TL; DR: AI ризик - Энэ нь хатуу юм! AI нь чанарын операторуудад маш их ашигтай байдаг. Энэ нь судалгааг хурдан болгож, мэдрэмжийг бий болгох, илүү сайн шийдэл хийхэд дэмждэг. Гэхдээ энэ нь AI эвангелист нь танд хэлж чадахгүй байгаа зүйл юм: Энэ нь үндсэн AI-ийн эрсдлийг хамарна. үндсэн ризик нь бизнесийн менежерүүдээс техникийн системд бүтээгдэхүүний стратегийн түвшинд дамжуулах юм - ихэвчлэн ямар ч хүмүүс энэ хийх ёстой гэж мэдэгдэхгүйгээр. Төгсгөл "AI" нэмэх, ихэвчлэн илүү output, илүү суралцахгүй. Эдгээр загвар нь урт хугацааны гуравдагч шинж чанарыг харьцуулахад байна: цаг хугацааны даралттай, хүн нь автоматаар шинж чанарыг маш их итгэдэг бөгөөд автоматаар үр дүнтэй гэж бодож байгаа бол энэ нь хязгааргүй юм (Parasuraman & Riley, 1997; доор анхааралтай бүх эх үүсвэр үзнэ үү). Энэ нь эхлээд загварын хязгааргүй биш юм; Энэ нь системийн болон шийдэл хийх хязгааргүй юм. Энэ нийтлэл нь "AI Risks" -ийг талаарх лекцийг өргөжүүлэх юм. . Сургалтын эх үүсвэрийг Gemini 2.5 Pro дэмждэг. Agile 4 Agile онлайн курс Бүтээгдэхүүний судлахын тулд гурван механизм АИ-ийн эрсдлийн мэдрэмжийг мэдрэхийн тулд эдгээр асуудал үүсгэдэг үндсэн механизмыг шалгана уу, зүгээр л эмчилгээг каталогж байх ёстой. Механизм нэг: Over-Trust → эмпиризмын эрозийн Үнэлгээний даралт дор үр дүнтэй үр дүнд харьцуулана. Parasuraman болон Riley-ийн байгуулагдсан таксономия - хэрэглээ, зүрх хэрэглээ, зүрх хэрэглээ, зүрх хэрэглээ - идэвхжүүлэхийн тулд идэвхжүүлэхийн тулд идэвхжүүлэхийн тулд идэвхжүүлэхийн. Бүтээгдэхүүний ажил, энэ нь Бүтээгдэхүүний эзэмшигчид, Бүтээгдэхүүний менежерүүд нь асуултуудгүй AI-ийн зөвлөмжүүдийг хүлээн зөвшөөрөх бөгөөд тэдний шийдлийг хэрхэн хийх, тэднийг баталгаажуулах боломжтой гэж үздэг. Автоматизацийн тохиргооны нь энэ нь маш их найдвартай хэлбэр юм. Судалгааны судлаачид ихэвчлэн автомат системд хамаарна, тэдний гүйцэтгэлийг бага хянахад - агаарын тээвэрлэлтээс эмнэлгийн диагноз (Parasuraman & Manzey, 2010) -аас янз бүрийн чиглэлээр харуулсан загвар юм. Төгсгөл нь AI-ийн үүсгэсэн зөвлөгөөг ихээхэн хамарна, ердийн мэдрэмжийг харьцуулахад эмпирийн үйл явц хяналтыг хамарна. Тохируулга нь хипотезийг үйл явцдэл дамжуулах юм: Бүх AI-ийн нөлөөтэй шийдэл нь гурван хэсэгт артефакт үүсгэх ёстой: Төгсгөл, туршилт, урьдчилан шийдсэн үйл ажиллагаа. Энэ нь хипотези-д суурилсан хөгжүүлэх нь өдөр тутмын бүтээгдэхүүний үйл ажиллагаа явуулж, хурдыг хадгалж, суралцаж суралцах. Механизм хоёр: Оптимизацийн эрчим хүч → Метрикийн тоглоом (Goodhart Effects) Хэрэв прокси нь тархсан бол энэ нь үр дүнтэй прокси байх болно. Оптимизацийн үр нөлөө Goodhart-ийн үр нөлөө нь AI тохиргооны болон тодорхойлолт тоглоомын литературын суурь юм. Энэ нь системийг документуулдаг бөгөөд энэ нь дурдсан үр дүнг багасгах үед бичсэн зорилго нь хамгийн их юм (Manheim & Garrabrant, 2018). DeepMind-ийн тодорхойлолт тоглоомын судалгаа нь AI системийг өндөр түвшинд олж авахын тулд ямар нэгэн ач холбогдолтой арга замыг олж