ຄຳຕອບສັ້ນໆ: AI ຖືກຂາຍເກີນເມື່ອມັນຖືກຕະຫຼາດວ່າບໍ່ມີຂໍ້ບົກພ່ອງ, ບໍ່ຕ້ອງໃຊ້ມື, ຫຼື ທົດແທນວຽກ; ມັນບໍ່ໄດ້ຖືກຂາຍເກີນເມື່ອໃຊ້ເປັນເຄື່ອງມືທີ່ມີການຄວບຄຸມສຳລັບການຮ່າງ, ການສະໜັບສະໜູນການຂຽນໂປຣແກຣມ, ການຄັດເລືອກ, ແລະ ການສຳຫຼວດຂໍ້ມູນ. ຖ້າທ່ານຕ້ອງການຄວາມຈິງ, ທ່ານຕ້ອງອີງໃສ່ແຫຼ່ງຂໍ້ມູນທີ່ໄດ້ຮັບການຢັ້ງຢືນ ແລະ ເພີ່ມການທົບທວນຄືນ; ເມື່ອຄວາມສ່ຽງເພີ່ມຂຶ້ນ, ການຄຸ້ມຄອງຈຶ່ງມີຄວາມສຳຄັນ.
ບົດຄວາມທີ່ທ່ານອາດຈະຢາກອ່ານຫຼັງຈາກບົດຄວາມນີ້:
ບົດຮຽນຫຼັກ:
ສັນຍານເວົ້າເກີນຈິງ : ຖືວ່າການຮຽກຮ້ອງ “ເປັນເອກະລາດຢ່າງເຕັມທີ່” ແລະ “ຖືກຕ້ອງຢ່າງສົມບູນໃນໄວໆນີ້” ເປັນສັນຍານເຕືອນໄພ.
ຄວາມໜ້າເຊື່ອຖື : ຄາດຫວັງຄຳຕອບທີ່ຜິດພາດຢ່າງໝັ້ນໃຈ; ຕ້ອງການການຄົ້ນຫາຄືນ, ການກວດສອບຄວາມຖືກຕ້ອງ ແລະ ການທົບທວນໂດຍມະນຸດ.
ກໍລະນີການນຳໃຊ້ທີ່ດີ : ເລືອກໜ້າວຽກທີ່ແຄບ, ສາມາດເຮັດໄດ້ຊ້ຳໆ ໂດຍມີຕົວຊີ້ວັດຄວາມສຳເລັດທີ່ຊັດເຈນ ແລະ ມີຄວາມສ່ຽງຕໍ່າ.
ຄວາມຮັບຜິດຊອບ : ມອບໝາຍເຈົ້າຂອງທີ່ເປັນມະນຸດສຳລັບຜົນຜະລິດ, ການທົບທວນ ແລະ ສິ່ງທີ່ເກີດຂຶ້ນເມື່ອມັນຜິດພາດ.
ການຄຸ້ມຄອງ : ໃຊ້ຂອບວຽກ ແລະ ວິທີການເປີດເຜີຍເຫດການຕ່າງໆ ເມື່ອມີເລື່ອງເງິນ, ຄວາມປອດໄພ ຫຼື ສິດທິຕ່າງໆເຂົ້າມາກ່ຽວຂ້ອງ.
🔗 AI ໃດທີ່ເໝາະສົມກັບທ່ານ?
ປຽບທຽບເຄື່ອງມື AI ທົ່ວໄປຕາມເປົ້າໝາຍ, ງົບປະມານ ແລະ ຄວາມສະດວກ.
🔗 ມີຟອງ AI ກຳລັງສ້າງຕົວຢູ່ບໍ?
ສັນຍານຂອງການໂຄສະນາ, ຄວາມສ່ຽງ, ແລະ ການເຕີບໂຕແບບຍືນຍົງເປັນແນວໃດ.
🔗 ເຄື່ອງກວດຈັບ AI ໜ້າເຊື່ອຖືສຳລັບການນຳໃຊ້ໃນໂລກຕົວຈິງບໍ?
ຂໍ້ຈຳກັດຄວາມຖືກຕ້ອງ, ຜົນບວກທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ, ແລະ ຄຳແນະນຳສຳລັບການປະເມີນຜົນທີ່ຍຸດຕິທຳ.
🔗 ວິທີການໃຊ້ AI ໃນໂທລະສັບຂອງທ່ານທຸກໆມື້
ໃຊ້ແອັບຯມືຖື, ຜູ້ຊ່ວຍສຽງ ແລະ ການກະຕຸ້ນເຕືອນເພື່ອປະຢັດເວລາ.
ຄົນເຮົາມັກໝາຍຄວາມວ່າແນວໃດເມື່ອເຂົາເຈົ້າເວົ້າວ່າ “AI ຖືກໂຄສະນາເກີນຈິງ” 🤔
ເມື່ອຜູ້ໃດຜູ້ໜຶ່ງເວົ້າວ່າ AI ຖືກໂຄສະນາເກີນຈິງ , ເຂົາເຈົ້າມັກຈະມີປະຕິກິລິຍາຕໍ່ຄວາມບໍ່ກົງກັນຢ່າງໜຶ່ງ (ຫຼືຫຼາຍກວ່ານັ້ນ):
-
ຄຳໝັ້ນສັນຍາດ້ານການຕະຫຼາດ ທຽບກັບ ຄວາມເປັນຈິງປະຈຳວັນ
ການສາທິດເບິ່ງຄືວ່າມະຫັດສະຈັນ. ການເປີດຕົວໃຫ້ຄວາມຮູ້ສຶກຄືກັບເທບຕິດ ແລະ ການອະທິຖານ. -
ຄວາມສາມາດ vs. ຄວາມໜ້າເຊື່ອຖື
ມັນສາມາດຂຽນບົດກະວີ, ແປສັນຍາ, ແກ້ໄຂຂໍ້ຜິດພາດຂອງລະຫັດ... ແລະຫຼັງຈາກນັ້ນກໍ່ປະດິດລິ້ງນະໂຍບາຍໄດ້ຢ່າງໝັ້ນໃຈ. ເຢັນໆ ເຢັນໆ. -
ຄວາມຄືບໜ້າ ທຽບກັບ ການປະຕິບັດຕົວຈິງ
ຮູບແບບຕ່າງໆດີຂຶ້ນໄວ, ແຕ່ການລວມເອົາພວກມັນເຂົ້າໃນຂະບວນການທຸລະກິດທີ່ສັບສົນແມ່ນຊ້າ, ມີລັກສະນະທາງດ້ານການເມືອງ, ແລະ ເຕັມໄປດ້ວຍກໍລະນີທີ່ບໍ່ເໝາະສົມ. -
ເລື່ອງເລົ່າກ່ຽວກັບ "ທົດແທນມະນຸດ"
ໄຊຊະນະທີ່ແທ້ຈິງສ່ວນໃຫຍ່ເບິ່ງຄືວ່າຄ້າຍຄືກັບ "ກຳຈັດສ່ວນທີ່ໜ້າເບື່ອ" ຫຼາຍກວ່າ "ທົດແທນວຽກທັງໝົດ".
