Trumpas atsakymas: DI yra dirbtinio intelekto santrumpa: tai žmogaus sukurtos sistemos, atliekančios su mąstymu susijusias užduotis, pavyzdžiui, atpažinti modelius ar dirbti su kalba. Kasdienėje kalboje tai dažnai reiškia mašininį mokymąsi arba generatyvinius įrankius, o ne sąmoningus robotus. Jei kas nors parduoda „DI“, paklauskite, kokias įvestis ir išvestis jie naudoja ir kokius gedimų atvejus matuoja.
Svarbiausios išvados:
Atskaitomybė: prieš vadindami užduotį dirbtiniu intelektu, apibrėžkite ją, savininką ir sėkmės rodiklius.
Skaidrumas: prašykite aiškių įvesties duomenų, išvesties duomenų ir sistemos trūkumų.
Sutikimas: patikrinkite, kokius duomenis jis naudoja ir ar tas naudojimas leidžiamas.
Audituojamumas: Stebėkite testus, gedimus ir atnaujinimus, kad vėliau būtų galima patikrinti pretenzijas.
Ginčytinumas: numatyti būdus, kaip užginčyti neteisingus rezultatus, kai jie daro įtaką žmonių sprendimams.
Straipsniai, kuriuos galbūt norėsite perskaityti po šio:
🔗 Ar dirbtinis intelektas yra perdėtai sureikšmintas? Realybės patikrinimas
Tyrinėja dirbtinio intelekto ažiotažą, ribas ir kur jis iš tikrųjų teikia vertę.
🔗 Ar dabar formuojasi dirbtinio intelekto burbulas?
Išskaido rinkos signalus, spekuliacijų riziką ir realų dirbtinio intelekto augimą.
🔗 Kaip kasdien naudoti dirbtinį intelektą telefone
Paprasti veiksmai, kaip paleisti dirbtinio intelekto programas, balso įrankius ir sparčiuosius klavišus.
🔗 Ar teksto įgarsinimas yra dirbtinis intelektas? Ką jis iš tikrųjų daro?
Apibrėžia teksto įgarsinimo funkciją, pagrindinius jos panaudojimo būdus ir kas ją daro dirbtiniu intelektu.
Ką reiškia DI? Tiesioginė reikšmė 🧠
DI reiškia dirbtinį intelektą. [1]
-
Dirbtinis: sukurtas žmonių (programinė įranga, kodas, modeliai, sistemos)
-
Intelektas: gebėjimas atlikti užduotis, kurioms paprastai reikia „mąstymo“, pavyzdžiui, suprasti kalbą, atpažinti modelius, daryti prognozes ar pasirinkti veiksmus.
Įprastas „inkaro apibrėžimas“, kurį rasite patikimose vietose, iš esmės yra toks: DI yra kompiuteriai (arba kompiuteriu valdomos mašinos), atliekantys užduotis, dažniausiai susijusias su žmogaus intelekto procesais (samprotavimu, mokymusi, kalba, suvokimu ir kt.). [2]
Greitas realybės patikrinimas: DI nebūtinai reiškia „robotą su jausmais“.
Kartais tai tiesiog matematika su pasitikėjimu savimi. Labai įmantri matematika, bet vis tiek 😅
Kodėl žmonės nuolat klausia „Ką reiškia dirbtinis intelektas?“ (ir kodėl tai nėra kvailas klausimas) 🙃
Nes „DI“ naudojamas bent trimis skirtingais būdais:
-
Kaip studijų sritis,
tyrėjai kuria sistemas, kurios gali suvokti, mokytis, planuoti ir bendrauti. -
Kaip metodų rinkinys.
Tokie dalykai kaip mašininis mokymasis, natūralios kalbos apdorojimas, kompiuterinė rega ir tai, kas „duomenis“ paverčia „prognozėmis“. -
Kaip rinkodaros etiketė...
čia viskas pasidaro... keblu. Kartais „DI“ priklijuojamas prie dalykų, kurie labiau panašūs į automatizavimą nei į intelektą. Ne visada piktavališka, bet taip, pasitaiko.
