TL; DR: AI Riskler – Bu bir tuzak! AI, yetenekli bir operatörün ellerinde son derece yararlıdır. Araştırmayı hızlandırabilir, içgüdüler oluşturabilir ve daha iyi karar vermeyi destekleyebilir.Ama burada AI ilahiyatçılarının size söylemediği şey şu: Temel AI risklerini görmezden geldiğinde eşit derecede zararlı olabilir. Temel risk, iş liderlerinden teknik sistemlere ürün stratejisinin yavaş yavaş aktarılmasıdır – çoğu zaman bunu kimse karar vermeden. Ekipler “AI” e eklemektedir ve genellikle daha fazla çıkış, daha fazla öğrenme değil. Bu model uzun süredir var olan insan faktörleri bulguları ile uyumludur: zaman baskısı altında, insanlar otomatik ipuçlarına aşırı güveniyor ve bağımsız doğrulama uygulanmıyor, bu, otomatikleştirmenin olasılıkçı değil deterministik olduğunda özellikle tehlikelidir (Parasuraman & Riley, 1997; aşağıda listelenen tüm kaynaklara bakın). Bu ilk olarak bir model başarısızlığı değildir; AI'nin hızlandırdığı bir sistem ve karar verme başarısızlığıdır. Makale, “AI Riskleri” ile ilgili derslerin bir uzantısıdır Kaynak araştırması Gemini 2.5 Pro tarafından desteklenmiştir. Agile 4 Online Eğitimi Ürün yargısını yok eden üç mekanizma AI risklerini anlamak, bu sorunları tetikleyen temel mekanizmaları incelemek gerektirir, sadece semptomları kataloglamak değil. 1. Mekanizma: aşırı güven → Empirizmin bozulması Parasuraman ve Riley’in kurulan taksonomi – kullanımı, kötüye kullanımı, kötüye kullanımı, kötüye kullanımı – aktif anlamlandırma ile pasif kabul arasındaki bu kayışı tahmin ediyor. Ürün çalışmasında, bu, Ürün Sahipleri ve Ürün Yöneticileri’nin sorunsuz olarak belirsiz AI önerilerini kabul ettikleri ve kararların nasıl alındığı ve doğrulanabilir olup olmadığına dair izini kaybettikleri anlamına gelir. Araştırmalar sürekli olarak, insanların performanslarını az izlerken otomatik sistemlere aşırı güvende olduklarını göstermektedir – havacılıktan tıbbi teşhisye kadar tüm alanlarda gözlemlenen bir model (Parasuraman & Manzey, 2010). Ekipler, yerel anlayışlara aykırı olduklarında bile AI tarafından oluşturulan önerileri aşırı derecede ağırlaştırma riski taşıyorlar ve bu da empirik süreç kontrolünü temel olarak zayıflatıyor. Düzeltme, hipotezleri süreçte geri zorlamaktır: Her AI etkilenen karar üç parçalı bir eser üretmelidir: İtiraz, test ve önceden kararlı eylem. Mekanizma 2: Optimizasyon Gücü → Metrik Oyun (Goodhart Etkileri) Bir proxy bir hedef haline geldiğinde, etkili bir proxy olmaktan vazgeçer; optimizasyon zararları artırır. bu, Goodhart etkilerinin AI ayarlarında ve yazılı hedefi en üst düzeye çıkarırken yazılı hedefi en aza indiren sistemleri belgelendiren spesifikasyon-gaming literatüründe (Manheim & Garrabrant, 2018). DeepMind'in spesifikasyon oyun araştırması, AI sistemlerinin yüksek puanlara ulaşmanın beklenmedik yollarını nasıl keşfettiğini ve amaçlanan hedefi tamamen altüst ettiğini ortaya koyuyor. Değer doğrulama kısayolları bu mekanizmayı örnek almıştır. Ekipler, uygun deney yapmadan AI tarafından oluşturulan değer hipotezlerini kabul etme riski taşıyor. Üçüncü Mekanizma: Deformed Feedback → Convergence and Homogenization Araştırmalar, sorunun gerçek olduğunu gösteriyor: kendi çıkışlarından öğrenen AI sistemleri önyargıları daha da kötüleştirir (Ensign et al., 2018), ve tavsiye sistemleri aslında daha faydalı olmadan her şeyi daha benzer hale getirir (Chaney et al., 2018). Ürün görüşü erozyonu bu mekanizmanın aracılığıyla meydana gelir. AI yerel optimizasyonda mükemmeldir, ancak yenilikçi düşünme ile mücadele eder. Takımlar stratejik yönlendirme için AI'ya büyük