近一半的行业专业人士出于安全考虑减少了开源软件的使用

根据数据公司Anaconda进行的一项调查，大约40%的行业专业人士表示，由于安全问题，他们的组织减少了对开源软件的使用。

4月和5月，该公司关于2022年数据科学状况的 告向来自133个国家和地区的3493名个人征求了意见，对象是学者、行业专业人士和学生。大约16%的受访者被认为是数据科学家。

在接受调查的行业专业人士中，约33%的人表示他们没有减少开源，7%的人表示他们增加了使用量，20%的人表示不确定。剩下的40%说有。

对于行业专业人士，或Anaconda的业务受访者来说，业务意味着学习数据科学的混合物，包括标准的it人员，如业务分析师，产品经理，数据和机器学习科学家和工程师，系统管理员，以及技术，金融，咨询，医疗等领域的其他人。

萎缩并不意味着停止:87%的企业受访者表示，他们的组织仍然允许使用开源。然而，似乎他们中的许多人都在寻求降低依赖过多开源依赖的风险。

Anaconda的 告发现，Log4j等事件和“抗议软件”的 道促使开源软件的用户更加认真地对待安全问题。40%的人缩减了开源的使用，超过一半的人是在Log4j惨败之后。

约31%的受访者表示，安全漏洞是当今开源 区面临的最大挑战。

Anaconda表示，大多数组织都使用开源软件。但在8%的受访者中，超过一半(54%，比去年增加了13%)认为安全风险是原因。

不使用开源软件的其他原因包括:缺乏了解(38%)；对组织IT治理缺乏信心(29%)；“开源软件被认为不安全，所以不允许”(28%)；不想破坏现有项目(26%)。

Anaconda的调查还记录了对缺乏技术技能的担忧，90%的专业受访者担心人才短缺。约64%的人表示最担心能否招到和留住人才，56%的人认为缺乏数据科学人才是企业数据科学工作的主要障碍之一。

Anaconda运营高级副总裁杰西卡·里维斯(Jessica Reeves)在一份声明中说:“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它们转化为优势。”。

里维斯认为，培训现有的数据科学家，并允许更有吸引力的远程工作选项，将有助于获得和留住人才。

Python仍然是数据科学类型的首选语言。在受访者中，31%的人说他们“总是”使用它，27%的人说他们“经常”使用它。相比之下，朱莉娅的“永远”和“永远”得分分别为3%和12%。

对数据科学伦理的关注仍然令人失望。调查发现，24%的受访者表示，他们的组织没有标准、政策或衡量工具来解决算法的公平性和偏见。另外15%的人不确定他们的组织如何应对这些挑战。

学术机构在调查中表现较差。在学术跟踪调查的受访者中，只有19%的人说他们的机构在数据科学和机器学习方面教授伦理学，20%的人说他们各自领域的课程都包含伦理学。

只有23%的学术受访者和21%的学生表示，定期教授AI/ML/数据科学中的偏见。约39%的人表示他们很少教它，36%的人表示他们从未教过它——Anaconda指出，与该公司2021年的调查相比，这一数字下降了至少9%。

约三分之一(32%)的受访者表示，数据和模型中偏差的 会影响是当今AI/ML/数据科学的最大问题。

调查称:“在教育领域，我们当然有更多的空间来强调道德和偏见。”。