ແລະນັ້ນແມ່ນຄວາມເຄັ່ງຕຶງຫຼັກ: AI ມີພະລັງແທ້ໆ, ແຕ່ມັນມັກຈະຖືກຂາຍຄືກັບວ່າມັນສຳເລັດແລ້ວ. ມັນຍັງບໍ່ທັນສຳເລັດ. ມັນ... ກຳລັງດຳເນີນຢູ່. ຄືກັບເຮືອນທີ່ມີປ່ອງຢ້ຽມທີ່ສວຍງາມ ແລະ ບໍ່ມີທໍ່ນໍ້າ 🚽
ເປັນຫຍັງການອ້າງສິດ AI ທີ່ເວົ້າເກີນຈິງຈຶ່ງເກີດຂຶ້ນໄດ້ງ່າຍ (ແລະຍັງເກີດຂຶ້ນຢູ່ເລື້ອຍໆ) 🎭
ເຫດຜົນສອງສາມຢ່າງທີ່ AI ດຶງດູດການຮຽກຮ້ອງທີ່ເພີ່ມຂຶ້ນຄືກັບແມ່ເຫຼັກ:
ການສາທິດໂດຍພື້ນຖານແລ້ວແມ່ນການໂກງ (ໃນທາງທີ່ດີທີ່ສຸດ)
ການສາທິດໄດ້ຮັບການຄັດສັນມາ. ການກະຕຸ້ນໄດ້ຖືກປັບແຕ່ງ. ຂໍ້ມູນສະອາດ. ສະຖານະການທີ່ດີທີ່ສຸດໄດ້ຮັບຄວາມສົນໃຈ, ແລະກໍລະນີທີ່ລົ້ມເຫຼວແມ່ນການກິນແຄັກເກີຢູ່ຫຼັງເວທີ.
ອະຄະຕິຂອງຜູ້ລອດຊີວິດແມ່ນດັງຫຼາຍ
ເລື່ອງລາວ “AI ຊ່ວຍພວກເຮົາໄວ້ໄດ້ລ້ານຊົ່ວໂມງ” ກຳລັງແຜ່ລາມໄປຢ່າງໄວວາ. ເລື່ອງລາວ “AI ເຮັດໃຫ້ພວກເຮົາຂຽນທຸກຢ່າງຄືນໃໝ່ສອງຄັ້ງ” ຖືກຝັງຢູ່ໃນໂຟນເດີໂຄງການຂອງຜູ້ໃດຜູ້ໜຶ່ງຢ່າງງຽບໆທີ່ເອີ້ນວ່າ “ການທົດລອງ Q3” 🫠
ຜູ້ຄົນສັບສົນຄວາມຄ່ອງແຄ້ວກັບຄວາມຈິງ
AI ທີ່ທັນສະໄໝສາມາດຟັງຄືວ່າມີຄວາມໝັ້ນໃຈ, ເປັນປະໂຫຍດ ແລະ ເຈາະຈົງ - ເຊິ່ງຫຼອກລວງສະໝອງຂອງພວກເຮົາໃຫ້ສົມມຸດວ່າມັນຖືກຕ້ອງ.
ວິທີການທີ່ນິຍົມໃຊ້ກັນຫຼາຍໃນການອະທິບາຍຮູບແບບຄວາມລົ້ມເຫຼວນີ້ແມ່ນ confabulation : ໄດ້ກ່າວຢ່າງໝັ້ນໃຈແຕ່ຜົນຜະລິດທີ່ຜິດພາດ (ຫຼື "hallucinations"). NIST ເອີ້ນສິ່ງນີ້ໂດຍກົງວ່າເປັນຄວາມສ່ຽງທີ່ສຳຄັນສຳລັບລະບົບ AI ທີ່ມີການສ້າງ. [1]
ເງິນເຮັດໃຫ້ສຽງໂທໂຂ່ງດັງຂຶ້ນ
ເມື່ອງົບປະມານ, ການປະເມີນມູນຄ່າ ແລະ ແຮງຈູງໃຈໃນອາຊີບຢູ່ໃນຂອບເຂດຈຳກັດ, ທຸກຄົນມີເຫດຜົນທີ່ຈະເວົ້າວ່າ "ສິ່ງນີ້ປ່ຽນແປງທຸກຢ່າງ" (ເຖິງແມ່ນວ່າມັນຈະປ່ຽນແປງສະໄລ້ສ່ວນໃຫຍ່ກໍຕາມ).
ຮູບແບບ “ອັດຕາເງິນເຟີ້ → ຄວາມຜິດຫວັງ → ມູນຄ່າທີ່ໝັ້ນຄົງ” (ແລະເປັນຫຍັງມັນບໍ່ໄດ້ໝາຍຄວາມວ່າ AI ແມ່ນປອມ) 📈😬
ເທັກໂນໂລຢີຫຼາຍຢ່າງປະຕິບັດຕາມອາລົມດຽວກັນ:
-
ຄວາມຄາດຫວັງສູງສຸດ (ທຸກຢ່າງຈະຖືກອັດຕະໂນມັດພາຍໃນວັນອັງຄານ)
-
ຄວາມເປັນຈິງທີ່ຫຍຸ້ງຍາກ (ມັນແຕກອອກໃນວັນພຸດ)
-
ມູນຄ່າທີ່ໝັ້ນຄົງ (ມັນກາຍເປັນສ່ວນໜຶ່ງຂອງວິທີການເຮັດວຽກຢ່າງງຽບໆ)
ສະນັ້ນແມ່ນແລ້ວ - AI ສາມາດຖືກຂາຍເກີນໄດ້ ໃນຂະນະທີ່ຍັງເປັນຜົນສະທ້ອນ. ສິ່ງເຫຼົ່ານັ້ນບໍ່ແມ່ນສິ່ງທີ່ກົງກັນຂ້າມ. ພວກເຂົາເປັນເພື່ອນຮ່ວມຫ້ອງ.
ບ່ອນທີ່ AI ບໍ່ໄດ້ຖືກໂຄສະນາເກີນຈິງ (ມັນກຳລັງສົ່ງມອບ) ✅✨
ນີ້ແມ່ນສ່ວນທີ່ຖືກພາດໄປເພາະມັນເປັນນິຍາຍວິທະຍາສາດໜ້ອຍລົງ ແລະ ເປັນສະເປຣດຊີດຫຼາຍກວ່າ.
ການຊ່ວຍເຫຼືອດ້ານການຂຽນໂປຣແກຣມແມ່ນການເພີ່ມປະສິດທິພາບທີ່ແທ້ຈິງ
ສຳລັບວຽກງານບາງຢ່າງ - ຮູບແບບການກໍ່ສ້າງແບບແຜນ, ການທົດສອບນັ່ງຮ້ານ, ຮູບແບບທີ່ຊ້ຳໆ - ຜູ້ຮ່ວມຂຽນລະຫັດສາມາດນຳໃຊ້ໄດ້ຈິງ.
ການທົດລອງຄວບຄຸມທີ່ຖືກອ້າງອີງຢ່າງກວ້າງຂວາງຈາກ GitHub ພົບວ່ານັກພັດທະນາທີ່ໃຊ້ Copilot ສຳເລັດໜ້າວຽກການຂຽນໂປຣແກຣມ ໄດ້ໄວຂຶ້ນ (ບົດລາຍງານການຂຽນຂອງເຂົາເຈົ້າ ມີຄວາມໄວເພີ່ມຂຶ້ນ 55% ໃນການສຶກສາສະເພາະນັ້ນ). [3]
ບໍ່ແມ່ນເວດມົນ, ແຕ່ມີຄວາມໝາຍ. ຂໍ້ຄວນລະວັງແມ່ນເຈົ້າຍັງຕ້ອງທົບທວນຄືນສິ່ງທີ່ມັນຂຽນ... ເພາະວ່າ “ເປັນປະໂຫຍດ” ບໍ່ຄືກັນກັບ “ຖືກຕ້ອງ”
ການຮ່າງ, ການສະຫຼຸບ ແລະ ການຄິດຢ່າງລະອຽດຮອບຄອບ
AI ເກັ່ງຫຼາຍໃນເລື່ອງ:
-
ປ່ຽນບັນທຶກຫຍາບໆໃຫ້ກາຍເປັນຮ່າງທີ່ສະອາດ ✍️
-
ສະຫຼຸບເອກະສານຍາວໆ
-
ຕົວເລືອກການສ້າງ (ຫົວຂໍ້, ໂຄງຮ່າງ, ຮູບແບບອີເມວ)
-
ນ້ຳສຽງແປ (“ເຮັດໃຫ້ອັນນີ້ເຜັດໜ້ອຍລົງ” 🌶️)
ໂດຍພື້ນຖານແລ້ວມັນເປັນຜູ້ຊ່ວຍຊັ້ນຜູ້ນ້ອຍທີ່ບໍ່ອິດເມື່ອຍທີ່ບາງຄັ້ງກໍ່ຕົວະ, ສະນັ້ນເຈົ້າຈຶ່ງຄວບຄຸມ. (ຮຸນແຮງ. ຖືກຕ້ອງຄືກັນ.)
