TL; DR: AI inachukua hatari - ni mashaka! AI ni ya manufaa sana katika mikono ya mtumiaji mwenye ujuzi. Inaweza kuharakisha utafiti, kuzalisha ufahamu, na kusaidia uamuzi bora. Lakini hapa ni kile ambacho wahubiri wa AI hawatakuambia: Inaweza kuwa na uharibifu sawa wakati hatari za msingi za AI zinachukuliwa. Hatari kuu ni uhamisho wa hatua kwa hatua wa mkakati wa bidhaa kutoka kwa viongozi wa biashara kwa mifumo ya kiufundi - mara nyingi bila mtu yeyote kuamua hii inapaswa kutokea. Timu kuongeza "AI" na mara nyingi taarifa zaidi ya output, sio kujifunza zaidi. Mfano huu ni sawa na matokeo ya muda mrefu ya sababu za kibinadamu: chini ya shinikizo la muda, watu huamini sana vidokezo vya automatiska na chini ya mazoezi ya uhakiki wa kujitegemea, ambayo inaonekana kuwa hatari hasa wakati automatiska ni uwezekano badala ya deterministic (Parasuraman & Riley, 1997; angalia vyanzo vyote vilivyoorodheshwa hapa chini). Hiyo sio kushindwa kwa mfano kwanza; ni kushindwa kwa mfumo na maamuzi ambayo AI inakaribia. Makala hii ni upanuzi wa masomo juu ya "hatari za AI" ya Utafiti wa vyanzo ulifanywa na Gemini 2.5 Pro. Mtihani wa Agile 4 Online Hatua tatu za kuharibu uamuzi wa bidhaa Kuelewa hatari za AI inahitaji kuchunguza taratibu za msingi zinazosababisha matatizo haya, sio tu kutafsiri dalili. Mfumo wa Kwanza: Imani ya juu → Kuanguka kwa Empiricism Chini ya shinikizo la muda mfupi, matokeo ya uwezekano yanachukuliwa kama ukweli. Taxonomy inayojulikana ya Parasuraman na Riley - matumizi, matumizi mabaya, matumizi mabaya, unyanyasaji - inatarajia slide hii kutoka kwa maamuzi ya kazi hadi kukubalika. Katika kazi ya bidhaa, hii inaonyesha kuwa Wamiliki wa Bidhaa na Meneja wa Bidhaa wanakubali mapendekezo ya AI yasiyo ya wazi bila maswali, wakati wanapoteza kufuatilia jinsi maamuzi yalitolewa na kama yanaweza kuthibitishwa. Utafiti unaonyesha daima kwamba watu hutegemea sana mifumo ya automatiska wakati wanashughulikia utendaji wao chini—mfano uliofuatiliwa katika maeneo mbalimbali kutoka katika uwanja wa ndege hadi utambulisho wa matibabu (Parasuraman & Manzey, 2010). Njia ya kurekebisha ni kuharibu hypotheses nyuma katika mchakato: kila uamuzi unaosababishwa na AI unapaswa kutoa artifact ya sehemu tatu: madai, jaribio, na hatua iliyopangwa. Mfumo wa pili: Uwezekano wa Ufanisi → Michezo ya Metric (Vifaa vya Goodhart) Wakati proxy inakuwa lengo, huacha kuwa proxy yenye ufanisi; ufanisi huongeza madhara. Hii ni kiini cha athari za Goodhart katika mipangilio ya AI na vitabu vya michezo ya kubahatisha, ambazo zinaandika mifumo ambayo huongeza lengo lililoandikwa wakati kuharibu matokeo yaliyotarajiwa (Manheim & Garrabrant, 2018). Utafiti wa michezo ya kubahatisha wa DeepMind unaonyesha jinsi mifumo ya AI inavyopata njia zisizotarajiwa za kufikia alama za juu wakati kuharibu kikamilifu lengo lililopendekezwa. Vifaa vidogo vya uhakiki wa