TL; DR: AI المخاطر - إنها قذيفة! إن الفنون الذكية مفيدة للغاية في أيدي المسؤولين المختصين، ويمكنهم تسريع البحوث وتكوين رؤية وتدعم اتخاذ قرارات أفضل، ولكن هذه هي ما لن يخبرك الفنون الذكية: يمكن أن يكون ضرراً كبيراً عندما يتم تجاهل المخاطر الأساسية في الفنون الذكية. والخطر الرئيسي هو نقل استراتيجية المنتج تدريجيًا من قادة الأعمال إلى أنظمة تقنية - غالباً دون أن يقرر أحد أن يحدث ذلك. هذه المقالة هي توسيع التعليقات على "الخطر" من تم دعم البحث عن مصادر من Gemini 2.5 Pro. دورة Agile 4 على الانترنت ثلاثة آليات تدمير الحكم على المنتج فهم مخاطر الذكاء الاصطناعي يتطلب دراسة الآليات الأساسية التي تسبب هذه المشاكل، وليس فقط تصنيف الأعراض. الميكانيكية الأولى: الثقة المفرطة → تدمير الإمبراطورية تحت ضغط الزمن ، يتم معالجة النتائج المحتملة كحقائق.تصنيف Parasuraman وRiley المنصوص عليه - الاستخدام ، الاستفادة من الاستخدام ، الاستفادة من الاستفادة من الاستفادة من التفكير النشط إلى الاستفادة المباشرة.في عمل المنتج ، يظهر هذا كقائد المنتجات والمديرين المنتج الذين يتفقون مع توصيات الذكاء الاصطناعي غير واضحة دون سؤال ، في حين أنهم يفقدون متابعة كيفية اتخاذ القرارات أو ما إذا كان يمكن التحقق منها. وتشير الأبحاث إلى أن الناس يعتمدون بشكل كبير على أنظمة تلقائيّة مع مراقبة أقلّ من أداءها - نموذجًا يلاحظ على جميع المجالات من الطيران إلى التشخيص الطبية (Parasuraman & Manzey, 2010). إن التعديل يضطر إلى إعادة التفكير في العملية: يجب أن يؤدي كل قرار يؤثر على الذكاء الاصطناعي إلى إنجاز ثلاثي الأبعاد: الشكوى، الاختبار، والعمل المقرر، وهذا ينطبق على تطوير التفكير في العملية اليومية للمنتجات، مع الحفاظ على السرعة مع الحفاظ على التعلم. الميكانيكية الثانية: القدرة على التحسين → لعبة متقدمة (أثر Goodhart) عندما تصبح منتجًا هدفًا، فإنه يتوقف عن أن يكون منتجًا فعالًا؛ ويعزز التكلفة.هذا هو المبدأ من آثار Goodhart في إعدادات الذكاء الاصطناعي وكتب الألعاب المحددة، والتي توثيق الأنظمة التي تزيد الأهداف المكتوبة في الوقت الذي تؤثر على النتيجة المطلوبة (Manheim & Garrabrant، 2018). وتظهر أبحاث DeepMind حول الألعاب المحددة كيف تجد أنظمة الذكاء الاصطناعي طرق غير متوقعة لتحقيق النتائج العالية في الوقت الذي تتحول إلى هدف محدد تماما. تجدر الإشارة إلى أن قفزات التحقق من القيمة تشكل مثالًا لهذا الميكانيكية، حيث يهدد فريق العمل عدم قبول تصريحات القيمة التي تم إنشاؤها من قبل الذكاء الاصطناعي دون تجربة جيدة. الميكانيكية الثالثة: ردود الفعل الخاطئة → الاتفاقيات والتمييز وتشير الدراسات إلى أن "المعرفة" التي يتم توزيعها من قبل الفنون الذكية هي مبررًا، ويمكنها إزالة الاتصال المباشر مع العملاء، مما يخلق مخططات تثبيت الذات التي تترك بعيدًا عن الواقع.البحث يظهر أن المشكلة حقيقية: أن أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تتعلم من النتائج الخاصة بها تجعل التناقض أسوأ (Ensign et al., 2018)، وأن أنظمة التوصية تجعل كل شيء أكثر شيوعًا دون أن تكون أكثر فائدة (Chaney et al., 2018). يحدث تدمير رؤية المنتج من خلال هذه الميكانيكية.إذا كانت الذكاء الاصطناعي تتميز في التحسين المحلي ولكنها تواجه مشكلات مع التفكير المفاجئ.عندما يعتمد فريق العمل على الذكاء الاصطناعي بشكل كبير في اتجاه استراتيجي، فإنهم يخضعون للخطر من التكيف مع الأنماط التاريخية مع فقدان فرص جديدة.إن النظام، الذي يتدرب على النتائج والردود المستخدمة الخاصة به، يحدد تدريجيا وجهات النظر المتنوعة والخلفية التي تشجع الابتكار الحقيقي. وتتبع التدهور في فهم العملاء نفس النموذج.الإنسانات الذكية قد تصبح أكثر واقعية لعملائنا من العملاء الحقيقيين.