Tiếp theoHướng dẫn tiếp theo
AI và tương lai của nghề dịch thuật
xã hội
HƯỚNG DẪN xã hội
Tham gia vào AI mà không cần mã hóa
Bạn có thể tham gia vào AI mà không cần mã hóa thông qua các vai trò như huấn luyện viên AI hoặc người chú thích dữ liệu, chuyên gia đánh giá AI, nhà phân tích đạo đức và quản trị AI, vận hành sản phẩm AI và nhà tư vấn giải pháp AI hoặc thành công của khách hàng.
Trên trang nàyđọc 4 phút
Tổng quan
Những vai trò này dựa vào kiến thức chuyên môn về lĩnh vực, văn bản rõ ràng, khả năng phán đoán và giao tiếp cẩn thận. Chúng cung cấp cho những người không phải là lập trình viên một cách thực tế về cách xây dựng, thử nghiệm và triển khai các hệ thống AI.
Lặn sâu
Tồn tại một số đường dẫn không mã hóa riêng biệt. Người huấn luyện AI và người chú thích dữ liệu. Các mô hình ngôn ngữ được tinh chỉnh bằng các ví dụ do con người viết ra và những đánh giá của con người. Người chú thích viết phản hồi lý tưởng, xếp hạng kết quả đầu ra của mô hình, gắn nhãn dữ liệu và gắn cờ nội dung có hại. Các nền tảng cung cấp công việc này bao gồm AI quy mô (với các nhãn hiệu Outlier và Remotasks), DataAnnotation, Appen và TELUS Digital (trước đây là TELUS International). Các công việc chung có xu hướng được trả lương ít hơn, trong khi các công việc chuyên môn về luật, y học, toán học hoặc mã hóa được trả nhiều tiền hơn. Phần lớn công việc đều dựa trên hợp đồng và có thể kết thúc mà không báo trước. Chuyên gia đánh giá AI. Các công ty cần người kiểm tra kết quả đầu ra AI dựa trên các tiêu chí đánh giá chất lượng, tìm ra các kiểu lỗi và viết báo cáo rõ ràng. Quản trị AI, rủi ro và đạo đức. Quy định và tiêu chuẩn đang tạo ra nhu cầu cho công việc này. Đạo luật AI của EU được thông qua vào năm 2024, Khung quản lý rủi ro AI của NIST được phát hành vào năm 2023 và ISO/IEC 42001 được xuất bản vào năm 2023 dưới dạng tiêu chuẩn hệ thống quản lý cho AI. Công việc này liên quan đến các chính sách sử dụng AI, đánh giá rủi ro, kiểm kê mô hình, đánh giá nhà cung cấp và tài liệu. Mọi người thường đến từ nền tảng tuân thủ, luật pháp, quyền riêng tư, kiểm toán hoặc chính sách và IAPP cung cấp chứng nhận quản trị AI (AIGP). Hoạt động sản phẩm AI. Vai trò này giúp các sản phẩm AI được triển khai luôn hoạt động tốt: phân loại phản hồi của người dùng, duy trì cơ sở kiến thức, điều phối đánh giá và theo dõi các số liệu chất lượng. Tư vấn giải pháp, mang lại sự thành công và hỗ trợ cho khách hàng. Những vai trò này giúp các tổ chức áp dụng các công cụ AI bằng cách xác định phạm vi các trường hợp sử dụng, chạy thử nghiệm và đào tạo nhân viên. Để thâm nhập, hãy kết hợp kiến thức chuyên môn về miền của bạn với kiến thức về AI và tạo ra tác phẩm rõ ràng, chẳng hạn như chính sách sử dụng AI dự thảo cho lĩnh vực của bạn hoặc tự động hóa quy trình làm việc không cần mã. Một quan niệm sai lầm là "không viết mã" có nghĩa là không hiểu biết về kỹ thuật. Bạn vẫn cần biết các mô hình hoạt động như thế nào và chúng thất bại ở đâu. Ngoài ra, hãy cảnh giác với những trò lừa đảo quảng cáo "công việc đào tạo AI" và yêu cầu trả phí trước. Nền tảng hợp pháp không tính phí làm việc của bạn.
Tác động chiến lược
Rủi ro và an toàn
Những tác hại thảm khốc và thường ngày của AI đều phụ thuộc vào việc ai hiểu được rủi ro và ai có thể hành động.
Quyết định rõ ràng hơn
Kiến thức công cộng và chuyên môn định hình liệu chính sách an toàn mạnh mẽ có khả thi về mặt chính trị hay không.
Phá vỡ sự thổi phồng
Những lời giải thích rõ ràng làm giảm sự thu hút bởi sự cường điệu, PR trong phòng thí nghiệm và sân khấu đạo đức mơ hồ.
Tương lai của việc tiếp cận AI mà không cần mã hóa
Nhu cầu về vai trò AI không mã hóa có thể sẽ thay đổi chứ không biến mất. Chú thích tổng quát có thể bị thu hẹp khi các mô hình tạo ra nhiều dữ liệu đào tạo của riêng chúng hơn, trong khi nhu cầu về chuyên gia đánh giá trong các lĩnh vực chuyên môn có thể được duy trì tốt hơn. Công việc quản trị có thể sẽ phát triển khi các quy định như Đạo luật AI của EU dần được ban hành và các tổ chức chính thức hóa hoạt động giám sát, mặc dù khó dự đoán số lượng công việc chính xác. Vai trò áp dụng và hỗ trợ phụ thuộc vào tốc độ triển khai AI của các tổ chức. Hồ sơ lâu bền nhất kết hợp kiến thức sâu sắc về một lĩnh vực, khả năng viết và phán đoán chắc chắn cũng như hiểu biết sâu sắc về cách hoạt động của các hệ thống AI.
