AI pre ľudí: Pohľad zo Stanfordu

Nedávno som si pozrel fascinujúci webinár zo Stanfordu, ktorý sa zameriava na budovanie AI systémov orientovaných na človeka. Diskusia medzi profesorkou Emmou Brunskill a Borisom Chernym (z Anthropic, tvorcom Claude Code) priniesla množstvo zaujímavých postrehov o tom, ako premeniť teoretické poznatky z oblasti reinforcement learningu na praktické produkty, ktoré skutočne používajú milióny ľudí. Webinár sa neobmedzoval len na algoritmy, ale hlbšie preskúmal myslenie, rozhodnutia a kultúru spätnej väzby, ktoré sú kľúčové pre vytváranie trvalých a ľudsky orientovaných systémov AI.

Kľúčové poznatky

• Kódovanie zostáva dôležité: Aj napriek pokrokom v oblasti LLM (Large Language Models) je stále nevyhnutné ovládať programovanie a chápať systémovú architektúru. Adaptabilita a neustále zlepšovanie zručností budú kľúčové pre budúce generácie.
• Nová realita: AI nástroje: Študenti by sa mali naučiť tradičné metódy programovania aj efektívne využívanie nových AI nástrojov, ako je prompting a budovanie agentov.
• Surová spätná väzba od používateľov: Produktové tímy by mali získavať surovú spätnú väzbu priamo od používateľov namiesto filtrovaných zhrnutí. Pozorovanie používateľov v reálnom prostredí a identifikácia „latentnej potreby“ (budovanie pre to, ako používatelia skutočne produkty využívajú) sú kľúčové.
• Model vs. Prompt: Je dôležité pochopiť, čo model „chce“ dosiahnuť – jeho základné ciele – namiesto neustáleho mikromanagementu prostredníctvom promptov.
• AI ako rozšírenie ľudských schopností: V budúcnosti AI výrazne rozšíri naše možnosti v oblastiach, ako je zdravotníctvo, vzdelávanie a predlžovanie života.
• Riziká a zodpovednosť: Je potrebné riešiť potenciálne riziká spojené s pokročilou AI (napríklad zneužitie pre útoky alebo tvorbu syntetických biovírusov) prostredníctvom regulácie a bezpečnostných opatrení.

Budovanie AI: Viac ako len algoritmy

Webinár zdôraznil, že budovanie efektívnych AI produktov vyžaduje viac než len zložité algoritmy. Je to o pochopení toho, ako ľudia skutočne používajú produkty a ako im AI môže pomôcť dosiahnuť ich ciele. Boris Cherny poukázal na dôležitosť získavania surovej spätnej väzby od používateľov – nie len zhrnuté správy, ale priame pozorovanie toho, ako ľudia interagujú s produktom. To umožňuje identifikovať „latentnú potrebu“, teda budovanie pre to, čo používatelia skutočne potrebujú, aj keď si to sami neuvedomujú.

Emma Brunskill zdôraznila, že AI by nemala byť vnímaná, ako náhrada za ľudskú inteligenciu, ale ako jej rozšírenie. V budúcnosti vidí AI významne prispievať k pokrokom v oblastiach, ako je zdravotníctvo a vzdelávanie, čo povedie k predlžovaniu života a zlepšeniu kvality života.

„Čo chcú modely?“ – Nový pohľad na prompting

Boris Cherny predstavil zaujímavý koncept porozumenia tomu, čo model AI skutočne chce dosiahnuť. Namiesto neustáleho mikromanagementu prostredníctvom promptov je dôležité umožniť modelu dosahovať jeho ciele efektívnejšie. To sa dá dosiahnuť napríklad poskytnutím nástrojov, ako sú linters (nástroje na kontrolu kvality kódu), ktoré pomáhajú modelom vyhýbať sa chybám a zlepšovať výkonnosť.

Budúcnosť AI: Od zodpovednosti po aktívnu účasť

Webinár neobišiel ani tému potenciálnych rizík spojených s pokročilou AI, ako sú zneužitie pre kybernetické útoky alebo tvorba syntetických biovírusov. Zdôraznila sa potreba regulácie a bezpečnostných opatrení na oboch stranách – od laboratórií vyvíjajúcich AI až po celú spoločnosť.

Emma Brunskill povzbudila všetkých, aby sa aktívne zapojili do formovania budúcnosti AI. Podľa nej výsledky nie sú vopred dané a každý z nás má možnosť ovplyvniť vývoj a dopad tejto technológie na spoločnosť. Je to príležitosť prispieť k tomu, aby bola AI nástrojom pre dobro ľudstva.

Záverečné úvahy

Webinár zo Stanfordu ponúkol cenný pohľad na budovanie AI systémov orientovaných na človeka. Ukázal, že pokiaľ ide o AI, nie je všetko len o algoritmoch a dátach. Je to aj o pochopení ľudskej potreby, zodpovednosti a aktívnej účasti na formovaní budúcnosti tejto transformačnej technológie. Vzhľadom na rýchly vývoj v oblasti AI je dôležité, aby sme sa neustále učili a prispôsobovali sa novým výzvam a príležitostiam.

Zdroje

• Stanford Online-Artificial Intelligence Programs (odkaz z popisu videa, bez reklamného obsahu)

Približne 179 gCO₂ bolo uvoľnených do atmosféry a na chladenie sa spotrebovalo 0.90 l vody za účelom vygenerovania tohoto článku.