Taigi, kai kas nors klausia, ką reiškia dirbtinis intelektas?,jis dažnai taip pat klausia:
-
„Ar tai tikra technologija, ar tik skambūs žodžiai?“
-
„Ar tai tas pats, kas mašininis mokymasis?“
-
„Ar tai pakeis mano darbą, tarkim... rytoj?“
Sąžiningas atsakymas yra: tai priklauso nuo situacijos – bet mes galime tai padaryti daug mažiau painu.
Paprastas apibrėžimas, kuris iš tikrųjų tinka realiame gyvenime ✅📌
Štai praktiškas, ne mistinis būdas išlaikyti „DI“ savo galvoje:
Dirbtinis intelektas yra mašinų pagrindu veikianti sistema, kuri priima įvestis ir sukuria rezultatus (pvz., prognozes, rekomendacijas, sprendimus ar sugeneruotą turinį), kad paveiktų skaitmeninę arba fizinę aplinką – su skirtingais autonomijos ir prisitaikymo lygiais. [4]
Toks įrėminimas svarbus, nes atitinka tai, ką žmonės naudoja realiame pasaulyje: ne „smegenis“, o sistemą , kuri priima įvestis → sukuria išvestis → daro įtaką rezultatams.
Greitas „ar tai dirbtinis intelektas, ar tik automatizavimas?“ uoslės testas 🕵️
Jei vertinate įrankį ar pasiūlymą, paklauskite:
-
Kokia įvestis? (tekstas, vaizdai, paspaudimai, jutiklių duomenys, vidiniai dokumentai...)
-
Kokia yra išvestis? (etiketė, įvertinimas, prognozė, rekomendacija, sugeneruotas juodraštis...)
-
Kas pasikeičia, jei pasikeičia įvestis? (Ar ji prisitaiko, apibendrina ar tiesiog laikosi taisyklių?)
-
Kaip jie matuoja sėkmę ir nesėkmę? (ir ar jie nurodo, kur yra lūžio taškas?)
Jei atsakymai neaiškūs („jį palaiko naujos kartos intelektas!“) ... šiek tiek primerk akis.
Palyginimo lentelė: kur rasti patikimą atsakymą į klausimą „Ką reiškia dirbtinis intelektas?“ 📚🔍
| Įrankis / šaltinis | Auditorija | Kaina | Kodėl tai veikia |
|---|---|---|---|
| Enciklopedija Britannica - Dirbtinis intelektas | Visi | Laisvas | Aiški apžvalga su redakciniais standartais (ne per daug išpūsta) [2] |
| Kembridžo žodynas – „Dirbtinis intelektas“ | Pradedantiesiems | Nemokama | Aiškus apibrėžimas, jokių dramų [1] |
| OECD.AI – Dirbtinio intelekto principai (įskaitant sutartą dirbtinio intelekto sistemos apibrėžimą) | Politika + pedagogai | Nemokama | Patikimas, su valdymu susijęs apibrėžimas ir terminologija [4] |
| NIST – dirbtinio intelekto rizikos valdymo sistema (DI RMF) | Darbas + politika žmonėms | Nemokama | Praktinė kalba apie dirbtinio intelekto rizikos ir pasitikėjimo valdymą [3] |
| Stanfordo HAI – dirbtinio intelekto indeksas | Smalsūs besimokantieji, profesionalai | Nemokama | Stebi situaciją lauke su duomenimis pagrįsta „štai kas vyksta“ aura [5] |
(Ir taip: „nemokama“ yra mano terminas, reiškiantis „nemokama, kol svetainė mandagiai neparodo mokamų sąlygų“.)
