NastępnyNastępny poradnik
Ryzyko związane z kodowaniem AI i zgodnością z kodowaniem
Społeczeństwo
PRZEWODNIK Społeczny
Wprowadzenie do sztucznej inteligencji bez kodowania
Możesz rozpocząć pracę ze sztuczną inteligencją bez kodowania, pełniąc role takie jak trener AI lub adnotator danych, specjalista ds. oceny AI, analityk ds. zarządzania AI i etyki, zajmujący się operacjami związanymi z produktami AI oraz konsultant ds. rozwiązań AI lub ds. sukcesu klienta.
Posłuchaj tego przewodnikaOpowiadane przez sztuczną inteligencję · ~3 min
Na tej stronie4 minuty czytania
Przegląd
Role te opierają się na specjalistycznej wiedzy dziedzinowej, jasnym pisaniu, uważnym osądzie i komunikacji. Dają osobom niebędącym programistami prawdziwy sposób budowania, testowania i wdrażania systemów AI.
Głębokie nurkowanie
Istnieje kilka odrębnych ścieżek niekodujących. Trener AI i adnotator danych. Modele językowe są udoskonalane za pomocą pisanych przez ludzi przykładów i ludzkich osądów. Adnotatorzy zapisują idealne odpowiedzi, oceniają wyniki modelu, oznaczają dane i oznaczają szkodliwe treści. Platformy oferujące tę pracę obejmują Scale AI (z markami Outlier i Remotasks), DataAnnotation, Appen i TELUS Digital (dawniej TELUS International). Za zadania ogólne płaci się mniej, natomiast za zadania specjalistyczne z zakresu prawa, medycyny, matematyki czy kodowania płaci się więcej. Większość pracy jest wykonywana na podstawie umowy i może zakończyć się bez ostrzeżenia. Specjalista ds. oceny AI. Firmy potrzebują ludzi, którzy będą testować wyniki sztucznej inteligencji pod kątem kryteriów jakości, znajdować wzorce awarii i pisać jasne raporty. Zarządzanie sztuczną inteligencją, ryzyko i etyka. Przepisy i standardy tworzą popyt na tę pracę. W 2024 r. przyjęto unijną ustawę o sztucznej inteligencji, w 2023 r. opublikowano ramy zarządzania ryzykiem AI NIST, a w 2023 r. opublikowano normę ISO/IEC 42001 jako standard systemu zarządzania sztuczną inteligencją. Prace obejmują zasady wykorzystania sztucznej inteligencji, oceny ryzyka, inwentaryzacje modeli, recenzje dostawców i dokumentację. Ludzie często pochodzą ze środowisk związanych z przestrzeganiem zasad, prawem, prywatnością, audytem lub polityką, a IAPP oferuje certyfikat zarządzania sztuczną inteligencją (AIGP). Operacje produktów AI. Ta rola zapewnia dobrą kondycję wdrożonych produktów AI: selekcjonowanie opinii użytkowników, utrzymywanie baz wiedzy, koordynowanie przeglądów i śledzenie wskaźników jakości. Konsultant ds. rozwiązań, sukces i możliwości klientów. Role te pomagają organizacjom wdrażać narzędzia AI poprzez określanie zakresu przypadków użycia, prowadzenie programów pilotażowych i szkolenie pracowników. Aby się przełamać, połącz wiedzę specjalistyczną w swojej dziedzinie ze znajomością sztucznej inteligencji i stwórz widoczną pracę, taką jak projekt zasad wykorzystania sztucznej inteligencji dla Twojej dziedziny lub automatyzacja przepływu pracy bez kodu. Jednym z błędnych przekonań jest to, że „brak kodowania” oznacza brak wiedzy technicznej. Nadal musisz wiedzieć, jak działają modele i gdzie zawodzą. Uważaj także na oszustwa reklamujące „prace szkoleniowe w zakresie sztucznej inteligencji” i proszące o opłatę z góry. Legalne platformy nie pobierają opłat za pracę.
Implementacja w świecie rzeczywistym
Była nauczycielka chemii zajmuje się pisaniem na zlecenie i ocenianiem zadań z przedmiotów ścisłych na poziomie eksperckim, które służą do szkolenia i oceny modeli językowych.
Specjalista ds. zgodności w banku przechodzi do zarządzania sztuczną inteligencją, mapując zastosowania sztucznej inteligencji banku z ramami zarządzania ryzykiem AI NIST i tworząc inwentarz każdego używanego modelu.
Menedżer operacyjny zostaje kierownikiem operacyjnym produktu AI. Przeprowadzają proces przeglądu oflagowanych odpowiedzi chatbota, aktualizują zawartość bazy wiedzy i zgłaszają inżynierom trendy błędów.
Inżynier sprzedaży w firmie zajmującej się oprogramowaniem specjalizuje się w pomaganiu klientom we wdrażaniu sztucznej inteligencji: określaniu zakresu przypadków użycia, prowadzeniu programów pilotażowych i szkoleniu personelu w zakresie prawidłowego korzystania z narzędzi.