ການຄັດເລືອກລູກຄ້າ ແລະ ສູນຊ່ວຍເຫຼືອພາຍໃນ
ບ່ອນທີ່ AI ມັກຈະເຮັດວຽກໄດ້ດີທີ່ສຸດ: ຈັດປະເພດ → ດຶງຂໍ້ມູນ → ແນະນຳ , ບໍ່ແມ່ນ ປະດິດ → ຫວັງວ່າ → ນຳໃຊ້ .
ຖ້າທ່ານຕ້ອງການສະບັບທີ່ສັ້ນ ແລະ ປອດໄພ: ໃຫ້ໃຊ້ AI ເພື່ອ ດຶງຂໍ້ມູນຈາກແຫຼ່ງຂໍ້ມູນທີ່ໄດ້ຮັບການອະນຸມັດ ແລະ ຮ່າງຄຳຕອບ, ແຕ່ໃຫ້ມະນຸດຮັບຜິດຊອບຕໍ່ສິ່ງທີ່ສົ່ງໄປ - ໂດຍສະເພາະເມື່ອມີຄວາມສ່ຽງເພີ່ມຂຶ້ນ. ທ່າທີ “ປົກຄອງ + ທົດສອບ + ເປີດເຜີຍເຫດການ” ນັ້ນສອດຄ່ອງກັບວິທີທີ່ NIST ວາງຂອບເຂດການຄຸ້ມຄອງຄວາມສ່ຽງຂອງ AI ທີ່ສ້າງຂຶ້ນ. [1]
ການສຳຫຼວດຂໍ້ມູນ - ດ້ວຍການປ້ອງກັນ
ປັນຍາປະດິດ (AI) ສາມາດຊ່ວຍໃຫ້ຜູ້ຄົນສອບຖາມຊຸດຂໍ້ມູນ, ອະທິບາຍຕາຕະລາງ ແລະ ສ້າງແນວຄວາມຄິດ “ສິ່ງທີ່ຄວນພິຈາລະນາຕໍ່ໄປ”. ຜົນທີ່ໄດ້ຮັບຜົນປະໂຫຍດແມ່ນການເຮັດໃຫ້ການວິເຄາະສາມາດເຂົ້າເຖິງໄດ້ງ່າຍຂຶ້ນ, ບໍ່ແມ່ນການທົດແທນນັກວິເຄາະ.
ບ່ອນທີ່ AI ຖືກໂຄສະນາເກີນຈິງ (ແລະເປັນຫຍັງມັນຈຶ່ງເຮັດໃຫ້ຜິດຫວັງຢູ່ສະເໝີ) ❌🤷
“ຕົວແທນທີ່ເປັນເອກະລາດຢ່າງເຕັມທີ່ທີ່ດຳເນີນການທຸກຢ່າງ”
ຕົວແທນສາມາດເຮັດວຽກໄດ້ຢ່າງເປັນລະບຽບ. ແຕ່ເມື່ອທ່ານເພີ່ມ:
-
ຫຼາຍຂັ້ນຕອນ
-
ເຄື່ອງມືທີ່ເປື້ອນ
-
ສິດອະນຸຍາດ
-
ຜູ້ໃຊ້ຕົວຈິງ
-
ຜົນສະທ້ອນທີ່ແທ້ຈິງ
...ຮູບແບບຄວາມລົ້ມເຫຼວເພີ່ມຂຶ້ນເລື້ອຍໆຄືກັບກະຕ່າຍ. ໜ້າຮັກໃນຕອນທຳອິດ, ຫຼັງຈາກນັ້ນເຈົ້າກໍ່ຈະຮູ້ສຶກຕື້ນຕັນໃຈ 🐇
ກົດລະບຽບທີ່ໃຊ້ໄດ້ຈິງ: ຍິ່ງມີບາງສິ່ງບາງຢ່າງທີ່ອ້າງວ່າເປັນແບບ "ບໍ່ຕ້ອງໃຊ້ມື" ຫຼາຍເທົ່າໃດ, ທ່ານຄວນຖາມຫຼາຍຂຶ້ນວ່າຈະເກີດຫຍັງຂຶ້ນເມື່ອມັນແຕກ.
“ມັນຈະຖືກຕ້ອງຢ່າງສົມບູນໃນໄວໆນີ້”
ແນ່ນອນ, ຄວາມແມ່ນຍຳດີຂຶ້ນ, ແຕ່ຄວາມໜ້າເຊື່ອຖືແມ່ນລື່ນ - ໂດຍສະເພາະເມື່ອຮູບແບບ ບໍ່ໄດ້ອີງ ໃສ່ແຫຼ່ງທີ່ສາມາດກວດສອບໄດ້.
ນັ້ນແມ່ນເຫດຜົນທີ່ວຽກງານ AI ທີ່ຈິງຈັງຈຶ່ງກາຍເປັນຄື: ການດຶງຂໍ້ມູນຄືນ + ການກວດສອບຄວາມຖືກຕ້ອງ + ການຕິດຕາມກວດກາ + ການທົບທວນຂອງມະນຸດ , ບໍ່ແມ່ນ "ພຽງແຕ່ກະຕຸ້ນໃຫ້ມັນຍາກຂຶ້ນ." (ໂປຣໄຟລ໌ GenAI ຂອງ NIST ສື່ສານສິ່ງນີ້ດ້ວຍການຢືນຢັນທີ່ສຸພາບ ແລະ ໝັ້ນຄົງ.) [1]
“ຮູບແບບດຽວທີ່ຈະປົກຄອງພວກເຂົາທັງໝົດ”
ໃນທາງປະຕິບັດ, ທີມງານມັກຈະປະສົມປະສານ:
-
ຮູບແບບຂະໜາດນ້ອຍກວ່າສຳລັບວຽກງານລາຄາຖືກ/ມີປະລິມານຫຼາຍ
-
ຮູບແບບທີ່ໃຫຍ່ກວ່າສຳລັບການຫາເຫດຜົນທີ່ຍາກກວ່າ
-
ການຄົ້ນຫາຄຳຕອບທີ່ມີພື້ນຖານ
-
ກົດລະບຽບສຳລັບຂອບເຂດການປະຕິບັດຕາມ
ເຖິງຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ແນວຄວາມຄິດ "ສະໝອງມະຫັດສະຈັນອັນດຽວ" ຂາຍດີ. ມັນເປັນລະບຽບຮຽບຮ້ອຍ. ມະນຸດມັກຄວາມເປັນລະບຽບຮຽບຮ້ອຍ.
“ປ່ຽນຕຳແໜ່ງວຽກທັງໝົດຄືນດຽວ”
ພາລະບົດບາດສ່ວນໃຫຍ່ແມ່ນກຸ່ມຂອງໜ້າວຽກ. AI ອາດຈະທຳລາຍໜ້າວຽກເຫຼົ່ານັ້ນບາງສ່ວນ ແລະ ເກືອບບໍ່ໄດ້ແຕະຕ້ອງສ່ວນທີ່ເຫຼືອ. ສ່ວນຂອງມະນຸດ - ການຕັດສິນ, ຄວາມຮັບຜິດຊອບ, ຄວາມສຳພັນ, ສະພາບການ - ຍັງຄົງເປັນມະນຸດຢ່າງດື້ດ້ານ.
ພວກເຮົາຕ້ອງການເພື່ອນຮ່ວມງານແບບຫຸ່ນຍົນ. ແທນທີ່ຈະເປັນແນວນັ້ນ, ພວກເຮົາໄດ້ຮັບຂໍ້ຄວາມອັດຕະໂນມັດໃນສະເຕີຣອຍ.
