ຄຳຕອບສັ້ນໆ: ເປົ້າໝາຍຫຼັກຂອງ Generative AI ແມ່ນເພື່ອສ້າງເນື້ອຫາໃໝ່ທີ່ໜ້າເຊື່ອຖືໄດ້ (ຂໍ້ຄວາມ, ຮູບພາບ, ສຽງ, ລະຫັດ ແລະ ອື່ນໆ) ໂດຍການຮຽນຮູ້ຮູບແບບໃນຂໍ້ມູນທີ່ມີຢູ່ແລ້ວ ແລະ ຂະຫຍາຍພວກມັນເພື່ອຕອບສະໜອງຕໍ່ການກະຕຸ້ນ. ມັນມັກຈະຊ່ວຍໄດ້ຫຼາຍທີ່ສຸດເມື່ອທ່ານຕ້ອງການຮ່າງແບບໄວໆ ຫຼື ການປ່ຽນແປງຫຼາຍຢ່າງ, ແຕ່ຖ້າຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງຂໍ້ເທັດຈິງມີຄວາມສຳຄັນ, ໃຫ້ເພີ່ມພື້ນຖານ ແລະ ການທົບທວນຄືນ.
ບົດຮຽນຫຼັກ:
ລຸ້ນ : ມັນສ້າງຜົນຜະລິດໃໝ່ໆທີ່ສະທ້ອນເຖິງຮູບແບບທີ່ໄດ້ຮຽນຮູ້, ບໍ່ແມ່ນ “ຄວາມຈິງ” ທີ່ເກັບໄວ້.
ພື້ນຖານ : ຖ້າຄວາມຖືກຕ້ອງມີຄວາມສຳຄັນ, ໃຫ້ເຊື່ອມຕໍ່ຄຳຕອບກັບເອກະສານ, ການອ້າງອີງ ຫຼື ຖານຂໍ້ມູນທີ່ເຊື່ອຖືໄດ້.
ການຄວບຄຸມ : ໃຊ້ຂໍ້ຈຳກັດທີ່ຊັດເຈນ (ຮູບແບບ, ຂໍ້ເທັດຈິງ, ນ້ຳສຽງ) ເພື່ອຄວບຄຸມຜົນຜະລິດໃຫ້ມີຄວາມສອດຄ່ອງຫຼາຍຂຶ້ນ.
ການຕ້ານທານການໃຊ້ຜິດວິທີ : ເພີ່ມຮາວປ້ອງກັນເພື່ອສະກັດກັ້ນເນື້ອຫາທີ່ເປັນອັນຕະລາຍ, ສ່ວນຕົວ ຫຼື ບໍ່ໄດ້ຮັບອະນຸຍາດ.
ຄວາມຮັບຜິດຊອບ : ປະຕິບັດຕໍ່ຜົນຜະລິດເປັນຮ່າງ; ບັນທຶກ, ປະເມີນຜົນ ແລະ ຂົນສົ່ງວຽກງານທີ່ມີຄວາມສ່ຽງສູງໄປຫາມະນຸດ.
ບົດຄວາມທີ່ທ່ານອາດຈະຢາກອ່ານຫຼັງຈາກບົດຄວາມນີ້:
🔗 AI ທົ່ວໄປແມ່ນຫຍັງ
ເຂົ້າໃຈວິທີທີ່ຮູບແບບສ້າງຂໍ້ຄວາມ, ຮູບພາບ, ລະຫັດ ແລະ ອື່ນໆ.
🔗 AI ຖືກໂຄສະນາເກີນຈິງບໍ
ການພິຈາລະນາທີ່ສົມດຸນກ່ຽວກັບການໂຄສະນາ, ຂໍ້ຈຳກັດ ແລະ ຜົນກະທົບຂອງໂລກຕົວຈິງ.
🔗 AI ໃດທີ່ເໝາະສົມກັບທ່ານ
ປຽບທຽບເຄື່ອງມື AI ທີ່ໄດ້ຮັບຄວາມນິຍົມ ແລະ ເລືອກເຄື່ອງມືທີ່ເໝາະສົມທີ່ສຸດ.
🔗 ມີຟອງ AI ບໍ່?
ສັນຍານທີ່ຄວນຕິດຕາມ, ຄວາມສ່ຽງຂອງຕະຫຼາດ, ແລະສິ່ງທີ່ຈະເກີດຂຶ້ນຕໍ່ໄປ.
ເປົ້າໝາຍຫຼັກຂອງ Generative AI🧠
ຖ້າທ່ານຕ້ອງການຄຳອະທິບາຍທີ່ຖືກຕ້ອງ ແລະ ສັ້ນທີ່ສຸດ:
-
AI ທີ່ສ້າງສັນຮຽນຮູ້ “ຮູບຮ່າງ” ຂອງຂໍ້ມູນ (ພາສາ, ຮູບພາບ, ດົນຕີ, ລະຫັດ)
-
ຫຼັງຈາກນັ້ນ, ມັນສ້າງ ຕົວຢ່າງໃໝ່ ທີ່ກົງກັບຮູບຮ່າງນັ້ນ
-
ມັນເຮັດສິ່ງນີ້ເພື່ອຕອບສະໜອງຕໍ່ການກະຕຸ້ນເຕືອນ, ສະພາບການ, ຫຼື ຂໍ້ຈຳກັດຕ່າງໆ
ສະນັ້ນແມ່ນແລ້ວ, ມັນສາມາດຂຽນວັກ, ແຕ້ມຮູບ, ຣີມິກທຳນອງ, ຮ່າງຂໍ້ກຳນົດສັນຍາ, ສ້າງກໍລະນີທົດສອບ, ຫຼື ອອກແບບສິ່ງທີ່ຄ້າຍຄືໂລໂກ້ໄດ້.
ບໍ່ແມ່ນຍ້ອນວ່າມັນ "ເຂົ້າໃຈ" ຄືກັບມະນຸດເຂົ້າໃຈ (ພວກເຮົາຈະເຂົ້າໄປໃນເລື່ອງນັ້ນ), ແຕ່ຍ້ອນວ່າມັນດີໃນການຜະລິດຜົນຜະລິດທີ່ສອດຄ່ອງກັບສະຖິຕິ ແລະ ໂຄງສ້າງກັບຮູບແບບທີ່ມັນໄດ້ຮຽນຮູ້.
