为什么人工智能工程需要传统的纪律
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内容提要
许多公司在将人工智能项目从概念验证转向生产时面临挑战。Thoughtworks的Nimisha Asthagiri指出，成功的公司应重新思考技术应用，而非简单整合AI。她强调组织投资和工程基础知识的重要性，建议回归传统开发方法以应对AI带来的复杂性，并明确代码生命周期，避免生成不必要的“黑暗代码”。
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关键要点
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许多公司在将人工智能项目从概念验证转向生产时面临挑战。
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成功的公司应重新思考技术应用，而非简单整合AI。
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组织投资和工程基础知识的重要性不可忽视。
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建议回归传统开发方法以应对AI带来的复杂性。
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明确代码生命周期，避免生成不必要的“黑暗代码”。
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许多AI生成的代码可能根本不需要存在。
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组织应明确其代码的生命周期，并对概念验证代码进行文档化。
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某些代码应临时生成，仅用于特定目的后即被丢弃。
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延伸问答
为什么许多公司在将人工智能项目转向生产时面临挑战？
许多公司在将人工智能项目从概念验证转向生产时面临挑战，主要是因为他们在如何将这些实验转化为实际应用上遇到困难。
成功的公司在应用人工智能时有什么共同点？
成功的公司通常会重新思考技术应用，而不是简单整合AI，并且注重组织投资和工程基础知识。
为什么传统开发方法在应对AI复杂性时变得重要？
传统开发方法如测试驱动开发和变异测试能够帮助组织更好地管理AI带来的复杂性，避免产生不必要的“黑暗代码”。
什么是“黑暗代码”，为什么要避免它？
“黑暗代码”指的是那些不必要存在的代码，避免它可以减少代码库的复杂性和维护成本。
如何管理概念验证代码的生命周期？
组织应明确概念验证代码的生命周期，进行文档化，并在不再需要时及时删除。
AI生成的代码是否总是需要保留？
不一定，某些AI生成的代码可以是临时生成的，仅用于特定目的后即可丢弃。
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