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 6 подобни публикации

Търсене: #edps

当前筛选 #edps清除筛选
AI & Law

@ai_and_law · Post #670 · 02.10.2025 г., 07:04

🇪🇺Human Oversight in Automated Decision-Making: EDPS Weighs In The European Data Protection Supervisor (EDPS) has released a new TechDispatch examining the role and limits of human oversight in automated decision-making technologies (ADMT). The report highlights both the necessity of human involvement and the risks of overestimating its effectiveness. While oversight is often seen as a safeguard against bias, misclassification, and opacity in ADM systems, the EDPS warns that inserting humans into the process does not automatically guarantee fairer or safer outcomes. The paper underscores that flawed assumptions about human involvement can lead to weak or symbolic oversight, risking harm to individuals and undermining fundamental rights such as privacy, non-discrimination, and due process. For oversight to be meaningful, it must be carefully designed, accounting for the complexities of human-machine interaction and ensuring accountability remains with system providers and deployers. The EDPS calls for structured approaches that align oversight practices with ethical standards, societal values, and democratic principles. #AIRegulation#FundamentalRights#EDPS

AI & Law

@ai_and_law · Post #704 · 18.11.2025 г., 08:04

🇪🇺EDPS Releases New Guidance on AI Risk Management for EU Institutions The European Data Protection Supervisor has issued guidance designed to help data controllers assess risks when developing, procuring, or deploying AI systems. Although targeted at EU institutions, offices, and agencies, the document also serves as a practical reference for private organizations aiming to align AI practices with existing data protection obligations. The guidance outlines a structured approach to risk management methodology, emphasizes AI life cycle oversight, and integrates interoperability considerations. It also examines specific categories of risk and pairs them with corresponding technical mitigation measures — offering a clearer operational pathway for organizations working to embed data protection into AI governance. #AI#Law#AIGovernance#EDPS#DataProtection

AI & Law

@ai_and_law · Post #326 · 10.06.2024 г., 07:04

EDPS Issues Guidance on Data Protection for Generative AI Systems The European Data Protection Supervisor (EDPS) has released new guidance on ensuring data protection compliance when using generative AI systems. This guidance is pivotal, given the EDPS's crucial role in the AI Act. According to the AI Act, the EDPS will: ✅ Establish AI regulatory sandboxes for EUIs ✅ Participate as an observer in the European AI Board ✅ Supervise EUIs under the AIA ✅ Act as a market surveillance authority for EUIs ✅ Impose administrative fines on EUIs. These roles mean that the EDPS's interpretations and guidance on AI development and use will significantly impact other AI operators. Despite lack of specificity in some areas, the guidance provides a good initial overview of key challenges in generative AI. #AI#DataProtection#EDPS#AIAct#GenerativeAI

AI & Law

@ai_and_law · Post #792 · 25.03.2026 г., 08:04

🇪🇺EDPS Defines Role Under the EU AI Act The European Data Protection Supervisor (EDPS) published a report outlining its responsibilities as the AI Act market authority for AI systems used by EU institutions. The document sets out priority areas for the next two years as the EDPS assumes its new supervisory role. The report details the EDPS’s tasks under the AI Act mandate, the operational context for exercising its authority, and four strategic pillars that will guide its work as a market authority. #AIRegulation#EUAIAct#DataProtection#AIgovernance#EDPS

AI & Law

@ai_and_law · Post #745 · 19.01.2026 г., 08:04

🇪🇺EDPS Launches Podcast Series on Emerging AI Trends The European Data Protection Supervisor has launched a new podcast series examining key AI trends identified in its TechSonar 2025–26 report. The six-part series focuses on how emerging AI technologies intersect with data protection, security, and fundamental rights. The first episode discusses agentic AI, with EDPS officials addressing risks for personal data protection and potential impacts on individuals’ decision-making autonomy. Upcoming episodes will cover AI companions, automated proctoring, AI-driven personalized learning, coding assistants, and confidential computing. #AIRegulation#DataProtection#EDPS#AITrends#ResponsibleAI

AI & Law

@ai_and_law · Post #142 · 19.10.2023 г., 07:04

European Data Protection Supervisor Weighs In on AI Liability Rules Hello, everyone! The European Data Protection Supervisor (EDPS) provided valuable insights into the European Commission's two proposals, addressing liability rules for artificial intelligence products. These proposals focus on establishing liability for AI developers producing "defective products" and defining civil liability regulations for individuals negatively affected by AI systems. The EDPS presented several key recommendations. Notably, they emphasized the need for uniform protection levels, ensuring that individuals harmed by defective AI systems employed by EU institutions receive the same protection as those impacted by a private entity's use of such systems. These recommendations highlight the ongoing efforts to shape comprehensive AI liability frameworks in the European Union, aiming to balance innovation and safeguard individual rights. #AIandLaw#EDPS#AILiability#EURegulations