TL; DR: د AI خطرونه - دا د پټ دی! د AI د مسلکي کارونکي په لټه کې خورا ګټور دی. دا کولی شي څیړنې چټک کړي، د معلوماتو تولید کړي، او د ښه تصمیم کولو ملاتړ وکړي. مګر دلته هغه څه دی چې د AI انجیلانو به تاسو ته نه پوه شي: کله چې بنسټیز AI خطرونه نږدې کیږي، دا هم کولی شي زیان ورکړي. اصلي خطر د محصول ستراتیژۍ د سوداګرۍ له خوا د تخنیکي سیسټمونو ته په دوامداره توګه انتقال دی - ډیری وختونه د هرڅوک د دې لپاره فیصلہ نه کوي. ټیمونه "AI" اضافه کوي او ډیری وختونه نور تولید کوي، نه نور زده کړې. دا نمونوي د اوږدې مودې د انسان عوامل پایلو سره مطابقت لري: د وخت فشار لاندې، خلک د اتومات سټیشنونو او غیر عملی مستقل تصدیقونو څخه ډیره باور کوي، کوم چې په ځانګړي ډول خطرناک وي کله چې اتوماتیک د احتمالي په پرتله د deterministic (Parasuraman & Riley، 1997؛ د لاندې ټول سرچینې وګورئ). دا لومړی د نمونوي ناکامۍ نه ده؛ دا د سیستم او فیصلہ کولو ناکامۍ ده چې د AI چټکوي. د مقاله د "AI خطرونه" په اړه د درسونو پراختیا ده . د سرچینو څیړنې د Gemini 2.5 Pro ملاتړ شوي. د Agile 4 آنلاین کورس درې میکانیزمونه چې د محصول قضاوت راټولوي د AI خطرونو درکولو ته اړتيا لري چې د دې ستونزو له امله د زیرمې میکانیزمونو څیړنه وکړي، نه یوازې د علاماتو کټګوریو. ميخانيکي اول: Over-Trust → د empiricism د تغذیه د وخت د فشار لاندې، احتمالي محصولاتو د واقعیتونو په توګه درملنه کیږي. Parasuraman او Riley د تصدیق شوي taxonomy - د کارولو، غلط استعمال، غیر استعمال، اغیزو - د فعال معنی جوړولو څخه د پیاوړتیا قبول ته دې روښانه کوي. په محصول کار کې، دا د محصول مالکان او د محصول مدیرونو په توګه ښودل کیږي چې د نښلیدو د AI سپارښتنې پرته د پوښتنې پرته قبول کوي، په داسې حال کې چې څرنګه کولی شي چې څرنګونه ترسره شوي دي او چیرته چې دوی کیدای شي تصدیق شي. څېړنې تل ښيي چې خلک د اتومات سیسټمونو پرته پرته د دوی فعالیتونو څخه کم څارنه کوي - د هوايي صنعت څخه د طبي تشخیص (Parasuraman & Manzey، 2010) څخه تر ټولو خطرناک ډول. ټیمونه خطر لري چې د AI تولید شوي مشورې پرته له دې چې دوی په ځمکه کې د څارنې سره مخالفت کوي، په عمده توګه د تجربي پروسس کنترول ته وده ورکړي. د اصلاح د hypotheses په پروسه کې راټول کیږي: هر د AI اغیزمن انتخاب باید د درې برخو د آرټیفاټ جوړ کړي: د ادعا، ازموینې، او مخکښ اقدام. دا د hypothesis-driven پراختیا لپاره د هر ورځ د محصول د کار لپاره کار کوي، په داسې حال کې د زده کړې خوندي کړي. ميخانيکي دوم: د Optimization قدرت → متري ګام (Goodhart اغیزو) کله چې یو پروکس ته هدف وي، دا د اغیزمن پروکس نه وي؛ د ګودارټ اغیزو په AI ترتیباتو کې او د ځانګړتیاوو د ګمګ کتابتون کې د مواد دی، چې سیسټمونه ډیزاین کوي چې د چاپ شوي هدف ته ډکوي او په داسې حال کې د مقصود پایلې ته وده ورکوي (Manheim & Garrabrant، 2018). DeepMind د ځانګړتیاوو لوبې څیړنې ښودل کوي چې څنګه د AI سيستمونه غیر متوقع لارښوونې ته ورسیږي ترڅو لوړ پايلې ته ورسیږي او په بشپړه توګه د مقصده هدف ته ورسیږي. په محصول کنکټورونو کې، کوم چې "جیل ډیزاین بورډونه، رنګ مشتریانو" دی: د کلک-through کچه زیاتوي او د اعتماد یا رخصتۍ کموي. د ارزښت