ساخت AI مسئول و مقیاس پذیر: ابزارها ، فرهنگ و همکاری

با افزایش پذیرش هوش مصنوعی در صنایع ، این گفتگو فراتر از معیارهای عملکردی مانند سرعت و دقت حرکت کرده است. رهبران و پزشکان هم اکنون بر هماهنگی اخلاقی ، توضیح و ادغام پایدار تأکید دارند. در میان ابزارها، تیم ها و بخش ها ، یک پیام واضح است: موفقیت بلند مدت AI به همان اندازه به افراد و فرآیندهای مربوط به فناوری وابسته است.

پراسانت کوندل به ما یادآوری می کند که در محیط های تنظیم شده ، انتخاب ابزار AI فقط مربوط به کاری نیست که می تواند انجام دهد. این در مورد است چگونه این کار را انجام می دهد “توضیح ، قابلیت اطمینان و مطابقت با استانداردها” بنیادی هستند. در بخش هایی که توسط چارچوب هایی مانند HIPAA یا CMMC اداره می شوند ، ابزارهایی که نمی توانند حاکمیت یا الزامات حریم خصوصی را برآورده کنند “به سرعت به یک مسئولیت تبدیل می شوند.”

دیمترو ورنر یک چالش غالباً در انتخاب ابزار را نشان می دهد: “انتخاب ابزارها چالش برانگیز می شود زیرا فروشندگان استانداردهای قابلیت تعامل را ارائه نمی دهند ، که نیرو می دهند شرکت برای ماندن در اکوسیستم های انعطاف پذیر. سازمان ها با انتخاب ابزارهایی که از API ها به عنوان پایه و اساس خود استفاده می کنند و در محیط های ابری فعالیت می کنند ، به موفقیت ماندگار می رسند. سازمانهایی که به جای اجرای یک بار ، استقرار AI را به عنوان یک فرآیند چرخه حیات مداوم درمان می کنند ، به نتایج رشد بهتری می رسند. “

سامارت وادوا این دیدگاه را تکرار می کند ، با تأکید بر اینکه انتخاب ابزار باید یکپارچه شود. “بزرگترین چالشی که من می بینم نه تنها انتخاب یک ابزار ، بلکه اطمینان از ادغام آن به خوبی با گردش کار موجود و تکامل با تجارت است.” ابزارها باید با رعایت و تغییر مدیریت از روز اول تراز شوند تا مقیاس پذیر و مؤثر باشند.

سیستم عامل های بدون کد/کم کد: در دسترس ، اما بی دردسر نیست

با ابزارهایی مانند Microsoft Power Platform و Salesforce Einstein ، همانت سونی موفقیت در توانمندسازی کاربران غیر فنی را مشاهده کرده است ، اما نسبت به دست کم گرفتن پیچیدگی احتیاط می کند. “پیچیدگی ادغام مشکل ساز باقی مانده است. ابزارها با سیستم های موجود خوب بازی نمی کنند. همپوشانی ویژگی باعث ایجاد سردرگمی ، مدیران معماهای ROI و شکاف های مهارت می شود و ارزیابی را دشوار می کند.” توصیه او؟ با خلبانان کوچک شروع کنید ، از طراحی مدولار آغوش بگیرید و در آموزش سرمایه گذاری کنید.

سامارت وادوا از روند بدون کد پشتیبانی می کند اما اهمیت GuardRails را تأکید می کند: “اثربخشی و اخلاق در AI کم کد نیاز به شفافیت در آموزش مدل ، محافظت داخلی و طراحی حلقه انسان دارد.” این سیستم عامل ها سرعت را ارائه می دهند ، اما باید با مسئولیت پذیری مستقر شوند.

همکاری انسان و عاسم: تقویت نقاط قوت

می گوید: “جادو وقتی اتفاق می افتد که گردش کار از نقاط قوت هر حزب استفاده کند.” همانت سونیبشر “هوش مصنوعی داده های گسترده ای را پردازش می کند در حالی که انسان زمینه ، خلاقیت و قضاوت اخلاقی را ارائه می دهد.” این که آیا این یک گردش کار تجربه مشتری است یا یک موتور بهینه سازی از راه دور در زمان واقعی ، موفقیت به تقسیم کار متفکرانه بستگی دارد.