ölçüde dayandıklarında, yeni fırsatları kaçırırken tarihsel desenler için optimizasyon riski taşıyor. Sistem, kendi çıkışları ve kullanıcı tepkileri üzerine eğitildiğinde, yavaş yavaş gerçek yeniliklere neden olan çeşitli, dış bakış açıları filtreliyor. Müşteri anlayışının bozulması aynı şekildedir. AI kişileri, gerçek müşterilerden ekiplere daha gerçekçi olma riski taşıyor. Ürün kararları doğrudan katılım yerine algoritmik yorumlar aracılığıyla filtrelenme riski taşıyor, önemli ürünleri teknik olarak yetkin başarısızlıklardan ayıran temel insan bağlantısını kesiyor. Sistemik Nedenler: Akıllı Organizasyonlar Neden Bu Başarısızlıklara İzin Verir Bu mekanizmalar tekrarlanır, çünkü teşvikler sonuçlar ve öğrenme hızının ötesinde duyurular ödüllendirirken, birçok ekip belirsizlik okuryazarlığı veya korelasyonun nedensellikten ayırt etme ve sahte kalma yeteneğinden yoksundur. Organizasyonel faktörler sistematik körlük yaratır. Empirik doğrulama olmadan “bilgiye dayalı” kararlar için baskı bir organizasyonel fetisiye dönüşür (Brynjolfsson & McElheran, 2016). Şirketler, gerçek kanıtlara dayalı uygulamayı bırakırken objektiflik görünümünü takdir etme riski vardır. Kültürel faktörler sorunu karıştırır.Teknoloji ibadetinin, algoritmaların objektif, tarafsız çözümler sunacağı inancı, eleştirel düşünceyi değiştirir.Anti-empirik desenler, ekiplerin kanıtlara dayalı doğrulama yerine algoritmik otoriteyi tercih ettiği yerlerde ortaya çıkar. NIST AI Risk Yönetimi Çerçevesi açıkça belirtilmiştir: Güvenilir AI, bağlamda belirli bir risk tanımlaması, varsayımların belgelendirilmesi ve sürekli izlenmesi gerektirir, bunların hiçbiri tesadüfen ortaya çıkmaz (NIST AI RMF, 2023). AI Riskleri ve Ürün Katastrofi: Mekanizmalar Karşılaştığında Bu riskler ürün bağlamlarında birleştiğinde, sonuçlar öngörülebilir ve yıkıcı olabilir. Ekipler gerçek müşterilerle geri bildirim döngüleri kaybetme riski taşıyor, doğrudan katılımı AI aracılığıyla içgörülerle değiştiriyor. Özellikler gelecekteki değer yaratma yerine tarihsel metrikler için optimize olma riski taşıyor. En tehlikeli olarak, ürün kararları müşteri odaklı değil teknolojici olma riski taşıyor. Algoritmik karar verme araştırmaları, teknik AI bilgisine sahip ekiplerin stratejik kararlar üzerinde orantısız bir etkiye sahip olabileceğini gösteriyor (Kellogg et al., 2020). Veri bilimcileri ve mühendisleri ürün kararları vermeye başlayabilir. Buna karşılık, Ürün Sahipleri ve Ürün Yöneticileri, alan uzmanlarından teknik operatörlere kontrolü taşıyan algoritmik araçların diğer alanlarda gözlenen bir dinamik olan AI operatörleri haline gelir. En tehlikeli senaryo, çeşitli risklerin birleştiği zaman ortaya çıkar: Komuta ve kontrol organizasyonel yapıları, artı teknoloji ibadet, artı rekabet baskısı, AI sorgulama kariyer kısıtlayıcı bir ortam yaratır. AI risklerini hafifletmek için kanıt tabanlı yanıt: öneriyi öğrenmeye dönüştürme İnanılmaz bir yanıt operasyonel olmalı, tiyatro değil. - Hızlı, yorucu, bazen tehlikeli şekillerde yanlış - yetenekli bir genç analist olarak AI'ya bakın ve bunu empirizm, meydan okuma, dönüştürülebilirlik ve şeffaflık ile sarın. Empirizm Default Herhangi bir AI etkileyen karar üzerinde karar üçgenini kullanın (tekrar, test, eylem); herhangi bir ürün önerisine ekleyin, böylece kanıtlarla denetleyebilir ve uyum sağlayabilirsiniz. İtiraz: Model tarafından yapılan belirli, sahte iddia nedir? Test: Bunu ucuz ve hızlı bir deneyle nasıl doğrulayabiliriz? Eylem: Test geçerse veya başarısız olursa ne yapacağız? Bu yaklaşım, hipoteze dayalı geliştirme ilkelerini günlük