لماذا تتوقف مشاريع الذكاء الاصطناعي في الشركات قبل الإنتاج: إنها الحزام، وليس النموذج

لم يكن النموذج أبداً الجزء الصعب. من داخل البناء، يفوز أو يخسر الإنتاج في الطبقة المحيطة به: الاسترجاع والترسيم والتحويل والتقييم.

كل استطلاع رئيسي للذكاء الاصطناعي في الشركات يصف الآن نفس الحاجز: يمكن للشركات الوصول إلى النماذج، و chạy التجارب، وعرض شيء مثير للإعجاب، ثم لا يصل أي من ذلك إلى الإنتاج. تقارير وصف الفجوة من الخارج، من خلال ردود المسؤولين التنفيذيين على الاستبيانات. هذا هو المنظور من الجانب الآخر: من داخل المشاريع، حيث تصل التجارب إلى الإنتاج أو تموت بهدوء.

الفجوة التي يقيسها الجميع

أصبحت الأرقام مألوفة. تقرير دوليت عن حالة الذكاء الاصطناعي في الشركات وجد أن الوصول إلى الذكاء الاصطناعي أصبح شبه عالمي، ومع ذلك، فقط حوالي ربع الشركات تحصل على 40٪ من تجاربها إلى الإنتاج، وحوالي واحد من كل خمسة يبلغ عن حوكمة ناضجة للوكلاء المستقلين. مشروع NANDA في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا وضع الأمر بشكل أكثر وضوح: عبر مئات من التطبيقات، لم تنتج الغالبية العظمى أي عائد مالي قابل للقياس. توقعت شركة جارتنر أن نسبة كبيرة من مشاريع الذكاء الاصطناعي التوليدي سوف تتخلى عنها بعد مرحلة概念 البرهان، مستشهدة بسوء جودة البيانات، وتكلفة متزايدة، وقيمة أعمال غير واضحة.

إذا قمنا بتراكم هذه النتائج معاً، فإن شكل واحد يبرز. الحاجز ليس الوصول إلى نماذج قادرة. هذا المشكل 已 حُل. الحاجز هو المسافة بين نموذج يعمل في عرض تقديمي ونظام يعمل في الإنتاج، كل مرة، لكل مستخدم، تحت حمل حقيقي، مع عواقب حقيقية لكونك مخطئا.

تحذير يجب ذكره بوضوح: هناك الكثير من التجارب لا تصل إلى الإنتاج لأسباب لا علاقة لها بالهندسة: لا يوجد حالة عمل حقيقية، لا توجد بيانات قابلة للاستخدام، لا يوجد راعٍ تنفيذي، أو تكلفتات إجمالية لم يقم أحد بتمديدها. ضع هذه جانبا. ما يلي هو حول مجموعة كبيرة ومزعجة من التجارب التي هي حقيقية تقنياً، وعرضت بشكل مقنع، ولديها حالة استخدام حقيقية وراءها، ولا تزال عالقة في طريقها إلى الإنتاج. بالنسبة لتلك، العامل الحاسم几乎 لا يكون النموذج أبدا.

ما لا يمكن أن يخبرك به بيانات الاستطلاع هو ما يغلق فعلاً هذه المسافة. هذا الجواب لا يعيش في استبيان. يعيش في القرارات الهندسية التي يتم اتخاذها بعد أن يثير العرض كل شيء و قبل أن تتمكن النظام من الثقة بالعملاء الحقيقيين.

النمط: الحل الحاسم几乎 لا يكون النموذج أبدا

عبر المشاريع التي يمكننا التحدث عنها، يوجد نمط متسق: عندما تصل تجربة متوقفة أخيراً إلى الإنتاج، التغيير الذي جعلها تصل هناك نادراً ما يكون نموذج أفضل. إنه الطبقة حول النموذج: كيف يتم استرجاع المعلومات وتأريخها، وكيف يتم فحص الإخراج قبل وصوله إلى مستخدم، وكيف يتم توجيه العمل إلى النموذج الصحيح بدلاً من الأقوى، وكيف يتم تقييم كل شيء بشكل مستمر.

نسمي هذا طبقة الحزام. الوكيل، بمعنى praktisch، هو نموذج مع إمكانية الوصول إلى أدوات، والحزام هو كل ما يحكم كيف يسترد النموذج السياق، و يستخدم تلك الأدوات، و يُحاسب على ما ينتجه: استرجاع، وتأريخ، وتوجيه نموذج، و حواجز، وتقييم. هذه المكونات لا تعمل بشكل منفصل. عليك أن تجمعها، عمداً، من أجل حالة استخدام محددة. هذا الانضباط المجمع هو ما نسميه بتركيب الوكيل، وهو المكان الذي يفوز أو يخسر فيه الإنتاج.

هذا يغير فخ概念 البرهان. الفرق تعثر لأنها تستمر في تحسين الجزء الذي يعمل بالفعل. يقومون بتبادل نموذج أحدث، و إعادة هندسة الدفعات، و انتظار الإصدار التالي للحدود، بينما النقاط الفعلية للفشل تجلس طبقة واحدة إلى الخارج، في أجزاء من النظام لا يضغط عليها العرض.

الترسيم، وليس نموذج أكثر ذكاء، هو ما يجعل الوكيل آمناً بما فيه الكفاية للشحن

افكر في مساعد توصية و استشارة بناءة في قطاع التأمين، مجال حيث إجابة واثقة مخطئة ليست خللاً، بل مسؤولية. الانطباع الأول في حالات مثل هذه هو اللجوء إلى النموذج الأكثر قدرة المتاحة و افتراض أن القدرة يشتري الأمان. لا يفعل. نموذج أكثر طلاقة ينتج هلوسات أكثر إقناعاً، والتي في سياق منظم هي أسوأ، لا أفضل.

ما جعل النظام قابلاً للشحن كان الحزام: تصميم استرجاع ي