嵌入來增強生成式 AI 應(yīng)用程序的可觀察性。

對向量搜索數(shù)據(jù)庫的需求源于大語言模型的限制，這些模型具有有限的 token 歷史記錄。向量數(shù)據(jù)庫可以將文檔摘要存儲為這些語言模型生成的特征向量，從而可能產(chǎn)生數(shù)百萬或更多的特征向量。對于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫，隨著數(shù)據(jù)集的增長，查找相關(guān)文檔會變得很有挑戰(zhàn)性。向量搜索數(shù)據(jù)庫實現(xiàn)了高效的相似性搜索，允許用戶定位查詢向量的最近鄰居，從而增強了搜索過程。

一個顯著的趨勢是對這些技術(shù)的投資激增，這表明投資者認(rèn)識到了它們的重要性。然而，開發(fā)人員的采用速度較慢，但預(yù)計在未來幾年會加快。Pinecone、Milvus 等向量搜索數(shù)據(jù)庫和 Chroma 等開源解決方案正在獲得關(guān)注。數(shù)據(jù)庫的選擇取決于特定的應(yīng)用程序和所搜索數(shù)據(jù)的性質(zhì)。

在包括對地觀測在內(nèi)的各個領(lǐng)域，向量數(shù)據(jù)庫已顯示出它的潛在實力。例如，美國國家航空航天局（NASA）利用自監(jiān)督學(xué)習(xí)和向量搜索技術(shù)來分析地球的衛(wèi)星圖像，以幫助科學(xué)家追蹤颶風(fēng)等天氣現(xiàn)象。

機器人和無人機技術(shù)

機器人的成本正在下降。過去，腿型平衡機器人很難實現(xiàn)，但現(xiàn)在已經(jīng)有一些型號的機器人售價約為 1500 美元。這使得更多的用戶可以在他們的應(yīng)用程序中使用機器人技術(shù)。機器人操作系統(tǒng)（ROS）仍然是該領(lǐng)域的領(lǐng)先軟件框架，但像 VIAM 這樣的公司也在開發(fā)中間件解決方案，以使集成和配置機器人開發(fā)插件變得更加容易。

我們預(yù)計，無監(jiān)督學(xué)習(xí)和基礎(chǔ)模型的進步將轉(zhuǎn)化為能力的提升。例如，通過將大語言模型集成到機器人的路徑規(guī)劃中，以實現(xiàn)使用自然語言來進行規(guī)劃。

負(fù)責(zé)任且合乎道德的人工智能

隨著人工智能開始影響全人類，人們對負(fù)責(zé)任且合乎道德的人工智能越來越感興趣。人們同時呼吁對大語言模型進行更嚴(yán)格的安全保護，同時也對此類模型提醒用戶的現(xiàn)有保障措施輸出感到沮喪。

對于工程師來說，重要的是要牢記需要改善所有人的生活，而不僅僅是改善少數(shù)人的生活。我們預(yù)計人工智能監(jiān)管將產(chǎn)生與幾年前 GDPR 類似的影響。

我們已經(jīng)看到一些人工智能因為糟糕的數(shù)據(jù)而失敗。數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)、操作、數(shù)據(jù)沿襲、標(biāo)記和良好的模型開發(fā)實踐將成為中心。數(shù)據(jù)對可解釋性至關(guān)重要。

數(shù)據(jù)工程

現(xiàn)代數(shù)據(jù)工程的特點是動態(tài)地轉(zhuǎn)向更加分散和靈活的方法來管理不斷增長的數(shù)據(jù)量。數(shù)據(jù)網(wǎng)格（Data Mesh） 是一個新穎的概念，它的出現(xiàn)是為了解決集中式數(shù)據(jù)管理團隊成為數(shù)據(jù)運營瓶頸所帶來的挑戰(zhàn)。它主張建立一個跨域分區(qū)的聯(lián)邦數(shù)據(jù)平臺，將數(shù)據(jù)視為一種產(chǎn)品。這允許域所有者擁有對其數(shù)據(jù)產(chǎn)品的所有權(quán)和控制權(quán)，從而減少了對中心團隊的依賴。盡管數(shù)據(jù)網(wǎng)格的采用前景廣闊，但可能面臨與專業(yè)知識相關(guān)的障礙，需要先進的工具和基礎(chǔ)設(shè)施來實現(xiàn)自助服務(wù)功能。