د تصدیق سټاکونه د دې میکانیزم په مثال کې دي. ټیمونه خطر لري چې د AI تولید شوي ارزښت hypotheses پرته د مناسب تجربو پرته قبول کړي. د AI د ارزښت پیژندنه، په هر ډول کې یوازې د پروسیس په توګه، د ارزښت په توګه درملنه کیږي، په خطرناکه توګه د واقعي نړۍ په بریالیتوب څخه مخنیوی کولی شي په بشپړه توګه ګټور نمونې جوړ کړي. د ميخانيکي تیسری: غلط پیژندنه → Convergence او Homogenization څېړنې ښيي چې ستونزه واقعي دی: د AI سیسټمونه چې د خپل محصولاتو څخه زده کړې کوي د مخکښو بدیل کوي (Ensign et al. 2018) ، او سپارښتنه سیسټمونه هر څه ډیر شتون لري چې په واقعیت کې ډیر ګټور نه وي (Chaney et al. 2018). د محصول لید د دې میکانیزم له لارې وده کوي. د AI په محلي پرمختګ کې غوره کوي مګر د پراختیا تفکر سره ستونزه کوي. کله چې ټیمونه د استراتيجي لارښوونې لپاره د AI پر غلظت دي، دوی د تاریخي موډلونو لپاره د پرمختګ خطر لري او د نوي فرصتونو له لاسه ورکوي. د سیستم، د خپل محصولاتو او کاروونکي ځوابونو په اړه زده کړې، په دوامداره توګه د مختلفو، بهرني نظرونو ته فلټرول کوي چې حقیقي نوښت ته وده ورکوي. د مشتريانو درک د کمښت په ورته نمونې کې پیژندل کیږي. د AI افراد خطر لري چې د ټیمونو لپاره د حقیقي مشتريانو په پرتله ډیر واقعي وي. د محصول تصمیمونه خطر لري چې د مستقیم تعقیب په پرتله د algorithmic تفسیر له لارې فلټر شي، د انسان د اړین اړیکو چې د تخنیکي مهارتونو څخه ښه محصولات رامینځته کوي. د سیسټمې سببونه: چرا د سمارټ سازمانونه د دغو ناکامونو لپاره اجازه ورکوي دا میکانیزمونه تکرار کیږي ځکه چې انعامونه د پایلو په اړه اعلانونه او د زده کړې په اړه سرعت رامینځته کوي، په داسې حال کې چې ډیری ټیمونه د غیرقانوني تخنیکیت، یا د سببیت څخه تړانګه وده ورکړي او falsifiability وده ورکړي. حکومت پاملرنه کوي: د خطر د پروسسونه د determinism رامینځته کوي، مګر د AI احتمالي دی. د سازماني عوامل د سیستماتیک بیلابیلو رامینځته کوي. د "د معلوماتو له خوا" د فیصلې لپاره فشار د امپریلي تصدیق پرته د سازماني فټیش بدل کیږي (Brynjolfsson & McElheran, 2016). شرکتونه خطر لري چې د واقعي شواهدو پر بنسټ عملیاتو رامینځته کولو په داسې حال کې د objektivity په ښکاره کې رامینځته کړي. د تکنالوژۍ پوهه، د باور چې algorithms د متناظر، غیر متناظر حلونه وړاندې کوي، د انتقالي تفکر بدلوي. Anti-empirical موډلونه ښودل کیږي کله چې ټیمونه د شواهدو پر بنسټ د تصدیق ترټولو ترټولو ترټولو غوره دي. د NIST AI Risk Management Framework واضح دی: د باور وړ AI ته اړتيا لري د شرایطو په ځانګړې توګه د خطر identifying، د فرضاتو د دستاوي، او په دوامداره توګه څارنې، کوم چې نه په تصادفي توګه ښودل کیږي (NIST AI RMF، 2023). دا انتظارونه باید فعال شي. د AI خطرونه او د محصول د بریالیتوب: کله چې میکانیزمونه converge کله چې دا خطرونه د محصول په کنټرولونو کې یوځای کیږي، د پایلو ممکن مخکښ او خراب وي. ټیمونه خطر لري چې د واقعي مشتریانو سره د پیژندنې په چټکۍ سره مخه ونیسئ، د مستقیم تعقیب سره د AI منځني واټن بدل کړئ. ځانګړتیاوې خطر لري چې د راتلونکي ارزښت جوړولو په پرتله د تاریخو د نمونې لپاره optimized شي. روښانه نقشه خطر لري چې د