Без досвіду? Ось як ви можете перетворитися на етичного розробника штучного інтелекту

Штучний інтелект (ШІ) і машинне навчання (МЛ) змінюють галузі і відкривають нові можливості неймовірною швидкістю. Є безліч шляхів стати експертом у галузі штучного інтелекту, і кожна людина пройде свій унікальний шлях, сформований індивідуальними досвідами, невдачами та розвитком. Для тих, хто не має попереднього досвіду і бажає зануритися в цю привабливу технологію, важливо знати, що успіх можливий з правильним настроєм і підходом.

У процесі досягнення досконалості у галузі штучного інтелекту важливо розвивати і використовувати ШІ етично, щоб технологія приносила користь організаціям і суспільству, мінімізуючи шкоду. Етичний ШІ ставить у центр уваги справедливість, прозорість і підзвітність, що будує довіру серед користувачів і зацікавлених сторін. Слідуючи етичним рекомендаціям, учні і розробники можуть запобігти неправильному використанню ШІ, зменшити потенційні ризики і гармонізувати технологічні досягнення з соціальними цінностями.

Незважаючи на важливість використання ШІ етично, серед десятків тисяч людей, які вчаться використовувати ШІ, дослідження показало, що менше 2% активно шукали інформацію про те, як використовувати ШІ відповідально. Ця пропаст між тими, хто вчиться застосовувати ШІ, і тими, хто цікавиться розробкою ШІ етично, величезна. Поза нашими дослідженнями, Pluralsight спостерігав подібні тенденції в наших публічних освітніх матеріалах з великим інтересом до навчальних матеріалів про застосування ШІ. Натомість, подібні ресурси про етичний і відповідальний ШІ залишаються майже не поміченими.

Як розпочати свій шлях як відповідальний практик штучного інтелекту

Є три основні компоненти, на які повинні зосередитися відповідальні практики ШІ — упередження, етика і юридичні фактори. Юридичні аспекти ШІ є очевидними. Використання ШІ для проведення кібератаки, вчинення злочину або іншого порушення закону є незаконним і буде здійснюватися лише зловмисними акторами.

У питаннях упереджень, особа або команда повинні визначити, чи модель або рішення, яке вони розробляють, є вільним від упереджень. Кожна людина упереджена в якійсь формі, а рішення ШІ створюються людьми, тому ці упередження людини будуть невідворотно відбиватися в ШІ. Розробники ШІ повинні зосередитися на свідомому мінімізуванні цих упереджень.

Розгляд етичних питань може бути складнішим, ніж розгляд упереджень, оскільки етика часто тісно пов’язана з думками, які є особистими переконаннями, сформованими індивідуальними досвідами і цінностями. Етика — це моральні принципи, призначені для керівництва поведінкою в пошуках того, що є правильним або неправильним. Реальні приклади етики можуть включати питання про те, чи етично, щоб компаньйон-робот доглядав за літніми людьми, чи веб-бот давав поради щодо відносин, чи автоматичні машини ліквідовували робочі місця, виконувані людьми.

Технічні аспекти

З урахуванням етики і відповідальної розробки аспіранти-розробники ШІ готові зайнятися технічними аспектами. Спочатку може здатися, що вивчення розробки технологій ШІ вимагає вищої освіти або досвіду роботи в дослідницькій лабораторії. Однак, завзятість, цікавість і готовність прийняти виклик — все, що потрібно для початку. Перший урок, який багато практиків ШІ вивчають, полягає в тому, що МЛ більш доступний, ніж можна було б подумати. З правильними ресурсами і бажанням вивчити навіть складні концепції ШІ можна осягнути і застосувати люди з різних сфер.

Аспіранти-експерти ШІ можуть виявити, що навчання шляхом виконання завдань є найбільш ефективним підходом. Корисно починати з вибору проекту, який є одночасно цікавим і керованим у рамках МЛ. Наприклад, можна створити модель для прогнозування ймовірності майбутньої події. Такий проект введе концепції, які включають аналіз даних, інженерію функцій і оцінку моделі, а також надасть глибоке розуміння життєвого циклу МЛ — ключової структури для систематичного вирішення проблем.

Під час занурення в ШІ експериментування з різними інструментами і технологіями є важливим для подолання кривої навчання. Хоча платформи без коду і з низьким кодом, такі як ті, що надаються постачальниками хмарних послуг, такими як AWS, можуть спрощувати створення моделей для людей з меншим технічним досвідом, особи з програмним досвідом можуть віддавати перевагу більш ручному підходу. У таких випадках вивчення основ Python і використання інструментів, таких як Jupyter Notebooks, можуть бути інструментальними у розробці більш складних моделей.

Погруження в спільноту ШІ також може суттєво підвищити процес навчання і забезпечити можливість поділитися методами етичного застосування ШІ з тими, хто новий у цій сфері. Участь у зустрічах, приєднання до онлайн-форумів і мережування з іншими ентузіастами ШІ надають можливості для безперервного навчання і мотивації. Поділитися своїми ідеями і досвідом також допомагає прояснити технологію для інших і зміцнити власне розуміння.

Виберіть проект, який вас цікавить

Не існує певного шляху до того, щоб стати відповідальним експертом ШІ, тому важливо починати з того місця, де ви зараз знаходитеся, і будувати навички поступово. Чи маєте ви технічний досвід, чи починаєте з нуля, ключем є зробити перший крок і залишитися приверженим.