Ką „DI“ paprastai reiškia kasdieniame gyvenime 📱💬
Įprastame pokalbyje „DI“ paprastai reiškia vieną iš šių:
-
Mašininio mokymosi sistemos , kurios mokosi modelių iš duomenų
-
Generatyvinis dirbtinis intelektas , kuriantis tekstą, vaizdus, garsą arba kodą (išvesties tipas: „turinys“) [4]
-
Rekomendacijų sistemos (ką žiūrėti, pirkti, skaityti)
-
Automatizavimo įrankiai , kurie priima sprendimus naudodami taisykles ir modelius
Pavyzdžiai, kuriuos tikriausiai naudojote:
-
Automatinis užbaigimas el. laiške arba paieškoje ✅
-
Sukčiavimo aptikimas bankininkystėje 🏦
-
Nuotraukų žymėjimas ir veidų grupavimas 📸
-
Balso į tekstą ir vertimas 🗣️
-
Klientų aptarnavimo pokalbių robotai (geri ir skausmingai akivaizdūs...)
Šiek tiek ydinga metafora, bet štai ir viskas: DI yra tarsi labai entuziastingas praktikantas, turintis itin greitą šablonų atpažinimą ir nulinį sveiko proto supratimą apie pasaulį. Naudingas, kartais genialus, kartais chaotiškas.
Dirbtinis intelektas ir mašininis mokymasis (skyrius „Palaukit... argi jie ne tas pats?“) 🤔
Tai žmones gąsdina, nes žodžiai vartojami pakaitomis.
Švarus būdas tai pasakyti:
-
DI yra bendras terminas 🌂
-
Mašininis mokymasis yra vienas pagrindinių dirbtinio intelekto kūrimo būdų – sistemų mokymas mokytis iš įvesties duomenų, o ne užkoduoti kiekvieną taisyklę [2].
Taigi: ne tas pats, bet glaudžiai susijęs.
Siaurasis dirbtinis intelektas ir bendrasis dirbtinis intelektas (dar žinomas kaip „kas egzistuoja“ ir „apie ką žmonės ginčijasi“) 🧩
Siaurasis dirbtinis intelektas (didžioji dalis egzistuojančių)
Dirbtinis intelektas, sukurtas konkrečioms užduotims:
-
klasifikuoti vaizdus
-
versti tekstą
-
aptikti sukčiavimą
-
sugeneruoti el. laiško juodraštį
-
rekomenduoti dainą
Bendras dirbtinis intelektas (mokslinės fantastikos žanro)
Dirbtinis intelektas, galintis atlikti bet kokią intelektualinę užduotį, kurią gali atlikti žmogus, lanksčiai, įvairiose srityse.
Daugelyje teiginių, kad „DI dabar iš esmės yra žmogus“, šios dvi idėjos yra maišomos. Dauguma naudojamų DI yra siauros – ir net labai pajėgios sistemos vis dar turi realių apribojimų (ypač už situacijų, kurioms jos buvo sukurtos). [2]
Kaip veikia dirbtinis intelektas, pateikta paprasta kalba (draugiškas žvilgsnis į „po gaubtu“) 🔧🙂
Dauguma šiuolaikinių dirbtinio intelekto sistemų atrodo taip:
-
Įvesties duomenys gali būti
tekstas, vaizdai, paspaudimai, garsas, skaičiai, jutiklių rodmenys… -
Modelis apdoroja šablonus.
Jis mokosi ryšių mokymo metu (arba naudoja tai, ko išmoko anksčiau), tada atlieka „išvadų“ metodą, kad gautų rezultatą. -
Išėjimai išeina
-
etiketė (šlamštas / ne šlamštas)
-
prognozė (tikėtina, kad pirks / tikėtina, kad atsisakys)
-
sugeneruotas turinys (pastraipa, paveikslėlis) [4]
-
-
Žmonės vertina ir derina,
nes modeliai gali klysti užtikrintai. Tarsi nepaprastai užtikrintai. Tai beveik įspūdinga.
