Ingen erfaring? Her er hvordan du kan transformere deg til en etisk kunstig intelligens-utvikler

Kunstig intelligens (KI) og maskinlæring (ML) former om industrier og åpner opp for nye muligheter i en fantastisk fart. Det finnes talløse veier til å bli en KI-ekspert, og hver persons reise vil bli formet av unike erfaringer, tilbakeslag og vekst. For de som ikke har noen forhåndserfaring og er ivrige etter å dykke inn i denne fascinerende teknologien, er det viktig å vite at suksess er mulig med riktig holdning og tilnærming.

I reisen mot KI-kompetanse er det avgjørende å utvikle og bruke KI på en etisk måte for å sikre at teknologien er til nytte for organisasjoner og samfunnet, samtidig som skaden minimiseres. Etisk KI prioriterer rettferdighet, åpenhet og ansvar, noe som bygger tillit blant brukere og interessenter. Ved å følge etiske retningslinjer kan lærende og utviklere forhindre misbruk av KI, redusere potensielle risikoer og harmonisere teknologiske fremsteg med samfunnets verdier.

Til tross for viktigheten av å bruke KI på en etisk måte, har forskning vist at mindre enn 2% av de titusener av menneskene som lærer hvordan de kan bruke KI, aktivt søker etter å adoptere det på en ansvarlig måte. Gapet mellom de som lærer hvordan de kan implementere KI og de som er interessert i å utvikle det på en etisk måte, er enormt. Utenfor vår forskning har Pluralsight sett lignende trender i våre offentlige utdanningsressurser, med overveldende interesse for opplæringsmateriell om KI-adoptsjon. I motsetning til dette går lignende ressurser om etisk og ansvarlig KI stort sett ubrukt.

Hvordan begynne din reise som en ansvarlig KI-utøver

Det finnes tre hovedkomponenter som ansvarlige KI-utøvere bør fokusere på — bias, etikk og juridiske faktorer. De juridiske overveielser av KI er en selvfølge. Å bruke KI til å lansere en cyberangrep, begå en forbrytelse eller på annen måte oppføre seg ulovlig, er ulovlig og ville bare bli fulgt av skadelige aktører.

I forhold til bias, bør en person eller et team bestemme om modellen eller løsningen de utvikler, er så fri for bias som mulig. Hver menneske er biasert på en eller annen måte, og KI-løsninger er skapt av mennesker, så disse menneskelige biasene vil uunngåelig reflekteres i KI. KI-utviklere bør fokusere på å bevisst minimere disse biasene.

Å håndtere etiske overveielser kan være mer komplekst enn å håndtere bias, da etikk ofte er tett knyttet til meninger, som er personlige overbevisninger formet av individuelle erfaringer og verdier. Etikk er moralske prinsipper som er ment å guide atferd i jakten på å definere hva som er riktig eller galt. Reelle eksempler på etikk kan inkludere om det er etisk å la en kompanjong-robot ta vare på eldre, om en nettbot skal gi råd om forhold, eller om automatiserte maskiner skal eliminere jobber utført av mennesker.

Få teknisk kompetanse

Med etikk og ansvarlig utvikling i mente, er aspirerende KI-utviklere klare til å få teknisk kompetanse. Det er vanlig å initialt tro at å lære å utvikle KI-teknologier krever en avansert grad eller en bakgrunn i en forskningslaboratorie. Imidlertid er driv, nysgjerrighet og villighet til å ta på seg en utfordring, alt som er nødvendig for å starte. Den første leksjonen mange KI-utøvere lærer, er at ML er mer tilgjengelig enn man skulle tro. Med riktige ressurser og en ønske om å lære, kan personer fra ulike bakgrunner tilegne seg og anvende selv komplekse KI-konsepter.

Aspirerende KI-eksperter kan finne at å lære ved å gjøre er den mest effektive tilnærmingen. Det er nyttig å starte med å velge et prosjekt som er både interessant og håndterbart innenfor ML-området. For eksempel kan en bygge en modell for å forutsi sannsynligheten for en fremtidig hendelse. Slike prosjekter ville introdusere konsepter som inkluderer dataanalyse, funksjonsutvikling og modellutvurdering, samtidig som det gir en dyp forståelse av ML-livssyklusen — en nøkkelramme for å løse problemer systematisk.

Som en person dykker ned i KI, er det essensielt å eksperimentere med ulike verktøy og teknologier for å overvinne lærekurven. Mens no-code og low-code-plattformer, som de fra cloud-tilbydere som AWS, kan forenkle modellbygging for personer med mindre teknisk ekspertise, kan personer med en programmeringsbakgrunn foretrekke å bli mer hånd-til-hånd. I slike tilfeller kan å lære Python-grunnleggende og å bruke verktøy som Jupyter Notebooks, være instrumental i å utvikle mer avanserte modeller.

Å dykke ned i KI-samfunnet kan også forbedre læreprosessen og sikre at etiske KI-anvendelsesmetoder kan deles med de som er nye i feltet. Deltagelse i møter, å melde seg inn i nettforum og å nettverke med andre KI-entusiaster, gir muligheter for kontinuerlig læring og motivasjon. Å dele innsikt og erfaringer hjelper også til å klargjøre teknologien for andre og styrke en egen forståelse.

Velg et prosjekt som vekker din interesse

Det finnes ingen fast vei til å bli en ansvarlig KI-ekspert, så det er viktig å starte der du er og bygge ferdigheter gradvis. Uansett om du har en teknisk bakgrunn eller starter fra scratch, er nøkkel til å ta det første skrittet og holde fast.