thamani vinashuhudia utaratibu huu. Timu zina hatari ya kukubali mapendekezo ya thamani yanayotokana na AI bila majaribio sahihi. utabiri wa thamani wa AI, proxy tu kwa namna yoyote, unachukuliwa kama thamani yenyewe, kuunda takwimu za ufanisi zinazoathiriwa hatari na mafanikio ya ulimwengu halisi. Mfumo wa tatu: Maoni ya uongo → Mkusanyiko na Homogenization Utafiti unaonyesha tatizo ni halisi: mifumo ya AI ambayo inajifunza kutoka kwa matokeo yao wenyewe hufanya udanganyifu mbaya zaidi (Ensign et al., 2018), na mifumo ya mapendekezo hufanya kila kitu kuwa sawa bila kuwa muhimu zaidi (Chaney et al., 2018). Erosion ya mtazamo wa bidhaa hutokea kupitia utaratibu huu. AI inashinda katika uboreshaji wa ndani lakini inapigana na kufikiri wa mapambano. Wakati timu zinategemea sana AI kwa mwelekeo wa kimkakati, zina hatari ya kuboresha kwa mifano ya kihistoria wakati wa kupoteza fursa mpya. Mfumo, uliofundishwa juu ya matokeo yake mwenyewe na majibu ya mtumiaji, hatua kwa hatua huondoa mtazamo tofauti, wa nje ambao huchochea ubunifu wa kweli. Uelewa wa wateja unafuata mfano huo. watu wa AI wana hatari ya kuwa halisi zaidi kwa timu kuliko wateja halisi. maamuzi ya bidhaa yana hatari ya kufiltrated kupitia tafsiri ya algorithm badala ya ushiriki wa moja kwa moja, kuharibu uhusiano muhimu wa kibinadamu ambayo inachanganya bidhaa kubwa na kushindwa kwa kiufundi. Sababu za mfumo: Kwa nini mashirika ya akili huwezesha kushindwa Mchakato huu unaendelea mara kwa mara kwa sababu moyo unalipa matangazo juu ya matokeo na kasi juu ya kujifunza, wakati timu nyingi hazina ujuzi wa uhakika, au uwezo wa kutambua uhusiano kutoka kwa sababu na kudumisha uongo. Vifaa vya shirika vinaunda uchafuzi wa utaratibu. shinikizo la maamuzi ya "data-driven" bila uthibitisho wa uzoefu huwa ni fetish ya shirika (Brynjolfsson & McElheran, 2016). Makampuni yana hatari ya kuabudu muonekano wa usahihi wakati wa kuacha mazoezi halisi ya msingi ya ushahidi. Sababu za kitamaduni hupunguza tatizo. upendo wa teknolojia, imani kwamba algorithms kutoa ufumbuzi wa makini, usio wa kipekee, huchukua nafasi ya kufikiri kimaadili. mifano ya anti-empirical huonekana ambapo timu hupenda mamlaka ya algorithm juu ya kuthibitisha msingi wa ushahidi. Mfumo wa NIST wa Usimamizi wa Hatari ya AI ni wazi: AI ya kuaminika inahitaji utambulisho wa hatari maalum, kumbukumbu ya matarajio, na ufuatiliaji unaoendelea, hakuna ambayo hutokea kwa ajali (NIST AI RMF, 2023). matarajio haya yanapaswa kufanywa kazi. Hatari za AI na Katastrofu ya Bidhaa: Wakati Mechanisms Kuunganisha Wakati hatari hizi zinakutana katika mazingira ya bidhaa, matokeo yanaweza kuwa ya kutabiri na ya kuharibu. Timu zina hatari ya kupoteza mitindo ya maoni na wateja halisi, na kubadilisha ushiriki wa moja kwa moja na ufahamu unaotumika na AI. Hizi zina hatari ya kuboreshwa kwa takwimu za kihistoria badala ya uumbaji