ຖ້າທ່ານຕ້ອງການກອບແບບຜູ້ໃຫຍ່ສຳລັບ "ວິທີການໃຊ້ສິ່ງນີ້ໂດຍບໍ່ຕ້ອງຢຽບຄໍ້າ," ຂອບການຄຸ້ມຄອງຄວາມສ່ຽງດ້ານ AI ຂອງ NIST ແມ່ນຈຸດແຂງສຳລັບຄວາມສ່ຽງ + ການຄວບຄຸມການຄິດ. [1] ແລະ ຖ້າທ່ານຕ້ອງການບາງສິ່ງບາງຢ່າງ ໂດຍສະເພາະ ເພື່ອຄວາມສ່ຽງດ້ານ AI ທີ່ເຮັດໃຫ້ເກີດ (ບໍ່ພຽງແຕ່ AI ໂດຍທົ່ວໄປ), NIST ຍັງໄດ້ເຜີຍແຜ່ໂປຣໄຟລ໌ GenAI ທີ່ລົງເລິກກ່ຽວກັບສິ່ງທີ່ປ່ຽນແປງເມື່ອລະບົບກຳລັງສ້າງເນື້ອຫາ. [2]
ເປັນຫຍັງຄົນຈຶ່ງໂຕ້ຖຽງກ່ຽວກັບ “ເປົ້າໝາຍຫຼັກຂອງ Generative AI” 😬
ຜູ້ຄົນເວົ້າຜ່ານກັນ ເພາະວ່າເຂົາເຈົ້າກຳລັງໃຊ້ຄວາມໝາຍທີ່ແຕກຕ່າງກັນຂອງຄຳວ່າ “ເປົ້າໝາຍ”
ບາງຄົນໝາຍຄວາມວ່າ:
-
ເປົ້າໝາຍດ້ານເຕັກນິກ: ສ້າງຜົນຜະລິດທີ່ເປັນຈິງ ແລະ ສອດຄ່ອງກັນ (ຫຼັກ)
-
ເປົ້າໝາຍທຸລະກິດ: ຫຼຸດຜ່ອນຕົ້ນທຶນ, ເພີ່ມຜົນຜະລິດ, ປັບແຕ່ງປະສົບການໃຫ້ເປັນສ່ວນຕົວ
-
ເປົ້າໝາຍຂອງມະນຸດ: ໄດ້ຮັບຄວາມຊ່ວຍເຫຼືອໃນການຄິດ, ການສ້າງ ຫຼື ການສື່ສານໄດ້ໄວຂຶ້ນ
ແລະແມ່ນແລ້ວ, ສິ່ງເຫຼົ່ານັ້ນປະທະກັນ.
ຖ້າພວກເຮົາຍັງຄົງໝັ້ນຄົງ, ເປົ້າໝາຍຫຼັກຂອງ Generative AI ແມ່ນ ການ ສ້າງເນື້ອຫາທີ່ບໍ່ເຄີຍມີມາກ່ອນ, ໂດຍມີເງື່ອນໄຂໃນການປ້ອນຂໍ້ມູນ.
ເລື່ອງທຸລະກິດແມ່ນທາງລຸ່ມ. ຄວາມວິຕົກກັງວົນທາງວັດທະນະທຳກໍ່ແມ່ນທາງລຸ່ມເຊັ່ນກັນ (ຂໍໂທດ... ແບບນີ້ 😬).
ສິ່ງທີ່ຄົນສັບສົນກ່ຽວກັບ GenAI (ແລະເປັນຫຍັງມັນຈຶ່ງສຳຄັນ) 🧯
ບັນຊີລາຍຊື່ "ບໍ່ແມ່ນອັນນີ້" ຢ່າງໄວໆຈະຊ່ວຍແກ້ໄຂ ຫຼາຍຢ່າງ :
GenAI ບໍ່ແມ່ນຖານຂໍ້ມູນ
ມັນບໍ່ໄດ້ "ດຶງຄວາມຈິງອອກມາ." ມັນສ້າງ ທີ່ໜ້າເຊື່ອຖືໄດ້ . ຖ້າທ່ານຕ້ອງການຄວາມຈິງ, ທ່ານເພີ່ມພື້ນຖານ (ເອກະສານ, ຖານຂໍ້ມູນ, ການອ້າງອີງ, ການທົບທວນຂອງມະນຸດ). ຄວາມແຕກຕ່າງນັ້ນແມ່ນເລື່ອງຄວາມໜ້າເຊື່ອຖືທັງໝົດ. [2]
GenAI ບໍ່ແມ່ນຕົວແທນໂດຍອັດຕະໂນມັດ
ຮູບແບບທີ່ສ້າງຂໍ້ຄວາມບໍ່ຄືກັນກັບລະບົບທີ່ສາມາດດຳເນີນການໄດ້ຢ່າງປອດໄພ (ສົ່ງອີເມວ, ປ່ຽນບັນທຶກ, ນຳໃຊ້ລະຫັດ). “ສາມາດສ້າງຄຳແນະນຳ” ≠ “ຄວນປະຕິບັດພວກມັນ.”
GenAI ບໍ່ແມ່ນເຈດຕະນາ
ມັນສາມາດຜະລິດເນື້ອຫາທີ່ຟັງແລ້ວມີເຈດຕະນາ. ນັ້ນບໍ່ຄືກັນກັບການມີເຈດຕະນາ.
ສິ່ງໃດທີ່ເຮັດໃຫ້ Generative AI ລຸ້ນດີ? ✅
ບໍ່ແມ່ນລະບົບ "ສ້າງແບບສ້າງສັນ" ທັງໝົດຈະໃຊ້ໄດ້ຜົນເທົ່າທຽມກັນ. ຮຸ່ນທີ່ດີຂອງ AI ສ້າງແບບສ້າງສັນບໍ່ພຽງແຕ່ເປັນຮຸ່ນທີ່ຜະລິດຜົນຜະລິດທີ່ສວຍງາມເທົ່ານັ້ນ - ແຕ່ມັນເປັນຮຸ່ນທີ່ຜະລິດຜົນຜະລິດທີ່ ມີຄຸນຄ່າ, ສາມາດຄວບຄຸມໄດ້, ແລະປອດໄພພຽງພໍ ສຳລັບສະພາບການ.
