एआई का सही उपयोग
हर कुछ साल में उद्योग किसी नई चीज़ के लिए अपना सिर खो देता है। अभी यह एआई है। आपने शायद दोनों तरह की घबराहट देखी होगी: लोग जो सोचते हैं कि यह सब कुछ बदल देता है और अगर आप शुक्रवार तक पूरी तरह शामिल नहीं हैं तो आप खत्म हो गए हैं, और लोग जो सोचते हैं कि यह एक धोखाधड़ी है जो कभी भी ढह सकती है। दोनों ही जोरदार हैं। दोनों ही ज्यादातर गलत हैं।
सच्चाई शांत है और अधिक उपयोगी है। एआई असली, विशिष्ट विफलता मोड के साथ एक सक्षम उपकरण है। न तो एक उद्धारकर्ता, न एक खतरा, एक उपकरण। प्रश्न जो आपके समय के लायक है वह यह नहीं है कि हाइप या विनाश के साथ पक्ष लें। यह है कि इस चीज़ का अच्छी तरह उपयोग कैसे करें: जहां यह आपके काम में जगह अर्जित करता है, जहां यह नहीं करता है, और जबकि बाकी क्षेत्र अपना판断खो रहा है वहीं अपना판断कैसे रखें।
यह है जो यह अध्याय इसके बारे में है। बाकी हैंडबुक आपको सिखाती है कि मशीन कैसे काम करती है; यह है कि इसे कैसे पकड़ा जाए।
जहां यह वास्तव में आपकी मदद करता है
शोर को अलग रखें और व्यावहारिक मामला मजबूत है। एक मॉडल उस काम में बहुत अच्छा है जो आपका दोपहर खा जाता था: एक पहले संस्करण का मसौदा तैयार करना, एक अपरिचित कोडबेस को समझाना, गन्दे पाठ को संरचित डेटा में बदलना, बॉयलरप्लेट परीक्षण लिखना, एक लंबे धागे को सारांशित करना, आपको एक सिंटैक्स पर फंसा से बाहर निकालना जिसे आप आधा याद करते हैं। कुछ भी शानदार नहीं है। सब कुछ वास्तविक समय वापस है।
एक तकनीकी पेशेवर को जो यह देता है वह लाभ है। दिनचर्या के काम पर फर्श बढ़ता है, इसलिए आप अपने दिन के उन हिस्सों पर कम समय बिताते हैं जो कभी भी दिलचस्प नहीं थे और उन हिस्सों पर अधिक समय बिताते हैं जो हैं: डिजाइन,판断कॉल, वह चीजें जो केवल आप देख सकते हैं क्योंकि आप पूरी प्रणाली को समझते हैं। इस तरह इस्तेमाल की गई, एआई काम को बदल नहीं रहा है। यह झाड़ियों को साफ कर रहा है ताकि आप इसे प्राप्त कर सकें।
पकड़ यह है कि यह केवल तभी चुकता है जब आप अच्छे आउटपुट को बुरे से बता सकें। एक मॉडल आपको एक आत्मविश्वास से गलत उत्तर के रूप में आसानी से सही उत्तर देगा, और यह जिस तरह से ये मॉडल काम करते हैं वह अपरिहार्य बनाता है। पेशेवर जो लाभ उठाता है वह है जो पढ़ सकता है कि इसने क्या उत्पादन किया, गलती को पकड़, और आगे बढ़ सकता है। जो नहीं कर सकता वह किसी और के अनुमान को अपने नाम के साथ भेज रहा है।
यह क्या नहीं बदल सकता
यहाँ वह हिस्सा है जो हाइप छोड़ देता है। सभी अब एआई के साथ निर्माण कर रहे हैं, और इसने उन इंसानों की आवश्यकता को नहीं हटाया जो वास्तव में चीजों को समझते हैं। अगर कुछ है तो यह इसे बढ़ाता है।
एक मॉडल के पास आपके प्रोजेक्ट में कोई हिस्सेदारी नहीं है, यह याद नहीं है कि सिस्टम इस तरह क्यों आकार में है, और इसके पास कोई भान नहीं है कि उन लोगों के लिए क्या मायने रखता है जो इसका उपयोग करते हैं। यह एक प्रशंसनीय अगला शब्द तक पहुंचता है, सही कॉल नहीं। तो चीजें जो आपकी रहती हैं वह चीजें हैं जो हमेशा कठिन भाग थीं: यह तय करना कि क्या बनाएं, यह जानना कि कौन सा ट्रेड-ऑफ बनाने लायक है, यह ध्यान देना कि आकर्षक उत्तर इस संदर्भ के लिए गलत है, पूरी प्रणाली को अपने सिर में रखना। रणनीति, स्वाद, और समझ बॉक्स में नहीं आता।