Przyszłość wejścia w sztuczną inteligencję bez kodowania
Zapotrzebowanie na role w zakresie sztucznej inteligencji niekodującej prawdopodobnie raczej się zmieni, niż zniknie. Adnotacja ogólna może się zmniejszyć, gdy modele będą generować więcej własnych danych szkoleniowych, podczas gdy zapotrzebowanie na ekspertów oceniających w wyspecjalizowanych dziedzinach może się utrzymać. Prace związane z zarządzaniem prawdopodobnie wzrosną w miarę wprowadzania przepisów takich jak unijna ustawa o sztucznej inteligencji i formalizowania nadzoru przez organizacje, chociaż trudno przewidzieć dokładną liczbę stanowisk pracy. Przyjęcie i umożliwienie ról zależy od tego, jak szybko organizacje wdrażają sztuczną inteligencję. Najbardziej trwały profil łączy głęboką wiedzę w danej dziedzinie, umiejętność pisania i osądu oraz praktyczne zrozumienie zachowania systemów sztucznej inteligencji.
Wdrażanie tego w praktykę
Dlaczego to ma znaczenie
- Ryzyko i bezpieczeństwo. Zarówno katastrofalne, jak i codzienne szkody spowodowane sztuczną inteligencją zależą od tego, kto rozumie ryzyko i kto może podjąć działania.
- Jaśniejsze decyzje. Umiejętność korzystania z usług publicznych i zawodowych wpływa na to, czy silna polityka bezpieczeństwa jest politycznie możliwa.
- Przebijanie się przez szum. Jasne wyjaśnienia ograniczają wpływ szumu, PR laboratoryjnego i niejasnego teatru etycznego.
Uważaj na
- Traktowanie ryzyka egzystencjalnego jako science-fiction, choć łączy w sobie możliwości.
- Mylenie bezpieczeństwa produktów powierzchniowych z wyrównaniem przy dużej autonomii.
- Pozostawienie odbiorcom nieanglojęzycznym i nieeksperckim jedynie źródeł o niskiej jakości.
Kolejne kroki
- Oddziel ryzyko szkód, niewłaściwego użycia i utraty kontroli/niewspółosiowości produktu.
- Zapytaj, jakie dowody zmieniłyby Twój pogląd na temat terminów i dotkliwości.
- Przedkładaj źródła pierwotne i konkretne oceny nad twierdzenia marketingowe.
- Zidentyfikuj jedną ścieżkę działania: karierę, politykę, finansowanie lub umiejętności – nie tylko świadomość.
Odkrywaj dalej
Darmowy newsletter
Otrzymuj codzienne podsumowanie AI
Trzy zweryfikowane historie AI każdego poranka w dni robocze, napisane prostym angielskim. Bezpłatne na zawsze, bez reklam.
Jedno e‑mail każdego dnia roboczego. Wypisz się jednym kliknięciem. Nigdy nie sprzedajemy ani nie udostępniamy Twojego adresu.
Sprawdź się
Take the Getting Into AI Without Coding quiz
Natychmiastowa informacja zwrotna na każde pytanie oraz udostępnialny certyfikat z weryfikowalnym ID po zaliczeniu kursu.
Wspieraj darmową edukację AI. AI Understanding jest organizacją non-profit 501(c)(3) — bez reklam, bez płatnej ściany, zawsze. Przekaż darowiznę
Często zadawane pytania
Czym jest wejście w sztuczną inteligencję bez kodowania?
Możesz rozpocząć pracę ze sztuczną inteligencją bez kodowania, pełniąc role takie jak trener AI lub adnotator danych, specjalista ds. oceny AI, analityk ds. zarządzania AI i etyki, zajmujący się operacjami związanymi z produktami AI oraz konsultant ds. rozwiązań AI lub ds. sukcesu klienta. Role te opierają się na specjalistycznej wiedzy dziedzinowej, jasnym pisaniu, uważnym osądzie i komunikacji. Dają osobom niebędącym programistami prawdziwy sposób budowania, testowania i wdrażania systemów AI.
Która z nich została opisana w przewodniku jako niekodująca rola sztucznej inteligencji?
Zarządzanie sztuczną inteligencją i prace nad etyką skupiają się na politykach, ocenach ryzyka i dokumentacji. Opiera się na umiejętnościach związanych ze zgodnością, prawem i polityką, a nie na programowaniu.
Co zazwyczaj robią osoby oceniające w RLHF?
Oceny preferencji oceniających kształtują model nagrody, który kieruje dalszym szkoleniem w stronę bardziej przydatnych, dokładnych i bezpiecznych wyników.
Według przewodnika, które zadania związane z adnotacjami są bardziej opłacalne?
Wiedza ekspercka jest rzadsza, więc specjalistyczne adnotacje i oceny zwykle przynoszą więcej korzyści niż ogólne etykietowanie.
Do czego służą złote pytania na platformach z adnotacjami?
Złote pytania mają znane odpowiedzi, dzięki czemu platformy mogą mierzyć, czy adnotatorzy są dokładni i przestrzegają rubryk.
Jakie ramy przytoczono w przewodniku wydanym w 2023 r., aby pomóc organizacjom zarządzać ryzykiem związanym ze sztuczną inteligencją?
NIST opublikował swoje ramy zarządzania ryzykiem AI w 2023 r. W przewodniku wymieniono je obok unijnej ustawy o sztucznej inteligencji i normy ISO/IEC 42001 jako czynniki napędzające popyt na prace związane z zarządzaniem.
Ucz się dalej
Powiązane przewodniki
Wybrano więcej przewodników na ten temat