чадна. Бүтээгдэхүүний контекстд "зерийн таслагч, зэвэрдэггүй хэрэглэгчид" гэж нэрлэдэг. "click-through increases while trust or retention falls. Value Validation shortcuts нь энэ механизмыг харуулсан юм. Төгсгөл нь тохиромжтой туршилтгүйгээр AI-ийг үүсгэсэн үнэт гипотезыйг хүлээн авах боломжтой. АИ-ийн үнэт урьдчилан сэргийлэх, ямар ч хэлбэрийн хувьд зөвхөн прокси юм. Механизм 3-р: Хязгаарлагдмал мэдээ болж чаджээ → Конвергенц, хомогенизац AI-ийн хослуулсан "зөвлөмж" нь итгэмжлэгддэг бөгөөд шууд хэрэглэгчийн харилцааг хамарна, мэдрэмжлэгддэг дугуй үүсгэх болно. Судалгааны судалгааны үр дүн нь санаа зовох: өөрсдийн олборлолтээс суралцаж буй AI-ийн систем нь нарийвчлалтай байдаг (Ensign et al., 2018), зөвлөгөөний систем нь бүх зүйлийг илүү ашигтай байхгүйгээр харьцуулах (Chaney et al., 2018). Бүтээгдэхүүний үзэсгэлэнт эрозийг энэ механизмын дамжуулан явдаг. AI нь орон нутгийн оптимизацид гайхалтай байдаг боловч гайхалтай санаачлалтай байдаг. Баримтлал нь стратегийн чиглэлээр AI-ийг маш их хэрэглэдэг үед тэд түүхэн загвартай оптимизацийг багасгах боломжтой. Систем нь өөрийн outputs болон хэрэглэгчийн хариулт дээр сургаж байгаа бөгөөд үр дүнтэй шинэчлэлт идэвхжүүлэхийн тулд янз бүрийн, амархан үзэсгэлэнт үзэсгэлэнт үзэсгэлэнт шилжих болно. Бүтээгдэхүүний шийдэл нь алгоритмийн интерпретацийг өөрчилж, шууд оролцохыг хамардаг. AI персонал нь хэрэглэгчдийн хувьд бодит хэрэглэгчдэд харьцуулахад илүү үр дүнтэй байж болно. Бүтээгдэхүүний шийдлийг алгоритмийн интерпретацийг өөрчилж, маш сайн бүтээгдэхүүнийг техникийн үр дүнтэй үр дүнтэй үр дүнтэй үр дүнгээс өөрчилж болно. Системийн шалтгааны: Үүнээс гадна, ухаалаг аж ахуйн нэгжүүд тэдний хязгаарлах боломжийг олгодог. Эдгээр механизмыг өөрчилж, учир нь дараалтууд үр дүнг, суралцах хурдтай зар сурталчилгааг зарцуулдаг бөгөөд олон багц нь нягтралтай хэлбэлзэл, эсвэл үр дүнг харьцуулахад байлгах, фальсификацийг хадгалах чадвартай байдаг. Гарын авлага нь хатуу дуусгадаг: ризик үйл явцыг determinism гэж үздэг боловч AI нь probabilistic юм. Үйлчилгээний баталгаагүйгээр "Data-Driven" шийдэл хийхын тулд даралт нь аж ахуйн нэгжийн фетишист болж байна (Brynjolfsson & McElheran, 2016). Үйлчилгээний баталгаатай үйл явцыг зогсоох үед компаниуд объектив байдал гэж үздэг. Технологийн ач холбогдол, алгоритмыг объектив, байнгын шийдлийг хангахын тулд итгэл, үр дүнтэй мэдрэмжийг өөрчилж байна. Анти-эмпирикийн загварууд багтаамжтай алгоритмик баталгаатай баталгаажуулалтыг хамаарна. NIST AI Risk Management Framework нь тодорхой юм: итгэмжлэгдсэн AI нь контекст-д тусгай эрсдлийн идентичлэл, даатгалын документууд, байнгын хяналт, ямар ч нь ачаалалтай (NIST AI RMF, 2023). Эдгээр хүсэлтийг үйл ажиллагаа явуулах ёстой. AI Risks And The Product Catastrophe: Механизмыг харьцуулах үед Эдгээр эрсдэл нь бүтээгдэхүүний контекстд харьцуулахад үр дүнг урьдчилан сэргийлэх, амархан байж болно. Ажлын хэрэглэгчдэд давуу тасалгааны хоорондоо олж аваад, AI-ийн хооронд