ສິ່ງທີ່ເຮັດໃຫ້ກໍລະນີການນຳໃຊ້ AI ທີ່ດີ (ແລະ ບໍ່ດີ) 🧪🛠️
ນີ້ແມ່ນພາກສ່ວນທີ່ຄົນເຮົາຂ້າມໄປ ແລະ ຈະເສຍໃຈໃນພາຍຫຼັງ.
ກໍ ລະນີການນຳໃຊ້ AI ທີ່ດີ ມັກຈະມີ:
-
ເງື່ອນໄຂຄວາມສຳເລັດທີ່ຊັດເຈນ (ປະຢັດເວລາ, ຫຼຸດຜ່ອນຄວາມຜິດພາດ, ປັບປຸງຄວາມໄວໃນການຕອບສະໜອງ)
-
ການລົງທຶນໃນລະດັບຕໍ່າຫາປານກາງ (ຫຼື ການທົບທວນຈາກມະນຸດທີ່ເຂັ້ມແຂງ)
-
ຮູບແບບທີ່ເຮັດຊ້ຳໄດ້ (ຄຳຕອບ FAQ, ຂັ້ນຕອນການເຮັດວຽກທົ່ວໄປ, ເອກະສານມາດຕະຖານ)
-
ການເຂົ້າເຖິງຂໍ້ມູນທີ່ດີ (ແລະການອະນຸຍາດໃຫ້ນໍາໃຊ້ມັນ)
-
ແຜນສຳຮອງ ເມື່ອຮູບແບບສະແດງຜົນທີ່ບໍ່ມີສາລະ
-
ຂອບເຂດແຄບ ໃນຕອນທຳອິດ (ຜົນຕອບແທນຂະໜາດນ້ອຍ)
ກໍ ລະນີການນຳໃຊ້ AI ທີ່ບໍ່ດີ ມັກຈະມີລັກສະນະດັ່ງນີ້:
-
"ມາເຮັດໃຫ້ການຕັດສິນໃຈເປັນອັດຕະໂນມັດກັນ" ໂດຍບໍ່ຕ້ອງຮັບຜິດຊອບກັນເລີຍ 😬
-
"ພວກເຮົາພຽງແຕ່ສຽບມັນໃສ່ທຸກຢ່າງ" (ບໍ່... ກະລຸນາບໍ່)
-
ບໍ່ມີຕົວຊີ້ວັດພື້ນຖານ, ສະນັ້ນບໍ່ມີໃຜຮູ້ວ່າມັນຊ່ວຍໄດ້ຫຼືບໍ່
-
ຄາດວ່າມັນຈະເປັນເຄື່ອງຈັກຄວາມຈິງແທນທີ່ຈະເປັນເຄື່ອງຈັກຮູບແບບ
ຖ້າທ່ານຈະຈື່ໄດ້ພຽງຢ່າງດຽວ: AI ງ່າຍທີ່ສຸດທີ່ຈະໄວ້ວາງໃຈເມື່ອມັນອີງໃສ່ແຫຼ່ງຂໍ້ມູນທີ່ໄດ້ຮັບການຢັ້ງຢືນຂອງທ່ານເອງ ແລະ ຖືກຈຳກັດໃຫ້ເຮັດວຽກທີ່ໄດ້ກຳນົດໄວ້ຢ່າງດີ. ຖ້າບໍ່ດັ່ງນັ້ນ, ມັນແມ່ນການປະມວນຜົນທີ່ອີງໃສ່ vibes.
ວິທີງ່າຍໆ (ແຕ່ມີປະສິດທິພາບສູງ) ໃນການກວດສອບຄວາມເປັນຈິງຂອງ AI ໃນອົງກອນຂອງທ່ານ 🧾✅
ຖ້າທ່ານຕ້ອງການຄຳຕອບທີ່ມີພື້ນຖານ (ບໍ່ແມ່ນຄຳຕອບທີ່ຮ້ອນແຮງ), ໃຫ້ດຳເນີນການທົດສອບໄວໆນີ້:
1) ກຳນົດວຽກທີ່ທ່ານກຳລັງຈ້າງ AI ໃຫ້ເຮັດ
ຂຽນມັນຄືກັບຄຳອະທິບາຍວຽກ:
-
ຂາເຂົ້າ
-
ຜົນຜະລິດ
-
ຂໍ້ຈຳກັດ
-
"ສຳເລັດແລ້ວໝາຍຄວາມວ່າ..."
ຖ້າທ່ານບໍ່ສາມາດອະທິບາຍມັນໄດ້ຢ່າງຈະແຈ້ງ, AI ຈະບໍ່ເຮັດໃຫ້ມັນຊັດເຈນຂຶ້ນໄດ້ຢ່າງມະຫັດສະຈັນ.
2) ສ້າງພື້ນຖານ
ຕອນນີ້ໃຊ້ເວລາດົນປານໃດ? ມີຂໍ້ຜິດພາດຈັກອັນແລ້ວ? ຄຳວ່າ “ດີ” ເປັນແນວໃດໃນຕອນນີ້?
ບໍ່ມີພື້ນຖານ = ສົງຄາມຄວາມຄິດເຫັນທີ່ບໍ່ມີວັນສິ້ນສຸດໃນພາຍຫຼັງ. ເອົາຈິງໆ, ຜູ້ຄົນຈະໂຕ້ຖຽງກັນຕະຫຼອດໄປ, ແລະເຈົ້າຈະແກ່ໄວ.
3) ຕັດສິນໃຈວ່າຄວາມຈິງມາຈາກໃສ
-
ພື້ນຖານຄວາມຮູ້ພາຍໃນ?
-
ບັນທຶກລູກຄ້າ?
-
ນະໂຍບາຍທີ່ໄດ້ຮັບການອະນຸມັດ?
-
ຊຸດເອກະສານທີ່ຄັດສັນມາບໍ?
ຖ້າຄຳຕອບແມ່ນ “ແບບຈະຮູ້,” ນັ້ນຄືສັນຍານເຕືອນໄພ🚩
4) ກຳນົດແຜນການທີ່ມະນຸດຢູ່ໃນວົງຈອນ
ຕັດສິນໃຈ:
-
ຜູ້ໃດທີ່ໃຫ້ຄຳຕິຊົມ,
-
ເມື່ອພວກເຂົາທົບທວນຄືນ,
-
ແລະສິ່ງທີ່ເກີດຂຶ້ນເມື່ອ AI ຜິດພາດ.
ນີ້ແມ່ນຄວາມແຕກຕ່າງລະຫວ່າງ “ເຄື່ອງມື” ແລະ “ຄວາມຮັບຜິດຊອບ.” ບໍ່ແມ່ນສະເໝີໄປ, ແຕ່ເລື້ອຍໆ.
5) ສ້າງແຜນທີ່ລັດສະໝີຂອງການລະເບີດ
ເລີ່ມຕົ້ນຈາກບ່ອນທີ່ຄວາມຜິດພາດລາຄາຖືກ. ຂະຫຍາຍຫຼັງຈາກທີ່ທ່ານມີຫຼັກຖານແລ້ວເທົ່ານັ້ນ.
ນີ້ແມ່ນວິທີທີ່ເຈົ້າປ່ຽນການອ້າງທີ່ເກີນຈິງໃຫ້ກາຍເປັນປະໂຫຍດ. ທຳມະດາ... ມີປະສິດທິພາບ... ສວຍງາມແບບນັ້ນ 😌
ຄວາມໄວ້ວາງໃຈ, ຄວາມສ່ຽງ, ແລະ ການຄວບຄຸມ - ສ່ວນທີ່ບໍ່ໜ້າສົນໃຈທີ່ສຳຄັນ 🧯⚖️
ຖ້າ AI ກຳລັງເຂົ້າໄປໃນສິ່ງໃດກໍຕາມທີ່ສຳຄັນ (ຄົນ, ເງິນ, ຄວາມປອດໄພ, ຜົນໄດ້ຮັບທາງກົດໝາຍ), ການປົກຄອງບໍ່ແມ່ນທາງເລືອກ.