Jei norite suaugusiojo, riziką suvokiančio šio pokalbio versijos, NIST dirbtinio intelekto rizikos vertinimo sistema (AI RMF) yra stebėtinai pagrįsta knyga – ypač tiems, kurie galvoja apie pasitikėjimą, saugumą ir kur dirbtinis intelektas gali nukrypti nuo normos. [3]
Dažni nesusipratimai apie dirbtinį intelektą (dar vadinamus dalykais, dėl kurių kyla ginčai vakarienės metu) 🍝😬
-
„DI mąsto kaip žmogus.“
Paprastai ne. Daugelį sistemų geriau apibūdinti kaip šablonų variklius. Jos gali atrodyti protingos – kartais labai protingos – neturėdamos žmogiško supratimo. [2] -
„DI visada yra nešališkas, nes tai matematika.“
Realusis pasaulis yra chaotiškesnis: svarbūs duomenys, tikslai, diegimo kontekstas ir grįžtamojo ryšio ciklai. Tai yra viena iš pagrindinių priežasčių, kodėl šiuolaikinėse sistemose kalbama apie patikimumą ir rizikos valdymą, o ne tik apie našumą. [3] -
„DI = robotas.“
Kartais DI tėra programinė įranga debesyje. Jokių rankų, jokio veido, jokių švytinčių raudonų akių (laimei). [2]
Praktiniai būdai, kaip vartoti dirbtinio intelekto reikšmę neapsigaunant madingų žodžių 🧾🕵️
Jei vertinate įrankį, produkto pristatymą ar darbovietės „DI iniciatyvą“, paklauskite:
-
Kokią užduotį jis atlieka?
Apibendrina? Klasifikuoja? Prognozuoja? Generuoja? -
Kokius duomenis jis naudoja?
Vidinius dokumentus? Viešus duomenis? Vartotojo įvestį? Ar tai leidžiama? -
Kaip vertinate, ar tai gerai?
Tikslumas, delsa, kaina, saugumas, naudotojų pasitenkinimas ir dar daugiau – kokie dideli gedimai? -
Kur ji sugenda?
Kiekviena sistema kažkur sugenda. Jei tiekėjas teigia, kad ji niekada nesugenda... tai yra raudona vėliava su fejerverkais 🎆
Tai „DI“ iš mistinės etiketės paverčia tuo, apie ką iš tikrųjų galima samprotauti.
Trumpi DUK: „Ką reiškia dirbtinis intelektas?“ ir susiję klausimai 🧠💡
Ką technologijų srityje reiškia dirbtinis intelektas (DI)?
Paprastai dirbtinis intelektas – tai terminas, apibūdinantis sistemas, atliekančias su žmogaus intelektu susijusias užduotis (mokymasis, samprotavimas, kalba ir kt.). [1]
Ar dirbtinis intelektas gali reikšti ką nors kita?
Taip. Tačiau pagrindinėje technologijų kalboje jis dažniausiai vadinamas „dirbtiniu intelektu“. [1]
Ar dirbtinis intelektas yra tas pats, kas pokalbių robotai ar vaizdų generatoriai?
Tai yra pavyzdžiai . Skėtis yra didesnis nei bet kuris atskiras įrankis. [4]
Ar dirbtinis intelektas visada „mokosi“?
Ne visada. Kai kurios sistemos yra pagrįstos taisyklėmis. Tačiau šiuolaikinėse diskusijose apie dirbtinį intelektą daugiausia dėmesio skiriama sistemoms, kurios mokosi modelių iš duomenų (mašininis mokymasis). [2]
Baigiamosios pastabos 🧾✨
Taigi, ką reiškia DI?
Tai reiškia dirbtinį intelektą (arba dirbtinį intelektą).
TL;DR:
-
DI = dirbtinis intelektas 🤖
-
Praktiškai tai paprastai reiškia programinę įrangą, kuri gali atpažinti modelius, daryti prognozes, interpretuoti kalbą arba generuoti turinį [4].
-
Tai labai sutampa su mašininiu mokymusi , bet dirbtinis intelektas yra platesnė sritis [2]
-
Jei kas nors naudoja „DI“, kad jums ką nors parduotų, paklauskite, ką sistema iš tikrųjų daro ir kaip ji vertinama (ir kur ji neveikia) [3].
