Inga erfarenheter? Här är hur du kan förvandlas till en etisk utvecklare av artificiell intelligens

Artificiell intelligens (AI) och maskinlärning (ML) förändrar branscher och skapar nya möjligheter i en otrolig takt. Det finns många vägar att bli en AI-expert, och varje persons resa kommer att formas av unika upplevelser, motgångar och tillväxt. För de som saknar tidigare erfarenhet och vill dyka in i denna spännande teknologi är det viktigt att veta att framgång är möjlig med rätt inställning och tillvägagångssätt.

I resan mot AI-kompetens är det avgörande att utveckla och använda AI på ett etiskt sätt för att säkerställa att tekniken gynnar organisationer och samhälle samtidigt som skador minimeras. Etisk AI prioriterar rättvisa, transparens och ansvar, vilket skapar förtroende bland användare och intressenter. Genom att följa etiska riktlinjer kan lärande och utvecklare förhindra missbruk av AI, minska potentiella risker och anpassa tekniska framsteg till samhällsvärderingar.

Trots vikten av att använda AI på ett etiskt sätt har forskning visat att mindre än 2% av de tiotusentals människor som lär sig att använda AI aktivt söker efter hur de kan anta det på ett ansvarsfullt sätt. Klyftan mellan de som lär sig att implementera AI och de som är intresserade av att utveckla det på ett etiskt sätt är enorm. Utanför vår forskning har Pluralsight sett liknande trender i våra offentliga utbildningsmaterial med överväldigande intresse för utbildningsmaterial om AI-adoption. I kontrast lämnas liknande resurser om etisk och ansvarsfull AI i princip outnyttjade.

Hur du börjar din resa som en ansvarsfull AI-utvecklare

Det finns tre huvudkomponenter som ansvarsfulla AI-utvecklare bör fokusera på — bias, etik och juridiska faktorer. De juridiska aspekterna av AI är givna. Att använda AI för att starta en cyberattack, begå ett brott eller på annat sätt bete sig olagligt är olagligt och skulle bara utföras av skadliga aktörer.

När det gäller bias, bör en individ eller ett team bestämma om modellen eller lösningen de utvecklar är så fri från bias som möjligt. Varje människa har bias i någon form, och AI-lösningar skapas av människor, så dessa mänskliga bias kommer oundvikligen att återspeglas i AI. AI-utvecklare bör fokusera på att medvetet minimera dessa bias.

Att hantera etiska överväganden kan vara mer komplext än att hantera bias, eftersom etik ofta är nära kopplat till åsikter, som är personliga övertygelser som formas av individuella upplevelser och värderingar. Etik är moraliska principer som avser att vägleda beteende i jakten på att definiera vad som är rätt eller fel. Verkliga exempel på etik kan inkludera om det är etiskt att en kompanjonsrobot tar hand om äldre, om en webbott ger relationsråd eller om automatiserade maskiner eliminerar jobb som utförs av människor.

Få tekniken att fungera

Med etik och ansvarsfull utveckling i åtanke är blivande AI-utvecklare redo att få tekniken att fungera. Det är vanligt att initialt tro att att lära sig att utveckla AI-teknologier kräver en avancerad examen eller en bakgrund som arbetar i ett forskningslaboratorium. Men driv, nyfikenhet och viljan att ta på sig en utmaning är allt som krävs för att komma igång. Den första lektionen som många AI-utövare lär sig är att ML är mer tillgängligt än man kan tro. Med rätt resurser och en önskan att lära sig kan individer från olika bakgrunder förstå och tillämpa även komplexa AI-koncept.

Blivande AI-experter kan upptäcka att lärande genom att göra är det mest effektiva tillvägagångssättet. Det är hjälpsamt att börja med att välja ett projekt som är både intressant och hanterbart inom ramen för ML. Till exempel kan man bygga en modell för att förutsäga sannolikheten för en framtida händelse. Ett sådant projekt skulle introducera koncept som inkluderar dataanalys, funktionsteknik och modellutvärdering samtidigt som det ger en djup förståelse för ML-livet — en nyckelframväg för att systematiskt lösa problem.

När en individ dyker in i AI är det viktigt att experimentera med olika verktyg och teknologier för att hantera lärandekurvan. Medan no-code- och low-code-plattformar, som de från molntjänsteleverantörer som AWS, kan förenkla modellbyggnad för personer med mindre teknisk expertis, kan individer med en programmeringsbakgrund föredra att bli mer hands-on. I sådana fall kan att lära sig Python-grunder och använda verktyg som Jupyter Notebooks vara avgörande för att utveckla mer avancerade modeller.

Att dyka in i AI-gemenskapen kan också förbättra lärandeprocessen avsevärt och säkerställa att etiska AI-tillämpningsmetoder kan delas med dem som är nya i fältet. Att delta i möten, ansluta till online-forum och nätverka med andra AI-entusiaster ger möjligheter till kontinuerligt lärande och motivation. Att dela insikter och erfarenheter hjälper också till att förtydliga tekniken för andra och stärker den egna förståelsen.

Välj ett projekt som väcker ditt intresse

Det finns ingen fast väg till att bli en ansvarsfull AI-expert, så det är viktigt att börja var du är och bygga färdigheter progressivt. Oavsett om du har en teknisk bakgrund eller börjar från scratch är nyckeln att ta det första steget och stanna engagerad.

