这是一篇非常有价值的文章，向开发者展示了生成式 AI 的潜力和应用。生成式 AI 是一种利用大型语言模型来生成和转换文本的技术，它可以帮助开发者解决一些复杂的问题，如代码生成，文档编写，内容创作等。生成式 AI 也是一种云原生的技术，它需要大量的计算资源和数据，以及高效的部署和管理方式。文章提供了一些实用的工具和平台，如 GitHub Copilot，Bard，ChatGPT 等，让开发者可以轻松地尝试和使用生成式 AI。文章还给出了一些注意事项和建议，如保护数据隐私，验证输出质量，避免滥用等，让开发者可以负责任地使用生成式 AI。我认为这篇文章是一个很好的入门指南，让开发者可以了解和利用生成式 AI 来打造创新的云原生应用。
大约两个月前，我成为了Thoughtworks的首席技术官。在那之前，我一直领导Thoughtworks的现代化平台和云服务，而数字化转型的基础就是现代化已经存在于系统内部的软件。领导团队跟我说：“嘿，你即将成为Thoughtworks的首席技术官。祝你好运。在未来的10年、20年里，最具颠覆性的技术即将摆在你面前，你需要关注它。” 我在这个行业已经有20年了，无数次看到一些技术达到炒作周期的高峰，元宇宙、区块链、移动技术，任何你所能想到的，它们的确改变了很多东西。 但对我来说，这一次的不同之处在于，AI 对于Thoughtworks的业务模式多么具有颠覆性。我们通过技术来解决客户的问题，而使Thoughtworks如此伟大的秘密武器是我们交付软件的方式。我们使用的原则、方法以及我们关于持续交付和微服务的书籍都源于我们构建软件的方法。所以当一项技术出现并声称：“嘿，我可以写代码，你不再需要人了。”作为首席技术官，我需要警觉并迅速制定技术战略，这影响着我们向客户交付软件的方式以及我们所要提供的建议。
在过去的一段时间里，人们一直在谈论和使用生成式 AI，并尝试了许多不同的用例，真是令人惊叹。但我认为这只是个开始，生成式 AI 是一个非常令人兴奋的领域。 在这篇文章里，我想讨论如何在工作场所使用生成式 AI，以及如何加快采用的速度，减少浪费，并确保获得最大的收益。我相信你的员工正在利用生成式 AI 做了许多出色的事情，而你可能并不知情。因此，我们可能需要在组织里增加一些治理和机制，确保我们在朝着正确的方向前进。
Serverless 在中国发展这些年，经历了高潮、低谷、现在重新回到大众视野。很多企业都非常感兴趣并进行浅尝，部分企业开始大规模应用；有很多企业止步于对技术的好奇，不知道如何在生产环境真正的落地。 同时，在当下 AIGC 技术浪潮中，Serverless 如何与 AIGC 更好结合发挥更大的作用呢？ 带着这个问题，我们邀请到阿里云智能 Serverless 研发负责人杨皓然、高德服务端负责人孙蔚，一起探讨 Serverless 和 AIGC 结合可以激发哪些想象力？