Triển khai trong thế giới thực
Một cựu giáo viên hóa học đảm nhận công việc viết hợp đồng và chấm điểm các câu hỏi khoa học ở cấp độ chuyên gia được sử dụng để đào tạo và đánh giá các mô hình ngôn ngữ.
Nhân viên tuân thủ tại ngân hàng chuyển sang quản trị AI bằng cách lập bản đồ việc sử dụng AI của ngân hàng dựa trên Khung quản lý rủi ro AI của NIST và xây dựng danh sách kiểm kê mọi mô hình đang được sử dụng.
Người quản lý hoạt động trở thành người đứng đầu hoạt động sản phẩm AI. Họ thực hiện quy trình xem xét các câu trả lời của chatbot được gắn cờ, cập nhật nội dung cơ sở kiến thức và báo cáo xu hướng lỗi cho kỹ sư.
Một kỹ sư bán hàng tại một công ty phần mềm chuyên giúp khách hàng triển khai AI: xác định phạm vi các trường hợp sử dụng, chạy thử và đào tạo nhân viên cách sử dụng tốt các công cụ.
Rủi ro & lan can
Xử lý rủi ro hiện hữu như khoa học viễn tưởng trong khi khả năng lại phức tạp.
Nhầm lẫn giữa an toàn sản phẩm bề mặt với sự liên kết dưới quyền tự chủ cao.
Chỉ để lại những khán giả không phải người Anh và không có chuyên môn với những nguồn chất lượng thấp.
Lộ trình thực hiện
Tách biệt các tác hại của sản phẩm, sử dụng sai và rủi ro mất kiểm soát/sai lệch.
Hỏi bằng chứng nào sẽ thay đổi quan điểm của bạn về thời gian và mức độ nghiêm trọng.
Ưu tiên các nguồn chính và đánh giá cụ thể hơn các tuyên bố tiếp thị.
Xác định một lộ trình hành động: sự nghiệp, chính sách, nguồn tài trợ hoặc kỹ năng - không chỉ là nhận thức.
Tiếp tục khám phá
Free newsletter
Get the daily AI briefing
Three verified AI stories every weekday morning, written in plain English. Free forever, no ads.
One email each weekday. Unsubscribe in one click. We never sell or share your address.
Test yourself
Take the Getting Into AI Without Coding quiz
Instant feedback on every answer, and a shareable certificate with a verifiable ID once you pass a course.
Support free AI education. AI Understanding is a 501(c)(3) nonprofit — no ads, no paywall, ever. Make a donation
Câu hỏi thường gặp
Tham gia vào AI mà không cần mã hóa là gì?
Bạn có thể tham gia vào AI mà không cần mã hóa thông qua các vai trò như huấn luyện viên AI hoặc người chú thích dữ liệu, chuyên gia đánh giá AI, nhà phân tích đạo đức và quản trị AI, vận hành sản phẩm AI và nhà tư vấn giải pháp AI hoặc thành công của khách hàng. Những vai trò này dựa vào kiến thức chuyên môn về lĩnh vực, văn bản rõ ràng, khả năng phán đoán và giao tiếp cẩn thận. Chúng cung cấp cho những người không phải là lập trình viên một cách thực tế về cách xây dựng, thử nghiệm và triển khai các hệ thống AI.
Vai trò nào trong số này được mô tả trong hướng dẫn là vai trò AI không mã hóa?
Công việc quản trị và đạo đức AI tập trung vào các chính sách, đánh giá rủi ro và tài liệu. Nó dựa trên các kỹ năng tuân thủ, pháp lý và chính sách hơn là lập trình.
Trong RLHF, người đánh giá con người thường làm gì?
Những đánh giá ưu tiên của người xếp hạng đào tạo một mô hình khen thưởng hướng dẫn đào tạo thêm để đạt được kết quả đầu ra hữu ích, chính xác và an toàn hơn.
Theo hướng dẫn, nhiệm vụ chú thích nào có xu hướng được trả nhiều tiền hơn?
Kiến thức chuyên môn khan hiếm hơn nên chú thích và đánh giá chuyên môn thường trả nhiều tiền hơn so với việc dán nhãn chung.
Câu hỏi vàng được sử dụng để làm gì trên nền tảng chú thích?
Các câu hỏi vàng đều có câu trả lời đã biết nên các nền tảng có thể đo lường xem liệu người chú thích có chính xác và tuân theo tiêu chí đánh giá hay không.
Hướng dẫn này trích dẫn khuôn khổ nào được phát hành vào năm 2023 để giúp các tổ chức quản lý rủi ro AI?
NIST đã phát hành Khung quản lý rủi ro AI vào năm 2023. Hướng dẫn liệt kê khung này cùng với Đạo luật AI của EU và ISO/IEC 42001 là những yếu tố thúc đẩy nhu cầu về công việc quản trị.
Tiếp tục học hỏi
Hướng dẫn liên quan
Đã chọn thêm hướng dẫn cho chủ đề này