Ingen erfaring? Her er, hvordan du kan forvandle dig til en ansvarlig udvikler af kunstig intelligens

Kunstig intelligens (AI) og maskinlæring (ML) forandrer brancher og åbner nye muligheder i en fantastisk fart. Der er utallige veje til at blive en AI-ekspert, og hver persons rejse vil blive formet af unikke erfaringer, tilbageslag og vækst. For dem, der ikke har nogen forudgående erfaring og er ivrige efter at dykke ned i denne fascinerende teknologi, er det vigtigt at vide, at succes er mulig med den rette holdning og tilgang.

I rejsen mod AI-kompetence er det afgørende at udvikle og anvende AI på en ansvarlig måde for at sikre, at teknologien gavner organisationer og samfund, samtidig med at skaden minimiseres. Ansvarlig AI prioriterer retfærdighed, gennemsigtighed og ansvarlighed, hvilket skaber tillid blandt brugere og interessenter. Ved at følge etiske retningslinjer kan lærende og udviklere forebygge misbrug af AI, reducere potentielle risici og tilpasse teknologiske fremskridt til samfundsværdier.

Trods den vigtige betydning af at anvende AI på en ansvarlig måde, har forskning vist, at færre end 2% af de ti tusinder af mennesker, der lærer at bruge AI, aktivt søger at adoptere det ansvarligt. Denne kloft mellem dem, der lærer at implementere AI, og dem, der er interesseret i at udvikle det på en ansvarlig måde, er kolossal. Uden for vores forskning har Pluralsight set lignende tendenser i vores offentligt tilgængelige uddannelsesmaterialer med overvældende interesse for træningsmaterialer om AI-adoption. I modsætning hertil er lignende ressourcer om etisk og ansvarlig AI stort set uberørt.

Hvordan du kan starte din rejse som en ansvarlig AI-praktiker

Der er tre hovedkomponenter, som ansvarlige AI-praktikere bør fokusere på – bias, etik og lovmæssige faktorer. De lovmæssige overvejelser omkring AI er en given. At bruge AI til at iværksætte en cyberangreb, begå en forbrydelse eller på anden måde opføre sig ulovligt er imod loven og ville kun blive forfulgt af skurke.

I forhold til bias, bør en person eller et hold afgøre, om modellen eller løsningen, de udvikler, er så fri for bias som muligt. Hver menneske er biaseret på en eller anden måde, og AI-løsninger er skabt af mennesker, så disse menneskelige biaser vil uundgåeligt afspejle sig i AI. AI-udviklere bør fokusere på at minimere disse biaser bevidst.

At adressere etiske overvejelser kan være mere komplekst end at adressere bias, da etik ofte er tæt knyttet til meninger, som er personlige overbevisninger, der er formet af individuelle erfaringer og værdier. Etik er moralske principper, der er tiltænkt at vejlede adfærd i søgen efter at definere, hvad der er ret eller forkert. Virkelige eksempler på etik kunne omfatte, om det er etisk at lade en ledsager-robot passe på ældre, om en website-bot skal give råd om forhold, eller om automatiserede maskiner skal eliminere job, der udføres af mennesker.

Få det tekniske overstået

Med etik og ansvarlig udvikling i mente er aspirerende AI-udviklere klar til at få det tekniske overstået. Det er almindeligt at tænke, at at lære at udvikle AI-teknologier kræver en avanceret uddannelse eller en baggrund i en forskningslaboratorium. Imidlertid er drivkraft, nysgerrighed og villighed til at tage imod en udfordring alt, der kræves for at starte. Den første lektion, mange AI-praktikere lærer, er, at ML er mere tilgængeligt, end man måske tror. Med de rette ressourcer og en lyst til at lære kan personer fra forskellige baggrunde tilegne sig og anvende selv komplekse AI-koncepter.

Aspirerende AI-eksperter kan opdage, at læring ved at gøre er den mest effektive tilgang. Det er hjælpsomt at starte med at vælge et projekt, der er både interessant og håndterbart inden for ML’s rækkevidde. For eksempel kunne man bygge en model til at forudsige sandsynligheden for en fremtidig begivenhed. Sådant et projekt ville introducere koncepter, der omfatter dataanalyse, funktionsteknik og modelvurdering, samtidig med at det giver en dyb forståelse for ML-livscyklussen – en nøgleframework for systematisk at løse problemer.

Som en person dykker ned i AI, er det afgørende at eksperimentere med forskellige værktøjer og teknologier for at tackle læringssvinget. Mens no-code og low-code-platforme, såsom dem fra cloud-udbydere som AWS, kan forenkle modelbygning for personer med mindre teknisk ekspertise, kan personer med en programmeringsbaggrund måske foretrække at få mere håndtering. I sådanne tilfælde kan at lære grundlæggende Python og anvende værktøjer som Jupyter Notebooks være instrumental i udviklingen af mere avancerede modeller.

At dykke ned i AI-fællesskabet kan også stærkt forbedre læringsprocessen og sikre, at etiske AI-anvendelsesmetoder kan deles med dem, der er nye i feltet. Deltagelse i møder, tilslutning til online-fora og netværksdannelse med andre AI-entusiaster giver muligheder for kontinuerlig læring og motivation. At dele indsigt og erfaringer hjælper også med at klargøre teknologien for andre og styrke sin egen forståelse.

