Anaconda发布了年度2022年数据科学现状报告，揭示了数据科学，机器学习（ML）和人工智能（AI）行业面临的广泛趋势，机遇和感知障碍。
虽然开源软件是由开发人员创建的，也是为开发人员创建的，但它现在是商业软件开发的一个组成部分，也是企业持续创新的支柱。在接受调查的人中，20%的人认为开源的创新速度和可负担性是其使用的最有价值的部分。
当被问及开源社区进一步创新和进步面临的最大威胁时，受访者关注几个领域：
对开源安全性的担忧日益增加
开源安全仍然是人们最关心的问题，因为去年Log4j漏洞和抗议活动的兴起，40%的专业受访者表示，由于对安全性的担忧，他们的组织在过去一年中缩减了开源软件的使用。此外，31%的专业人士表示， “安全漏洞”是当今开源社区面临的最大挑战。
虽然大多数组织使用开源软件，但在8%的受访者中，有54%的人表示最大的原因是担心潜在的漏洞、风险或风险。这比2021年的报告增加了13%，重申了2022年整个行业的安全意识不断升级。
人才短缺使组织陷入困境
90%的专业受访者表示，他们的组织担心人才短缺的潜在影响，64%的人表示他们最关心的是组织招聘和留住技术人才的能力。56%的受访者认为，数据科学领域的人才或员工人数不足是企业成功采用数据科学的最大障碍之一。
“随着数据科学家不断被认为是美国最好的职业之一，人才库肯定会赶上需求，” Anaconda运营高级副总裁杰西卡·里夫斯（Jessica Reeves）说， “事实证明，帮助缩小这一差距的解决方案包括提高现有劳动力的技能，并允许更强大的远程工作选择。组织应该加强可用于继续学习的工具和资源，学术机构应该填补学生的技能差距，并在他们准备进入劳动力市场时将其转化为优势。”
道德、偏见和监管需要更多的关注，特别是在教育领域
人工智能、机器学习和数据收集方面的伦理挑战从未像现在这样深入公众意识，但该领域仍需取得进展。75%的专业受访者认为政府应该在加强技术创新和制造业方面发挥更大的作用，70%的受访者表示他们将支持为STEM和技术为基础的学校教育提供更多资金。
相比之下，目前只有19%的受访者在AI /ML/数据科学讲座中学习伦理学，32%的学生很少或从未在AI/ML/数据科学课上被教导偏见。这些发现凸显了教育机构调整学习路径的必要性，以反映和准备那些进入劳动力市场并塑造数据科学未来的人。
“仅在过去十年中，社区就取得了令人难以置信的成就。如果没有今天建立的开源基础，许多公司就不会存在， “Anaconda首席执行官Peter Wang说， “但为了成功应对这些挑战并继续创新未来的企业，我们必须继续对开源社区及其基础设施进行再投资。我对行业的优先事项以及下一代人才进入劳动力市场抱有希望。”
原文转自helpnetsecurity，超级科技译，合作站点转载请注明出处和原文译者为超级科技！
Hi，我是超级科技
超级科技是信息安全专家，能无上限防御DDos攻击和CC攻击，阿里云战略合作伙伴！
标签：受访者,ML,放缓,漏洞,开源,AI,软件,数据 From： https://www.cnblogs.com/chaojikeji/p/16714866.html