यह है कि क्यों "मशीन को समझें" पूरी हैंडबुक के माध्यम से चलता है। जितना अधिक आप एक उपकरण को निर्देशित करते हैं जिसे आप समझ नहीं पाते, उतना ही आप अनुमान लगा रहे हैं। इंजीनियर जो जानता है कि मॉडल कैसे व्यवहार करता है वह इसे उस जगह पर इशारा करता है जहां यह मजबूत है और इसे उस जगह से दूर रखता है जहां यह कमजोर है। जो इसे एक ओरेकल के रूप में मानता है वह जो ओरेकल कहना चाहता था वह मिलता है। लूप में रहें, उस स्तर पर जहां असली निर्णय लिए जाते हैं।
इसका नैतिक उपयोग
प्रभावी और नैतिक यहाँ अलग-अलग लक्ष्य नहीं हैं। वे एक ही आदत दो तरफ से देखे गए हैं।
उस नियम से शुरू करें जो ज्यादातर को कवर करता है: आप जो भेजते हैं उसके मालिक हैं। अगर एक मॉडल ने इसे लिखा है, तो आप अभी भी इसे पढ़ते हैं, समझते हैं, और इसके पीछे खड़े होते हैं, किसी भी टीम के सदस्य के कोड की तरह। यह जांचे बिना आउटपुट को पास करना, जैसे कि यह तैयार और आपका हो, यह कैसे एक आत्मविश्वास से गलत उत्तर उत्पादन में आपके नाम के साथ समाप्त होता है। भेजने से पहले सत्यापित करें, हर बार जब इसका मायने रखे।
बाकी सब इसका अनुसरण करता है मानुष्य को मानुष्य के रूप में मानने से। ध्यान दें कि आप इसे क्या खिलाते हैं: ग्राहक डेटा, रहस्य, और कुछ भी निजी एक प्रॉम्प्ट में नहीं है जिसे आप नियंत्रित नहीं करते। जहाँ काम आया वहाँ बताने के लिए अग्रिम हों जब यह गिनती करता हो। और इसके लालची संस्करण का प्रतिरोध करें, हर कोने को काटने, हर चैनल को बाढ़ देने, या सावधान काम को शुद्ध मात्रा के लिए व्यापार करने की इच्छा। उपकरण एक गुणक है, और एक गुणक लापरवाही को भी बड़ा बनाता है। अपने सिद्धांतों को रखें और आप नौकरी का वह हिस्सा रखते हैं जो करने के लायक था।
अपना सिर रखें
क्षेत्र लहरों में चलता है, और पहले भी ऐसा करता आया है। इसका इतिहास उत्साह और सर्दियों की एक दौड़ है, प्रत्येक समय उतना ही निश्चित जितना यह अभी लगता है, प्रत्येक के बाद एक सुधार जब वादे परिणाम से आगे निकल जाते हैं। वह पैटर्न तेज सिर रखने का सबसे अच्छा कारण है: सबसे जोरदार दावा वह है जो शायद ही कभी टिका रहता है।
तो हाइप को मौसम के रूप में मानें, सुसमाचार नहीं। मॉडल जो इस महीने रैंकिंग में शीर्ष है वह बदला जाएगा, डेमो जो जादू की तरह दिखता है आमतौर पर एक संकीर्ण खुशी का रास्ता है, और "यह सब कुछ बदलता है" ज्यादातर चीजों के बारे में कहा गया है जिन्होंने नहीं किया। जो बदली नहीं जाती है वह है आपकी समझ कि ये सिस्टम कैसे काम करते हैं, उसी तरह प्रत्येक युग के विचार उन पर निर्मित उत्पादों को जीवित रखते हैं। सहनीय परत सीखना जारी रखें, अपना판断स्विच ऑन रखें, और उपकरण को उस चीज़ के लिए उपयोग करें जो यह अच्छा है। यह पूरा चाल है: सभी लाभ, कोई शोर नहीं।
यह वह रुख है जिसमें यह हैंडबुक लिखा गया है: एआई एक सक्षम उपकरण है, आप वह पेशेवर हैं जो इसे पकड़ रहे हैं, और किनारा उन लोगों के लिए जाता है जो समझते हैं कि वे क्या काम कर रहे हैं। इस विचार के साथ, अगला अध्याय मशीन को खोलता है। एलएलएम कैसे काम करते हैं जहाँ बाकी शुरू होता है।