JAV DI testavimo planas palieka skylę: atviri modeliai vėl lieka paraštėse
·
JAV DI testavimo planas šiandien nėra teorinis žaislas. Tai jau darbas, pinigai, duomenys ir kartais labai žemiškas klausimas: kas prisiims atsakomybę, kai DI pradės veikti už žmogų?
The Verge rugpjūčio 5 d. rašo, kad JAV DI testavimo planas yra ribotas ir miglotas. Viena didžiausių spragų: atviri modeliai į šią schemą pilnai nepatenka.
Turiu prisipažinti, tokias naujienas skaitau ne kaip blizgančią vitriną. Skaitau kaip žmogus, kuris iš karto galvoja apie komandą pirmadienio rytą. Kas iš to bus naudinga? Kur bus painiava? Ir kur po mėnesio kas nors pasakys: „mes galvojom, kad čia automatiškai susitvarkys“.
KAS NUTIKO
Pagal The Verge, planas daugiausia taikomas uždariems pažangiems modeliams, kuriuos įmonės savanoriškai pateiktų vertinimui. Atviri modeliai, kuriuos galima parsisiųsti ir paleisti savarankiškai, lieka sunkiau suvaldomi.
Čia kaip tikrinti tik automobilių salonus, bet nepastebėti garažų, kuriuose žmonės perdaro variklius patys. Problema niekur nedingsta.
Čia svarbi detalė: kalbame ne apie dar vieną gražų demonstracinį video. Kalbame apie produktus, politiką, infrastruktūrą arba tyrimus, kurie keičia, kaip žmonės dirba su DI realiose organizacijose.
KODĖL TAI SVARBU
Atviri modeliai duoda daug naudos kūrėjams, mokslui ir mažoms komandoms. Bet kai modelis jau išleistas, jo naudojimo ribas suvaldyti sunkiau nei API paslaugos taisykles.
DI jau išlipo iš „parašyk tekstą“ dėžutės. Jis naršo, jungiasi prie įrankių, analizuoja duomenis, planuoja veiksmus, kartais tvarko dokumentus ar padeda priimti sprendimą. Trumpai: jis artėja prie darbo proceso, ne tik prie pokalbio lango.
Ir čia smegenys mėgsta paslysti. Norisi sakyti: „ai, čia dar užsienyje“. Bet tas pats modelis ar funkcija rytoj atsiras kliento kompiuteryje, darbuotojo naršyklėje arba partnerio pasiūlyme.
KĄ TAI REIŠKIA VERSLUI
Verslui tai reiškia, kad pigi arba atvira alternatyva nėra automatiškai saugi alternatyva. Reikia žiūrėti į licenciją, modelio kortelę, duomenų kilmę, saugumo testus ir savo naudojimo ribas.
- nepirkti vien pagal kainą
- tikrinti modelio dokumentaciją
- turėti vidaus leidimus atviriems modeliams
- atskirti eksperimentus nuo klientų duomenų
Jei komanda nori paleisti atvirą modelį lokaliai, paprašykite vieno puslapio įvertinimo: kam naudojama, kokie duomenys, kas atnaujina ir kaip stabdoma.
Man patinka paprastas testas: ar po šios naujienos tavo komanda turi vieną aiškesnį sprendimą? Jei ne, vadinasi dar tik skaitome. Skaityti galima. Tik nereikia apsimesti, kad tai jau strategija.
KUR GALI SKAUDĖTI
Rizika – sakyti „lokaliai, vadinasi saugu“. Lokaliai gali būti gerai. Bet blogas modelis, bloga konfigūracija ir jautrūs duomenys vis tiek daro žalą.
Dažniausia klaida labai ūkiška. Žmonės įsijungia įrankį, pabando, nustemba, pasidžiaugia ir tada palieka viską savieigai. Po kelių savaičių paaiškėja, kad vieni darbuotojai kelia jautrius failus, kiti matuoja naudą iš jausmo, o treti net nežino, kas leidžiama.
Ne tragedija. Bet tvarkos reikia.
KĄ PASIDARYTI ŠIĄ SAVAITĘ
Šią savaitę susirašykite, kokie atviri modeliai jau naudojami jūsų komandoje. Jei sąrašo nėra, vadinasi nežinote realios rizikos.
Šaltinis: The Verge.
DUK
Ką kritikuoja The Verge?
Kad JAV DI testavimo planas gali būti per siauras ir neapimti atvirų modelių rizikų.
Kodėl atviri modeliai svarbūs?
Jie leidžia greitai kurti ir eksperimentuoti, bet po išleidimo juos sunkiau kontroliuoti.
Kaip vertinti atvirą modelį versle?
Per dokumentaciją, licenciją, saugumo testus, duomenų ribas ir vidinę atsakomybę.
Jei nori DI naudoti praktiškai, pradėk nuo vieno proceso. Vienas pasikartojantis darbas. Vienas atsakingas žmogus. Vienas matavimas. Daugiau praktikos rasi MasterSprint.