ຮາວກັ້ນບາງອັນທີ່ຖືກອ້າງອີງຢ່າງກວ້າງຂວາງ:
-
ໂປຣໄຟລ໌ AI ທົ່ວໄປຂອງ NIST (ຄູ່ກັບ AI RMF) : ໝວດໝູ່ຄວາມສ່ຽງຕົວຈິງ + ການກະທຳທີ່ແນະນຳໃນທົ່ວການຄຸ້ມຄອງ, ການທົດສອບ, ຕົ້ນກຳເນີດ, ແລະ ການເປີດເຜີຍເຫດການ. [1]
-
ຫຼັກການ AI ຂອງ OECD : ມາດຕະຖານສາກົນທີ່ໃຊ້ກັນຢ່າງກວ້າງຂວາງສຳລັບ AI ທີ່ໜ້າເຊື່ອຖື ແລະ ເນັ້ນໃສ່ມະນຸດເປັນສູນກາງ. [5]
-
ກົດໝາຍວ່າດ້ວຍ AI ຂອງສະຫະພາບເອີຣົບ : ຂອບກົດໝາຍທີ່ອີງໃສ່ຄວາມສ່ຽງທີ່ກຳນົດພັນທະໂດຍອີງຕາມວິທີການນຳໃຊ້ AI (ແລະ ຫ້າມການປະຕິບັດ “ຄວາມສ່ຽງທີ່ບໍ່ສາມາດຍອມຮັບໄດ້” ບາງຢ່າງ). [4]
ແລະແມ່ນແລ້ວ, ສິ່ງເຫຼົ່ານີ້ອາດຮູ້ສຶກຄືກັບເອກະສານ. ແຕ່ມັນແມ່ນຄວາມແຕກຕ່າງລະຫວ່າງ "ເຄື່ອງມືທີ່ໃຊ້ໄດ້ຈິງ" ແລະ "ອຸ້ຍ, ພວກເຮົາໄດ້ນຳໃຊ້ຝັນຮ້າຍໃນການປະຕິບັດຕາມກົດລະບຽບ."
ເບິ່ງໃກ້ໆ: ແນວຄວາມຄິດ "AI ເປັນການຕື່ມຂໍ້ມູນອັດຕະໂນມັດ" - ຖືກປະເມີນຄ່າຕໍ່າເກີນໄປ, ແຕ່ເປັນຄວາມຈິງ 🧩🧠
ນີ້ແມ່ນຄຳປຽບທຽບທີ່ບໍ່ສົມບູນແບບເລັກນ້ອຍ (ເຊິ່ງເໝາະສົມ): AI ສ່ວນໃຫຍ່ຄືກັບການເຕີມເຕັມອັດຕະໂນມັດທີ່ທັນສະໄໝຫຼາຍທີ່ອ່ານອິນເຕີເນັດ, ແລ້ວລືມວ່າມັນອ່ານມັນຢູ່ໃສ.
ນັ້ນຟັງຄືວ່າເປັນການປະຕິເສດ, ແຕ່ມັນກໍ່ເປັນເຫດຜົນທີ່ມັນເຮັດວຽກໄດ້:
-
ດີເລີດໃນຮູບແບບຕ່າງໆ
-
ເກັ່ງດ້ານພາສາ
-
ດີເລີດໃນການຜະລິດ "ສິ່ງທີ່ອາດຈະເກີດຂຶ້ນຕໍ່ໄປ"
ແລະນີ້ແມ່ນເຫດຜົນທີ່ມັນລົ້ມເຫລວ:
-
ມັນບໍ່ແມ່ນທຳມະຊາດທີ່ຈະ "ຮູ້" ວ່າສິ່ງໃດເປັນຄວາມຈິງ
-
ມັນບໍ່ຮູ້ວ່າອົງກອນຂອງເຈົ້າເຮັດຫຍັງຕາມທຳມະຊາດ
-
ມັນສາມາດສົ່ງຜົນໃຫ້ເກີດຄຳເວົ້າທີ່ບໍ່ມີສາລະທີ່ໝັ້ນໃຈໂດຍບໍ່ມີພື້ນຖານ (ເບິ່ງ: ການໂຕ້ຖຽງ / ການຫຼອນ) [1]
ສະນັ້ນ, ຖ້າກໍລະນີການນຳໃຊ້ຂອງທ່ານຕ້ອງການຄວາມຈິງ, ທ່ານຄວນຍຶດໝັ້ນມັນດ້ວຍການດຶງຂໍ້ມູນຄືນ, ເຄື່ອງມື, ການກວດສອບຄວາມຖືກຕ້ອງ, ການຕິດຕາມກວດກາ ແລະ ການທົບທວນຂອງມະນຸດ. ຖ້າກໍລະນີການນຳໃຊ້ຂອງທ່ານຕ້ອງການຄວາມໄວໃນການຮ່າງ ແລະ ການຄິດຄົ້ນ, ທ່ານປ່ອຍໃຫ້ມັນເຮັດວຽກໄດ້ຢ່າງອິດສະຫຼະຫຼາຍຂຶ້ນ. ການຕັ້ງຄ່າທີ່ແຕກຕ່າງກັນ, ຄວາມຄາດຫວັງທີ່ແຕກຕ່າງກັນ. ຄືກັບການປຸງແຕ່ງອາຫານດ້ວຍເກືອ - ບໍ່ແມ່ນທຸກຢ່າງຕ້ອງການປະລິມານດຽວກັນ.
