Fara experienta? Iată cum te poți transforma într-un dezvoltator etic de inteligență artificială

Inteligența artificială și învățarea automată (ML) remodelează industriile și deblochează noi oportunități într-un ritm incredibil. Există nenumărate căi pentru a deveni expert în inteligență artificială (IA), iar călătoria fiecărei persoane va fi modelată de experiențe unice, eșecuri și progrese. Pentru cei fără experiență anterioară, dornici să se aventureze în această tehnologie captivantă, este important să știe că succesul este posibil cu mentalitatea și abordarea potrivite.

În drumul către competența în domeniul inteligenței artificiale (IA), este crucial să dezvoltăm și să utilizăm IA în mod etic pentru a ne asigura că tehnologia aduce beneficii organizațiilor și societății, minimizând în același timp daunele. IA etică prioritizează corectitudinea, transparența și responsabilitatea, ceea ce construiește încredere între utilizatori și părțile interesate. Respectând ghidurile etice, atât cursanții, cât și dezvoltatorii pot preveni utilizarea abuzivă a IA, pot reduce riscurile potențiale și pot alinia progresele tehnologice cu valorile societale.

În ciuda importanței utilizării etice a inteligenței artificiale, printre zeci de mii de oameni care învață cum să folosească inteligența artificială, cercetarile au demonstrat că mai puțin de 2% au căutat în mod activ cum să o adopte în mod responsabil. Această diferență între cei care învață cum să implementeze AI și cei interesați să o dezvolte din punct de vedere etic este colosală. În afara cercetării noastre, Pluralsight a observat tendințe similare în materialele noastre educaționale destinate publicului, cu un interes copleșitor pentru materialele de instruire privind adoptarea AI. În schimb, resurse similare privind IA etică și responsabilă rămân în primul rând neatinse.

Cum să-ți începi călătoria ca un practicant responsabil de inteligență artificială

Există trei componente principale pe care practicienii responsabili de IA ar trebui să se concentreze - părtinire, etică și factori juridici. Considerațiile juridice ale AI sunt date. Folosirea inteligenței artificiale pentru a lansa un atac cibernetic, a comite o crimă sau a se comporta în alt mod ilegal este împotriva legii și ar fi urmărită doar de actori rău intenționați.

În ceea ce privește distorsiunilor, un individ sau o echipă ar trebui să stabilească dacă modelul sau soluția pe care o dezvoltă este cât mai lipsită de părtinire. Fiecare om este părtinitor într-o formă sau alta, iar soluțiile AI sunt create de oameni, astfel încât acele părtiniri umane se vor reflecta inevitabil în AI. Dezvoltatorii AI ar trebui să se concentreze pe minimizarea în mod conștient a acestor părtiniri.

Abordarea considerentelor etice poate fi mai complexă decât abordarea părtinirii, deoarece etica este adesea strâns legată de opinii, care sunt convingeri personale modelate de experiențele și valorile individuale. Etica sunt principii morale menite să ghideze comportamentul în încercarea de a defini ce este bine sau rău. Exemplele de etică din lumea reală ar putea include dacă este etic ca un robot însoțitor să aibă grijă de bătrâni, ca un robot web să ofere sfaturi în relație sau ca mașinile automate să elimine sarcinile efectuate de oameni.

Noțiuni tehnice

cu etică și dezvoltare responsabilă În minte, aspiranții la dezvoltarea de IA sunt pregătiți să devină tehnici. Este obișnuit să crezi inițial că învățarea dezvoltării tehnologiilor de IA necesită o diplomă avansată sau o experiență de lucru într-un laborator de cercetare. Cu toate acestea, motivația, curiozitatea și dorința de a accepta o provocare sunt tot ce este necesar pentru a începe. Prima lecție pe care mulți practicieni în domeniul IA o învață este că ML este mai accesibil decât s-ar putea crede. Cu resursele potrivite și dorința de a învăța, persoanele din diverse medii pot înțelege și aplica chiar și concepte complexe de IA.

