A
A
  • Angol
  • Magyar
  • 86 perc

Hogyan gondolkodnak az OpenAI és a Google mérnökei az AI-termékek sikeres fejlesztéséről?

Az AI termékek fejlesztése számos kihívást tartogat: a beszélgetés tapasztalt mérnökök szemszögéből mutatja be, hogyan érdemes közelíteni az AI projektekhez a nem-determinisztikus viselkedés, autonómia, üzleti problémák és visszacsatolási folyamatok szempontjából.

Két tapasztalt mérnök, akik számos AI terméket fejlesztettek és vezettek be a Google-nál, az OpenAI-nél, az Amazonnál és más nagyvállalatoknál, megosztják tapasztalataikat arról, hogy miben tér el az AI-alapú termékfejlesztés a hagyományos szoftverépítéstől. A beszélgetés fókuszában állnak a nem-determinisztikus rendszerek sajátosságai, a felhasználói és AI-viselkedés kiszámíthatatlansága, illetve az ehhez társuló fejlesztési kihívások.

Érintik az autonómia és kontroll közötti egyensúlyt, amely minden ügynököt alkalmazó rendszernél dilemma: mennyit engedünk át a gépnek, és mennyire hagyjuk meg a döntéshozást az embernek? Ez a kompromisszum teljesen új fejlesztői folyamatot kíván, amelyben az iteratív, kis lépésekben történő építkezés, kontrollált kísérletezés és következetes tesztelés kiemelt szerepet kap.

Több gyakorlati példán keresztül mutatják be, hogyan lehet fokozatosan növelni egy AI-rendszer autonómiáját, miközben az első lépésekben mindig a magas emberi kontroll dominál. Rámutatnak, hogy a gyors piacra lépési ambíció helyett érdemes hosszabb, kalibrációs folyamatokban gondolkodni, ahol folyamatos visszajelzéseken keresztül finomodik az AI teljesítménye.

Az interjú során kitérnek a vállalati kultúra, a vezetői attitűdök és cross-funkcionális együttműködés fontosságára, illetve arra, hogy mennyire lényeges folyamatosan meghallani a felhasználókat és érzékenyen reagálni a visszajelzésekre. Megvitatják, hogy a legnagyobb buktatók közé tartoznak az irreális várakozások, a túl gyors automatizáció és a nem megfelelően kezelt feedback-loopok. Szó esik a kiértékelési és monitorozási stratégiákról is, valamint arról, mi számít túl- vagy alulértékelt trendnek a mai AI-piacon.

A szakértők bemutatnak egy lépésről lépésre alkalmazható, „Continuous Calibration Continuous Development” keretrendszert, amelynek célja az AI fejlesztés során a meglepetések minimalizálása és a terméktröszt fenntartása. A diskurzus számos gondolatébresztő kérdést vet fel mind vezetők, mind fejlesztők számára, az AI bevezetésének folyamatáról, buktatóiról és a sikerhez vezető lépésekről.