ຕາຕະລາງປຽບທຽບ: ວິທີການນຳໃຊ້ AI ໄດ້ຈິງໂດຍບໍ່ຕ້ອງຈົມຢູ່ໃນການອ້າງທີ່ເກີນຈິງ 🧠📋
| ເຄື່ອງມື / ທາງເລືອກ | ຜູ້ຊົມ | ບັນຍາກາດລາຄາ | ເປັນຫຍັງມັນຈຶ່ງໃຊ້ໄດ້ |
|---|---|---|---|
| ຜູ້ຊ່ວຍແບບສົນທະນາ (ທົ່ວໄປ) | ບຸກຄົນ, ທີມງານ | ໂດຍປົກກະຕິແລ້ວແມ່ນຊັ້ນຟຣີ + ຊັ້ນຈ່າຍເງິນ | ດີເລີດສຳລັບຮ່າງ, ການລະດົມສະໝອງ, ການສະຫຼຸບ... ແຕ່ຕ້ອງກວດສອບຂໍ້ເທັດຈິງ (ສະເໝີ) |
| ຜູ້ຮ່ວມພັດທະນາລະຫັດ | ນັກພັດທະນາ | ໂດຍປົກກະຕິແລ້ວແມ່ນການສະໝັກໃຊ້ | ເລັ່ງວຽກງານການຂຽນໂປຣແກຣມທົ່ວໄປ, ຍັງຕ້ອງການການທົບທວນຄືນ + ການທົດສອບ, ແລະ ກາເຟ |
| “ຄຳຕອບພ້ອມແຫຼ່ງຂໍ້ມູນ” ໂດຍອີງໃສ່ການຄົ້ນຫາຄືນ | ນັກຄົ້ນຄວ້າ, ນັກວິເຄາະ | ແບບ Freemium | ດີກວ່າສຳລັບຂັ້ນຕອນການເຮັດວຽກ "ຊອກຫາ + ພື້ນຖານ" ກ່ວາການຄາດເດົາຢ່າງບໍລິສຸດ |
| ການເຮັດວຽກແບບອັດຕະໂນມັດ + AI | ປະຕິບັດການ, ສະໜັບສະໜູນ | ເປັນຊັ້ນ | ປ່ຽນຂັ້ນຕອນທີ່ຊ້ຳໆໃຫ້ກາຍເປັນກະແສເຄິ່ງອັດຕະໂນມັດ (ເຄິ່ງໜຶ່ງແມ່ນກະແຈ) |
| ຮູບແບບພາຍໃນ / ການເປັນເຈົ້າພາບດ້ວຍຕົນເອງ | ອົງກອນທີ່ມີຄວາມສາມາດ ML | ອິນຟາເຣດ + ປະຊາຊົນ | ການຄວບຄຸມຫຼາຍກວ່າ + ຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ, ແຕ່ທ່ານຕ້ອງຈ່າຍຄ່າບຳລຸງຮັກສາ ແລະ ບັນຫາຕ່າງໆ |
| ຂອບການຄຸ້ມຄອງ | ຜູ້ນຳ, ຄວາມສ່ຽງ, ການປະຕິບັດຕາມ | ຊັບພະຍາກອນຟຣີ | ຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານຄຸ້ມຄອງຄວາມສ່ຽງ + ຄວາມໄວ້ວາງໃຈ, ບໍ່ແມ່ນເລື່ອງທີ່ໜ້າສົນໃຈແຕ່ເປັນສິ່ງຈຳເປັນ |
| ແຫຼ່ງຂໍ້ມູນການປຽບທຽບ / ການກວດສອບຄວາມເປັນຈິງ | ຜູ້ບໍລິຫານ, ນະໂຍບາຍ, ຍຸດທະສາດ | ຊັບພະຍາກອນຟຣີ | ຂໍ້ມູນມີອິດທິພົນຫຼາຍກວ່າ, ແລະຫຼຸດຜ່ອນຄຳເທດສະໜາຂອງ LinkedIn |
| "ຕົວແທນທີ່ເຮັດທຸກຢ່າງ" | ຜູ້ຝັນ 😅 | ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍ + ຄວາມວຸ້ນວາຍ | ບາງຄັ້ງກໍ່ໜ້າປະທັບໃຈ, ບາງຄັ້ງກໍ່ບອບບາງ - ດຳເນີນການດ້ວຍອາຫານວ່າງ ແລະ ຄວາມອົດທົນ |
ຖ້າທ່ານຕ້ອງການສູນ "ກວດສອບຄວາມເປັນຈິງ" ແຫ່ງດຽວສຳລັບຂໍ້ມູນຄວາມຄືບໜ້າ ແລະ ຜົນກະທົບຂອງ AI, ດັດຊະນີ AI ຂອງ Stanford ແມ່ນຈຸດເລີ່ມຕົ້ນທີ່ດີ. [2]
ສະຫຼຸບ + ສະຫຼຸບສັ້ນໆ 🧠✨
ດັ່ງນັ້ນ, AI ຈຶ່ງຖືກໂຄສະນາເກີນຈິງ ເມື່ອມີຄົນຂາຍ:
-
ຄວາມຖືກຕ້ອງທີ່ບໍ່ມີຂໍ້ບົກຜ່ອງ,
-
ຄວາມເປັນເອກະລາດຢ່າງເຕັມທີ່,
-
ການທົດແທນບົດບາດທັງໝົດທັນທີ,
-
ຫຼື ສະໝອງແບບ plug-and-play ທີ່ແກ້ໄຂບັນຫາອົງກອນຂອງທ່ານ…
...ແລ້ວແມ່ນແລ້ວ, ນັ້ນແມ່ນພະນັກງານຂາຍທີ່ມີຜິວໜ້າທີ່ເຫຼື້ອມເປັນເງົາ.
ແຕ່ຖ້າທ່ານປະຕິບັດຕໍ່ AI ຄື:
-
ຜູ້ຊ່ວຍທີ່ມີພະລັງ,
-
ໃຊ້ໄດ້ດີທີ່ສຸດໃນວຽກງານທີ່ຄັບແຄບ ແລະ ມີການກຳນົດໄວ້ຢ່າງຈະແຈ້ງ,
-
ອີງໃສ່ແຫຼ່ງທີ່ເຊື່ອຖືໄດ້,
-
ກັບມະນຸດທີ່ກຳລັງທົບທວນສິ່ງທີ່ສຳຄັນ…
...ແລ້ວບໍ່, ມັນບໍ່ໄດ້ໂຄສະນາເກີນຈິງ. ມັນພຽງແຕ່... ບໍ່ສະໝໍ່າສະເໝີ. ຄືກັບສະມາຊິກຫ້ອງອອກກຳລັງກາຍ. ໜ້າອັດສະຈັນຖ້າໃຊ້ຢ່າງຖືກຕ້ອງ, ບໍ່ມີປະໂຫຍດຖ້າເຈົ້າພຽງແຕ່ເວົ້າເຖິງມັນໃນງານລ້ຽງ 😄🏋️
ສະຫຼຸບໂດຍຫຍໍ້: AI ຖືກໂຄສະນາເກີນຈິງວ່າເປັນການທົດແທນການຕັດສິນທີ່ມະຫັດສະຈັນ - ແລະ ບໍ່ໄດ້ຮັບການຍົກຍ້ອງວ່າເປັນຕົວຄູນທີ່ໃຊ້ໄດ້ຈິງສຳລັບການຮ່າງ, ການຊ່ວຍເຫຼືອດ້ານການຂຽນໂປຣແກຣມ, ການຈັດປະເພດ ແລະ ຂະບວນການເຮັດວຽກດ້ານຄວາມຮູ້.
ຄຳຖາມທີ່ຖືກຖາມເລື້ອຍໆ
AI ຖືກໂຄສະນາເກີນຈິງໃນຕອນນີ້ບໍ?
AI ຖືກໂຄສະນາເກີນຈິງເມື່ອມັນຖືກຂາຍວ່າສົມບູນແບບ, ບໍ່ຕ້ອງໃຊ້ມື, ຫຼືພ້ອມທີ່ຈະທົດແທນວຽກທັງໝົດໃນຄືນດຽວ. ໃນການນຳໃຊ້ຕົວຈິງ, ຊ່ອງຫວ່າງຄວາມໜ້າເຊື່ອຖືຈະເກີດຂຶ້ນຢ່າງໄວວາ: ຄຳຕອບທີ່ຜິດພາດຢ່າງໝັ້ນໃຈ, ກໍລະນີທີ່ແຕກຕ່າງ, ແລະການເຊື່ອມໂຍງທີ່ສັບສົນ. AI ບໍ່ໄດ້ຖືກໂຄສະນາເກີນຈິງເມື່ອມັນຖືກປະຕິບັດເປັນເຄື່ອງມືພາຍໃຕ້ການຊີ້ນຳສຳລັບວຽກງານທີ່ຄັບແຄບເຊັ່ນ: ການຮ່າງ, ການສະໜັບສະໜູນການຂຽນໂປຣແກຣມ, ການຄັດເລືອກ, ແລະ ການສຳຫຼວດ. ຄວາມແຕກຕ່າງແມ່ນຂຶ້ນກັບຄວາມຄາດຫວັງ, ພື້ນຖານ, ແລະ ການທົບທວນຄືນ.
ສັນຍານເຕືອນໄພທີ່ໃຫຍ່ທີ່ສຸດໃນການຮຽກຮ້ອງດ້ານການຕະຫຼາດ AI ແມ່ນຫຍັງ?
“ເປັນເອກະລາດຢ່າງເຕັມທີ່” ແລະ “ຖືກຕ້ອງຢ່າງສົມບູນໃນໄວໆນີ້” ແມ່ນສອງສັນຍານເຕືອນທີ່ດັງທີ່ສຸດ. ການສາທິດມັກຈະຖືກຄັດສັນດ້ວຍການກະຕຸ້ນເຕືອນທີ່ປັບແຕ່ງແລ້ວ ແລະ ຂໍ້ມູນທີ່ສະອາດ, ສະນັ້ນພວກມັນຈຶ່ງປິດບັງຮູບແບບຄວາມລົ້ມເຫຼວທົ່ວໄປ. ຄວາມຄ່ອງແຄ້ວຍັງສາມາດຖືກເຂົ້າໃຈຜິດວ່າເປັນຄວາມຈິງ, ເຊິ່ງເຮັດໃຫ້ຄວາມຜິດພາດທີ່ໝັ້ນໃຈຮູ້ສຶກເຊື່ອຖືໄດ້. ຖ້າການຮຽກຮ້ອງຂ້າມສິ່ງທີ່ເກີດຂຶ້ນເມື່ອລະບົບເກີດບັນຫາ, ໃຫ້ສົມມຸດວ່າຄວາມສ່ຽງກຳລັງຖືກຍົກເວັ້ນ.