Esperanza Arellano در مورد این همکاری پویا گسترش می یابد: “ابزارهایی که از این همکاری پشتیبانی می کنند ، اغلب شامل API ها ، رابط های چت و مکانیسم های بازخورد است که به کاربران امکان می دهد خروجی های AI را راهنمایی کنند. یادگیری تقویت کننده با بازخورد انسان (RLHF) در اینجا نقش مهمی را ایفا می کند ، به مدل های AI می دهد که به طور تکراری بر اساس آن ، به طور واقعی و در صورت واقعی تر ، هماهنگ تر از هماهنگی های مختلف ، و نه با هماهنگی های مداوم ، AII Adpoination AII را تضمین می کند که AI Adpoination Aii را به دست می آورد و نه با استفاده از AII Adpoination Aii Adpoination Alys را به طور تکمیلی تر می کند. فرایندهایی مانند یادگیری مداوم ، حلقه های بازخورد و مکانیسم های توضیح برای این تعامل بسیار مهم هستند. “

سامارت وادوا وعده در ابزارهای کمکی مانند مفهوم هوش مصنوعی و کوپیلوت را می بیند که تصمیمات انسانی را تقویت می کند ، جایگزین نمی کند. “همکاری موفقیت آمیز ناشی از ابزارهایی است که آگاه هستند و از قضاوت انسانی پشتیبانی می کنند.”

فرهنگ به عنوان فعال کننده واقعی

مهم نیست ابزار ، پراسانت کوندل معتقد است که فرهنگ عامل اصلی AI مقیاس پذیر است. “من دیده ام که سازمانها با وجود استفاده از فناوری پیشرفته ، به دلیل سرمایه گذاری در مدیریت تغییر ، شکست می خورند.” پذیرش پایدار هوش مصنوعی از آموزش ، توانمندسازی و یادگیری مداوم ناشی می شود. “ابزاری فقط در صورتی که از افرادی که از آن استفاده می کنند پشتیبانی می شوند تا در کنار آن رشد کنند.”

در حالی که سیستم عامل های درجه بندی سازمانی اغلب بر کانون توجه قرار می گیرند ، چندین مشارکت کننده ابزارهای کمتری را کشف کرده اند که بی سر و صدا در جریان کارشان تأثیر معنی داری دارند.

به عنوان مثال ، گانش کومار سورش به طور مرتب هنگام غواصی به PDF های متراکم در یادگیری ماشین و علم داده ، به نوت بوک Google روی می آورد. قابلیت های نقشه برداری ذهنی بصری آن به او کمک می کند تا موضوعات پیچیده را تجزیه کند و زمینه را متناسب کند ، احساساتی که توسط گرگ نائومی لاتینی، که همچنین از این ابزار برای طراحی چارچوب های یادگیری محور AI برای کارگاه های خود استفاده می کند.

نائومی نیز توجه کرد دستمال سفره، توصیف آن به عنوان “گوهر پنهان” برای مربیان و تسهیل کنندگان. این یک رابط ساده متن به تصویری است که به کاربران امکان می دهد تا بدون هیچ گونه تخصص طراحی ، نمودارهای جریان ، اینفوگرافیک و برنامه های درسی ایجاد کنند. با ویژگی های اخیر مانند طرح های الاستیک ، به سرعت به یکی از منابع وی برای برانگیختن بحث و تجسم ایده ها تبدیل می شود.

از طرف توسعه ، هینا گاندی قدرت را برجسته کرد مکان نما، به خصوص برای اشکال زدایی در جعبه های بزرگ. بر خلاف GitHub Copilot ، که اغلب به جستجوهای مربوط به کد دستی نیاز دارد ، مکان نما می تواند استفاده از عملکرد را مشخص کرده و آن را به آثار پشته مربوطه متصل کند و ساعت ها را در طول شیرجه های فنی عمیق صرفه جویی می کند.

اضافه کردن به جعبه ابزار توسعه دهنده ، پورروسوت ماهندران یک پشته ساده را توصیه می کند: V0 توسط Vercel برای ساخت سریع نسخه های نمایشی کامل ، مکان نما برای گردش کار قوی ، و نوت بوک برای سازماندهی افکار و ایجاد نقشه های ذهن ساختاری ، که همه آنها به حرکت از ایده به اجرای با سرعت کمک می کنند.

نتیجه گیری: ایجاد هوش مصنوعی با IMPACT

مشارکت کنندگان در اینجا طیف گسترده ای را نشان می دهند ، از استراتژیست های سازمانی و توسعه دهندگان گرفته تا مربیان و تکنسین های محیط زیست. اما همه آنها موافق هستند: موفقیت هوش مصنوعی به انتخاب ابزار مسئول ، آمادگی فرهنگی و طراحی محور انسان بستگی دارد. خواه از طریق نقشه های ذهن ، بدون کاردستی خلبانان یا ابزارهای اشکال زدایی ، آینده نه در انتخاب “بهترین هوش مصنوعی” بلکه در ساخت سیستم های ساخت مردم ، ادغام اخلاقی و مقیاس پایدار است.