TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #721 · 26.12

Почему я люблю языки с сильной системой типов, проверяемой статическим анализом кода — хорошо написанная программа является своей собственной спецификацией и позволяет выражать через язык программирования законы существования предметной области. Когда-то давно я писал на ActionScript. Там была система типов, но вот десериализация JSON'ов по-умолчанию была в какой-то общий Object, к полям которого нужно было обращаться ["по_строковому_имени"]. В один момент мне потребовалось написать что-то на C#, который я совсем не знал, я стал гуглить, как десериализовать JSON, и с удивлением обнаружил кучу советов заранее объявить класс со всеми нужными полями и десериализовать в него. "Какой ужас!", — подумал я тогда, — "Это же дико неудобно! А если я не знаю полей JSON? А если их много? Отвратительный язык!" Теперь то я прекрасно понимаю, что JSON это контракт, и что правильная десериализация только такая и должна быть, и что в хорошем API в одном поле никогда не бывает данных принципиально разных типов, и так далее. Нет, если вы набиваете вечерами пет-проект или сидите бессонную ночь на хакатоне, нет ничего плохого в том, чтобы взять простой язык с динамическими типами вроде JavaScript или Python, не требующий описывать данные. Но вот в энтерпрайзе, особенно когда над одним проектом работает много людей (а бывает это очень часто) — хорошее использование системы типов убережёт разработчиков от огромного количества ошибок, будет бить их по рукам, когда они пытаются сделать что-то не то, и будет подсказывать, когда они не уверены в чём-то. С помощью статической типизации можно на уровне кода обозначить правила, по которым ведёт себя предметная область вашей программы в реальном мире. Разработчику не только будет сложно их нарушить, но он ещё и станет узнавать какие-то вещи, которые мог не знать раньше. Например, если мы делаем медицинскую CRM, и больница заводит новых пациентов только тогда, когда знает их группу крови, мы можем объявить тип "Пациент" (или, если точнее, "Карта пациента") и запретить создавать экземпляры этого типа, не передав в конструктор группу крови (которая, в свою очередь, тоже является типом, вероятнее всего ValueObject'ом). Если новый программист пришёл в проект, он, во-первых, не сможет записать в БД некорректную карту пациента. Понятно, мы не учитываем случаи, когда новый программист переделывает модели предметной области — это будет хорошо видно на кодревью. А, во-вторых, даже если ему никто не сказал, что пациенты должны быть с группой крови, он узнает это из кода. И уже будет понимать, что в тех процессах реальной жизни, которые он описывает кодом, карта пациента создаётся только при наличии группы крови. А, значит, нужно искать какой-то способ сначала эту группу крови получить, и только потом создавать карту. Программирование моделирует реальный процесс. В настоящей работе даже на языках с типами, конечно, без должного контроля можно написать что угодно. Нужна управленческая воля, компетентность руководства, понимание опасности техдолга, в идеале отдельные должности для архитекторов, опытные лиды и старшие разработчики. Но когда всё это есть, можно отсекать много проблем ещё на старте и проще погружать новичков. #dev

Hashtags

Резултати

Намерени 5 подобни публикации

Търсене: #datagovernance

当前筛选 #datagovernance清除筛选
AI & Law

@ai_and_law · Post #727 · 19.12.2025 г., 08:04

🇺🇸⚖️When Chat Logs Become Evidence After Death A new U.S. lawsuit alleges that OpenAI selectively withholds ChatGPT logs after a user’s death. The case concerns a murder–suicide involving Stein-Erik Soelberg, whose family claims ChatGPT reinforced paranoid delusions about his mother shortly before he killed her and himself. The estate argues that OpenAI refuses to disclose complete chat histories from the critical final days, despite relying on “full context” arguments in other suicide-related litigation. According to the complaint, fragments of chats recovered from social media show ChatGPT validating conspiracy beliefs, spiritual grandiosity, and hostility toward an identified individual. The family alleges a “pattern of concealment,” noting that OpenAI has no formal policy governing user data after death and retains chats indefinitely unless manually deleted. OpenAI has declined to explain why it will not produce the remaining logs, while stating publicly that it is improving safeguards and working with mental health clinicians. The lawsuit seeks punitive damages and an injunction requiring safeguards against validating paranoid delusions, as well as clearer public warnings about known risks. Beyond liability, the case raises unresolved questions about post-mortem data governance, evidentiary transparency, and the balance between user privacy and accountability when AI systems are implicated in real-world harm. #AIandLaw#AIEthics#DataGovernance

