Kas ir mākslīgā intelekta arbitrāža? Patiesība, kas slēpjas aiz modes vārda

Mākslīgā intelekta arbitrāža — jā, šī frāze, ko pastāvīgi redzat informatīvajos biļetenos, prezentāciju materiālos un nedaudz pašapmierinātajos LinkedIn pavedienos. Bet kas ir ? Atmetiet liekvārdību, un jūs redzēsiet, ka tās būtība ir atrast vietas, kur mākslīgais intelekts var iejaukties, samazināt izmaksas, paātrināt procesus vai radīt vērtību ātrāk nekā pa vecam. Tāpat kā jebkura veida arbitrāžā, galvenais ir laikus pamanīt neefektivitāti, pirms pūļa iebrūk. Un, kad tas izdodas? Plaisa var būt milzīga — stundas pārvēršas minūtēs, peļņas normas rodas tikai no ātruma un mēroga [1].

Daži cilvēki uzskata mākslīgā intelekta arbitrāžu par tālākpārdošanas āķi. Citi to raksturo kā cilvēku prasmju nepilnību novēršanu ar mašīnu zirgspēkiem. Un, godīgi sakot, dažreiz tie ir vienkārši cilvēki, kas izlaiž Canva grafiku ar mākslīgā intelekta atzīmētiem parakstiem un pārdēvē to par “startup”. Bet, ja tas tiek darīts pareizi? Bez pārspīlējuma – tas maina spēles noteikumus.

Raksti, kurus jūs varētu vēlēties izlasīt pēc šī raksta:

🔗 Kas ir mākslīgā intelekta tēvs?
Izpētot pionieri, kas tiek uzskatīts par īsto mākslīgā intelekta tēvu.

🔗 Kas ir LLM mākslīgajā intelektā?
Skaidrs lielo valodu modeļu un to ietekmes sadalījums.

🔗 Kas ir secinājums mākslīgajā intelektā?
Izpratne par mākslīgā intelekta secinājumiem un to, kā tiek ģenerētas prognozes.

🔗 Kura mākslīgā intelekta metode ir vislabākā kodēšanai?
Labāko mākslīgā intelekta kodēšanas palīgu izstrādātājiem apskats.

Kas padara mākslīgā intelekta arbitrāžu patiesībā labu? 🎯

Patiesības bumba: ne visas mākslīgā intelekta arbitrāžas shēmas ir pelnījušas ažiotāžu. Spēcīgākās parasti atbilst vairākām prasībām:

• Mērogojamība — darbojas ne tikai vienā projektā; tā mērogojas kopā ar jums.

• Reāllaika ietaupījums — stundas, pat dienas, pazūd no darbplūsmām.

• Cenu neatbilstība — iegādājieties mākslīgā intelekta izvadi lēti un pārdodiet to tirgū, kurā tiek vērtēts ātrums vai izsmalcinātība.

• Zemas iestāšanās izmaksas — nav nepieciešams mašīnmācīšanās doktora grāds. Pietiks ar klēpjdatoru, internetu un nedaudz radošuma.

Pēc būtības arbitrāža zeļ, balstoties uz nepamanītu vērtību. Un atzīsim – cilvēki joprojām nenovērtē mākslīgā intelekta lietderību visdažādākajās nišās.

Salīdzināšanas tabula: AI arbitrāžas veidi 💡

Vai pamanījāt, ka apraksti nav "pilnīgi glīti"? Tas ir apzināti. Arbitrāža praksē ir haotiska.

Cilvēciskais faktors joprojām ir svarīgs 🤝

Būsim tieši: mākslīgā intelekta arbitrāža ≠ pogas nospiešana, acumirklī miljoni. Cilvēka slānis vienmēr kaut kur iejaucas – rediģēšana, konteksta pārbaude, ētikas jautājumi. Labākie spēlētāji to zina. Viņi apvieno mašīnu efektivitāti ar cilvēka spriestspēju. Iedomājieties māju renovāciju: mākslīgais intelekts var tikt galā ar nojaukšanu un nokrāsot sienu, protams, – bet santehnika, elektrība un tie dīvainie stūra futrāļi? Joprojām ir nepieciešamas cilvēka acis.

Profesionāls padoms: vieglas aizsargbarjeras — stila vadlīnijas, “ko darīt un ko nedarīt”, kā arī papildu īsta cilvēka veikta pārbaude — samazina atkritumu daudzumu vairāk, nekā vairums cilvēku sagaida [4].

Dažādas AI arbitrāžas garšas 🍦

• Laika arbitrāža — 10 stundu ilga uzdevuma veikšana, tā samazināšana līdz 1, izmantojot mākslīgo intelektu, un pēc tam maksas iekasēšana par “eksprespakalpojumu”.

• Prasmju arbitrāža — mākslīgā intelekta izmantošana kā klusais partneris dizainā, kodēšanā vai tekstu veidošanā — pat ja neesat virtuozs.

• Zināšanu arbitrāža — mākslīgā intelekta jomā apgūto konsultāciju vai semināru veidā cilvēkiem, kuri ir pārāk aizņemti, lai paši to izdomātu.

Katrai gaumei ir savas galvassāpes. Klienti dažreiz kļūst nervozi, ja darbs izskatās pārāk mākslīgā intelekta noslīpēts. Un tādās jomās kā tulkošana nianses ir vissvarīgākais — standarti burtiski pieprasa cilvēka veiktu pēcrediģēšanu, ja kvalitātei ir jākonkurē ar pilnvērtīgu cilvēka darbu [3].