ستراتیژیک ویش په پرتله د نمونې تشخیص کې تمرینونه وي. تر ټولو خطرناک، د محصول فیصلې خطر لري چې د مشتريانو په مرکز کې تر څو technocratic وي. د algorithmic تصمیم گیری په اړه د څیړنې ښیي چې د تخنیکي AI ګرځنده ټیمونه کولی شي د استراتيجي فیصلې په اړه غیرقانوني اغیز ترلاسه کړي (Kellogg et al., 2020). د معلوماتو څیړونکي او انجنيرانو کولی شي د محصول فیصلې پیل کړي. په مقابل کې، د محصول د مالکانو او د محصول مدیرونه د AI کارکوونکي شي، په نورو ډومینونو کې ښودل شوی دی چې algorithmic وسایلو د کنترول څخه د ډومین متخصصانو ته د تخنیکي کارکوونکو ته انتقال کوي. تر ټولو خطرناک سټینګونه کله چې ډیری خطرونه یوځای کیږي: د امر او کنترول سازماني جوړښتونه، د تکنالوژۍ پوهه، او د رقابتی فشار سره یو چاپیریال جوړوي چې د AI په پوښتنې کې د کارموندنې محدودیت ولري. په دې اړیکو کې، د محصول ستراتیژۍ خطرونه د سوداګرۍ لارښوونې څخه د تخنیکي سيستمونو ته منتقل شوي دي پرته له هرڅه په ځانګړې توګه فیصلہ کوي چې دا باید ترسره شي. د AI خطرونو د کمولو لپاره د شواهد پر بنسټ د ځواب: د سپارښتنه په زده کړې کې بدل کړئ د باور وړ ځواب باید عملي وي، نه ټایټریټ. د AI په څیر د ټایټریټ ځوانان تحلیلونکي په څیر درملنه وکړئ - چټک، ناڅاپي، ځینې وختونه په خطرناک طریقو کې غلط دي - او دا د تجربې، چمتو کولو، بدلون، او شفافیت سره وښيي. د empiricism په اساس د هر AI اغیزمن فیصلہ په اړه د حل ټریپټ (د ادعا، ازموینه، عمل) کارول؛ دا د هر محصول پیشنهاد سره تړاو لري نو تاسو کولی شئ د شواهدو سره څارنه او بدل کړئ. دا د زده کړې ساتنې په داسې حال کې سرعت کوي. د ادعا: د ماډل د ځانګړي، جعلي ادعا څه دی؟ د ټسټ: څنګه موږ کولی شو دا سره د ارزانه، چټک تجربو تصدیق کړي؟ د عمل: که چیرې د ازموینه ترسره شي یا ناکام شي، موږ به څه وکړي؟ دا لارښوونې په ورځني محصول کار کې د hypothesis-driven پراختیا اصولونه کاروي، ډاډه کوي چې د AI سپارښتنې د تصدیق شوي حقونو په پرتله د آزموینې وړ شرطونه وي. د رڼا Challenge د 15 دقیقې "د رنګ ټیم" راټول کړئ ترڅو د عالي اغېز مشورې، لکه بدیل hypotheses، ډاټا لګښت، او د ناکامۍ موډلونه پوښتنه وکړي. جوړ شوی شک د اتوماتیک استعمال په اندازه کچه کموي کله چې د Goodhart چیک سره تړاو لري: "د کوم پروکس ممکن د ماموریت ته زیان ورکوي؟" د Feedback Loop اصلاح کول د محصول مدیرانو، POs، او ډیزاینر لپاره په اونۍ کې مستقیم کاروونکو خبرې کوو؛ AI کولی شي محاسبه کړي، مګر باید بدیل نه وي. دا د معلوماتو پیژندنې چڼاسکه ناروغۍ او سپارښتنه کوونکي homogenization سره مخنیوی کوي، د بریښنا د معلوماتو لپاره اړین مستقیم مشتریانو اړیکه ونیسئ. Reversibility او مقاومت لارښوونې او وړاندیزونه چې د بدلون په خوندي ډول هڅه کوي او په اسانۍ سره وټاکي: کینری وړاندیزونه او rollbacks؛ د بریالیتوب له خوا د بدلون کنترول؛ او روښانه (د دوه دروازې) فیصلې. د پلورونکي د ژور تړاو لپاره، د پرمختللي آرکټیکټوریټ سره فټیټ فعالیتونه او د Strangler Fig نمونې کاروي ترڅو په واضح ډول "د 30 ورځو کې د خوندي کولو" پړاو وکاروي. دا عملیاتو د سایټ د باور وړ انجنیري اصولونو له لارې جوړ شوي دي، کوم چې د ناکامۍ په پام کې ونیول کیږي او