суурилсан мэдрэмжийг өөрчилж болно. Бусад үнэ цэнэ үүсгэх нь историйн метрикеар optimized байх эрсдэл. Roadmaps нь стратегийн үзэсгэлэнт хамааран загварын мэдрэмжийг сайжруулдаг. Бүтээгдэхүүний шийдэл нь хэрэглэгчдэд төвлөрсөн юм. Алгоритмийн шийдэл хийх талаархи судалгаа нь техникийн AI алдартай багтууд стратегийн шийдэл дээр харьцуулахад харьцуулахад нөлөөлж болно (Kellogg et al., 2020). Data scientists and engineers may begin making product decisions. Үүнээс гадна, Product Owners and Product Managers become AI operators, алгоритмийн хэрэгсэл нь домонд мэргэжилтнүүдээс техникийн операторуудад хяналтыг өөрчлөх бусад газар дээр үзсэн динамик. Хамгийн хязгааргүй үзэсгэлэн нь хэд хэдэн ризик нь нэгтгэсэн байгаа: Командуулалт, хяналтын аж ахуйн нэгжийн бүтэц, технологийн ач холбогдол, өрсөлдөөнгийн даралт нь AI-ийг асуултанд карьерын хязгаарлагдмал байхын тулд байгаль орчинд бий болгодог. Энэ контекстд, бүтээгдэхүүний стратегийн ризик нь бизнесийн менежерүүдээс техникийн системд дамжуулан ямар ч хэн нэг нь энэ хийх ёстой гэж нэрлэдэггүйгээр орно. AI-ийн эрсдлийг багасгахын тулд доказан дээр суурилсан хариу: Сургалтын сургалтанд өөрчлөх Үнэлгээтэй хариу үйл ажиллагаатай байх ёстой, киноны биш юм. AI-ийг танилттай долоо хоногийн аналитик болгон ач холбогдолтой байх ёстой - хурдан, хязгааргүй, хэзээ ч эрчимтэй аргаар алдаатай байх ёстой - ба эмпиризм, туршилтын, арилжааны, транспаренттай. Эмпиризм нь Default Бүх AI-ийн нөлөөтэй шийдэл дээр шийдлийн триплет (хэвч, туршилт, үйл ажиллагаа) ашиглах; Бүх бүтээгдэхүүний санал болгож авахын тулд шалгаж, мэдлэгтэй тохируулах боломжтой. Энэ нь суралцаж, суралцаж байлгах. Зохиогчийн эрх © Зохиогчийн эрх © 2018 Зохиогчийн эрх хуулиар хамгаалагдсан. Тест: Бид тавтай морилно уу, хурдан туршилт нь энэ нь хэрхэн баталгаажуулах болно? Үйлчлэл: Үйлчлэл шалгалт хоосон эсвэл хязгаарлагддаг бол бид юу хийх болно? Энэ арга хэрэгсэл нь гипотез-д суурилсан хөгжүүлэх принципег өдөр тутмын бүтээгдэхүүний ажлын хувьд хэрэглэдэг бөгөөд AI зөвлөмжүүд нь хүлээн зөвшөөрсөн итгэмжлэгдсэн хэзээ ч шалгаж болно. Хөнгөн Challenge Өндөр нөлөөтэй зөвлөмжүүд, альтернатив гипотез, өгөгдлийн цуврал, хязгаарлалт тохируулга гэх мэт анхаарахын тулд 15 минутын "Red Team" -ийг хуваалцах. Structured doubt measurably reduces automation misuse when coupled with a standing Goodhart check: "Which proxy might be harming the mission?" Бүтээгдэхүүний Feedback Loop Бүтээгдэхүүний менежер, PO, дизайнерууд зориулсан долоо хоногт шууд хэрэглэгчийн хуваалцлыг захиалж; AI-ийг хуваалцахыг хүсч байгаа боловч өөрчилж байх ёстой. Энэ нь мэдэгдсэн хаягны хоолойны патологи, зөвлөгөөний хомогенизацийг хангахын тулд шууд хэрэглэгчийн холболт нь чухал юм. Reversibility болон Resilience Үйлчилгээний талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи Эдгээр хэрэгцээ нь сайтын найдвартай инженерийн эх үүсвэрийг олж авахын тулд найдвартай гэж үздэг бөгөөд системийг хурдан сэргээх нь