Ir taip – žmonės ir toliau ginčysis, ką iš tikrųjų reiškia „intelektas“. Šie debatai yra istorijos dalis. Tačiau kasdienio aiškumo dėlei galime viską suprasti paprastai: DI yra dirbtinės sistemos, atliekančios intelekto tipo užduotis. Pakankamai švarios. Pakankamai naudingos. Ne magiškos... net jei kartais taip atrodo.
Realaus pasaulio pavyzdys: patikrinimas, ar palaikymo įrankis tikrai yra dirbtinis intelektas 🧪
Scenarijus
Įsivaizduokite, kad mažai internetinei parduotuvei siūlomas „dirbtinio intelekto klientų aptarnavimo asistentas“, kuris spręstų klausimus apie pristatymą, grąžinimus ir skundus dėl pažeistų prekių.
Komanda nepradeda klausti: „Ar tai protinga?“. Jie klausia kažko praktiškesnio: „Kas įeina, kas išeina ir kaip mes žinome, kada tai nepavyksta?“
Tai leidžia išlaikyti žodžio „DI“ prasmę. Šiame pavyzdyje sistema klientų žinutes paima kaip įvestis, palygina jas su parduotuvės politika ir ankstesniais palaikymo pavyzdžiais, o tada pateikia atsakymų juodraščius arba maršruto parinkimo pasiūlymus. Tai atitinka pagrindinę straipsnio mintį: DI nėra magija; tai sistema, kuri įvestis paverčia išvestimis, turinčiomis įtakos sprendimams.
Ko reikia asistentui
Pagrindiniam testui atlikti dirbtuvės konsultantui pateikia:
-
20 tikrų, bet anoniminių klientų žinučių
-
Grąžinimo politika
-
Pristatymo laiko taisyklės
-
Produktų, kurių negalima grąžinti, sąrašas
-
Penki „gerų“ palaikymo atsakymų pavyzdžiai
-
Eskalavimo taisyklės piktiems klientams, sugadintoms prekėms ir mokėjimo problemoms
Asistentui neturėtų būti leidžiama savarankiškai grąžinti pinigų, keisti užsakymų ar žadėti pristatymo datų. Jis turėtų tik parašyti atsakymų juodraščius ir pasiūlyti kitą veiksmą, kurį žmogus turi patvirtinti.
Instrukcijos pavyzdys
Esate klientų aptarnavimo asistentas(-ė), dirbantis(-i) mažoje internetinėje parduotuvėje. Naudokite tik pateiktą politikos informaciją. Kiekvienai kliento žinutei parašykite mandagų atsakymo juodraštį, pasirinkite vieną kategoriją iš „pristatymas“, „grąžinimas“, „sugadinta prekė“, „produkto klausimas“ arba „reikia žmogaus peržiūros“ ir vienu sakiniu paaiškinkite priežastį. Jei politika aiškiai neatsako į klausimą, nespėliokite. Pažymėkite ją kaip „reikia žmogaus peržiūros“.
Kaip tai išbandyti
Prieš pasitikėdami, atlikite paprastą 20 pranešimų testą:
-
Užduokite asistentui 10 paprastų klausimų, pavyzdžiui, „Kur yra mano užsakymas?“ arba „Ar galiu grąžinti šią neatidarytą prekę?“
-
Užduokite 5 sudėtingus klausimus su trūkstamomis detalėmis.
-
Užduokite jam 5 rizikingus klausimus, pavyzdžiui, dėl pinigų grąžinimo reikalavimų, skundų dėl sugadintų prekių ar mokėjimo problemų.
-
Palyginkite jo kategoriją, atsakymo juodraštį ir eskalavimo sprendimą su žmogiškojo palaikymo komandos atsakymu.
-
Skaičiuokite klaidas, o ne tik „gražiai skambančius“ atsakymus.