ລຸ້ນທີ່ດີມັກຈະມີ:
-
ຄວາມສອດຄ່ອງ - ມັນບໍ່ຂັດແຍ້ງກັບຕົວມັນເອງທຸກໆສອງປະໂຫຍກ
-
ການຕໍ່ສາຍດິນ - ມັນສາມາດເຊື່ອມໂຍງຜົນຜະລິດກັບແຫຼ່ງຄວາມຈິງ (ເອກະສານ, ການອ້າງອີງ, ຖານຂໍ້ມູນ) 📌
-
ການຄວບຄຸມໄດ້ - ທ່ານສາມາດຄວບຄຸມສຽງ, ຮູບແບບ, ຂໍ້ຈຳກັດ (ບໍ່ພຽງແຕ່ກະຕຸ້ນຄວາມຮູ້ສຶກເທົ່ານັ້ນ)
-
ຄວາມໜ້າເຊື່ອຖື - ການກະຕຸ້ນທີ່ຄ້າຍຄືກັນໄດ້ຮັບຄຸນນະພາບທີ່ຄ້າຍຄືກັນ, ບໍ່ແມ່ນຜົນໄດ້ຮັບແບບ roulette
-
ຮາວປ້ອງກັນຄວາມປອດໄພ - ມັນຫຼີກລ່ຽງຜົນຜະລິດທີ່ເປັນອັນຕະລາຍ, ເປັນສ່ວນຕົວ ຫຼື ບໍ່ໄດ້ຮັບອະນຸຍາດໂດຍການອອກແບບ
-
ພຶດຕິກຳທີ່ຈິງໃຈ - ມັນສາມາດເວົ້າວ່າ "ຂ້ອຍບໍ່ແນ່ໃຈ" ແທນທີ່ຈະປະດິດຂຶ້ນ
-
ການປັບຕົວເຂົ້າກັບຂະບວນການເຮັດວຽກ - ມັນເຊື່ອມຕໍ່ກັບວິທີການເຮັດວຽກຂອງມະນຸດ, ບໍ່ແມ່ນຂະບວນການເຮັດວຽກແບບຈິນຕະນາການ
ໂດຍພື້ນຖານແລ້ວ NIST ວາງຂອບເຂດການສົນທະນາທັງໝົດນີ້ວ່າເປັນ "ຄວາມໜ້າເຊື່ອຖື + ການຄຸ້ມຄອງຄວາມສ່ຽງ", ເຊິ່ງ... ສິ່ງທີ່ບໍ່ໜ້າສົນໃຈທີ່ທຸກຄົນປາດຖະໜາໃຫ້ເຂົາເຈົ້າເຮັດກ່ອນໜ້ານີ້. [1][2]
ຄຳປຽບທຽບທີ່ບໍ່ສົມບູນແບບ (ຕຽມຕົວເອງໃຫ້ພ້ອມ): ຮູບແບບການສ້າງທີ່ດີແມ່ນຄືກັບຜູ້ຊ່ວຍໃນເຮືອນຄົວທີ່ໄວຫຼາຍຜູ້ທີ່ສາມາດກະກຽມທຸກຢ່າງໄດ້... ແຕ່ບາງຄັ້ງກໍ່ສັບສົນເກືອກັບນ້ຳຕານ, ແລະເຈົ້າຕ້ອງການການຕິດສະຫຼາກ ແລະ ການທົດສອບລົດຊາດເພື່ອວ່າເຈົ້າຈະບໍ່ຮັບໃຊ້ຂອງຫວານ 🍲🍰
ກະເປົ໋ານ້ອຍປະຈຳວັນແບບໄວໆ (ປະກອບເປັນສ່ວນປະກອບ, ແຕ່ປົກກະຕິຫຼາຍ) 🧩
ລອງນຶກພາບທີມງານສະໜັບສະໜູນທີ່ຕ້ອງການໃຫ້ GenAI ຮ່າງຄຳຕອບ:
-
ອາທິດທີ 1: “ພຽງແຕ່ໃຫ້ນາງແບບຕອບຄຳຖາມ.”
-
ຜົນຜະລິດແມ່ນໄວ, ໝັ້ນໃຈ... ແລະບາງຄັ້ງກໍ່ຜິດພາດໃນແບບທີ່ມີລາຄາແພງ.
-
-
ອາທິດທີ 2: ພວກເຂົາເພີ່ມ ການດຶງຂໍ້ມູນຄືນ (ດຶງຂໍ້ມູນຈາກເອກະສານທີ່ໄດ້ຮັບການອະນຸມັດ) + ແມ່ແບບ ("ຂໍ ID ບັນຊີສະເໝີ," "ຢ່າສັນຍາວ່າຈະຄືນເງິນ," ແລະອື່ນໆ).
-
ຄວາມຜິດພາດຫຼຸດລົງ, ຄວາມສອດຄ່ອງດີຂຶ້ນ.
-
-
ອາທິດທີ 3: ພວກເຂົາເພີ່ມ ຊ່ອງທາງການທົບທວນຄືນ (ການອະນຸມັດຈາກມະນຸດສຳລັບໝວດໝູ່ທີ່ມີຄວາມສ່ຽງສູງ) + ການປະເມີນແບບງ່າຍໆ (“ອ້າງອີງນະໂຍບາຍ,” “ປະຕິບັດຕາມກົດລະບຽບການຄືນເງິນ”).
-
ດຽວນີ້ລະບົບສາມາດນຳໃຊ້ໄດ້ແລ້ວ.
-
ຄວາມຄືບໜ້ານັ້ນແມ່ນຈຸດປະສົງຂອງ NIST ໃນການປະຕິບັດ: ຮູບແບບແມ່ນພຽງແຕ່ສ່ວນໜຶ່ງເທົ່ານັ້ນ; ການຄວບຄຸມອ້ອມຮອບມັນແມ່ນສິ່ງທີ່ເຮັດໃຫ້ມັນປອດໄພພຽງພໍ. [1][2]
ຕາຕະລາງປຽບທຽບ - ຕົວເລືອກການສ້າງທີ່ນິຍົມ (ແລະເຫດຜົນທີ່ພວກມັນເຮັດວຽກ) 🔍
ລາຄາມີການປ່ຽນແປງຢູ່ຕະຫຼອດເວລາ, ສະນັ້ນສິ່ງນີ້ຈຶ່ງບໍ່ຊັດເຈນໂດຍເຈດຕະນາ. ນອກຈາກນີ້: ໝວດໝູ່ຊ້ອນກັນ. ແມ່ນແລ້ວ, ມັນໜ້າລຳຄານ.
| ເຄື່ອງມື / ວິທີການ | ຜູ້ຊົມ | ລາຄາ (ນ.) | ເປັນຫຍັງມັນຈຶ່ງເຮັດວຽກ (ແລະມີຄວາມແປກປະຫຼາດເລັກນ້ອຍ) |
|---|---|---|---|
| ຜູ້ຊ່ວຍສົນທະນາ LLM ທົ່ວໄປ | ທຸກໆຄົນ, ທີມງານ | ຊັ້ນຟຣີ + ການສະໝັກໃຊ້ | ດີເລີດສຳລັບການຮ່າງ, ສະຫຼຸບ, ແລະ ລະດົມສະໝອງ. ບາງຄັ້ງກໍ່ຜິດພາດຢ່າງໝັ້ນໃຈ... ຄືກັບເພື່ອນທີ່ກ້າຫານ 😬 |
| API LLMs ສຳລັບແອັບ | ນັກພັດທະນາ, ທີມງານຜະລິດຕະພັນ | ອີງຕາມການນຳໃຊ້ | ງ່າຍຕໍ່ການລວມເຂົ້າກັບຂັ້ນຕອນການເຮັດວຽກ; ມັກຈະຈັບຄູ່ກັບການຄົ້ນຫາຄືນ + ເຄື່ອງມື. ຕ້ອງການຮົ້ວກັ້ນ ຫຼື ມັນຈະເຜັດ |
