همانطور که سیستم‌های هوش مصنوعی وارد فاز تولید می‌شوند، قابلیت اطمینان و حکمرانی نمی‌تواند بر آرزو و امید متکی باشد. در اینجا نحوه تبدیل مدل‌های زبان بزرگ (LLM) به سیستم‌های سازمانی قابل‌بازرسی و قابل‌اعتماد از طریق قابلیت مشاهده (observability) شرح داده شده است.

چرا قابلیت مشاهده آینده هوش مصنوعی سازمانی را تضمین می‌کند

مسابقه سازمان‌ها برای استقرار سیستم‌های LLM یادآور روزهای اولیه پذیرش رایانش ابری است. مدیران اجرایی از وعده‌های آن استقبال می‌کنند، الزامات انطباق خواستار پاسخگویی هستند و مهندسان فقط به یک مسیر هموار نیاز دارند.

با این حال، در زیر این هیجان، اکثر رهبران اعتراف می‌کنند که نمی‌توانند ردیابی کنند که چگونه تصمیمات هوش مصنوعی گرفته می‌شوند، آیا به کسب‌وکار کمک کرده‌اند یا قوانین را نقض کرده‌اند.

به عنوان مثال، یک بانک Fortune 100 یک LLM را برای طبقه‌بندی درخواست‌های وام مستقر کرد. دقت اولیه عالی به نظر می‌رسید. با این حال، 6 ماه بعد، حسابرسان دریافتند که 18 درصد از موارد حیاتی به اشتباه مسیریابی شده‌اند، بدون هیچ هشداری یا ردیابی. علت اصلی، سوگیری یا داده‌های نامناسب نبود. این مشکل نامرئی بود. بدون قابلیت مشاهده، پاسخگویی وجود ندارد.

اگر نتوانید آن را مشاهده کنید، نمی‌توانید به آن اعتماد کنید. و هوش مصنوعی بدون مشاهده، در سکوت شکست خواهد خورد.

دیدپذیری یک لوکس نیست، بلکه اساس اعتماد است. بدون آن، هوش مصنوعی غیرقابل کنترل می‌شود.

با نتایج شروع کنید، نه با مدل‌ها

اکثر پروژه‌های هوش مصنوعی شرکتی با انتخاب مدلی توسط رهبران فناوری و سپس تعریف معیارهای موفقیت آغاز می‌شوند.

این رویکرد اشتباه است.

ترتیب را معکوس کنید:

ابتدا نتیجه را تعریف کنید. هدف تجاری قابل اندازه‌گیری چیست؟

کاهش 15 درصدی تماس‌های صورتحساب کاهش زمان بررسی اسناد به میزان 60 درصد کاهش زمان رسیدگی به پرونده به میزان دو دقیقه طراحی تله‌متری حول آن نتیجه، نه حول "دقت" یا...