Нет опыта? Вот как вы можете превратиться в этичного разработчика искусственного интеллекта

Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО) меняют отрасли и открывают новые возможности с невероятной скоростью. Существует множество путей к становлению экспертом в области ИИ, и каждый человек будет формировать свой путь, основанный на уникальных опытах, неудачах и росте. Для тех, у кого нет предварительного опыта и кто хочет погрузиться в эту привлекательную технологию, важно знать, что успех возможен с правильным мышлением и подходом.

В пути к профессионализму в ИИ важно развивать и использовать ИИ этично, чтобы технология приносила пользу организациям и обществу, минимизируя вред. Этический ИИ отдает приоритет справедливости, прозрачности и подотчетности, что создает доверие среди пользователей и заинтересованных сторон. Следуя этическим рекомендациям, учащиеся и разработчики могут предотвратить неправильное использование ИИ, уменьшить потенциальные риски и согласовать технологические достижения с социальными ценностями.

Несмотря на важность использования ИИ этично, среди десятков тысяч людей, изучающих, как использовать ИИ, исследования показали, что менее 2% активно искали, как использовать его ответственно. Этот разрыв между теми, кто учится реализовывать ИИ, и теми, кто интересуется его этическим развитием, огромен. За пределами наших исследований Pluralsight наблюдала подобные тенденции в наших публичных образовательных материалах с подавляющим интересом к обучающим материалам по внедрению ИИ. Напротив, подобные ресурсы по этическому и ответальному ИИ остаются в основном без внимания.

Как начать свой путь как ответственный практикант ИИ

Существует три основных компонента, на которые должны обратить внимание ответственные практиканты ИИ — предвзятость, этика и юридические факторы. Юридические аспекты ИИ являются данностью. Использование ИИ для запуска кибератаки, совершения преступления или иного незаконного поведения является противозаконным и будет преследоваться только злонамеренными акторами.

В отношении предвзятости отдельный человек или команда должны определить, является ли модель или решение, которое они разрабатывают, свободным от предвзятости. Каждый человек предвзят в какой-то форме, и решения ИИ создаются людьми, поэтому эти человеческие предвзятости неизбежно отражаются в ИИ. Разработчики ИИ должны сосредоточиться на сознательном минимизации этих предвзятостей.

Решение этических вопросов может быть более сложным, чем решение предвзятости, поскольку этика часто тесно связана с мнениями, которые являются личными убеждениями, сформированными индивидуальными опытом и ценностями. Этика — это моральные принципы, предназначенные для руководства поведением в стремлении определить, что правильно или неправильно. Реальные примеры этики могут включать, является ли этично, чтобы компаньон-робот заботился о пожилых людях, веб-бот давал советы по отношениям или автоматические машины уничтожали рабочие места, выполняемые людьми.

Технические аспекты

С учетом этики и ответственного развития в виду, стремящиеся стать разработчиками ИИ готовы погрузиться в технические аспекты. Часто люди изначально думают, что изучение разработки технологий ИИ требует высшего образования или опыта работы в исследовательской лаборатории. Однако, стремление, любопытство и готовность принять вызов — все, что нужно, чтобы начать. Первый урок, который многие практики ИИ учат, заключается в том, что МО более доступен, чем можно было бы подумать. С правильными ресурсами и желанием учиться, люди из различных слоев общества могут понять и применить даже сложные концепции ИИ.

Стремящиеся стать экспертами ИИ могут обнаружить, что обучение через практику является наиболее эффективным подходом. Полезно начинать с выбора проекта, который одновременно интересен и управляем, в рамках МО. Например, можно создать модель для прогнозирования вероятности будущего события. Такой проект введет понятия, включая анализ данных, инжиниринг функций и оценку модели, а также обеспечит глубокое понимание цикла жизни МО — ключевого框架 для систематического решения проблем.

Когда человек погружается в ИИ, экспериментирование с различными инструментами и технологиями имеет важное значение для преодоления кривой обучения. Хотя платформы без кода и с низким кодом, такие как те, которые предоставляются облачными провайдерами, такими как AWS, могут упростить построение моделей для людей с меньшим техническим опытом, люди с опытом программирования могут предпочесть более практический подход. В таких случаях изучение основ Python и использование инструментов, таких как Jupyter Notebooks, могут быть инструментальными в разработке более сложных моделей.

Погружение в сообщество ИИ также может значительно улучшить процесс обучения и обеспечить, что методы этического применения ИИ могут быть поделены с теми, кто новичок в этой области. Участие в встречах, присоединение к онлайн-форумам и сетевое взаимодействие с другими энтузиастами ИИ обеспечивают возможности для непрерывного обучения и мотивации. Обмен идеями и опытом также помогает прояснить технологию для других и укрепить собственное понимание.

Выберите проект, который вас интересует

Не существует готовой дорожной карты для становления ответственным экспертом ИИ, поэтому важно начинать с того, где вы находитесь, и строить навыки постепенно. Независимо от того, имеете ли вы технический опыт или начинаете с нуля, ключом является сделать первый шаг и оставаться приверженным.