ເປັນຫຍັງລະບົບ AI ຈຶ່ງຟັງແລ້ວໝັ້ນໃຈເຖິງແມ່ນວ່າມັນຈະຜິດພາດ?
ຮູບແບບການສ້າງແບບຈຳລອງແມ່ນດີຫຼາຍໃນການສ້າງຂໍ້ຄວາມທີ່ໜ້າເຊື່ອຖື ແລະ ຄ່ອງແຄ້ວ - ດັ່ງນັ້ນພວກມັນຈຶ່ງສາມາດປະດິດລາຍລະອຽດໄດ້ຢ່າງໝັ້ນໃຈເມື່ອພວກມັນບໍ່ມີພື້ນຖານ. ສິ່ງນີ້ມັກຖືກອະທິບາຍວ່າເປັນການໂຕ້ຖຽງ ຫຼື ການຫຼອນ: ຜົນຜະລິດທີ່ຟັງແລ້ວມີຄວາມຊັດເຈນແຕ່ບໍ່ເປັນຄວາມຈິງທີ່ໜ້າເຊື່ອຖື. ນັ້ນແມ່ນເຫດຜົນທີ່ກໍລະນີການນຳໃຊ້ທີ່ມີຄວາມໄວ້ວາງໃຈສູງມັກຈະເພີ່ມການດຶງຂໍ້ມູນຄືນ, ການກວດສອບຄວາມຖືກຕ້ອງ, ການຕິດຕາມກວດກາ ແລະ ການທົບທວນຂອງມະນຸດ. ເປົ້າໝາຍແມ່ນຄຸນຄ່າທີ່ໃຊ້ໄດ້ຈິງດ້ວຍການປ້ອງກັນ, ບໍ່ແມ່ນຄວາມແນ່ນອນທີ່ອີງໃສ່ຄວາມຮູ້ສຶກ.
ຂ້ອຍສາມາດໃຊ້ AI ໄດ້ແນວໃດໂດຍບໍ່ໃຫ້ເກີດອາການຫຼອນ?
ປະຕິບັດຕໍ່ AI ຄືກັບເຄື່ອງຈັກຮ່າງ, ບໍ່ແມ່ນເຄື່ອງຈັກຄວາມຈິງ. ໃຫ້ຄຳຕອບພື້ນຖານໃນແຫຼ່ງຂໍ້ມູນທີ່ໄດ້ຮັບການຢັ້ງຢືນ - ເຊັ່ນ: ນະໂຍບາຍທີ່ໄດ້ຮັບການອະນຸມັດ, ເອກະສານພາຍໃນ, ຫຼື ເອກະສານອ້າງອີງທີ່ຄັດສັນມາ - ແທນທີ່ຈະສົມມຸດວ່າ "ແບບຈຳລອງຈະຮູ້." ເພີ່ມຂັ້ນຕອນການກວດສອບຄວາມຖືກຕ້ອງ (ລິ້ງ, ຄຳເວົ້າ, ການກວດສອບຂ້າມ) ແລະ ຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີການທົບທວນຄືນຈາກມະນຸດບ່ອນທີ່ຄວາມຜິດພາດມີຄວາມສຳຄັນ. ເລີ່ມຕົ້ນຈາກສິ່ງເລັກໆນ້ອຍໆ, ວັດແທກຜົນໄດ້ຮັບ, ແລະ ຂະຫຍາຍຫຼັງຈາກທີ່ທ່ານເຫັນປະສິດທິພາບທີ່ສອດຄ່ອງເທົ່ານັ້ນ.
ກໍລະນີການນຳໃຊ້ທີ່ດີໃນໂລກຕົວຈິງທີ່ AI ບໍ່ໄດ້ຖືກໂຄສະນາເກີນຈິງແມ່ນຫຍັງ?
ປັນຍາປະດິດມັກຈະສົ່ງມອບສິ່ງທີ່ດີທີ່ສຸດໃຫ້ກັບໜ້າວຽກທີ່ແຄບ ແລະ ຊ້ຳໆໄດ້ ດ້ວຍຕົວຊີ້ວັດຄວາມສຳເລັດທີ່ຊັດເຈນ ແລະ ມີຄວາມສ່ຽງຕໍ່າຫາປານກາງ. ຜົນຕອບແທນທົ່ວໄປລວມມີການຮ່າງ ແລະ ການຂຽນຄືນໃໝ່, ການສະຫຼຸບເອກະສານຍາວໆ, ການສ້າງຕົວເລືອກ (ໂຄງຮ່າງ, ຫົວຂໍ້ຂ່າວ, ຕົວແປອີເມວ), ການຂຽນໂປຣແກຣມ, ການຄັດເລືອກຜູ້ສະໜັບສະໜູນ, ແລະ ຄຳແນະນຳພາຍໃນຈາກສູນຊ່ວຍເຫຼືອ. ຈຸດທີ່ດີທີ່ສຸດແມ່ນ "ຈັດປະເພດ → ດຶງຂໍ້ມູນ → ແນະນຳ," ບໍ່ແມ່ນ "ປະດິດ → ຫວັງວ່າ → ນຳໃຊ້." ມະນຸດຍັງເປັນເຈົ້າຂອງສິ່ງທີ່ສົ່ງ.
“ຕົວແທນ AI ທີ່ເຮັດທຸກຢ່າງ” ຖືກໂຄສະນາເກີນຈິງບໍ?
ສ່ວນຫຼາຍແລ້ວ, ແມ່ນແລ້ວ - ໂດຍສະເພາະເມື່ອ "ບໍ່ຕ້ອງໃຊ້ມື" ເປັນຈຸດຂາຍ. ຂັ້ນຕອນການເຮັດວຽກຫຼາຍຂັ້ນຕອນ, ເຄື່ອງມືທີ່ສັບສົນ, ການອະນຸຍາດ, ຜູ້ໃຊ້ຕົວຈິງ, ແລະຜົນສະທ້ອນທີ່ແທ້ຈິງສ້າງຮູບແບບຄວາມລົ້ມເຫຼວທີ່ສັບສົນ. ຕົວແທນສາມາດມີຄຸນຄ່າສໍາລັບຂັ້ນຕອນການເຮັດວຽກທີ່ມີຂໍ້ຈຳກັດ, ແຕ່ຄວາມບອບບາງຈະເພີ່ມຂຶ້ນໄວເມື່ອຂອບເຂດຂະຫຍາຍອອກ. ການທົດສອບຕົວຈິງຍັງຄົງງ່າຍດາຍ: ກໍານົດທາງເລືອກສຳຮອງ, ມອບໝາຍຄວາມຮັບຜິດຊອບ, ແລະລະບຸວິທີການກວດພົບຄວາມຜິດພາດກ່ອນທີ່ຄວາມເສຍຫາຍຈະແຜ່ລາມ.
ຂ້ອຍຈະຕັດສິນໃຈໄດ້ແນວໃດວ່າ AI ຄຸ້ມຄ່າສຳລັບທີມ ຫຼື ອົງກອນຂອງຂ້ອຍ?
ເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍການກຳນົດວຽກຄືກັບລາຍລະອຽດວຽກ: ປັດໄຈນຳເຂົ້າ, ຜົນຜະລິດ, ຂໍ້ຈຳກັດ, ແລະສິ່ງທີ່ “ເຮັດແລ້ວ” ໝາຍຄວາມວ່າແນວໃດ. ສ້າງພື້ນຖານ (ເວລາ, ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍ, ອັດຕາຄວາມຜິດພາດ) ເພື່ອໃຫ້ທ່ານສາມາດວັດແທກການປັບປຸງແທນທີ່ຈະໂຕ້ວາທີກັນ. ຕັດສິນໃຈວ່າຄວາມຈິງມາຈາກໃສ - ພື້ນຖານຄວາມຮູ້ພາຍໃນ, ເອກະສານທີ່ໄດ້ຮັບການອະນຸມັດ, ຫຼືບັນທຶກຂອງລູກຄ້າ. ຈາກນັ້ນອອກແບບແຜນການທີ່ມະນຸດຢູ່ໃນວົງຈອນ ແລະ ສ້າງແຜນທີ່ລັດສະໝີຂອງການລະເບີດກ່ອນທີ່ຈະຂະຫຍາຍອອກໄປ.
ໃຜຮັບຜິດຊອບເມື່ອຜົນຜະລິດຂອງ AI ຜິດພາດ?
ເຈົ້າຂອງມະນຸດຄວນໄດ້ຮັບການມອບໝາຍໃຫ້ຮັບຜິດຊອບຕໍ່ຜົນຜະລິດ, ການທົບທວນ, ແລະສິ່ງທີ່ເກີດຂຶ້ນເມື່ອລະບົບລົ້ມເຫຼວ. “ຮູບແບບທີ່ເວົ້າແນວນັ້ນ” ບໍ່ແມ່ນຄວາມຮັບຜິດຊອບ, ໂດຍສະເພາະເມື່ອມີເລື່ອງເງິນ, ຄວາມປອດໄພ, ຫຼືສິດທິ. ກຳນົດວ່າໃຜອະນຸມັດຄຳຕອບ, ເວລາໃດທີ່ຕ້ອງການການທົບທວນ, ແລະເຫດການຕ່າງໆໄດ້ຖືກບັນທຶກ ແລະ ແກ້ໄຂແນວໃດ. ສິ່ງນີ້ປ່ຽນ AI ຈາກຄວາມຮັບຜິດຊອບໃຫ້ກາຍເປັນເຄື່ອງມືທີ່ຄວບຄຸມດ້ວຍຄວາມຮັບຜິດຊອບທີ່ຊັດເຈນ.
ຂ້ອຍຕ້ອງການການຄຸ້ມຄອງເວລາໃດ, ແລະຂອບການເຮັດວຽກໃດທີ່ມັກໃຊ້?
ການປົກຄອງມີຄວາມສຳຄັນຫຼາຍທີ່ສຸດເມື່ອມີຄວາມສ່ຽງເພີ່ມຂຶ້ນ - ສິ່ງໃດກໍ່ຕາມທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບຜົນໄດ້ຮັບທາງກົດໝາຍ, ຄວາມປອດໄພ, ຜົນກະທົບທາງດ້ານການເງິນ, ຫຼື ສິດທິຂອງປະຊາຊົນ. ມາດຕະການປ້ອງກັນທົ່ວໄປລວມມີ NIST Generative AI Profile (ຄູ່ກັບຂອບການຄຸ້ມຄອງຄວາມສ່ຽງ AI), ຫຼັກການ AI ຂອງ OECD, ແລະ ພັນທະທີ່ອີງໃສ່ຄວາມສ່ຽງຂອງ EU AI Act. ສິ່ງເຫຼົ່ານີ້ຊຸກຍູ້ການທົດສອບ, ແຫຼ່ງທີ່ມາ, ການຕິດຕາມກວດກາ, ແລະ ການເປີດເຜີຍເຫດການຕ່າງໆ. ມັນອາດຈະຮູ້ສຶກວ່າບໍ່ໜ້າສົນໃຈ, ແຕ່ມັນປ້ອງກັນ "ອຸ້ຍ, ພວກເຮົາໄດ້ນຳໃຊ້ຝັນຮ້າຍໃນການປະຕິບັດຕາມ."
ຖ້າ AI ຖືກໂຄສະນາເກີນຈິງ, ເປັນຫຍັງມັນຍັງຮູ້ສຶກວ່າມີຄວາມໝາຍ?
ການໂຄສະນາຊວນເຊື່ອ ແລະ ຜົນກະທົບສາມາດຢູ່ຮ່ວມກັນໄດ້. ເທັກໂນໂລຢີຫຼາຍຢ່າງປະຕິບັດຕາມເສັ້ນທາງທີ່ຄຸ້ນເຄີຍ: ຄວາມຄາດຫວັງສູງສຸດ, ຄວາມເປັນຈິງທີ່ຫຍຸ້ງຍາກ, ຈາກນັ້ນມູນຄ່າທີ່ໝັ້ນຄົງ. AI ມີພະລັງ, ແຕ່ມັນມັກຈະຖືກຂາຍຄືກັບວ່າມັນສຳເລັດແລ້ວ - ເມື່ອມັນຍັງຢູ່ໃນຂັ້ນຕອນການພັດທະນາ ແລະ ການເຊື່ອມໂຍງຊ້າ. ມູນຄ່າທີ່ຍືນຍົງຈະປາກົດຂຶ້ນເມື່ອ AI ກຳຈັດສ່ວນທີ່ໜ້າເບື່ອຂອງວຽກງານ, ຮອງຮັບການຮ່າງ ແລະ ການຂຽນໂປຣແກຣມ, ແລະ ປັບປຸງຂະບວນການເຮັດວຽກດ້ວຍພື້ນຖານ ແລະ ການທົບທວນຄືນ.
ເອກະສານອ້າງອີງ
-
ໂປຣໄຟລ໌ AI ທີ່ສ້າງຂຶ້ນຂອງ NIST (NIST AI 600-1, PDF) - ຄຳແນະນຳຄູ່ກັບຂອບການຄຸ້ມຄອງຄວາມສ່ຽງ AI, ເຊິ່ງລະບຸຂົງເຂດຄວາມສ່ຽງທີ່ສຳຄັນ ແລະ ການປະຕິບັດທີ່ແນະນຳສຳລັບການຄຸ້ມຄອງ, ການທົດສອບ, ແຫຼ່ງທີ່ມາ, ແລະ ການເປີດເຜີຍເຫດການ. ອ່ານຕື່ມ
-
ດັດຊະນີ Stanford HAI AI - ບົດລາຍງານປະຈຳປີທີ່ອຸດົມສົມບູນດ້ວຍຂໍ້ມູນທີ່ຕິດຕາມຄວາມຄືບໜ້າ, ການຮັບຮອງເອົາ, ການລົງທຶນ, ແລະຜົນກະທົບທາງສັງຄົມຂອງ AI ໃນທົ່ວມາດຕະຖານ ແລະຕົວຊີ້ວັດທີ່ສຳຄັນ. ອ່ານຕື່ມ
-
ການຄົ້ນຄວ້າຜະລິດຕະພາບຂອງ GitHub Copilot - ບົດຂຽນການສຶກສາທີ່ຄວບຄຸມຂອງ GitHub ກ່ຽວກັບຄວາມໄວໃນການເຮັດສຳເລັດໜ້າວຽກ ແລະ ປະສົບການຂອງນັກພັດທະນາເມື່ອໃຊ້ Copilot. ອ່ານຕື່ມ
-
ພາບລວມຂອງກົດໝາຍວ່າດ້ວຍ AI ຂອງຄະນະກຳມະການເອີຣົບ - ໜ້າສູນກາງຂອງຄະນະກຳມະການທີ່ອະທິບາຍເຖິງພັນທະທີ່ມີຄວາມສ່ຽງຂອງສະຫະພາບເອີຣົບສຳລັບລະບົບ AI ແລະ ໝວດໝູ່ຂອງການປະຕິບັດທີ່ຖືກຫ້າມ. ອ່ານຕື່ມ