Reālās pasaules piemēri 🌍

• Aģentūras izstrādā SEO emuārus ar modeļiem, pēc tam pirms piegādes iekļaujot cilvēku stratēģiju, uzdevumus un saites.

• E-komercijas pārdevēji automātiski raksta produktu aprakstus vairākās valodās, bet vērtīgākos aprakstus novirza caur cilvēkiem paredzētiem redaktoriem, lai saglabātu toni [3].

• Personāla atlases un atbalsta komandas, kas paļaujas uz mākslīgo intelektu CV iepriekšējai pārbaudei vai vienkāršu pieteikumu apstrādei, — pētījumi liecina, ka reālajā pasaulē produktivitātes pieaugums ir aptuveni 14 % [2].

Kurš ir galvenais? Lielākā daļa uzvarētāju pat nesaka , ka izmanto mākslīgo intelektu. Viņi vienkārši sniedz rezultātus ātrāk un efektīvāk.

Riski un kļūmes ⚠️

• Kvalitātes svārstības — mākslīgais intelekts var būt neizteiksmīgs, neobjektīvs vai vienkārši nepareizs. “Halucinācijas” nav joks. Cilvēka veikta pārskatīšana + faktu pārbaude nav apspriežama [4].

• Pārmērīga paļaušanās — ja jūsu “pārsvars” ir tikai gudra pamudināšana, konkurenti (vai pati mākslīgā intelekta platforma) var jūs noniecināt.

• Ētika un atbilstība — paviršs plaģiāts, aizdomīgi apgalvojumi vai automatizācijas neatklāšana? Uzticības iznīcinātāji. ES izpaušana nav izvēles iespēja — Mākslīgā intelekta likums to pieprasa noteiktos gadījumos [5].

• Platformas riski — ja mākslīgā intelekta rīks maina cenu vai pārtrauc piekļuvi API, jūsu peļņas aprēķins var sabrukt vienas nakts laikā.

Morāle: laiks ir svarīgs. Esiet agri, bieži pielāgojieties un neceliet pili uz plūstošām smiltīm.

Kā noteikt, vai jūsu mākslīgā intelekta arbitrāžas ideja ir īsta (nevis vibrācijas) 🧪

Tiešas šaušanas rubrika:

1. Vispirms bāzes līnija — izsekojiet izmaksas, kvalitāti un laiku 10–20 piemēros.

2. Izmēģinājuma versija ar mākslīgo intelektu + SOP — palaidiet tos pašus vienumus, bet ar veidnēm, uzvednēm un cilvēka kvalitātes nodrošināšanu.

3. Salīdziniet ābolus ar āboliem — ja cikla laiku samazinat uz pusi un sasniedzat latiņu, esat uzķēries uz pareizā ceļa. Pretējā gadījumā labojiet procesu.

4. Stresa tests — izmetiet neparastus gadījumus. Ja izvades dati sabrūk, pievienojiet izgūšanu, paraugus vai papildu pārskatīšanas slāni.

5. Pārbaudiet noteikumus — īpaši ES, jums var būt nepieciešama pārredzamība (“šis ir mākslīgā intelekta palīgs”) vai sintētiskā satura marķēšana [5].

Mākslīgā intelekta arbitrāžas nākotne 🔮

Paradokss? Jo labāks kļūst mākslīgais intelekts, jo mazāka kļūst arbitrāžas plaisa. Tas, kas šodien šķiet ienesīgs darījums, rīt varētu būt pieejams bez maksas (atceraties, kad transkripcija maksāja veselu bagātību?). Tomēr slēptās iespējas nepazūd – tās mainās. Nišas darbplūsmas, nekārtīgi dati, specializētas jomas, uzticēšanās ziņā spēcīgas nozares… tās ir grūtāk īstenojamas. Īstā ilgtermiņa spēle nav mākslīgā intelekta un cilvēku cīņa – tā ir mākslīgā intelekta ietekme uz cilvēku darbību, un produktivitātes pieaugums jau ir dokumentēts reālās pasaules komandās [1][2].

Tātad, kas īsti ir mākslīgā intelekta arbitrāža? 💭

Kad to visu atmasko, mākslīgā intelekta arbitrāža ir tikai vērtību neatbilstību ķeršana. Jūs pērkat lētu “laiku”, jūs pārdodat dārgus “rezultātus”. Tas ir gudri, nevis maģiski. Daži to reklamē kā zelta drudzi, citi to noraida kā krāpšanu. Realitāte? Kaut kur pa vidu, garlaicīgi.

Labākais veids, kā mācīties? Pārbaudi to pats. Automatizē garlaicīgu uzdevumu, paskaties, vai kāds cits būtu ar mieru maksāt par īsāko ceļu. Tā ir arbitrāža – klusa, asprātīga, efektīva.

Atsauces

1. McKinsey & Company — Ģeneratīvā mākslīgā intelekta ekonomiskais potenciāls: nākamā produktivitātes robeža. Saite

2. Brinjolfsons, Li, Reimonds — Ģeneratīvais mākslīgais intelekts darbībā. NBER darba dokuments Nr. 31161. Saite

3. ISO 18587:2017 — Tulkošanas pakalpojumi — Mašīntulkojuma izvades pēcrediģēšana — Prasības. Saite

4. Stanford HAI — AI indeksa ziņojums 2024. Saite

5. Eiropas Komisija — Mākslīgā intelekta tiesiskais regulējums (Mākslīgā intelekta likums). Saite

Atrodiet jaunāko mākslīgo intelektu oficiālajā mākslīgā intelekta palīgu veikalā

Par mums