Перший проект повинен бути тим, який цікавить і мотивує. Чи прогнозування курсу акцій, аналіз онлайн-відгуків, чи розробка системи рекомендацій продуктів, робота над проектом, який резонує з особистими інтересами, може зробити процес навчання більш приємним і значимим.

Осягнення життєвого циклу МЛ є важливим для розробки крок за кроком підходу до вирішення проблем, що охоплює етапи, такі як збирання даних, попередня обробка, навчання моделі, оцінка і розгортання. Слідування цій структурованій рамці допомагає забезпечити ефективну розробку проектів МЛ. Крім того, оскільки дані є краєвидом будь-якої ініціативи ШІ, важливо знайти безкоштовні публічні набори даних, що стосуються проекту, які достатньо багаті, щоб надати цінну інформацію. Коли дані обробляються і очищуються, їх слід форматувати так, щоб машини могли вивчити з них, створюючи основу для навчання моделі.

Іммерсивні, практичні інструменти, такі як AI Sandboxes, дозволяють учням практикувати навички ШІ, експериментувати з рішеннями ШІ і виявляти та усувати упередження і помилки, які можуть виникнути. Ці інструменти дають користувачам можливість безпечно експериментувати з попередньо налаштованими хмарними послугами ШІ, генеративними блокнотами ШІ і різними великими мовними моделями (ВММ), які допомагають організаціям заощаджувати час, зменшувати витрати і мінімізувати ризики, усуваючи необхідність у власних пісочницях.

Під час роботи з ВММ важливо, щоб відповідальні практики були обізнані про упередження, які можуть бути вбудовані в ці великі сховища даних. ВММ схожі на великі водойми, що містять усе — від літературних творів і науки до загальних знань. ВММ винятково хороші в створенні тексту, який є сполучним і контекстно-відповідним. Однак, як річ, що рухається через різні ландшафти, ВММ можуть поглинати домішки у вигляді упереджень і стереотипів, закладених у їхніх навчальних даних.

Одним із способів забезпечення того, що ВММ є вільним від упереджень, є інтеграція етичних принципів за допомогою підкріплення навчання з людською обратною зв’язню (ПНЛЗ). ПНЛЗ — це просунута форма підкріплення навчання, у якій цикл обратної зв’язи включає людський внесок. У найпростіших термінах ПНЛЗ схожий на дорослого, який допомагає дитині розв’язати пазл, активно втручаючись у процес, визначаючи, чому певні частини не пасують, і пропонуючи, де вони можуть бути розміщені замість цього. У ПНЛЗ людська обратна зв’язь керує ШІ, забезпечуючи, щоб його процес навчання був узгоджений з людськими цінностями і етичними стандартами. Це особливо важливо у ВММ, що займаються мовою, яка часто нюансова, контекстно-залежна і культурно-мінлива.

ПНЛЗ діє як критичний інструмент для забезпечення того, що ВММ генерують відповіді, які не тільки контекстно-відповідальні, але й етично узгоджені і культурно чутливі. Це впроваджує етичне судження в ШІ, навчаючи його орієнтуватися в сірій зоні людської комунікації, де лінія між правильним і неправильним не завжди чітка.

Нетехнічні новачки можуть перетворити свої ідеї на реальність

Багато фахівців ШІ без технічного досвіду успішно перейшли з різних галузей, привносяючи свіжі погляди і навички в галузь. Інструменти ШІ без коду і з низьким кодом роблять його легшим створити моделі без глибокого програмного досвіду. Ці платформи дозволяють новачкам експериментувати і перетворювати свої ідеї на реальність без технічного досвіду.

Особи з технічним досвідом, але без програмного досвіду, знаходяться у сильній позиції, щоб перейти в галузь ШІ. Перший крок часто полягає у вивченні основ програмування, особливо Python, який широко використовується в ШІ. Високорівневі послуги від платформ, таких як AWS, можуть надати цінні інструменти для будівництва моделей відповідним чином без глибокого програмного досвіду. Навички, такі як розуміння баз даних або управління інфраструктурою, також цінні при роботі з даними або розгортанні моделей МЛ.

Для тих, хто вже комфортно володіє програмуванням, особливо мовами, такими як Python, перехід в галузь ШІ і МЛ відносно простий. Вивчення використання Jupyter Notebooks і ознайомлення з бібліотеками, такими як Pandas, SciPi і TensorFlow, можуть допомогти створити солідну основу для будівництва моделей МЛ. Глибше вивчення концепцій ШІ/МЛ, включаючи нейронні мережі і глибоке навчання, підвищить експертизу і відкриє двері до більш просунутих тем.

Пристосуйте свій шлях ШІ до особистих цілей

Хоча починати з нуля, щоб стати експертом ШІ, може здатися заляканим, це цілком можливо. З міцною основою, приверженістю постійному навчанню, практичним досвідом і фокусом на етичному застосуванні ШІ, кожна людина може пробитися в галузь. Не існує універсального підходу до ШІ, тому важливо пристосувати свій шлях до особистих цілей і обставин. Над усе, стійкість і приверженість зростанню і етиці — це ключі до успіху в ШІ.