إن قرارات المنتجات قد تنقل عبر التفسير الفلكي بدلاً من التفاعل المباشر، وتقسيم الاتصال البشري الأهم الذي يفرق المنتجات الكبيرة من فشلات مهنية مهنية. أسباب نظامية: لماذا تتيح المنظمات الذكية هذه الفشلات هذه الآليات تتكرر لأن الإرشادات تمنح الإعلانات على النتائج والسرعة على التعلم، في حين أن العديد من الفريقين لا يحتاجون إلى الوعي بالخطأ، أو القدرة على التمييز بين التوازن مع السبب، وحفاظا على التغيير. إن الضغط على اتخاذ القرارات "التي تديرها البيانات" دون تصحيح تجربي يصبح فتاة تنظيمية (Brynjolfsson & McElheran, 2016). ويعزز العوامل الثقافية المشكلة، ويعزز التفكير في التكنولوجيا، ويعزز الاعتقاد بأن الكمبيوتر يوفر حلول عاقلة ومستقلة، ويبدل التفكير النقدي. وتعتبر إطار إدارة المخاطر من NIST AI واضحًا: تحتاج الذكاء الاصطناعي الموثوق به إلى تحديد المخاطر ذات الصلة بالواقع، وتوثيق الاعتقادات، والتحكم المستمر، ولا أحد يظهر عن طريق الحادث (NIST AI RMF، 2023). مخاطر الذكاء الاصطناعي ونزاع المنتج: عندما تتفاوض آليات عندما تتفاوض هذه المخاطر في سياقات المنتج، يمكن أن تكون النتائج قابلة للتنبؤ وتدميرية. يهدد الفريقين فقدان خطوط الردود مع العملاء الحقيقيين، بدلا من التفاعل المباشر مع المعلومات المتصلة بالذكاء الاصطناعي. تشمل المخاطر التكيف مع المعايير التاريخية بدلاً من خلق القيمة المستقبلية. وأكثر من ذلك، فإن قرارات المنتج قد تصبح تكنولوجيكية بدلاً من المرجعية على العملاء. تشير الأبحاث على اتخاذ القرارات الفلكية إلى أن فريقين من ذوي القدرة الفلكية التقنية يمكن أن يحصلا على تأثير غير متزايد على القرارات الاستراتيجية (Kellogg et al., 2020). قد تبدأ العلماء والمهندسين البيانات في اتخاذ القرارات المنتجة. بدلاً من ذلك، أصبحت أصحاب المنتجات ومديري المنتجات عاملين في الفلكية الفلكية، وهي ديناميكية ملاحظة في المجالات الأخرى حيث تغير الأدوات الفلكية السيطرة من خبراء المجال إلى عاملين تقنيين. يحدث السيناريو الأكثر خطورة عندما تجمع العديد من المخاطر: البنية التحتية التنفيذية والسيطرة، بالإضافة إلى احترام التكنولوجيا، بالإضافة إلى الضغط المنافس يخلق بيئة حيث يصبح التفكير في الذكاء الاصطناعي محدودًا في المهن. ردود فعل أساسية على الأدلة لتقليل مخاطر الذكاء الاصطناعي: تحويل التوصية إلى التعلم يجب أن تتعامل مع الذكاء الاصطناعي كباحث ذو مهارة - سريعًا، غير متعمدًا، في بعض الأحيان خطأً في طرق خطيرة - ويغطيها مع الإيجابية والتحدي والتردد والتردد والشفافية. الإمبراطورية من البداية استخدم ثنائي القرار (المطالبة، الاختبار، العمل) على أي قرار تحت تأثير الذكاء الاصطناعي، ورفعها إلى أي اقتراحات المنتج حتى تتمكن من التحقق والتكيف مع الأدلة. الشكوى: ما هو الشكوى المحدد، المزيفة التي يقدمها النموذج؟ اختبار: كيف يمكننا تحديد هذا مع تجربة بسيطة وسهلة؟ الإجراءات: ماذا سيفعل إذا تم إجراء الاختبار أو فشل؟ هذا النهج تطبق مبادئ التنمية التي تديرها المفاهيم على عمل المنتج اليومي، مما يضمن أن توصيات الذكاء الاصطناعي تصبح توصيات قابلة للتحقق بدلاً من الحقائق المقبولة. التحدي الضوئي قم بتحويل مجموعة "القليلة الحمراء" لمدة 15 دقيقة للتأكد من التوصيات ذات التأثير العالي، مثل التقارير البديلة، وتقاليد البيانات، وأشكال الفشل. إصلاح لعبة Feedback Loop إدعاء محادثات المستخدم المباشرة الأسبوعية لأصحاب المنتجات والمؤسسات التنفيذية والمصممين، ويمكن للذكاء الاصطناعي تحديدها ولكن لا ينبغي استبدالها. الرفاهية و المقاومة تمنح الأنشطة والتمارين التي تجعل التغيير آمنًا للحاجة وسهلًا للتنقيب: إصدارات الكناري والانتقادات، والسيطرة على التغيير المرتبط بالخطأ، والقرارات المترتبة على التغير، والخيارات المترتبة على التغيير.