Det första projektet bör vara något som väcker intresse och drivs av motivation. Oavsett om du förutsäger en aktiekurs, analyserar online-omdömen eller utvecklar ett produktrekommendationssystem, kan arbetet med ett projekt som resoneras med personliga intressen göra lärandeprocessen mer njutbar och meningsfull.

Att förstå ML-livet är avgörande för att utveckla en steg-för-steg-approach till problemlösning, som täcker faser som datainsamling, förbehandling, modellträning, utvärdering och distribution. Att följa denna strukturerade ram hjälper till att vägleda den effektiva utvecklingen av ML-projekt. Dessutom, eftersom data är hörnstenen i alla AI-initiativ, är det avgörande att hitta kostnadsfria, offentliga datamängder som är relevanta för projektet och som är tillräckligt rika för att ge värdefulla insikter. När data bearbetas och rensas bör den formateras för att möjliggöra för maskiner att lära sig från den, vilket skapar scenen för modellträning.

Immersiva, hands-on-verktyg som AI-sandlådor låter lärande öva AI-färdigheter, experimentera med AI-lösningar och identifiera och eliminera bias och fel som kan uppstå. Dessa verktyg ger användarna chansen att säkert experimentera med förkonfigurerade AI-molntjänster, generativa AI-anteckningsböcker och en mängd olika stora språkmodeller (LLM), som hjälper organisationer att spara tid, minska kostnader och minimera risk genom att eliminera behovet av att etablera sina egna sandlådor.

När du arbetar med LLM är det viktigt för ansvarsfulla utövare att vara medvetna om bias som kan vara inbäddade i dessa omfattande datamängder. LLM är som omfattande vattenkroppar som innehåller allt från litterära och vetenskapliga verk till allmän kunskap. LLM är exceptionella på att producera text som är sammanhängande och kontextuellt relevant. Men, som en flod som rör sig genom olika landskap, kan LLM absorbera orenheter i form av bias och stereotyper som är inbäddade i deras träningsdata.

Ett sätt att säkerställa att en LLM är så fri från bias som möjligt är att integrera etiska principer med hjälp av förstärkt inlärning från mänsklig återkoppling (RLHF). RLHF är en avancerad form av förstärkt inlärning där återkopplingsloopen inkluderar mänsklig inmatning. I enkla termer är RLHF som en vuxen som hjälper ett barn att lösa ett pussel genom att aktivt ingripa i processen, identifiera varför vissa bitar inte passar och föreslå var de kan placeras istället. I RLHF guidar mänsklig återkoppling AI, vilket säkerställer att dess inlärningsprocess anpassas till mänskliga värderingar och etiska standarder. Detta är särskilt viktigt i LLM som hanterar språk, som ofta är nyanserat, kontextberoende och kulturellt variabelt.

RLHF fungerar som ett avgörande verktyg för att säkerställa att LLM genererar svar som inte bara är kontextuellt relevanta utan också etiskt anpassade och kulturellt känsliga. Detta inpräglar etisk bedömning i AI genom att lära den att navigera i de grå områdena i mänsklig kommunikation där gränsen mellan rätt och fel inte alltid är tydlig.

Icke-tekniska nybörjare kan förvandla sina idéer till verklighet

Många AI-proffs utan IT-bakgrund har lyckats gå över från olika områden, medan de för med sig färska perspektiv och färdigheter till området. No-code- och low-code-AI-verktyg gör det lättare att skapa modeller utan att kräva omfattande programmeringserfarenhet. Dessa plattformar låter nybörjare experimentera och förvandla sina idéer till verklighet utan en teknisk bakgrund.

Individer med IT-erfarenhet men utan programmeringskunskaper är i en stark position att gå in i AI. Det första steget är ofta att lära sig programmeringens grunder, särskilt Python, som används allmänt i AI. Högsta tjänster från plattformar som AWS kan ge värdefulla verktyg för att bygga modeller på ett ansvarsfullt sätt utan djup programmeringskunskap. IT-färdigheter som att förstå databaser eller hantera infrastruktur är också värdefulla när det gäller att hantera data eller distribuera ML-modeller.

För de som redan är bekväma med programmering, särskilt i språk som Python, är övergången till AI och ML relativt enkel. Att lära sig att använda Jupyter Notebooks och bli bekant med bibliotek som Pandas, SciPi och TensorFlow kan hjälpa till att etablera en solid grund för att bygga ML-modeller. Att ytterligare fördjupa sin kunskap i AI/ML-koncept, inklusive neurala nätverk och djupinlärning, kommer att förbättra expertisen och öppna dörren till mer avancerade ämnen.

Anpassa AI-resan till personliga mål

Även om det kan verka överväldigande att börja från scratch för att bli en AI-expert, är det helt möjligt. Med en stark grund, engagemang för kontinuerligt lärande, hands-on erfarenhet och fokus på den etiska tillämpningen av AI kan vem som helst skapa sin egen väg inom området. Det finns ingen universallösning för AI, så det är viktigt att anpassa resan till personliga mål och omständigheter. Framför allt är uthållighet och engagemang för tillväxt och etik nycklarna till framgång inom AI.