wa thamani ya baadaye. Utafiti juu ya uamuzi wa algorithmic unaonyesha kwamba timu ambazo zina ujuzi wa kiufundi wa AI zinaweza kupata ushawishi usio na kiwango juu ya maamuzi ya kimkakati (Kellogg et al., 2020). Wanasayansi wa data na wahandisi wanaweza kuanza kufanya maamuzi ya bidhaa. Kwa upande mwingine, Wamiliki wa Bidhaa na Meneja wa Bidhaa wanakuwa watendaji wa AI, nguvu iliyotajwa katika maeneo mengine ambapo zana za algorithm zinachukua udhibiti kutoka wataalam wa uwanja hadi watendaji wa kiufundi. Hali ya hatari zaidi hutokea wakati hatari kadhaa zinashirikiana: miundo ya shirika ya amri na udhibiti, pamoja na ibada ya teknolojia, pamoja na shinikizo la ushindani huunda mazingira ambapo swali la AI linakuwa kizuizi cha kazi. Jibu la msingi wa ushahidi kwa kupunguza hatari za AI: Kubadilisha mapendekezo katika kujifunza Jibu la kuaminika linapaswa kuwa la uendeshaji, sio la kushangaza.Kusimamia AI kama uchambuzi wa vijana wenye ujuzi - haraka, usio na ujasiri, wakati mwingine hufanya makosa kwa njia hatari - na kufunika kwa ujuzi, changamoto, reversibility, na uwazi. Utambulisho wa default Tumia uamuzi wa tatu (hakiki, mtihani, hatua) juu ya uamuzi wowote unaosababishwa na AI; kuunganisha kwa mapendekezo yoyote ya bidhaa ili uweze kuangalia na kurekebisha na ushahidi. Maombi: Nini hasa, madai ya uwongo ambayo mifano inafanya? Majaribio: Jinsi gani tunaweza kuthibitisha hili na majaribio ya bei nafuu na ya haraka? Hatua: Tutafanya nini ikiwa mtihani unakwenda au kushindwa? Njia hii inatumia kanuni za maendeleo zilizoongozwa na hypothesis kwa kazi ya kila siku ya bidhaa, kuhakikisha kwamba mapendekezo ya AI yatakuwa madai yanayoweza kuthibitishwa badala ya ukweli uliokubaliwa. Mchezo wa Lightweight Piga timu ya rangi ya dakika 15 ili kuuliza mapendekezo ya athari ya juu, kama vile mapendekezo ya mbadala, usambazaji wa data, na mifumo ya kushindwa. shaka iliyoundwa inapunguza matumizi mabaya ya automatisering wakati iliyounganishwa na udhibiti wa Goodhart: "Ni proxy gani inaweza kuharibu kazi?" Kufanya upasuaji wa Feedback Kuamuru mazungumzo ya kila wiki ya mtumiaji wa moja kwa moja kwa Meneja wa Bidhaa, PO, na wabunifu; AI inaweza kuongeza lakini haipaswi kubadilisha. Hii inapinga ugonjwa unaojulikana wa feedback-loop na homogenization ya mapendekezo, kudumisha uhusiano wa moja kwa moja wa wateja muhimu kwa ufahamu wa ufumbuzi. Uwezo wa kurejesha na upinzani Kusaidia miundombinu na mazoezi ya uwasilishaji ambayo hufanya mabadiliko kuwa salama kujaribu na rahisi kufuta: uwasilishaji wa canary na rollbacks; udhibiti wa mabadiliko unaoongozwa na bajeti; na maamuzi yanayoweza kurekebishwa (katika mlango wa mbili). Kwa kuunganisha zaidi wa wauzaji, matumizi ya miundombinu ya maendeleo na kazi za fitness na mfano wa Strangler Fig ili kudumisha njia ya wazi ya "kuondoka katika siku 30. Mafunzo haya yanatoka kwa kanuni