хамгийн тохиромжтой урьдчилан сэргийлэх юм. Үнэндээ үнэ төлбөргүй, хязгааргүй Transparency Өнгөрсөн шийдэл хийхэд лог зөвлөгөө, загварын идентичлэгчид, эх үүсвэр, нэг хэлбэрийн рационалийг олж авах: Энэ нь үр дүнтэй шийдэл хийх, үр дүнтэй урьдчилан сэргийлэх үед сонголт тайлбарлах боломжийг олгодог. Энэ нь NIST-ийн документын болон байнгын хяналтын талаархи зөвлөгөөтэй харьцуулана. Баримтлал: Бүтээгдэхүүний менежментийн бар сайжруулах АИ-ийн операцийн систем нь одоо ч гэсэн үг юм. хүчтэй системд, эмпирик, гайхалтай, транспарент, энэ нь суралцаж суралцаж; бага нэг нь, энэ нь итгэмжлэгдсэн алдааг хурдан болгодог. сонголт нь загваруудтай итгэл тухай биш юм, гэхдээ энэ нь таны бүтээгдэхүүний ягаан тусламжгүйгээр найдвартай, auditable шийдэл болгон вероятны санал болгож чадна уу. ЭдүүлбэрЭдүүлбэрЭдүүлбэрЭдүүлбэрЭдүүлбэрЭдүүлбэрЭдүүлбэрЭдүүлбэрЭдүүлбэрЭдүүлбэрЭдүүлбэрЭдүүлбэрЭдүүлбэрЭдүүлбэрЭдүүлбэрЭдүүлбэрЭдүүлбэрЭдүүлбэрЭдүүлбэрЭдүүлбэрЭдүүлбэрЭдүүлбэрЭдүүлбэрЭдүүлбэрЭдүүлбэрЭдүүлбэрЭдүүлбэрЭдүүлбэрЭдүүлбэрЭдүүлбэрЭдүүлбэрЭдүүлбэрЭдүүлбэрЭдүүлбэрЭдүүлбэрЭдүүлбэрЭдүүлбэрЭдүүлбэрЭдүүлбэрЭдүүлбэрЭдүүлбэрЭдүүлбэрЭдүүлбэрЭдүүлбэрЭдүүлбэрЭдүүлбэрЭдүүлбэрЭдүүлбэрЭдүүлбэрЭд Хэрэглээн хүнтэй байлгах. Хэрэглээн хязгаарлагдмал байлгах. Хэрэглээн итгэл илүү их байлгах. Технологийн иррациональ итгэл биш, суваг суралцах. AI-ийн ризиктай эх үүсвэрүүд Amazon (2015). Акционер бичлэг (Type-1/Type-2 шийдэл) Brynjolfsson, E., & McElheran, K. (2016). Бүтээгдэхүүний үр дүн шинжилгээний хурдан хэрэглээ. American Economic Review, 106(5), 133-139. Chaney, A.J.B., Stewart, B.M., & Engelhardt, B.E. (2018). Судалгааны системд алгоритмийн хязгаарлалт нь хомогенийг нэмэгдүүлэх, хэрэгцээг багасгадаг. RecSys ’18. DeepMind. Спецификацийн тоглоом: AI-ийн гайхалтай хуваалцах DeepMind (2022). Хөдөлгөлгөлгөлгөлгөлгөл Ensign, D., Friedler, S.A., Невилл, S., Scheidegger, C., & Venkatasubramanian, S. (2018). Баримтлалтай полицийг урьдчилан сэргийлнэ. PMLR. Fowler, М. Strangler Фиг Google SRE Workbook. Канаринг хуваалцах Google SRE Workbook. Үнэлгээний бодлого Kellogg, K. C., Valentine, M. A., & Christin, A. (2020). Ажлын алгоритм: хяналтын шинэ спортой газар. Academy of Management Annals, 14(1), 366-410. Lum, K., & Исаак, W. (2016). Үнэлгээ хийх, үйлчилгээ? Manheim, D., & Garrabrant, S. (2018). Goodhart's Law-ийн янз бүрийн хуваалцах. arXiv:1803.04585. NIST (2023). AI Risk Management Framework (AI RMF 1.0) O'Reilly, B. (2013). Хэрэв та хипотез-д суурилсан хөгжүүлэх хийх вэ Parasuraman, R., & Manzey, D. H. (2010). автоматжуулалтын хүний хэрэглээнд давуу талтай, давуу талтай: анхааралтай нэгтгэл. Хөгжлийн үр дүнд, 52(3), 381-410. Parasuraman, R., & Riley, V. (1997). Эрэгтэй, автоматжуулалт: хэрэглээ, хэрэглээний хэрэглээ, хэрэглээний хэрэглээ, хэрэглээний хэрэглээ. Эрэгтэй факторууд. Thoughtworks (2014). Хипотез-д суурилсан хөгжлийн хэрхэн гүйцэтгэхийн тулд Thoughtworks Tech Radar. Архитектур fitness функц.