ürün çalışmaları için uygular ve AI tavsiyelerinin kabul edilen gerçekler yerine test edilebilir öneriler haline gelmesini sağlar. hafif zorluk Alternatif hipotezler, veri kökenleri ve başarısızlık modları gibi yüksek etki önerileri sorgulamak için 15 dakikalık bir “kırmızı ekibi” döndürün. Feedback Loop’u düzeltmek Ürün Yöneticileri, PO'lar ve tasarımcılar için haftalık doğrudan kullanıcı konuşmalarını görevlendirin; AI özetleyebilir, ancak değiştirmemelidir. Dönüştürülebilirlik ve direnci Değişiklikleri denemek için güvenli ve iptal etmek kolay hale getiren mimarileri ve serbest bırakma uygulamalarını desteklemek: kanaryalı serbest bırakmalar ve geri dönüşler; hata bütçesi yönlendirilmiş değişim kontrolü; ve geri dönüştürülebilir (iki kapı) kararlar. daha derin tedarikçi karışımları için, evrimsel mimarisi, fitness işlevleri ve Strangler Fig modelini kullanarak açık bir “30 günde çıkış” yolu tutun. Bu uygulamalar, başarısızlığın kaçınılmaz olduğu ve sistemlerin mükemmel önleme yerine hızlı kurtarma için optimize edildiği Site Güvenilirliği Mühendisliği ilkelerinden kaynaklanmaktadır. Ucuz ve eksik olan transparanlık Sonuç kararları için log çağrıları, model tanımlayıcıları, giriş kaynakları ve tek cümle rasyonelleri ele alın: Bu, gerçeklik tahminlerle çelişmiyorsa, çözme akışını ve seçimleri açıklamayı sağlar. ayrıca belgelendirme ve sürekli izleme konusunda NIST rehberliği ile uyumludur. Sonuç: Ürün Yönetimi'nde Bar Yükseltme AI, işletim sisteminizin zaten ne olduğunu güçlendirir. güçlü, empirik, meraklı, şeffaf bir sistemde, öğrenmeyi birleştirir; zayıf bir sistemde, güvenilir hatayı hızlandırır. Bunları tespit eden kuruluşlar, aslında önemli olan ürünler üretecekler.Bu testten başarısız olanlar, müşterilerin ihtiyaçlarını karşılamayan ve ölçümlerde mükemmel olan sistemler yaratarak, alakası olmayanları mükemmel bir şekilde optimize edeceklerdir. İnsan mülkiyetini koruyun. Zincirleri kısa tutun. Kanıtları güvenden daha yüksek tutun. Gemi öğrenme, teknolojide mantıksız bir inanç değil. Risk Kaynakları Hakkında Bilgiler Amazon (2015). hissedar mektubu (Tip-1 / Tip-2 kararları) Brynjolfsson, E., & McElheran, K. (2016). Veri yöntemi karar verme hızlandırılması. American Economic Review, 106(5), 133-139. Chaney, A.J.B., Stewart, B.M., & Engelhardt, B.E. (2018). Önerilen sistemlerde algoritmik karışıklık homojenliği arttırır ve yararlılığı azaltır. RecSys ’18. DeepMind. spesifikasyon oyunları: AI yaratıcılığının ters tarafı DeepMind (2022) - Hedeflerin Arttırılması Ensign, D., Friedler, S.A., Neville, S., Scheidegger, C., & Venkatasubramanian, S. (2018). Öngörülebilir Polisleme’de Kaçış Yöntemleri PMLR. M. Strangler Fig Hakkında Google SRE Workbook. Canarying Yayınları Google SRE Çalışma Kitabı: Hata Bütçe Politikası Kellogg, K. C., Valentine, M. A., & Christin, A. (2020). Çalışma algoritmaları: Kontrolün yeni tartışmalı alanı. Lum, K., & Isaac, W. (2016). Tahmin etmek ve hizmet etmek? Manheim, D., & Garrabrant, S. (2018). Goodhart Yasasının Çeşitlendirilmesi. arXiv:1803.04585. NIST (2023). AI Risk Management Framework (AI RMF 1.0) O’Reilly, B. (2013) – Hipotez-Yönlendirilmiş Gelişim Nasıl Uygulanır Parasuraman, R., & Manzey, D. H. (2010). Otomasyonun insan kullanımında hoşgörü ve önyargı: Dikkatli bir entegrasyon. İnsan faktörleri, 52(3), 381-410. Parasuraman, R., ve Riley, V. (1997). İnsanlar ve Otomasyon: Kullanım, Kötü Kullanım, Kötü Kullanım, Kötü Kullanım. İnsan Faktörleri. Düşünce Çalışmaları (Thoughtworks) - Hypothesis-Driven Development Nasıl Uygulanır Arkeolojik Radar: Arkeolojik Radar.
