Kas ir mākslīgā intelekta prasmes? Vienkāršs ceļvedis.

Ziņkārīgs, nervozs vai vienkārši pārslogots ar modes vārdiem? Tas pats. Frāze “mākslīgā intelekta prasmes” tiek mētāta apkārt kā konfeti, tomēr tā slēpj vienkāršu ideju: ko jūs varat darīt – praktiski –, lai izstrādātu, izmantotu, pārvaldītu un apšaubītu mākslīgo intelektu, lai tas patiešām palīdzētu cilvēkiem. Šajā ceļvedī tas viss ir aprakstīts reālos terminos, ar piemēriem, salīdzināšanas tabulu un dažām godīgām piezīmēm, jo, nu, jūs jau zināt, kā tas ir.

Raksti, kurus jūs varētu vēlēties izlasīt pēc šī raksta:

🔗 Kādas nozares mākslīgais intelekts mainīs
Kā mākslīgais intelekts pārveido veselības aprūpi, finanšu nozari, mazumtirdzniecību, ražošanu un loģistiku.

🔗 Kā dibināt mākslīgā intelekta uzņēmumu
Soli pa solim sniegta ceļvedis mākslīgā intelekta jaunuzņēmuma izveidei, palaišanai un izaugsmei.

🔗 Kas ir mākslīgais intelekts kā pakalpojums
AIaaS modelis, kas nodrošina mērogojamus AI rīkus bez sarežģītas infrastruktūras.

🔗 Ko dara mākslīgā intelekta inženieri
Pienākumi, prasmes un ikdienas darbplūsmas mūsdienu mākslīgā intelekta lomās.

Kas ir mākslīgā intelekta prasmes? Ātra, cilvēciska definīcija 🧠

Mākslīgā intelekta prasmes ir spējas, kas ļauj veidot, integrēt, novērtēt un pārvaldīt mākslīgā intelekta sistēmas, kā arī spriestspēju, lai tās atbildīgi izmantotu reālajā darbā. Tās aptver tehniskās zināšanas, datu pratību, produkta izpratni un riska apzināšanos. Ja varat ņemt sarežģītu problēmu, saskaņot to ar pareizajiem datiem un modeli, ieviest vai organizēt risinājumu un pārliecināties, ka tas ir pietiekami taisnīgs un uzticams, lai cilvēki tam uzticētos, tas ir galvenais. Lai uzzinātu politikas kontekstu un sistēmas, kas nosaka, kuras prasmes ir svarīgas, skatiet ESAO ilgstošo darbu mākslīgā intelekta un prasmju jomā. [1]

Kādas ir labas mākslīgā intelekta prasmes ✅

Labie dara trīs lietas vienlaikus:

1. Piegādes vērtība
   Jūs pārvēršat neskaidru biznesa vajadzību par funkcionējošu mākslīgā intelekta funkciju vai darbplūsmu, kas ietaupa laiku vai pelna naudu. Ne vēlāk, bet tagad.

2. Droša mērogošana
   Jūsu darbs iztur pārbaudi: tas ir pietiekami izskaidrojams, apzinās privātumu, tiek uzraudzīts un tiek korekti degradēts. NIST mākslīgā intelekta risku pārvaldības ietvars izceļ tādas īpašības kā derīgums, drošība, izskaidrojamība, privātuma uzlabošana, taisnīgums un atbildība kā uzticamības pīlārus. [2]

3. Esiet jauki attiecībās ar cilvēkiem
   . Jūs veidojat dizainu, iesaistot cilvēkus: skaidras saskarnes, atgriezeniskās saites ciklus, atteikšanās iespējas un viedus noklusējuma iestatījumus. Tā nav burvestība — tas ir labs produkts ar nelielu matemātiku un nelielu pazemību.

Pieci mākslīgā intelekta prasmju pīlāri 🏗️

Iedomājieties tos kā sakraujamus slāņus. Jā, šī metafora ir nedaudz nestabila — kā sviestmaize, kurai nepārtraukti pievieno piedevas —, bet tā darbojas.