Vælg et projekt, der vækker din interesse

Der er ingen fast vej til at blive en ansvarlig AI-ekspert, så det er vigtigt at starte, hvor du er, og bygge færdigheder gradvist. Uanset om du har en teknisk baggrund eller starter fra scratch, er nøglen at tage det første skridt og blive dedikeret.

Det første projekt bør være noget, der vækker interesse og er drevet af motivation. Uanset om du forudsiger en aktiepris, analyserer online-anmeldelser eller udvikler et produktanbefalingssystem, kan arbejde på et projekt, der resonerer med personlige interesser, gøre læreprocessen mere behagelig og meningsfuld.

At forstå ML-livscyklussen er afgørende for at udvikle en trin-for-trin-tilgang til problemløsning, der dækker faser som dataindsamling, forarbejdning, modeltræning, vurdering og implementering. At følge dette strukturerede framework hjælper med at guide den effektive udvikling af ML-projekter. Desuden, da data er hjørnestenen i enhver AI-initiativ, er det afgørende at finde kostfri, offentlige datasæt, der er relevante for projektet og rige nok til at give værdifulde indsigt. Da dataene behandles og renses, bør de formateres til at enable maskiner til at lære fra dem, hvilket sætter scenen for modeltræning.

Immersive, håndgribelige værktøjer som AI-sandkasser giver lærende mulighed for at øve AI-færdigheder, eksperimentere med AI-løsninger og identificere og eliminere bias og fejl, der kan opstå. Disse værktøjer giver brugerne chancen til sikkert at eksperimentere med forudkonfigurerede AI-cloud-tjenester, generative AI-notebooks og en række store sprogmodeller (LLM’er), der hjælper organisationer med at spare tid, reducere omkostninger og minimere risiko ved at eliminere behovet for at konfigurere deres egne sandkasser.

Når man arbejder med LLM’er, er det vigtigt for ansvarlige praktikere at være opmærksomme på bias, der kan være indlejret i disse store datasamlinger. LLM’er er som store vandmasser, der indeholder alt fra litteratur og videnskab til almindelig viden. LLM’er er exceptionelle til at producere tekst, der er sammenhængende og kontekstligt relevant. Dog kan LLM’er, ligesom en flod, der flyder gennem diverse landskaber, absorbere urenheder i form af bias og stereotyper, der er indlejret i deres træningsdata.

En måde at sikre, at en LLM er så fri for bias som muligt, er at integrere etiske principper ved hjælp af forstærket læring fra menneskelig feedback (RLHF). RLHF er en avanceret form for forstærket læring, hvor feedback-løkken inkluderer menneskelig input. I simpleste termer er RLHF som en voksen, der hjælper et barn med at løse en puslespil ved aktivt at intervenere i processen, identificere, hvorfor visse stykker ikke passer, og foreslå, hvor de kan placeres i stedet. I RLHF vejleder menneskelig feedback AI’en, så dens læringsproces er i overensstemmelse med menneskelige værdier og etiske standarder. Dette er særligt afgørende i LLM’er, der beskæftiger sig med sprog, der ofte er nuanceret, kontekstafhængigt og kulturelt variabelt.

RLHF fungerer som et kritisk værktøj til at sikre, at LLM’er genererer svar, der ikke kun er kontekstligt passende, men også etisk tilpassede og kulturelt følsomme. Dette indbygger etisk dømmekraft i AI ved at lære det at navigere i gråzonerne i menneskelig kommunikation, hvor grænsen mellem ret og forkert ikke altid er definitiv.

Ikke-tekniske nybegyndere kan omdanne deres ideer til virkelighed

Mange AI-professionelle uden IT-baggrund har succesfuldt skiftet fra forskellige fag og bragt friske perspektiver og færdigheder med til området. Ikke-tekniske og lavtekniske AI-værktøjer gør det lettere at skabe modeller uden at kræve omfattende kodningserfaring. Disse platforme giver nybegyndere mulighed for at eksperimentere og omdanne deres ideer til virkelighed uden en teknisk baggrund.

Personer med IT-erfaring, men uden kodningserfaring, er i en stærk position til at gå over i AI. Det første skridt er ofte at lære grundlæggende programmering, især Python, der er bredt anvendt i AI. Højt niveau-tjenester fra platforme som AWS kan give værdifulde værktøjer til at bygge modeller på en ansvarlig måde uden dyb kodningserfaring. IT-færdigheder som forståelse af databaser eller infrastrukturledelse er også værdifulde, når det handler om data eller implementering af ML-modeller.

For dem, der allerede er komfortable med kodning, især i sprog som Python, er overgangen til AI og ML relativt ligetil. At lære at bruge Jupyter Notebooks og at få erfaring med biblioteker som Pandas, SciPi og TensorFlow kan hjælpe med at etablere en solid grundlag for at bygge ML-modeller. Yderligere at dykke dybere i AI/ML-koncepter, herunder neurale netværk og dyb læring, vil forbedre ekspertise og åbne døren til mere avancerede emner.

Tilpas AI-rejsen til personlige mål

Selvom det at starte fra scratch for at blive en AI-ekspert kan synes overvældende, er det helt muligt. Med en solid grundlag, engagement i kontinuerlig læring, håndgribelige erfaringer og fokus på den etiske anvendelse af AI kan enhver skabe sin egen vej ind i feltet. Der er ingen en-size-fits-all-tilgang til AI, så det er vigtigt at tilpasse rejsen til personlige mål og omstændigheder. Over alt er persistence og dedikation til vækst og etik nøglen til succes i AI.