Experții aspiranți ai inteligenței artificiale pot descoperi că învățarea prin practică este cea mai eficientă abordare. Este util să începeți prin a alege un proiect care este atât interesant, cât și ușor de gestionat în domeniul ML. De exemplu, s-ar putea construi un model pentru a prezice probabilitatea unui eveniment viitor. Un astfel de proiect ar introduce concepte care includ analiza datelor, ingineria caracteristicilor și evaluarea modelului, oferind în același timp o înțelegere profundă a ciclului de viață ML - un cadru cheie pentru rezolvarea sistematică a problemelor.

Pe măsură ce o persoană se adâncește în AI, experimentarea cu diferite instrumente și tehnologii este esențială pentru a aborda curba de învățare. În timp ce platformele fără cod și low-code, cum ar fi cele de la furnizorii de cloud cum ar fi AWS, pot simplifica construirea de modele pentru persoanele cu mai puțină expertiză tehnică, persoanele cu experiență în programare pot prefera să se aplice mai mult. In astfel de cazuri, învățarea elementelor de bază Python și utilizarea instrumentelor precum Jupyter Notebooks poate fi esențială în dezvoltarea unor modele mai sofisticate.

Cufundarea în comunitatea AI poate îmbunătăți foarte mult procesul de învățare și poate asigura că metodele etice de aplicare a AI pot fi împărtășite cu cei care sunt noi în domeniu. Participarea la întâlniri, participarea la forumuri online și crearea de rețele cu alți pasionați de AI oferă oportunități de învățare și motivare continuă. Împărtășirea de perspective și experiențe ajută, de asemenea, la clarificarea tehnologiei pentru alții și la consolidarea propriei înțelegeri.

Alegeți un proiect care vă stârnește interesele

Nu există o foaie de parcurs stabilită pentru a deveni un expert responsabil în inteligență artificială, așa că este important să începi de oriunde te afli și să-ți dezvolți abilitățile progresiv. Indiferent dacă ai o pregătire tehnică sau o începi de la zero, cheia este să faci primul pas și să rămâi dedicat.

Primul proiect ar trebui să fie ceva care să trezească interes și să fie alimentat de motivație. Indiferent dacă preziceți prețul unei acțiuni, analizați recenziile online sau dezvoltați un sistem de recomandare de produse, lucrul la un proiect care rezonează cu interesele personale poate face procesul de învățare mai plăcut și mai semnificativ.

Prinderea Ciclul de viață ML este esențială pentru dezvoltarea unei abordări pas cu pas a rezolvării problemelor, acoperind etape precum colectarea datelor, preprocesarea, formarea modelului, evaluarea și implementarea. Urmărirea acestui cadru structurat ajută la ghidarea dezvoltării eficiente a proiectelor ML. În plus, deoarece datele sunt piatra de temelie a oricărei inițiative de inteligență artificială, este esențial să găsiți seturi de date publice, gratuite, relevante pentru proiect, care sunt suficient de bogate pentru a oferi informații valoroase. Pe măsură ce datele sunt procesate și curățate, acestea ar trebui formatate pentru a permite mașinilor să învețe din ele, creând stadiul pregătirii modelului.

Instrumente imersive, practice, cum ar fi Sandbox-uri AI permite cursanților să exerseze abilitățile AI, să experimenteze cu soluții AI și să identifice și să elimine părtinirile și erorile care pot apărea. Aceste instrumente oferă utilizatorilor șansa de a experimenta în siguranță cu servicii cloud AI preconfigurate, notebook-uri AI generative și o varietate de modele mari de limbaj (LLM), care ajută organizațiile să economisească timp, să reducă costurile și să minimizeze riscurile eliminând nevoia de a-și furniza propriile sandbox-uri.