سیسټمونه د کامل مخنیوی په پرتله د چټک بدعت لپاره غوره کیږي. د شفافیت چې ارزانه او غلط دی د لګولو پاملرنه، د نمونوي identifyers، د وارداتو سرچینو، او د پایلو د تصمیماتو لپاره د واحد سټینټینټ ریښتینالونه راټول: دا اجازه ورکوي debugging ډرایو او د انتخابونو توضیح کله چې واقعیت د پیژندنې سره نښلوي. دا هم د سندونو او په دوامداره توګه څارنې په اړه د NIST لارښوونې سره سمون. د پایلې: د محصول مدیریت په اړه د بار لوړولو په قوي سیستم کې، empirical، عجيبه، شفاف، دا د زده کړې ترکیب کوي؛ په ضعیف کې، دا د اعتماد غلطۍ راټولوي. د انتخاب د ماډلونو د باور په اړه نه ده، مګر آیا تاسو کولی شئ احتمالي سپارښتنو په اعتبار وړ، auditable فیصلې بدل کړئ پرته ستاسو د محصول د کور کولی شئ. هغه شرکتونه چې دا پوه شي به د محصولاتو جوړ کړي چې په حقیقت کې مهمه وي. هغه کسان چې د دې ازموینه له لاسه ورکړي به د غیر مهمې لپاره بشپړ وي، د سیستمونو جوړ کول چې د نمونې په اړه ښه وي په داسې حال کې چې د مشتریانو اړتیاوې پوره نه کوي. د انسانیت د مالکیت د ساتلو لپاره. د لنډونو د ساتلو لپاره. د ډاډ د اعتماد څخه لوړ کړئ. د زده کړې کچه، د تکنالوژۍ په اړه غیر منطقي باور نه. د AI خطرونو لپاره اړین سرچینې Amazon (2015). د شراکتونکي نامه (Type-1 / Type-2 انتخابونه) Brynjolfsson، E.، & McElheran، K. (2016). د معلوماتو له خوا د تصمیم گیری په چټکۍ سره تصویب. د امریکا د اقتصادي جائزې، 106(5), 133-139. Chaney، A.J.B.، Stewart، B.M.، & Engelhardt، B.E. (2018). څنګه د سپارښتنه سیسټمونو کې algorithmic confounding homogeneity زیاتوي او د ګټورۍ کموي. RecSys '18. DeepMind. د ځانګړتیاوو د ګیمګ: د AI انجنیري فلیپ سایټ DeepMind (2022). په هدف کې misgeneralization Ensign، D.، Friedler، S.A.، Neville، S.، Scheidegger، C.، او Venkatasubramanian، S. (2018). د پیژندنې پالیسۍ کې د پیژندنې پیژندنې چڼاسکه. PMLR. فورلر، M. Strangler Fig د Google SRE کار کتاب. Canarying وړاندیزونه د Google SRE کار کتاب. د بریالیتوب پالیسی Kellogg، K. C.، Valentine، M. A.، او Christin، A. (2020). په کار کې algorithms: د کنټرول د نوي مسلکي سيمه. Academy of Management Annals، 14(1), 366-410. Lum، K.، او Isaac، W. (2016). د پیژندلو او خدمت؟ معنی. Manheim، D. & Garrabrant، S. (2018). د Goodhart قانون د مختلفو ډولونو راټولولو. arXiv:1803.04585. NIST (2023). د AI خطر مدیریت فریمور (AI RMF 1.0) O'Reilly، B. (2013). څنګه د hypothesis-driven پرمختګ ترسره کړي Parasuraman، R.، او Manzey، D. H. (2010). د اتوماتیک د انسان د کارولو په اړه د خوښۍ او مخنیوی: د احتیاط انډول. د انسان عوامل، 52(3), 381-410. Parasuraman، R. & Riley، V. (1997). انسانونه او اتومات: د کارولو، غلط استعمال، غلط استعمال، غلط استعمال. د انسان عوامل. Thoughtworks (2014). څنګه د hypothesis-driven پراختیا ترسره کړي Thoughtworks Tech Radar. د آرژانتیک فټنس فعالیتونه.
![[Writing Prompt] Thrilled to be Recognized as [*Insert Award Title Name*]](https://hackernoon.imgix.net/images/VtoJ3xJJ7EOwWbJEq11aca6nNNh1-bd93wj3.jpeg?auto=format&fit=max&w=3840)