| ເຄື່ອງສ້າງຮູບພາບ (ແບບການແຜ່ກະຈາຍ) | ຜູ້ສ້າງ, ນັກກາລະຕະຫຼາດ | ການສະໝັກໃຊ້/ເຄຣດິດ | ເຂັ້ມແຂງໃນແບບ + ການປ່ຽນແປງ; ສ້າງຂຶ້ນໂດຍອີງໃສ່ຮູບແບບການສ້າງແບບຫຼຸດຜ່ອນສຽງລົບກວນ [5] |
| ຮູບແບບການສ້າງແບບເປີດ | ແຮກເກີ, ນັກຄົ້ນຄວ້າ | ຊອບແວ + ຮາດແວຟຣີ | ການຄວບຄຸມ + ການປັບແຕ່ງ, ການຕັ້ງຄ່າທີ່ເປັນມິດກັບຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ. ແຕ່ທ່ານຕ້ອງຈ່າຍຄ່າຄວາມຫຍຸ້ງຍາກໃນການຕັ້ງຄ່າ (ແລະຄວາມຮ້ອນຂອງ GPU) |
| ເຄື່ອງສ້າງສຽງ/ດົນຕີ | ນັກດົນຕີ, ຜູ້ທີ່ມັກຫຼິ້ນ | ເຄຣດິດ/ການສະໝັກໃຊ້ | ຄວາມຄິດສ້າງສັນຢ່າງວ່ອງໄວສຳລັບທຳນອງ, ລຳຕົ້ນ, ການອອກແບບສຽງ. ການອອກໃບອະນຸຍາດອາດຈະເຮັດໃຫ້ສັບສົນ (ອ່ານເງື່ອນໄຂ) |
| ເຄື່ອງສ້າງວິດີໂອ | ຜູ້ສ້າງ, ສະຕູດິໂອ | ການສະໝັກໃຊ້/ເຄຣດິດ | ສະຕໍຣີບອດ ແລະ ຄລິບແນວຄວາມຄິດທີ່ໄວ. ຄວາມສອດຄ່ອງຂອງແຕ່ລະສາກຍັງເປັນບັນຫາທີ່ໜ້າເປັນຫ່ວງ |
| ການສ້າງແບບເຕີມຄືນ (RAG) | ທຸລະກິດຕ່າງໆ | ການນຳໃຊ້ອິນຟາເຣດ + | ຊ່ວຍເຊື່ອມໂຍງການສ້າງເອກະສານຂອງທ່ານ; ການຄວບຄຸມທົ່ວໄປສຳລັບການຫຼຸດຜ່ອນ "ສິ່ງທີ່ປະດິດຂຶ້ນ" [2] |
| ເຄື່ອງສ້າງຂໍ້ມູນສັງເຄາະ | ທີມງານຂໍ້ມູນ | ແບບວິສາຫະກິດ | ສະດວກເມື່ອຂໍ້ມູນຂາດແຄນ/ລະອຽດອ່ອນ; ຕ້ອງການການກວດສອບຄວາມຖືກຕ້ອງ ດັ່ງນັ້ນຂໍ້ມູນທີ່ສ້າງຂຶ້ນຈຶ່ງບໍ່ຫຼອກລວງທ່ານ 😵 |
ພາຍໃຕ້ຝາປິດ: ການສ້າງຮູບແບບໂດຍພື້ນຖານແລ້ວແມ່ນ "ການສຳເລັດຮູບແບບ" 🧩
ຄວາມຈິງທີ່ບໍ່ໂລແມນຕິກ:
AI ສ່ວນໃຫຍ່ທີ່ສ້າງສັນແມ່ນ "ຄາດເດົາສິ່ງທີ່ຈະເກີດຂຶ້ນຕໍ່ໄປ" ໂດຍຂະຫຍາຍອອກໄປຈົນກວ່າມັນຈະຮູ້ສຶກຄືກັບສິ່ງອື່ນ.
-
ໃນຂໍ້ຄວາມ: ສ້າງສ່ວນຂໍ້ຄວາມຕໍ່ໄປ (ຄືກັບໂທເຄັນ) ໃນລຳດັບ - ການຕັ້ງຄ່າແບບອັດຕະໂນມັດແບບຄລາສສິກທີ່ເຮັດໃຫ້ການກະຕຸ້ນທີ່ທັນສະໄໝມີປະສິດທິພາບຫຼາຍ [4]
-
ໃນຮູບພາບ: ເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍສຽງລົບກວນ ແລະ ຫຼຸດສຽງລົບກວນມັນລົງເປັນໂຄງສ້າງ (ສັນຊາຕະຍານການແຜ່ກະຈາຍ-ຄອບຄົວ) [5]
ນັ້ນແມ່ນເຫດຜົນທີ່ວ່າການກະຕຸ້ນເຕືອນມີຄວາມສຳຄັນ. ເຈົ້າກຳລັງໃຫ້ຮູບແບບບາງສ່ວນແກ່ໂມເດວ, ແລະມັນເຮັດໃຫ້ມັນສົມບູນ.
ນີ້ຍັງເປັນເຫດຜົນທີ່ AI ທີ່ສ້າງສັນສາມາດດີເລີດໃນ:
-
“ຂຽນອັນນີ້ດ້ວຍນໍ້າສຽງທີ່ເປັນມິດກວ່າ”
-
“ໃຫ້ຂ້ອຍເລືອກຫົວຂໍ້ສິບຢ່າງ”
-
“ປ່ຽນບັນທຶກເຫຼົ່ານີ້ໃຫ້ເປັນແຜນການທີ່ສະອາດ”
-
“ສ້າງລະຫັດ scaffolding + ການທົດສອບ”
...ແລະເປັນຫຍັງມັນສາມາດຕໍ່ສູ້ກັບ:
-
ຄວາມຖືກຕ້ອງຕາມຂໍ້ເທັດຈິງຢ່າງເຂັ້ມງວດໂດຍບໍ່ມີພື້ນຖານ
-
ລະບົບຕ່ອງໂສ້ການຫາເຫດຜົນທີ່ຍາວ ແລະ ແຕກຫັກງ່າຍ
-
ເອກະລັກທີ່ສອດຄ່ອງກັນໃນຫຼາຍໆຜົນຜະລິດ (ຕົວລະຄອນ, ສຽງຂອງຍີ່ຫໍ້, ລາຍລະອຽດທີ່ເກີດຂຶ້ນເປັນປະຈຳ)
ມັນບໍ່ແມ່ນການ "ຄິດ" ຄືກັບຄົນ. ມັນກຳລັງສ້າງຄວາມຕໍ່ເນື່ອງທີ່ເປັນໄປໄດ້. ມີຄຸນຄ່າ, ແຕ່ແຕກຕ່າງ.
ການໂຕ້ວາທີກ່ຽວກັບຄວາມຄິດສ້າງສັນ - “ການສ້າງ” ທຽບກັບ “ການຣີມິກ” 🎨
ຜູ້ຄົນຢູ່ທີ່ນີ້ຮູ້ສຶກຮ້ອນແຮງຫຼາຍ. ຂ້ອຍເຂົ້າໃຈແລ້ວ.
AI ທີ່ສ້າງສັນມັກຈະຜະລິດຜົນຜະລິດທີ່ ຮູ້ສຶກ ສ້າງສັນເພາະມັນສາມາດ:
-
ລວມແນວຄວາມຄິດ
-
ສຳຫຼວດການປ່ຽນແປງຢ່າງວ່ອງໄວ
-
ການພົວພັນທີ່ໜ້າປະຫລາດໃຈເທິງໜ້າດິນ
-
ຮຽນແບບຮູບແບບຕ່າງໆດ້ວຍຄວາມຖືກຕ້ອງທີ່ໜ້າຢ້ານ
ແຕ່ມັນບໍ່ມີເຈດຕະນາ. ບໍ່ມີລົດຊາດພາຍໃນ. ບໍ່ “ຂ້ອຍເຮັດສິ່ງນີ້ເພາະມັນມີຄວາມສຳຄັນຕໍ່ຂ້ອຍ.”
ເຖິງຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ເປັນການຍ້ອນຫຼັງທີ່ອ່ອນໂຍນ: ມະນຸດກໍ່ຣີມິກສ໌ຢູ່ສະເໝີເຊັ່ນກັນ. ພວກເຮົາພຽງແຕ່ເຮັດມັນດ້ວຍປະສົບການ, ເປົ້າໝາຍ, ແລະ ລົດຊາດ. ດັ່ງນັ້ນ, ປ້າຍຊື່ສາມາດຍັງຄົງຖືກໂຕ້ຖຽງກັນໄດ້. ໃນທາງປະຕິບັດ, ມັນແມ່ນ ແຮງຂັບເຄື່ອນທີ່ສ້າງສັນ ສຳລັບມະນຸດ, ແລະນັ້ນແມ່ນສ່ວນທີ່ສຳຄັນທີ່ສຸດ.
ຂໍ້ມູນສັງເຄາະ - ເປົ້າໝາຍທີ່ຖືກປະເມີນຄ່າຕໍ່າເກີນໄປຢ່າງງຽບໆ 🧪
ສາຂາໜຶ່ງທີ່ສຳຄັນຢ່າງໜ້າປະຫລາດໃຈຂອງ AI ທີ່ສ້າງສັນແມ່ນກ່ຽວກັບການສ້າງຂໍ້ມູນທີ່ປະຕິບັດຕົວຄືກັບຂໍ້ມູນທີ່ແທ້ຈິງ, ໂດຍບໍ່ຕ້ອງເປີດເຜີຍບຸກຄົນທີ່ແທ້ຈິງ ຫຼື ກໍລະນີທີ່ລະອຽດອ່ອນທີ່ຫາຍາກ.
ເປັນຫຍັງມັນຈຶ່ງມີຄຸນຄ່າ:
-
ຂໍ້ຈຳກັດດ້ານຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ ແລະ ການປະຕິບັດຕາມ (ການເປີດເຜີຍບັນທຶກຕົວຈິງໜ້ອຍລົງ)
-
ການຈຳລອງເຫດການທີ່ຫາຍາກ (ກໍລະນີຂອບການສໍ້ໂກງ, ຄວາມລົ້ມເຫຼວຂອງທໍ່ສົ່ງສິນຄ້າແບບ niche, ແລະອື່ນໆ)
-
ການທົດສອບທໍ່ສົ່ງໂດຍບໍ່ຕ້ອງໃຊ້ຂໍ້ມູນການຜະລິດ
-
ການເພີ່ມຂໍ້ມູນເມື່ອຊຸດຂໍ້ມູນຕົວຈິງມີຂະໜາດນ້ອຍ
ແຕ່ຈຸດອ່ອນຍັງຄົງເປັນຈຸດອ່ອນຄື: ຂໍ້ມູນສັງເຄາະສາມາດສ້າງອະຄະຕິ ແລະ ຈຸດບອດດຽວກັນກັບຂໍ້ມູນຕົ້ນສະບັບໄດ້ຢ່າງງຽບໆ - ຊຶ່ງເປັນເຫດຜົນທີ່ວ່າການຄຸ້ມຄອງ ແລະ ການວັດແທກມີຄວາມສຳຄັນເທົ່າກັບການສ້າງ. [1][2][3]
ຂໍ້ມູນສັງເຄາະກໍຄືກັບກາເຟທີ່ບໍ່ມີຄາເຟອີນ - ມັນເບິ່ງຄືຄືກັນກັບກາເຟ, ມີກິ່ນຫອມ, ແຕ່ບາງຄັ້ງມັນກໍ່ບໍ່ໄດ້ເຮັດວຽກທີ່ເຈົ້າຄິດໄວ້ ☕🤷
ຂໍ້ຈຳກັດ - AI ທີ່ສ້າງສັນແມ່ນຫຍັງທີ່ບໍ່ດີ (ແລະເປັນຫຍັງ) 🚧
ຖ້າທ່ານຈື່ໄດ້ພຽງແຕ່ຄຳເຕືອນດຽວ, ຈົ່ງຈື່ສິ່ງນີ້:
ຮູບແບບການສ້າງແບບຈຳລອງສາມາດຜະລິດຄຳເວົ້າທີ່ບໍ່ມີສາລະໄດ້ຢ່າງຄ່ອງແຄ້ວ.
ຮູບແບບຄວາມລົ້ມເຫຼວທົ່ວໄປ:
-
ພາບຫຼອນ - ການປະດິດຂໍ້ເທັດຈິງ, ການອ້າງອີງ ຫຼື ເຫດການຕ່າງໆຂຶ້ນຢ່າງໝັ້ນໃຈ
-
ຄວາມຮູ້ລ້າສະໄໝ - ຮູບແບບທີ່ໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມກ່ຽວກັບ snapshots ອາດຈະພາດການອັບເດດ
-
ຄວາມແຕກຫັກງ່າຍ - ການປ່ຽນແປງຄຳສັບເລັກນ້ອຍສາມາດເຮັດໃຫ້ເກີດການປ່ຽນແປງຜົນຜະລິດຫຼາຍ
-
ອະຄະຕິທີ່ເຊື່ອງໄວ້ - ຮູບແບບທີ່ຮຽນຮູ້ຈາກຂໍ້ມູນທີ່ມີຄວາມບິດເບືອນ
-
ການປະຕິບັດຕາມຫຼາຍເກີນໄປ - ມັນພະຍາຍາມຊ່ວຍເຫຼືອເຖິງແມ່ນວ່າມັນບໍ່ຄວນກໍຕາມ
-
ການໃຫ້ເຫດຜົນທີ່ບໍ່ສອດຄ່ອງກັນ - ໂດຍສະເພາະໃນໜ້າວຽກທີ່ຍາວນານ
ນີ້ແມ່ນເຫດຜົນທີ່ການສົນທະນາກ່ຽວກັບ "AI ທີ່ໜ້າເຊື່ອຖື" ມີຢູ່: ຄວາມໂປ່ງໃສ, ຄວາມຮັບຜິດຊອບ, ຄວາມທົນທານ, ແລະ ການອອກແບບທີ່ເນັ້ນໃສ່ມະນຸດເປັນສູນກາງບໍ່ແມ່ນເລື່ອງທີ່ດີ; ພວກມັນແມ່ນວິທີທີ່ທ່ານຫຼີກລ່ຽງການສົ່ງປືນໃຫຍ່ທີ່ມີຄວາມໝັ້ນໃຈເຂົ້າສູ່ການຜະລິດ. [1][3]
ການວັດແທກຄວາມສຳເລັດ: ຮູ້ວ່າເວລາໃດທີ່ເປົ້າໝາຍຈະບັນລຸໄດ້ 📏
ຖ້າ ເປົ້າໝາຍຫຼັກຂອງ Generative AI ແມ່ນ "ສ້າງເນື້ອຫາໃໝ່ທີ່ມີຄຸນຄ່າ", ຕົວຊີ້ວັດຄວາມສຳເລັດມັກຈະແບ່ງອອກເປັນສອງກຸ່ມຄື:
ຕົວຊີ້ວັດຄຸນນະພາບ (ມະນຸດ ແລະ ອັດຕະໂນມັດ)
-
ຄວາມຖືກຕ້ອງ (ຖ້າມີ)
-
ຄວາມສອດຄ່ອງ ແລະ ຄວາມຊັດເຈນ
-
ການຈັບຄູ່ແບບ (ນໍ້າສຽງ, ສຽງຂອງຍີ່ຫໍ້)
-
ຄວາມຄົບຖ້ວນ (ກວມເອົາສິ່ງທີ່ທ່ານຮ້ອງຂໍ)
ຕົວຊີ້ວັດຂັ້ນຕອນການເຮັດວຽກ
-
ເວລາທີ່ປະຢັດໄດ້ຕໍ່ໜ້າວຽກ
-
ການຫຼຸດຜ່ອນການແກ້ໄຂ
-
ຜົນຜະລິດທີ່ສູງຂຶ້ນໂດຍບໍ່ມີການລົ້ມເຫຼວດ້ານຄຸນນະພາບ
-
ຄວາມພໍໃຈຂອງຜູ້ໃຊ້ (ຕົວຊີ້ວັດທີ່ບອກໄດ້ຫຼາຍທີ່ສຸດ, ເຖິງແມ່ນວ່າມັນຍາກທີ່ຈະວັດແທກໄດ້ກໍຕາມ)
ໃນທາງປະຕິບັດ, ທີມງານໄດ້ພົບຄວາມຈິງທີ່ໜ້າອາຍຄື:
-
ຮູບແບບສາມາດຜະລິດຮ່າງທີ່ "ດີພໍ" ໄດ້ໄວ
-
ແຕ່ ການຄວບຄຸມຄຸນນະພາບກາຍເປັນຈຸດຄໍ້າຂວດໃໝ່
ສະນັ້ນ, ໄຊຊະນະທີ່ແທ້ຈິງບໍ່ພຽງແຕ່ເປັນລຸ້ນເທົ່ານັ້ນ. ມັນແມ່ນລະບົບການທົບທວນຄືນລຸ້ນບວກກັບລຸ້ນ - ການດຶງຂໍ້ມູນພື້ນຖານຄືນ, ຊຸດການປະເມີນຜົນ, ການບັນທຶກ, ການຮ່ວມມືກັນແບບທີມແດງ, ເສັ້ນທາງການຍົກລະດັບ... ສິ່ງທີ່ບໍ່ດີທັງໝົດທີ່ເຮັດໃຫ້ມັນເປັນຈິງ. [2]
ຄຳແນະນຳທີ່ເປັນປະໂຫຍດ “ໃຊ້ມັນໂດຍບໍ່ມີຄວາມເສຍໃຈ” 🧩
ຖ້າທ່ານກຳລັງໃຊ້ AI ທີ່ສ້າງສັນສຳລັບສິ່ງໃດກໍ່ຕາມນອກເໜືອໄປຈາກຄວາມມ່ວນຊື່ນແບບທຳມະດາ, ນິໄສບາງຢ່າງຈະຊ່ວຍໄດ້ຫຼາຍ:
-
ຖາມຫາໂຄງສ້າງ: “ໃຫ້ແຜນຜັງທີ່ມີເລກໝາຍ, ຈາກນັ້ນໃຫ້ຮ່າງ.”
-
ຂໍ້ຈຳກັດການບັງຄັບໃຊ້: “ໃຊ້ພຽງແຕ່ຂໍ້ເທັດຈິງເຫຼົ່ານີ້ເທົ່ານັ້ນ. ຖ້າຂາດຫາຍໄປ, ໃຫ້ບອກສິ່ງທີ່ຂາດຫາຍໄປ.”
-
ຮ້ອງຂໍຄວາມບໍ່ແນ່ນອນ: “ລະບຸສົມມຸດຕິຖານ + ຄວາມໝັ້ນໃຈ.”
-
ໃຊ້ການຕໍ່ສາຍດິນ: ເຊື່ອມຕໍ່ກັບເອກະສານ/ຖານຂໍ້ມູນເມື່ອຂໍ້ເທັດຈິງມີຄວາມສຳຄັນ [2]
-
ປະຕິບັດຕໍ່ຜົນຜະລິດເປັນຮ່າງ: ແມ່ນແຕ່ສິ່ງທີ່ດີເລີດ
ແລະເຄັດລັບທີ່ງ່າຍທີ່ສຸດແມ່ນເຄັດລັບທີ່ມະນຸດນິຍົມທີ່ສຸດ: ອ່ານມັນອອກສຽງດັງໆ. ຖ້າມັນຟັງຄືກັບຫຸ່ນຍົນທີ່ພະຍາຍາມສ້າງຄວາມປະທັບໃຈໃຫ້ກັບຜູ້ຈັດການຂອງເຈົ້າ, ມັນອາດຈະຕ້ອງໄດ້ຮັບການແກ້ໄຂ 😅
ສະຫຼຸບ 🎯
ເປົ້າ ໝາຍຫຼັກຂອງ Generative AI ແມ່ນເພື່ອ ສ້າງເນື້ອຫາໃໝ່ທີ່ເໝາະສົມກັບການກະຕຸ້ນເຕືອນ ຫຼື ຂໍ້ຈຳກັດ , ໂດຍການຮຽນຮູ້ຮູບແບບຈາກຂໍ້ມູນ ແລະ ຜະລິດຜົນຜະລິດທີ່ເປັນໄປໄດ້.
ມັນມີພະລັງຫຼາຍເພາະວ່າມັນ:
-
ເລັ່ງການຮ່າງຮ່າງ ແລະ ການສ້າງແນວຄວາມຄິດ
-
ຄູນການປ່ຽນແປງໃນລາຄາຖືກ
-
ຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນຊ່ອງຫວ່າງທັກສະ (ການຂຽນ, ການຂຽນໂປຣແກຣມ, ການອອກແບບ)
ມັນມີຄວາມສ່ຽງເພາະວ່າມັນ:
-
ສາມາດປະດິດຂໍ້ເທັດຈິງໄດ້ຢ່າງຄ່ອງແຄ້ວ
-
ໄດ້ຮັບມໍລະດົກອະຄະຕິ ແລະ ຈຸດບອດ
-
ຕ້ອງການພື້ນຖານ ແລະ ການກວດກາໃນສະພາບການທີ່ຮ້າຍແຮງ [1][2][3]
ໃຊ້ດີ, ມັນໜ້ອຍກວ່າ "ສະໝອງທົດແທນ" ແລະ "ເຄື່ອງຈັກທີ່ມີ turbo" ຫຼາຍກວ່າ.
ໃຊ້ບໍ່ດີ, ມັນຄືກັບປືນໃຫຍ່ທີ່ຊີ້ໃຫ້ເຫັນຄວາມໝັ້ນໃຈໃນຂະບວນການເຮັດວຽກຂອງເຈົ້າ... ແລະມັນຈະມີລາຄາແພງໄວ 💥
ຄຳຖາມທີ່ຖືກຖາມເລື້ອຍໆ
ເປົ້າໝາຍຫຼັກຂອງ AI ທີ່ສ້າງສັນໃນພາສາປະຈຳວັນແມ່ນຫຍັງ?
