Cohere ir Toronto universitetas: DI platforma turi saugoti ne tik pažangą
Cohere ir Toronto universitetas paskelbė daugiametę partnerystę atsakingam DI diegimui viso universiteto mastu.
Šiame straipsnyje · 6 dalys
- Kodėl tai svarbu? Tai rodo, kaip didelės organizacijos gali valdyti DI ne pavieniui, o per bendrą platformą.
- Ką gali pritaikyti įmonės? Patvirtintus įrankius, duomenų taisykles ir aiškų mokymą pagal roles.
atsakingas DI šiandien skamba kaip dar viena technologijų naujiena. Bet po gražia antrašte yra labai paprastas klausimas: ar tai jau padeda žmogui darbe, ar tik prideda dar vieną langą naršyklėje?
Cohere ir Toronto universitetas paskelbė daugiametę partnerystę, kuri integruos Cohere technologiją į universiteto DI platformą. Čia yra gera pamoka ne tik akademijai.
Atvirai? Mane tokiose temose labiausiai domina ne pirmas demo. Demo beveik visada atrodo tvarkingai. Tikras testas prasideda tada, kai įrankį gauna komanda, ateina klientų klausimai, deadline’ai ir tas tylus vidinis balsas: „o kas čia atsakingas, jei suklysim?“
Kas nutiko
Partnerystėje Cohere North veiks kaip orkestravimo sluoksnis būsimoje universiteto platformoje. Tikslas – padėti dėstytojams, studentams, bibliotekininkams ir administracijai saugiai naudoti DI su patikima informacija.
Universitetas yra kaip mažas miestas: tyrimai, studentų duomenys, administracija, bibliotekos, paslaugos, jautri informacija. Jei DI įleidžiamas be tvarkos, labai greitai visi turi savo mažą sprendimą.
Kodėl tai svarbu
Atsakingas DI svarbus todėl, kad mastelis keičia riziką. Vieno žmogaus eksperimentas yra viena istorija. Visos organizacijos platforma jau turi taisykles, duomenų ribas ir aiškią atsakomybę.
DI juda iš pokalbių langelio į tikrus procesus. Ten jam nebeužtenka gražiai parašyti. Reikia versijų, teisių, kainos, šaltinių, logų ir žmogaus, kuris supranta, kada spausti stabdį.
Ką tai reiškia verslui
Įmonėms čia signalas paprastas: DI diegimas turi turėti bendrą platformą, o ne tik pavienius entuziastus. Kitaip žinios ir rizikos išsibarsto po skyrius.
- turėti patvirtintų įrankių sąrašą
- apibrėžti jautrių duomenų ribas
- mokyti darbuotojus pagal jų rolę
- matuoti naudą pagal procesus, ne prisijungimų skaičių
Praktinis pavyzdys: vidinė DI virtuvė, kur darbuotojai testuoja įrankius su leidžiamais duomenimis, o sėkmingi scenarijai vėliau keliauja į bendrą naudojimą.
Kur galima paslysti
Rizika – manyti, kad atsakingas DI reiškia lėtą DI. Dažnai priešingai: kai taisyklės aiškios, komandos juda greičiau, nes nebereikia kiekvieną kartą spėlioti.
DI klaida dažnai ateina mandagiai. Ne raudonu įspėjimu, o tvarkingu sakiniu. Todėl įmonėje reikia ne tik naujo įrankio, bet ir įpročio tikrinti, kas vyksta už ekrano.
Ką pasidaryti šią savaitę
Sukurkite vieną puslapį komandai: kokius DI įrankius galima naudoti, su kokiais duomenimis ir kada reikia žmogaus patvirtinimo.
Rašome apie dirbtinį intelektą lietuviškai. Kiekvienas straipsnis parengtas pagal nurodytą šaltinį, o nuorodą į originalą rasite kortelėje „Šaltinis“.