Praktiniai testo klausimai:
„Ar galiu grąžinti naudotą daiktą, jei jį atidariau tik vakar?“
„Mano siuntinys parašytas kaip pristatytas, bet aš jo negavau. Atsiųskite man naują.“
„Prekė atkeliavo sugedusi, o man jos reikės rytoj renginiui.“
„Nusipirkau prieš šešis mėnesius, bet jis nustojo veikti.“
„Jūsų kurjeris pametė mano užsakymą ir aš noriu kompensacijos.“
Rezultatas
Iliustracinis rezultatas: pagrįstas 20 pavyzdinių palaikymo pranešimų laiko matavimu prieš ir po šio darbo eigos naudojimo.
Prieš naudodamas asistentą, palaikymo komandos narys vienam pranešimui skirdavo apie 4 minutes arba 80 minučių 20 atsakymų.
Kadangi asistentas pirmiausia parengė tekstą, pagrindinis klientas kiekvienos žinutės peržiūrai ir redagavimui skyrė apie 90 sekundžių, iš viso 30 minučių.
Tai leidžia sutaupyti maždaug 50 minučių kiekvienam 20 bilietų, o žmogus vis tiek lieka atsakingas už grąžinimus, skundus ir politikos išimtis.
Tame pačiame bandyme komanda galėjo stebėti tikslumą taip:
-
Teisinga kategorija: 18 iš 20
-
Teisingas perdavimas žmogui: 5 iš 5 rizikingų atvejų
-
Politikos klaidos: 1 iš 20
-
Atsakymai patvirtinti be redagavimo: 11 iš 20
Šie skaičiai neįrodo, kad įrankis yra „geras“ amžinai. Tai yra pradinis rodiklis, kurį dirbtuvės gali naudoti kiekvieną mėnesį.
Kas gali nutikti ne taip
Asistentas gali skambėti užtikrintai, net kai politika nėra aiški.
Jei instrukcijos yra neaiškios, gali būti žadama per daug grąžinamų pinigų, pristatymo datų ar kompensacijos.
Jis gali gerai veikti su paprastais bilietais, bet nepavykti su emociniais skundais, trūkstamomis užsakymo detalėmis ar kraštutiniais atvejais.
Taip pat gali kilti privatumo problemų, jei darbuotojai įklijuos vardus, adresus, užsakymų numerius ar mokėjimo informaciją nepatikrinę, kokius duomenis įrankis saugo.
Saugiausias nustatymas yra paprastas, bet efektyvus: anonimizuokite bandymų duomenis, apribokite teises, reikalaukite žmogaus patvirtinimo ir veskite klaidų žurnalą.
Praktiškas išsinešimui skirtas maistas
Geras dirbtinio intelekto testas neprasideda nuo rinkodaros triukšmo. Jis prasideda nuo įvesties, išvesties, sėkmės metrikų ir nesėkmės atvejų. Jei įrankis negali aiškiai paaiškinti šių duomenų, „dirbtinio intelekto valdomas“ laikykite rinkodaros etikete, kol įrodymai neparodys kitaip.
DUK
Ką reiškia dirbtinis intelektas kasdienėje prasme?
DI reiškia dirbtinį intelektą. „Dirbtinis“ reiškia žmonių sukurtą (programinę įrangą ir sistemas), o „intelektas“ reiškia su mąstymu susijusių užduočių atlikimą, pavyzdžiui, kalbos supratimą, modelių pastebėjimą ar prognozavimą. Kasdieniuose pokalbiuose „DI“ dažnai reiškia mašininį mokymąsi ar generatyvinius įrankius, o ne ką nors sąmoningo ar panašaus į žmogų.
Ar dirbtinis intelektas yra tas pats, kas mašininis mokymasis?
Ne visai. Dirbtinis intelektas yra platesnis terminas, apimantis sistemas, atliekančias su intelektu susijusias užduotis, o mašininis mokymasis yra vienas iš pagrindinių būdų kurti dirbtinį intelektą, mokantis modelių iš duomenų, o ne iš fiksuoto kodo taisyklių. Žmonės dažnai vartoja šiuos terminus sinonimiškai, tačiau tiksliau būtų mašininį mokymąsi laikyti didele dirbtinio intelekto dalimi.
Ar dirbtinis intelektas reiškia robotą su jausmais, ar žmogaus lygio intelektą?