AI & Law

@ai_and_law · Post #675 · 09.10.2025 г., 07:04

📖Generative AI Use Creates Massive Corporate Data Blind Spot A new Enterprise AI and SaaS Data Security Report 2025 by LayerX reveals that employees are regularly pasting sensitive information, including PII and PCI data, into generative AI tools like ChatGPT — often without company authorization. With 45% of enterprise employees using generative AI, 77% of them have copied and pasted data into chatbot queries, and 22% of those pastes involve sensitive personal or payment details. The security risk is compounded by the fact that 82% of these pastes come from unmanaged personal accounts, leaving companies with little to no visibility into what information is being shared. Similarly, 40% of file uploads to AI sites contain PII/PCI data, with nearly 39% originating from non-corporate accounts. This uncontrolled data flow creates a significant blind spot for enterprises, raising serious concerns about compliance, data governance, and legal accountability in AI usage. #AI#DataGovernance#Cybersecurity

AI & Law

@ai_and_law · Post #252 · 01.03.2024 г., 08:04

OECD Establishes Expert Group for AI, Data, and Privacy Policy Synergies Hello everybody! The Organisation for Economic Co-operation and Development (OECD) has launched a new expert group aimed at fostering collaboration and coherence in artificial intelligence, data, and privacy policies. With a focus on finding common ground, the group seeks to bridge the gap between data governance and AI communities. By providing a platform for stakeholders to exchange insights and best practices, the OECD aims to address the complex intersection of AI, data, and privacy regulations. Through collective efforts, the group endeavors to develop guidelines and frameworks that promote responsible AI deployment while safeguarding individual privacy rights. #OECD#AI#DataGovernance#PrivacyPolicies

AI & Law

@ai_and_law · Post #722 · 12.12.2025 г., 08:04

🇪🇺EU Opens Antitrust Probe into Google’s AI Training Practices The European Commission has launched an antitrust investigation into whether Google is using web content and YouTube uploads to train its AI systems without appropriate compensation, opt-out mechanisms, or equal access for competitors. Regulators are examining Google’s AI Overviews, AI Mode, and the use of YouTube content, noting that creators are required to grant Google permission for AI training without remuneration, while AI rivals are simultaneously blocked from using YouTube data for their own models. According to the Commission, the probe will assess whether Google imposes unfair terms on publishers and creators or grants itself privileged access to content in a way that may constitute abuse of dominance under EU competition rules. Google rejects the allegations, arguing that the inquiry risks slowing innovation and stating that tools like Google-Extended and robots.txt give publishers control, though the Commission noted concerns about the practical effects of blocking Google crawlers. T #AI#Antitrust#CompetitionLaw#DataGovernance#AIRegulation

AI & Law

@ai_and_law · Post #341 · 28.06.2024 г., 07:04

Implementing Transparency in AI: A Step Forward Zuzanna Warso and Paul Keller from Open Future, alongside Maximilian Gahntz from Mozilla, have published a proposal to implement the EU AI Act’s training data transparency requirement for general-purpose AI (GPAI). Article 53 1(d) of the Act mandates GPAI model providers to publish detailed summaries of their training content, covering data sources and sets with narrative explanations. The proposed template emphasizes a comprehensive scope and sufficient technical detail to benefit both experts and laypeople. These summaries should list primary data collections, provide narrative explanations of other data sources, and clearly distinguish between 'data sources' (origins) and 'datasets' (processed data points). This transparency requirement aims to enhance accountability, enable research and scrutiny, and strengthen individuals' and organizations' ability to exercise their rights in the AI development process. #AI#Transparency#AIAct#DataGovernance#OpenFuture#Mozilla