ເປົ້າໝາຍຫຼັກຂອງ AI ທີ່ສ້າງສັນແມ່ນການຜະລິດເນື້ອຫາໃໝ່ທີ່ໜ້າເຊື່ອຖືໄດ້ - ຂໍ້ຄວາມ, ຮູບພາບ, ສຽງ, ຫຼືລະຫັດ - ໂດຍອີງໃສ່ຮູບແບບທີ່ມັນໄດ້ຮຽນຮູ້ຈາກຂໍ້ມູນທີ່ມີຢູ່. ມັນບໍ່ແມ່ນການດຶງເອົາ "ຄວາມຈິງ" ມາຈາກຖານຂໍ້ມູນ. ແທນທີ່ຈະ, ມັນສ້າງຜົນຜະລິດທີ່ສອດຄ່ອງກັບສະຖິຕິກັບສິ່ງທີ່ມັນເຄີຍເຫັນມາກ່ອນ, ສ້າງຂຶ້ນໂດຍການກະຕຸ້ນເຕືອນຂອງທ່ານ ແລະ ຂໍ້ຈຳກັດໃດໆທີ່ທ່ານໃຫ້.
ປັນຍາປະດິດສ້າງເນື້ອຫາໃໝ່ຈາກການກະຕຸ້ນໄດ້ແນວໃດ?
ໃນຫຼາຍໆລະບົບ, ການສ້າງຜົນງານຄືກັບການສຳເລັດຮູບແບບໃນຂະໜາດໃຫຍ່. ສຳລັບຂໍ້ຄວາມ, ຮູບແບບຄາດຄະເນສິ່ງທີ່ຈະເກີດຂຶ້ນຕໍ່ໄປໃນລຳດັບ, ສ້າງຄວາມຕໍ່ເນື່ອງທີ່ສອດຄ່ອງກັນ. ສຳລັບຮູບພາບ, ຮູບແບບການແຜ່ກະຈາຍມັກຈະເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍສຽງລົບກວນ ແລະ "ຫຼຸດຜ່ອນສຽງລົບກວນ" ໄປສູ່ໂຄງສ້າງ. ການກະຕຸ້ນຂອງທ່ານເຮັດໜ້າທີ່ເປັນແມ່ແບບບາງສ່ວນ, ແລະຮູບແບບເຮັດໃຫ້ມັນສົມບູນ.
ເປັນຫຍັງ AI ທີ່ສ້າງສັນບາງຄັ້ງຈຶ່ງສ້າງຂໍ້ເທັດຈິງຂຶ້ນຢ່າງໝັ້ນໃຈ?
AI ທີ່ສ້າງສັນໄດ້ຖືກປັບປຸງໃຫ້ດີທີ່ສຸດສຳລັບການຜະລິດຜົນຜະລິດທີ່ໜ້າເຊື່ອຖື ແລະ ຄ່ອງແຄ້ວ - ບໍ່ແມ່ນເພື່ອຮັບປະກັນຄວາມຖືກຕ້ອງຕາມຂໍ້ເທັດຈິງ. ນັ້ນແມ່ນເຫດຜົນທີ່ມັນສາມາດຜະລິດເລື່ອງໄຮ້ສາລະທີ່ຟັງແລ້ວໜ້າເຊື່ອຖື, ການອ້າງອີງທີ່ປອມແປງ, ຫຼື ເຫດການທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ. ເມື່ອຄວາມຖືກຕ້ອງມີຄວາມສຳຄັນ, ໂດຍປົກກະຕິແລ້ວທ່ານຕ້ອງການພື້ນຖານ (ເອກະສານທີ່ເຊື່ອຖືໄດ້, ການອ້າງອີງ, ຖານຂໍ້ມູນ) ບວກກັບການທົບທວນຂອງມະນຸດ, ໂດຍສະເພາະສຳລັບວຽກງານທີ່ມີຄວາມສ່ຽງສູງ ຫຼື ວຽກງານທີ່ຕ້ອງປະເຊີນໜ້າກັບລູກຄ້າ.
"ການຕໍ່ດິນ" ໝາຍຄວາມວ່າແນວໃດ, ແລະຂ້ອຍຄວນໃຊ້ມັນເວລາໃດ?
ການຕໍ່ສາຍດິນໝາຍເຖິງການເຊື່ອມຕໍ່ຜົນຜະລິດຂອງຮູບແບບກັບແຫຼ່ງຄວາມຈິງທີ່ໜ້າເຊື່ອຖື, ເຊັ່ນ: ເອກະສານທີ່ໄດ້ຮັບການອະນຸມັດ, ພື້ນຖານຄວາມຮູ້ພາຍໃນ, ຫຼືຖານຂໍ້ມູນທີ່ມີໂຄງສ້າງ. ທ່ານຄວນໃຊ້ການຕໍ່ສາຍດິນທຸກຄັ້ງທີ່ຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງຂໍ້ເທັດຈິງ, ການປະຕິບັດຕາມນະໂຍບາຍ, ຫຼືຄວາມສອດຄ່ອງມີຄວາມສຳຄັນ - ຄຳຕອບສະໜັບສະໜູນ, ຮ່າງກົດໝາຍ ຫຼື ຮ່າງການເງິນ, ຄຳແນະນຳດ້ານວິຊາການ, ຫຼືສິ່ງໃດກໍ່ຕາມທີ່ອາດຈະເຮັດໃຫ້ເກີດອັນຕະລາຍທີ່ແທ້ຈິງຖ້າຜິດພາດ.
ຂ້ອຍຈະເຮັດໃຫ້ຜົນຜະລິດຂອງ AI ທີ່ສ້າງຂຶ້ນມາມີຄວາມສອດຄ່ອງ ແລະ ສາມາດຄວບຄຸມໄດ້ຫຼາຍຂຶ້ນໄດ້ແນວໃດ?
ການຄວບຄຸມຈະດີຂຶ້ນເມື່ອທ່ານເພີ່ມຂໍ້ຈຳກັດທີ່ຊັດເຈນ: ຮູບແບບທີ່ຕ້ອງການ, ຂໍ້ເທັດຈິງທີ່ອະນຸຍາດ, ຄຳແນະນຳດ້ານນ້ຳສຽງ, ແລະກົດລະບຽບ "ເຮັດ/ບໍ່ເຮັດ" ທີ່ຊັດເຈນ. ແມ່ແບບຊ່ວຍໄດ້ ("ຂໍ X ສະເໝີ," "ຢ່າສັນຍາ Y"), ເຊັ່ນດຽວກັນກັບການກະຕຸ້ນທີ່ມີໂຄງສ້າງ ("ໃຫ້ແຜນການທີ່ມີຕົວເລກ, ຈາກນັ້ນຮ່າງ"). ການຂໍໃຫ້ແບບຈຳລອງລະບຸສົມມຸດຕິຖານ ແລະ ຄວາມບໍ່ແນ່ນອນຍັງສາມາດຫຼຸດຜ່ອນການຄາດເດົາທີ່ໝັ້ນໃຈເກີນໄປໄດ້.