za Utegemezi wa Tovuti ambapo kushindwa ni dhahiri na mifumo inapatikana kwa ajili ya kurejesha haraka badala ya kuzuia kikamilifu. Uwazi ambayo ni nafuu na ya default Kuchukua maagizo ya kumbukumbu, idadi ya mfano, vyanzo vya kuingia, na mantiki ya sentensi moja kwa maamuzi ya matokeo: Hii inaruhusu debugging drift na kuelezea uchaguzi wakati ukweli haukubaliana na utabiri. Pia inafanana na mwongozo wa NIST juu ya nyaraka na ufuatiliaji wa kuendelea. Mwisho: Kuongezeka kwa Bar juu ya Usimamizi wa Bidhaa AI huimarisha kile mfumo wako wa uendeshaji tayari ni. Katika mfumo mzuri, ujuzi, uwazi, inajumuisha kujifunza; katika moja dhaifu, inakaribisha makosa ya kujiamini. Chaguo sio juu ya imani katika mifano, lakini kama unaweza kurekebisha mapendekezo ya uwezekano katika maamuzi ya kuaminika, yanayoweza kupitishwa bila kupoteza kiini cha bidhaa yako. Wale ambao hawatashindwa katika mtihani huu watachochea kikamilifu kwa ukosefu wa umuhimu, kuunda mifumo ambayo inashinda katika takwimu wakati hauwezi kukidhi mahitaji ya wateja. Kuhifadhi umiliki wa binadamu. Kuhifadhi mikono fupi. Kuhifadhi ushahidi wa juu kuliko ujasiri. Ujuzi wa meli, sio imani isiyo ya mantiki katika teknolojia. Vyanzo vinavyohusiana na hatari za AI Amazon (2015). barua ya washiriki (maamuzi ya aina ya 1 / aina ya 2) Brynjolfsson, E., & McElheran, K. (2016). Utekelezaji wa haraka wa uamuzi unaoongozwa na data. Utafiti wa Kiuchumi wa Marekani, 106(5), 133-139. Chaney, A.J.B., Stewart, B.M., & Engelhardt, B.E. (2018). Jinsi uchafuzi wa algorithmic katika mifumo ya mapendekezo huongeza homogeneity na kupunguza faida. RecSys '18. DeepMind. ufafanuzi wa michezo ya kubahatisha: upande wa nyuma wa ubunifu wa AI DeepMind (2022). malengo ya misgeneralization Ensign, D., Friedler, S.A., Neville, S., Scheidegger, C., & Venkatasubramanian, S. (2018). Runaway Feedback Loops katika Polisi ya Utabiri. PMLR. Fowler, M. Strangler wa Fig Kitabu cha kazi cha Google SRE. Canarying Google SRE Kitabu cha kazi. Sera ya bajeti ya makosa Kellogg, K. C., Valentine, M. A., & Christin, A. (2020). Algorithms katika kazi: Jengo jipya la udhibiti. Lum, K., & Isaac, W. (2016). Kutabiri na kutumikia? Umuhimu. Manheim, D., & Garrabrant, S. (2018). Kutambua Mabadiliko ya Sheria ya Goodhart. arXiv:1803.04585. NIST (2023). Mfumo wa Usimamizi wa Hatari ya AI (AI RMF 1.0) O'Reilly, B. (2013). jinsi ya kutekeleza maendeleo ya hypothesis-driven Parasuraman, R., & Manzey, D. H. (2010). Upendo na upendeleo katika matumizi ya binadamu ya automatisering: Ushirikiano wa makini. Vifaa vya binadamu, 52(3), 381-410. Parasuraman, R., na Riley, V. (1997). binadamu na automatisering: matumizi, matumizi mabaya, matumizi mabaya, matumizi mabaya. viungo vya binadamu. 2014: Jinsi ya kuendesha maendeleo ya hypothesis-driven Teknolojia ya teknolojia ya teknolojia ya teknolojia ya teknolojia ya teknolojia.