Paprastai ne. Didžioji dalis realaus pasaulio dirbtinio intelekto yra „siauro“ tipo, tai reiškia, kad jis skirtas konkrečioms užduotims, tokioms kaip vertimas, sukčiavimo aptikimas ar teksto generavimas. Jis gali atrodyti protingas, nes greitai atpažįsta modelius, tačiau tai nereiškia, kad supranta kaip žmogus. Apskritai, žmogaus lygio dirbtinis intelektas yra labiau diskutuojama koncepcija nei įdiegta realybė.
Ką dirbtinis intelektas paprastai reiškia kasdieniame gyvenime?
Kasdieniniame naudojime DI dažnai reiškia sistemas, kurios priima įvestis ir pateikia rezultatus, tokius kaip prognozės, rekomendacijos, sprendimai arba generuojamas turinys. Tai apima tokius dalykus kaip automatinis užbaigimas, nuotraukų žymėjimas, balso konvertavimas į tekstą, rekomendacijų sklaidos kanalai ir pokalbių robotai. Pagrindinė idėja išlieka ta pati: įvestis → modelio apdorojimas → rezultatai, kurie gali turėti įtakos žmonių tolesniems veiksmams.
Kaip atskirti, ar kažkas yra valdoma dirbtinio intelekto, ar tiesiog automatizuota?
Paprastas uostymo testas – paklausti: kokie yra įvesties duomenys, kokie yra išvesties duomenysir kas keičiasi, kai keičiasi įvesties duomenys? Jei paaiškinimas prisitaiko arba apibendrina, neviršydamas fiksuotų taisyklių, jis gali būti valdomas dirbtinio intelekto. Taip pat paklauskite, kaip matuojama sėkmė ir nesėkmė. Jei paaiškinimas yra miglotas ir daugiausia vartojamas rinkodaros kalba, būkite atsargūs.
Kokius klausimus turėčiau užduoti pardavėjui, parduodančiam „DI“ produktą?
Paklauskite, kam priklauso sistema, už kokią užduotį ji atsakinga ir kokie rodikliai apibrėžia sėkmę. Tada konkrečiai aprašykite įvestis, išvestis ir kur sistema neveikia. Taip pat turėtumėte paklausti, kokius duomenis ji naudoja ir ar toks naudojimas yra leidžiamas. Rimtas produktas turėtų aiškiai aprašyti testavimą, gedimus ir atnaujinimus.
Kodėl sutikimas svarbus naudojant dirbtinio intelekto sistemas?
Sutikimas yra svarbus, nes dirbtinis intelektas dažnai remiasi duomenimis – naudotojų įvestimis, vidiniais dokumentais arba viešaisiais šaltiniais – norėdamas gauti rezultatus. Turėtumėte patikrinti, kokie duomenys naudojami ir ar jie leidžiami tam tikslui. Jei duomenų naudojimas neleidžiamas arba aiškiai nenurodytas, sistema gali sukelti teisinių, etinių ir pasitikėjimo problemų, net jei ji „veikia“
Ką reiškia, kad dirbtinis intelektas yra audituojamas ir ginčijamas?
Audituojamumas reiškia, kad galite sekti testus, gedimus ir atnaujinimus, kad vėliau būtų galima patikrinti teiginius apie našumą. Ginčyjamumas reiškia, kad yra procesas, skirtas užginčyti neteisingus rezultatus, ypač kai dirbtinis intelektas daro įtaką sprendimams apie žmones. Kartu jie padeda išvengti „juodosios dėžės“ sprendimų ir lengviau pastebėti klaidas, kurios kitaip galėtų pasikartoti dideliu mastu.
Nuorodos
[1] Kembridžo žodynas – „Dirbtinis intelektas“
[2] Enciklopedija „Britannica“ – „Dirbtinis intelektas (DI)“
[3] NIST – Dirbtinio intelekto rizikos valdymo sistema (DI RMF)
[4] OECD.AI – DI principų apžvalga (įskaitant DI sistemos apibrėžimą)
[5] Stanfordo HAI – DI rodyklė