Strávim svoje dni budovaním aplikácií AI, ktoré premieňajú chaos na štruktúru.Dajte mi chaotickú databázu, nejakú obchodnú logiku a dostatočne výkonný model a môžem extrahovať signál z hluku. Takže keď som chcel pochopiť, čo veľké jazykové modely skutočne chápu, urobil som to, čo by urobil akýkoľvek inžinier: spustil som experiment. do LLM a požiadal ho, aby analyzoval, čo znamenali. básničky Výsledky boli technicky dokonalé. Model identifikoval rytmickú schému, vysvetlil metafory, mapoval štrukturálne napätie medzi protichodnými konceptmi. Ale pri pohľade na to, ako to funguje, som si uvedomil, že som urobil chybu kategórie. Čo model nemôže vidieť Vezmite si riadok ako "Dark Pillar Growth / Shadow Lack." LLM vám môže povedať, že tieto slová vytvárajú juxtapozíciu prítomnosti a absencie, rastu a straty. Nemôže sedieť s tichým nepohodlím, ktoré táto fráza vytvára v ľudskom nervovom systéme. význam nie je v samotných slovách. What it cannot do is feel the specific weight of growth that is shadowed by loss Básne nežiadali, aby boli dekódované, žiadali, aby boli skúsení. Problém, ktorý skutočne záleží Nie je to len o poézii, je to o produktoch, ktoré sme vybudovali v dnešnom svete všadeprítomnej integrácie llm. Koľkokrát som sa priblížil k používateľskému problému presne tak, ako som sa priblížil k tej básni? Hľadám to, čo sa dá extrahovať, merať, zaznamenať a napájať do ovládacieho panela. Stavebné systémy optimalizované pre kvantifikovateľné metriky: miery zapojenia, konverzné kanály, čas na stránke. Stávame sa posadnutí dešifrovaním správania používateľov.A v procese, ideme unavení na užívateľskú skúsenosť. Najdôležitejšie pravdy o produkte sa nenachádzajú v výsledkoch A/B testov.Nachádzajú sa v veciach, ktoré odolávajú meraniu: jemná frustrácia pri navigácii v mätúcom rozhraní.Neočakávaná radosť, keď niečo funguje intuitívnejšie ako sa očakávalo.Dôvera budovaná jedinou úprimnou chybovou správou. Nie sú to dátové body, sú to ľudské skúsenosti a naše najlepšie nástroje sú na ne často slepé. Čo to znamená pre to, čo budujeme Systémy AI, ktoré budujeme, sa exponenciálne zlepší pri rozpoznávaní a analýze vzorov. Ale veci, ktoré odolávajú tomuto zníženiu: intuícia, zmysel, pocit dôvery; tie zostávajú hlboko ľudské. Našou úlohou nie je len vybudovať výkonnejšie dekodéry. Je to mať múdrosť rozpoznať, čo leží za dátami. Budovať systémy, ktoré ponechávajú priestor pre neporiadok, nevyčísliteľné skúsenosti, ktoré robia technológiu stojí za to použiť. Nie všetko, čo je dôležité, sa dá dešifrovať, niektoré veci sa musia prežiť. A to zahŕňa produkty, s ktorými žiadame ľudí, aby žili.