數(shù)據(jù)可觀察性在數(shù)據(jù)工程中已經(jīng)變得至關(guān)重要，類似于應(yīng)用程序架構(gòu)中的系統(tǒng)可觀察性?？捎^察性在所有層面上都是必不可少的，包括數(shù)據(jù)的觀察性，尤其是在機器學(xué)習(xí)的背景下。對數(shù)據(jù)的信任是人工智能成功的關(guān)鍵，數(shù)據(jù)可觀察性解決方案對于監(jiān)測數(shù)據(jù)質(zhì)量、模型漂移和探索性數(shù)據(jù)分析至關(guān)重要，以確?？煽康臋C器學(xué)習(xí)結(jié)果。數(shù)據(jù)管理的這種范式轉(zhuǎn)變以及跨數(shù)據(jù)和機器學(xué)習(xí)（ML）管道的可觀察性集成反映了現(xiàn)代數(shù)據(jù)工程的發(fā)展前景。

曲線的更新的相關(guān)解釋

這份趨勢報告還提供了一張更新的圖表，顯示了我們對某些技術(shù)的看法。這些類別基于 Geoffrey Moore 的 《跨越鴻溝》（“Crossing the Chasm”） 一書。在 InfoQ，我們主要關(guān)注那些尚未跨越鴻溝的類別。

從創(chuàng)新者到早期采用者的一個顯著升級是“人工智能編碼助手”。盡管它們在過去一年非常新，幾乎沒有使用過，但我們看到越來越多的公司將其作為一項服務(wù)提供給員工，以提高他們的效率。它并不是每個技術(shù)棧的默認(rèn)部分，我們?nèi)栽谔剿魅绾巫钣行У厥褂盟鼈儯覀兿嘈牌洳捎寐蕦^續(xù)增長。

我們認(rèn)為現(xiàn)在正在跨越鴻溝的是自然語言處理。這對任何人來說都不會感到驚訝，因為在 ChatGPT 取得巨大成功之后，許多公司目前都在試圖找出如何在他們的產(chǎn)品中采用生成式人工智能的功能。因此，我們決定讓它跨越鴻溝，進入早期多數(shù)的類別。它在這里仍然有很大的增長潛力，時間會告訴我們更多關(guān)于這項技術(shù)的最佳實踐和能力。

有一些值得注意的類別根本沒有移動。這些技術(shù)包括合成數(shù)據(jù)生成、腦機接口和機器人技術(shù)。所有這些似乎都一直被困在創(chuàng)新者的范疇里。在這方面最有希望的是合成數(shù)據(jù)生成主題，最近隨著 GenAI 的炒作，該主題受到越來越多的關(guān)注。我們確實看到越來越多的公司在談?wù)撋筛嗟挠?xùn)練數(shù)據(jù)，但還沒有看到足夠多的應(yīng)用程序在它們的技術(shù)棧中實際使用這些數(shù)據(jù)來保證它進入到早期采用者的類別。多年來，機器人技術(shù)一直備受關(guān)注，但它的采用率仍然太低，我們無法保證它的發(fā)展。

我們還在圖中引入了幾個新的類別。一個值得注意的是向量搜索數(shù)據(jù)庫，這是 GenAI 炒作的副產(chǎn)品。隨著我們對如何將概念表示為向量有了更多的理解，我們也更需要有效地存儲和檢索所述向量。我們還將可解釋的人工智能添加到創(chuàng)新者的類別中。我們相信，計算機解釋它們?yōu)槭裁磿龀瞿硞€決定，對于廣泛采用以對抗幻覺和其他危險至關(guān)重要。然而，我們目前還沒有看到足夠的行業(yè)工作來保證它進入更高的類別。

結(jié) 論

人工智能（AI）、機器學(xué)習(xí)（ML）和數(shù)據(jù)工程領(lǐng)域每年都在不斷發(fā)展。在技術(shù)能力和可能的應(yīng)用方面仍有很大的增長。對于我們 InfoQ 的編輯來說，能夠如此接近這一進展是令人興奮的，我們期待著明年能做出同樣的報告。在播客中，我們對未來一年做了一些預(yù)測，從“將不會有 AGI”到“自動代理將成為一件事”。我們希望你喜歡聽播客并閱讀這篇文章，并希望能在本文的下面看到你的預(yù)測和評論。