Paso mis días construyendo aplicaciones de IA que convierten el caos en estructura.Dame un conjunto de datos confuso, algo de lógica empresarial y un modelo lo suficientemente potente, y puedo extraer la señal del ruido. Así que cuando quería comprender lo que los grandes modelos lingüísticos realmente comprenden, hice lo que cualquier ingeniero haría: dirigió un experimento. en un LLM y le pidió que analizara lo que significaban. Poemas El modelo identificó el esquema de rima, explicó las metáforas, mapeó la tensión estructural entre conceptos opuestos. Pero viendo que funcionaba, me di cuenta de que había cometido un error de categoría. Lo que el modelo no podía ver Tome una línea como "Crecimiento del pilar oscuro / Falta de sombra." Un LLM puede decirle que estas palabras crean una juxtaposición de presencia y ausencia, crecimiento y pérdida. puede referirse a patrones similares en sus datos de formación. puede generar un análisis estructural sofisticado. No puede sentarse con el silencioso malestar que esta frase crea en un sistema nervioso humano.El significado no está en las palabras mismas.Es en la resonancia que crean en ti. What it cannot do is feel the specific weight of growth that is shadowed by loss Los poemas no estaban pidiendo ser decodificados, estaban pidiendo ser experimentados. El problema que realmente importa No se trata sólo de poesía, se trata de los productos que hemos construido en el mundo de hoy de la integración llm omnipresente. ¿Cuántas veces he abordado un problema de usuario exactamente de la misma manera que abordé ese poema? Buscando lo que se puede extraer, medir, registrar y alimentar en un dashboard. Nos obsesionamos con la decodificación del comportamiento de los usuarios.Y en el proceso, nos cansamos de la experiencia del usuario. Las verdades más importantes sobre un producto no se encuentran en los resultados de las pruebas A/B. Se encuentran en las cosas que resisten la medición: la frustración sutil de navegar por una interfaz confusa. El placer inesperado cuando algo funciona más intuitivamente de lo esperado. Estos no son puntos de datos, son experiencias humanas y nuestras mejores herramientas a menudo son ciegas para ellos. Qué significa para lo que construimos Los sistemas de IA que estamos construyendo se mejorarán exponencialmente en el reconocimiento y el análisis de patrones. Pero las cosas que resisten esta reducción: la intuición, el significado, el sentimiento de confianza; estas permanecen profundamente humanas. Nuestro trabajo no es sólo construir decodificadores más potentes.Es tener la sabiduría para reconocer lo que está más allá de los datos.Para construir sistemas que dejen espacio para las experiencias desordenadas e inconmensurables que hacen que la tecnología valga la pena usar. No todo lo que importa puede ser descifrado.Algunas cosas deben ser vividas. Y eso incluye los productos con los que estamos pidiendo a la gente que viva.