AI ທີ່ສ້າງສັນແມ່ນສິ່ງດຽວກັນກັບຕົວແທນທີ່ສາມາດປະຕິບັດກິດຈະກຳຕ່າງໆໄດ້ບໍ?
ບໍ່. ຮູບແບບທີ່ສ້າງເນື້ອຫາບໍ່ແມ່ນລະບົບອັດຕະໂນມັດທີ່ຄວນປະຕິບັດການກະທຳຕ່າງໆເຊັ່ນ: ການສົ່ງອີເມວ, ການປ່ຽນແປງບັນທຶກ, ຫຼື ການນຳໃຊ້ລະຫັດ. “ສາມາດສ້າງຄຳແນະນຳໄດ້” ແຕກຕ່າງຈາກ “ປອດໄພໃນການໃຊ້ງານ.” ຖ້າທ່ານເພີ່ມການໃຊ້ເຄື່ອງມື ຫຼື ການເຮັດວຽກອັດຕະໂນມັດ, ໂດຍປົກກະຕິແລ້ວທ່ານຕ້ອງການການປ້ອງກັນເພີ່ມເຕີມ, ການອະນຸຍາດ, ການບັນທຶກ, ແລະ ເສັ້ນທາງການຍົກລະດັບເພື່ອຈັດການຄວາມສ່ຽງ.
ສິ່ງໃດທີ່ເຮັດໃຫ້ລະບົບ AI ທີ່ສ້າງສັນ "ດີ" ໃນຂະບວນການເຮັດວຽກຕົວຈິງ?
ລະບົບທີ່ດີມີຄຸນຄ່າ, ສາມາດຄວບຄຸມໄດ້, ແລະປອດໄພພຽງພໍສຳລັບສະພາບການຂອງມັນ - ບໍ່ພຽງແຕ່ໜ້າປະທັບໃຈເທົ່ານັ້ນ. ສັນຍານທີ່ເປັນປະໂຫຍດປະກອບມີຄວາມສອດຄ່ອງ, ຄວາມໜ້າເຊື່ອຖືໃນທົ່ວການກະຕຸ້ນທີ່ຄ້າຍຄືກັນ, ການອີງໃສ່ແຫຼ່ງທີ່ເຊື່ອຖືໄດ້, ລາງລົດໄຟຄວາມປອດໄພທີ່ບລັອກເນື້ອຫາທີ່ບໍ່ອະນຸຍາດ ຫຼື ສ່ວນຕົວ, ແລະຄວາມຈິງໃຈເມື່ອມັນບໍ່ແນ່ນອນ. ຂະບວນການເຮັດວຽກອ້ອມຂ້າງ - ການທົບທວນຊ່ອງທາງ, ການປະເມີນຜົນ, ແລະ ການຕິດຕາມກວດກາ - ມັກຈະມີຄວາມສຳຄັນເທົ່າກັບຮູບແບບ.
ຂໍ້ຈຳກັດ ແລະ ຮູບແບບຄວາມລົ້ມເຫຼວທີ່ໃຫຍ່ທີ່ສຸດທີ່ຄວນລະວັງແມ່ນຫຍັງ?
ຮູບແບບຄວາມລົ້ມເຫຼວທົ່ວໄປປະກອບມີ ອາການຫຼອນ, ຄວາມຮູ້ລ້າສະໄໝ, ຄວາມແຕກຫັກໄວ, ອະຄະຕິທີ່ເຊື່ອງໄວ້, ການປະຕິບັດຕາມຫຼາຍເກີນໄປ, ແລະ ເຫດຜົນທີ່ບໍ່ສອດຄ່ອງກັນໃນໜ້າວຽກທີ່ຍາວນານ. ຄວາມສ່ຽງເພີ່ມຂຶ້ນເມື່ອທ່ານປະຕິບັດຕໍ່ຜົນຜະລິດເປັນວຽກທີ່ສຳເລັດແລ້ວແທນທີ່ຈະເປັນຮ່າງ. ສຳລັບການນຳໃຊ້ໃນການຜະລິດ, ທີມງານມັກຈະເພີ່ມການອ້າງອີງພື້ນຖານ, ການປະເມີນຜົນ, ການບັນທຶກ, ແລະ ການທົບທວນຂອງມະນຸດສຳລັບໝວດໝູ່ທີ່ລະອຽດອ່ອນ.
ການສ້າງຂໍ້ມູນສັງເຄາະເປັນການນໍາໃຊ້ AI ທີ່ມີປະສິດທິພາບເມື່ອໃດ?
ຂໍ້ມູນສັງເຄາະສາມາດຊ່ວຍໄດ້ເມື່ອຂໍ້ມູນທີ່ແທ້ຈິງມີໜ້ອຍ, ລະອຽດອ່ອນ, ຫຼື ຍາກທີ່ຈະແບ່ງປັນ, ແລະ ເມື່ອທ່ານຕ້ອງການການຈຳລອງກໍລະນີທີ່ຫາຍາກ ຫຼື ສະພາບແວດລ້ອມການທົດສອບທີ່ປອດໄພ. ມັນສາມາດຫຼຸດຜ່ອນການເປີດເຜີຍຂອງບັນທຶກທີ່ແທ້ຈິງ ແລະ ສະໜັບສະໜູນການທົດສອບທໍ່ສົ່ງຂໍ້ມູນ ຫຼື ການເພີ່ມເຕີມ. ແຕ່ມັນຍັງຕ້ອງການການກວດສອບຄວາມຖືກຕ້ອງ, ເພາະວ່າຂໍ້ມູນສັງເຄາະສາມາດສ້າງຄວາມລຳອຽງ ຫຼື ຈຸດບອດຈາກຂໍ້ມູນຕົ້ນສະບັບໄດ້.
ເອກະສານອ້າງອີງ
[1] NIST's AI RMF - ຂອບການເຮັດວຽກສຳລັບການຄຸ້ມຄອງຄວາມສ່ຽງ ແລະ ການຄວບຄຸມ AI. ອ່ານຕື່ມ
[2] NIST AI 600-1 GenAI Profile - ຄຳແນະນຳສຳລັບຄວາມສ່ຽງ ແລະ ການຫຼຸດຜ່ອນສະເພາະ GenAI (PDF). ອ່ານຕື່ມ
[3] ຫຼັກການ AI ຂອງ OECD - ຊຸດຫຼັກການລະດັບສູງສຳລັບ AI ທີ່ຮັບຜິດຊອບ. ອ່ານຕື່ມ
[4] Brown et al. (NeurIPS 2020) - ເອກະສານພື້ນຖານກ່ຽວກັບການກະຕຸ້ນສອງສາມຄັ້ງດ້ວຍຮູບແບບພາສາຂະໜາດໃຫຍ່ (PDF). ອ່ານຕື່ມ
[5] Ho et al. (2020) - ເອກະສານຮູບແບບການແຜ່ກະຈາຍທີ່ອະທິບາຍການສ້າງຮູບພາບໂດຍອີງໃສ່ການຫຼຸດຜ່ອນສິ່ງລົບກວນ (PDF). ອ່ານຕື່ມ