Det første prosjektet bør være noe som vekker interesse og er drevet av motivasjon. Uansett om du forutsier en aksjepris, analyserer nett-omtaler eller utvikler et produktanbefalingsystem, å jobbe med et prosjekt som resonnerer med personlige interesser, kan gjøre læreprosessen mer behagelig og meningsfull.

Å forstå ML-livssyklusen er essensielt for å utvikle en steg-for-steg-tilnærming til problemløsning, som dekker stadier som datainnsamling, forarbeiding, modelltrening, utvurdering og distribusjon. Å følge denne strukturerte rammen hjelper til å guide en effektiv utvikling av ML-prosjekter. I tillegg, da data er hjørnestenen i enhver KI-initiativ, er det essensielt å finne kostnadsfrie, offentlige datasamlinger som er relevante for prosjektet og som er rike nok til å gi verdifulle innsikt. Mens dataene blir prosessert og renset, bør de formateres for å enable maskiner til å lære fra dem, og sette scenen for modelltrening.

Immersive, hånd-til-hånd-verktøy som AI-sandbokser lar lærende øve KI-ferdigheter, eksperimentere med KI-løsninger og identifisere og eliminere feil som kan oppstå. Disse verktøyene gir brukerne muligheten til å trygt eksperimentere med forhånds konfigurerte KI-cloud-tjenester, generative KI-notebøker og en rekke store språkmodeller (LLM), som hjelper organisasjoner å spare tid, redusere kostnader og minimere risiko ved å eliminere behovet for å etablere sine egne sandbokser.

Når du arbeider med LLM, er det viktig for ansvarlige utøvere å være klar over bias som kan være innbygget i disse store datamengdene. LLM er som enorme vannmasser, som inneholder alt fra litteratur og vitenskap til allmenn kunnskap. LLM er usedvanlig gode til å produsere tekst som er sammenhengende og kontekstuell relevant. Likevel, som en elv som flyter gjennom ulike landskap, kan LLM absorbsere urenheter i form av bias og stereotyper som er innbygget i deres treningsdata.

En måte å sikre at en LLM er så fri for bias som mulig, er å integrere etiske prinsipper ved å bruke forsterkingslæring fra menneskelig tilbakemelding (RLHF). RLHF er en avansert form for forsterkingslæring hvor tilbakemeldingsløkken inkluderer menneskelig innputt. I enkleste termer er RLHF som en voksen som hjelper et barn med å løse en pusle, ved aktivt å gripe inn i prosessen, å identifisere hvorfor visse brikker ikke passer, og å foreslå hvor de kan plasseres isteden. I RLHF, menneskelig tilbakemelding guider KI, og sikrer at dens læreprosess er i harmoni med menneskelige verdier og etiske standarder. Dette er spesielt kritisk i LLM som omhandler språk, som ofte er nyansert, kontekst-avhengig og kulturelt variabelt.

RLHF fungerer som et kritisk verktøy for å sikre at LLM genererer responser som ikke bare er kontekstuell relevante, men også etisk harmoniske og kulturelt sensitive. Dette innfører etisk dømmekraft i KI ved å lære det å navigere i gråsonene i menneskelig kommunikasjon, hvor grensen mellom rett og galt ikke alltid er definitiv.

Ikke-tekniske nykommerne kan omdanne sine ideer til virkelighet

Mange KI-proff uten IT-bakgrunn har suksessfullt gått over fra ulike felt, og bringt med seg ferske perspektiver og ferdigheter til området. No-code og low-code KI-verktøy gjør det enklere å skape modeller uten å kreve omfattende kode-erfaring. Disse plattformene lar nykommerne eksperimentere og omdanne sine ideer til virkelighet uten en teknisk bakgrunn.

Personer med IT-erfaring, men uten kode-ekspertise, er i en sterk posisjon til å gå over i KI. Det første skrittet er ofte å lære grunnleggende programmering, spesielt Python, som er mye brukt i KI. Høy-nivå-tjenester fra plattformer som AWS kan gi verdifulle verktøy for å bygge modeller på en ansvarlig måte uten dyp kode-kunnskap. IT-ferdigheter som å forstå databaser eller å håndtere infrastruktur er også verdifulle når det gjelder å håndtere data eller å distribuere ML-modeller.

For de som allerede er komfortable med kode, spesielt i språk som Python, er overgangen til KI og ML relativt rett frem. Å lære å bruke Jupyter Notebooks og å bli kjent med biblioteker som Pandas, SciPi og TensorFlow, kan hjelpe til å etablere en solid grunn for å bygge ML-modeller. Å dykke dyptere i KI/ML-konsepter, inkludert neurale nettverk og dypt læring, vil forbedre ekspertisen og åpne døren til mer avanserte emner.

Tilpass KI-reisen til personlige mål

Selv om å starte fra scratch for å bli en KI-ekspert kan se ut som en overveldende oppgave, er det helt mulig. Med en solid grunn, forpliktelse til kontinuerlig læring, hånd-til-hånd-erfaring og fokus på den etiske anvendelsen av KI, kan hvem som helst skape sin egen vei inn i feltet. Det finnes ingen en-size-fits-all-tilnærming til KI, så det er viktig å tilpasse reisen til personlige mål og omstendigheter. Over alt, utholdenhet og forpliktelse til vekst og etikk er nøkkel til suksess i KI.