Первый проект должен быть тем, который вызывает интерес и мотивирует. Независимо от того, прогнозируете ли вы цену акций, анализируете онлайн-отзывы или разрабатываете систему рекомендаций продукции, работа над проектом, который резонирует с личными интересами, может сделать процесс обучения более приятным и осмысленным.

Понимание цикла жизни МО имеет важное значение для разработки пошагового подхода к решению проблем, охватывающего этапы, такие как сбор данных, предварительная обработка, обучение модели, оценка и развертывание. Следование этому структурированному框架 помогает обеспечить эффективное развитие проектов МО. Кроме того, поскольку данные являются краеугольным камнем любой инициативы ИИ, важно найти бесплатные, публичные наборы данных, связанные с проектом, которые достаточно богаты, чтобы обеспечить ценные идеи. Когда данные обрабатываются и очищаются, они должны быть отформатированы, чтобы позволить машинам учиться на них, создавая предпосылки для обучения модели.

Иммерсивные, практические инструменты, такие как AI Sandboxes, позволяют учащимся практиковать навыки ИИ, экспериментировать с решениями ИИ и выявлять и устранять предвзятости и ошибки, которые могут возникнуть. Эти инструменты предоставляют пользователям возможность безопасно экспериментировать с предварительно настроенными облачными сервисами ИИ, генеративными блокнотами ИИ и различными большими языковыми моделями (БЯМ), которые помогают организациям экономить время, снижать затраты и минимизировать риски, исключая необходимость создания собственных песочниц.

Когда вы работаете с БЯМ, важно для ответственных практиков быть осведомленными о предвзятостях, которые могут быть встроены в эти обширные массивы данных. БЯМ похожи на обширные водоемы, содержащие все, от литературных и научных произведений до общих знаний. БЯМ исключительно хороши в создании текста, который является связным и контекстно-релевантным. Однако, как река, протекающая через различные ландшафты, БЯМ могут впитывать примеси в виде предвзятостей и стереотипов, встроенных в их обучающие данные.

Одним из способов обеспечить, чтобы БЯМ был как можно более свободен от предвзятости, является интеграция этических принципов с помощью обучения с подкреплением от человеческой обратной связи (ОПХ). ОПХ — это продвинутая форма обучения с подкреплением, где обратная связь включает человеческий вход. В простых терминах ОПХ похож на взрослого, помогающего ребенку решить головоломку, активно вмешиваясь в процесс, выявляя, почему определенные части не подходят, и предлагая, где они могут быть размещены вместо этого. В ОПХ человеческая обратная связь руководит ИИ, обеспечивая, что его процесс обучения соответствует человеческим ценностям и этическим стандартам. Это особенно важно в БЯМ, связанных с языком, который часто нюансирован, контекстно-зависим и культурно переменчив.

ОПХ служит важным инструментом для обеспечения того, что БЯМ генерируют ответы, которые не только контекстно-уместны, но и этически согласованы и культурно чувствительны. Это прививает этический суд в ИИ, обучая его ориентироваться в серых зонах человеческого общения, где граница между правильным и неправильным не всегда определена.

Нетехнические новички могут превратить свои идеи в реальность

Многие профессионалы ИИ без опыта в ИТ успешно перешли из различных областей, привнося свежие перспективы и навыки в эту область. Инструменты ИИ без кода и с низким кодом делают его проще создавать модели без обширного опыта программирования. Эти платформы позволяют новичкам экспериментировать и превращать свои идеи в реальность без технического опыта.

Люди с опытом в ИТ, но без опыта программирования, находятся в сильной позиции, чтобы перейти в ИИ. Первым шагом часто является изучение основ программирования, особенно Python, который широко используется в ИИ. Высокоуровневые сервисы от платформ, таких как AWS, могут предоставить ценные инструменты для построения моделей ответственным образом без глубоких знаний кода. Навыки ИТ, такие как понимание баз данных или управление инфраструктурой, также ценны при работе с данными или развертывании моделей МО.

Для тех, кто уже комфортно чувствует себя с кодированием, особенно на языках, таких как Python, переход в ИИ и МО относительно прост. Изучение использования Jupyter Notebooks и знакомство с библиотеками, такими как Pandas, SciPi и TensorFlow, может помочь установить прочную основу для построения моделей МО. Более глубокое знание концепций ИИ/МО, включая нейронные сети и глубокое обучение, повысит экспертизу и откроет двери к более продвинутым темам.

Приспособьте путь ИИ к личным целям

Хотя начало с нуля для становления экспертом ИИ может показаться устрашающим, это совершенно возможно. С прочной основой, приверженностью непрерывному обучению, практическим опытом и фокусом на этическом применении ИИ любой может проложить свой путь в эту область. Не существует универсального подхода к ИИ, поэтому важно приспособить путь к личным целям и обстоятельствам. Прежде всего, настойчивость и преданность росту и этике являются ключами к успеху в ИИ.