Când lucrează cu LLM-uri, este important ca practicienii responsabili să fie conștienți de părtinirile care pot fi încorporate în aceste vaste cache-uri de date. LLM-urile sunt ca niște corpuri de apă expansive, care conțin totul, de la lucrări de literatură și știință până la cunoștințe comune. LLM-urile sunt excepționale la producerea de text care este coerent și relevant din punct de vedere contextual. Cu toate acestea, asemenea unui râu care se deplasează pe diverse terenuri, LLM-urile pot absorbi impuritățile pe măsură ce merg – impurități sub formă de părtiniri și stereotipuri încorporate în datele lor de antrenament.

O modalitate de a asigura că un LLM este cât mai lipsit de prejudecăți este integrarea principiilor etice folosind învățarea prin consolidare din feedback-ul uman (RLHF). RLHF este o formă avansată de învățare prin consolidare în care bucla de feedback include input uman. În termeni mai simpli, RLHF este ca un adult care ajută un copil să rezolve un puzzle intervenind activ în proces, identificând de ce anumite piese nu se potrivesc și sugerând unde ar putea fi plasate în schimb. În RLHF, feedback-ul uman ghidează IA, asigurându-se că procesul său de învățare se aliniază cu valorile umane și standardele etice. Acest lucru este deosebit de important în cazul LLM-urilor care se ocupă de limbaj, care este adesea nuanțat, dependent de context și variabil din punct de vedere cultural.

RLHF acționează ca un instrument esențial pentru a se asigura că LLM-urile generează răspunsuri care nu sunt doar adecvate din punct de vedere contextual, ci și aliniate din punct de vedere etic și sensibile din punct de vedere cultural. Acest lucru insuflă judecata etică în inteligența artificială, învățându-l să navigheze în zonele gri ale comunicării umane, unde linia dintre bine și rău nu este întotdeauna definitivă.

Nou-veniții non-tehnici își pot transforma ideile în realitate

Mulți profesioniști în inteligența artificială fără experiență în IT au trecut cu succes din diverse domenii, aducând perspective și aptitudini noi în domeniu. Instrumentele AI fără cod și low-code facilitează crearea de modele fără a necesita o experiență extinsă de codare. Aceste platforme permit noilor veniți să experimenteze și să-și transforme ideile în realitate fără un fundal tehnic.

Persoanele cu experiență IT, dar lipsite de expertiză în codificare, sunt într-o poziție puternică pentru a trece la AI. Primul pas este adesea învățarea elementelor de bază ale programării, în special Python, care este utilizat pe scară largă în AI. Serviciile de nivel înalt de la platforme precum AWS pot oferi instrumente valoroase pentru construirea de modele într-un mod responsabil, fără cunoștințe profunde de codificare. Abilitățile IT, cum ar fi înțelegerea bazelor de date sau gestionarea infrastructurii, sunt, de asemenea, valoroase atunci când se ocupă cu date sau se implementează modele ML.

Pentru cei care se simt deja confortabil cu codificare, în special în limbi precum Python, trecerea la AI și ML este relativ simplă. Învățarea utilizării Jupyter Notebooks și familiarizarea cu biblioteci precum Pandas, SciPi și TensorFlow pot ajuta la stabilirea unei baze solide pentru construirea modelelor ML. Aprofundarea în continuare a cunoștințelor despre conceptele AI/ML, inclusiv rețelele neuronale și învățarea profundă, va îmbunătăți expertiza și va deschide ușa către subiecte mai avansate.

Adaptați călătoria AI la obiectivele personale

Deși poate părea descurajant să pornești de la zero pentru a deveni expert în IA, este pe deplin posibil. Cu o bază solidă, angajament față de învățarea continuă, experiență practică și o concentrare pe aplicarea etică a IA, oricine își poate croi drum în acest domeniu. Nu există o abordare universală a IA, așa că este important să adaptezi parcursul la obiectivele și circumstanțele personale. Mai presus de toate, perseverența și dedicarea față de creștere și etică sunt cheile succesului în IA.