لأغراض أكثر تعقيدًا على الموردين، استخدم الأنشطة التطورية مع وظائف اللياقة البدنية والتصميم Strangler Fig للحفاظ على طريق "الخروج في 30 يوما" واضحًا. تستند هذه الممارسات إلى مبادئ الهندسة الائتمانية للموقع حيث يفترض أن الفشل لا يزال مستمرا ويحسن النظام لاستعادة سريعة بدلا من الوقاية المثالية. الشفافية التي لا تساوي تكلفة ومقنعة إزالة نصائح المجلات، وتحديثات النماذج، والنصائح الواردة، والتوجيهات الفردية للحصول على القرارات الناتجة عن النتائج: هذا يسمح بإزالة التردد وتفسير الخيارات عندما لا يوافق الواقع مع التوقعات، كما يوافق مع إرشادات NIST على الوثائق والتحكم المستمر. النتيجة: رفع الحواجز في إدارة المنتجات في نظام قوي، تجربي، غريب، شفاف، فإنه يتكامل التعلم، في واحد ضعيف، فإنه يسرع الخطأ الثقة. لا يختلف اختيارك عن الثقة في النماذج، ولكن ما إذا كنت تستطيع تحويل توصيات احتمالية إلى قرارات موثوقة قابلة للتحقق دون فقدان أساس المنتج. أولئك الذين يفشلون في هذه الاختبارات سوف تحسين بشكل مثالي لعدم الصلة، وبناء الأنظمة التي تتميز في التقييمات في حين عدم تلبية احتياجات العملاء. الحفاظ على الملكية بشري. الحفاظ على الصدمات قصيرة. الحفاظ على الأدلة أعلى من الثقة. الحفاظ على التعلم، وليس الاعتقاد غير منطقي في التكنولوجيا. المصادر ذات الصلة بالخطر Amazon (2015). رسالة المشاركين (تصرفات النوع 1 / النوع 2) Brynjolfsson, E., & McElheran, K. (2016). اتخاذ القرارات سريعًا على أساس البيانات. American Economic Review, 106(5), 133-139. Chaney, A.J.B., Stewart, B.M., & Engelhardt, B.E. (2018). كيف تدمير الألغاز الفلسفية في أنظمة التوصية يزيد من التوازن ويقلل من الاستخدام. RecSys ’18. DeepMind: لعبة التحديث: الجانب الخلفي من الفكر الذاتي DeepMind (2022). التغيير في الهدف دبي، دبي، دبي، دبي، دبي، دبي، دبي، دبي، دبي، دبي، دبي، دبي، دبي، دبي، دبي Fowler ، M. Strangler Fig Google SRE Workbook. Canarying إصدارات Google SRE Workbook - سياسة التضخم Kellogg, K. C., Valentine, M. A., & Christin, A. (2020). الألغاز في العمل: الأرضية الجديدة المتناقضة من التحكم. أكاديمية إدارة المواد, 14(1), 366-410. Lum, K., & Isaac, W. (2016). للتوضيح والخدمة؟ معنى. م.م.م.م.م.م.م.م.م.م.م.م.م.م.م.م.م.م.م.م.م.م.م.م.م.م.م.م.م.م.م.م.م.م.م.م.م.م.م.م.م.م.م.م.م.م.م.م.م.م.م.م.م.م.م.م.م.م.م.م.م.م.م.م.م.م.م.م.م NIST (2023). إطار إدارة المخاطر AI (AI RMF 1.0) O'Reilly, B. (2013). كيفية تنفيذ التنمية التي تديرها الفكرة Parasuraman، R. و Manzey، D. H. (2010). التفاؤل والتركيز في الاستخدام البشري للاتصالات: التكامل الاهتمام. العوامل البشري، 52(3), 381-410. R.R.R.R.R.R.R.R.R.R.R.R.R.R.R.R.R.R.R.R.R.R.R.R.R.R.R.R.R.R.R.R.R.R.R.R.R.R.R.R.R.R.R.R.R.R.R.R.R.R.R.R.R.R.R.R.R.R.R.R.R.R.R.R.R.R.R.R.R.R.R.R.R.R.R.R.R.R.R.R.R.R.R.R.R.R.R.R.R.R.R.R.R.R.R.R.R.R.R. افلام افلام افلام افلام افلام افلام افلام افلام افلام افلام افلام افلام افلام افلام افلام افلام افلام افلام افلام افلام افلام افلام افلام افلام افلام افلام افلام افلام افلام افلام افلام افلام افلام افلام افلام افلام افلام افلام افلام افلام افلام افلام افلام افلام افلام افلام افلام افلام افلام افلام افلام افلام افلام افلام افلام افلام افلام افلام افلام افلام افلام افلام افلام افلام افلام افلام افلام افلام افلام افلام افلام افلام افلام افلام افلام افلام افلام افلام افلام افلام افلام افلام افلام افلام افلام افلام افلام افلام افلام افلام افلام افلام افلام افلام افلام افلام افلام افلام افلام تكنولوجيا التصميم: تكنولوجيا التصميم.