1. Tehniskā kodols

   • Datu apmaiņa, Python vai līdzīgs, vektorizācijas pamati, SQL

   • Modeļa izvēle un precizēšana, ātra projektēšana un novērtēšana

   • Izguves un orķestrēšanas modeļi, uzraudzība, novērojamība

2. Dati un mērījumi

   • Datu kvalitāte, marķēšana, versiju veidošana

   • Metrika, kas atspoguļo rezultātus, ne tikai precizitāti

   • A/B testēšana, bezsaistes un tiešsaistes novērtēšana, nobīdes noteikšana

3. Produkts un piegāde

   • Iespēju novērtēšana, ROI gadījumi, lietotāju izpēte

   • Mākslīgā intelekta lietotāja pieredzes modeļi: nenoteiktība, atsauces, atteikumi, rezerves risinājumi

   • Atbildīga piegāde, ņemot vērā ierobežojumus

4. Risks, pārvaldība un atbilstība

   • Politiku un standartu interpretācija; kontroles sasaiste ar mašīnmācīšanās dzīves ciklu

   • Dokumentācija, izsekojamība, incidentu reaģēšana

   • Riska kategoriju un augsta riska lietojumu izpratne tādos noteikumos kā ES Mākslīgā intelekta likuma uz risku balstītā pieeja. [3]

5. Cilvēka prasmes, kas pastiprina mākslīgo intelektu

   • Darba devēju aptaujās analītiskā domāšana, līderība, sociālā ietekme un talantu attīstība joprojām ierindojas līdzās mākslīgā intelekta pratībai (WEF, 2025). [4]

Salīdzināšanas tabula: rīki mākslīgā intelekta prasmju ātrai praktizēšanai 🧰

Tas nav izsmeļošs, un jā, formulējums ir apzināti nedaudz nevienmērīgs; īstas piezīmes no lauka mēdz izskatīties šādi...

Neliela piezīme: cenas visu laiku mainās, un bezmaksas līmeņi atšķiras atkarībā no reģiona. Uztveriet to kā pagrūšanu, nevis kvīti.

Padziļināta analīze 1: Tehniskās mākslīgā intelekta prasmes, kuras var sakraut kā LEGO klucīšus 🧱

• Datu pratība pirmajā vietā : profilēšana, trūkstošās vērtības stratēģijas, noplūdes novēršana un pamata funkciju izstrāde. Godīgi sakot, puse no mākslīgā intelekta ir vieda apkopēja darbs.

• Programmēšanas pamati : Python, piezīmju grāmatiņas, pakotņu higiēna, reproducējamība. Pievienojiet SQL apvienojumiem, kas jūs vēlāk neapgrūtinās.

• Modelēšana : noskaidrojiet, kad ar izgūšanu papildinātas ģenerēšanas (RAG) cauruļvads pārspēj precizēšanu; kur iegulšana ir piemērota; un kā novērtēšana atšķiras ģeneratīviem un paredzošiem uzdevumiem.

• Uzvedņu veidošana 2.0 : strukturētas uzvednes, rīku lietošana/funkciju izsaukšana un vairāku apgriezienu plānošana. Ja jūsu uzvednes nav pārbaudāmas, tās nav gatavas ražošanai.

• Novērtējums : papildus BLEU vai precizitātes scenāriju testiem, pretrunīgiem gadījumiem, pamatotībai un cilvēka veiktai pārskatīšanai.

• LLMOps un MLOps : modeļu reģistri, ciltsraksti, Canary releases, atcelšanas plāni. Novērojamība nav obligāta.

• Drošība un privātums : noslēpumu pārvaldība, personas datu dzēšana un “sarkano komandu” izmantošana ātrai injekcijai.

• Dokumentācija : īsi, aktuāli dokumenti, kuros aprakstīti datu avoti, paredzētais lietojums, zināmie kļūmju režīmi. Nākotnē jūs jums pateiksieties.

līdzi izstrādes posmam : NIST mākslīgā intelekta RMF uzskaita uzticamu sistēmu iezīmes — derīgas un uzticamas; drošas; aizsargātas un noturīgas; atbildīgas un caurspīdīgas; izskaidrojamas un interpretējamas; aizsargātas ar privātuma aizsardzību; un taisnīgas, pārvaldot kaitīgus aizspriedumus. Izmantojiet šīs iezīmes, lai veidotu novērtējumus un drošības barjeras. [2]

Padziļināta analīze 2: Mākslīgā intelekta prasmes neinženieriem — jā, jūsu vieta šeit 🧩

Lai modeļi būtu vērtīgi, tie nav jāveido no nulles. Trīs ceļi:

1. Mākslīgā intelekta apzinīgi uzņēmēji

   • Kartējiet procesus un nosakiet automatizācijas punktus, kas ļauj cilvēkiem saglabāt kontroli.

   • Definējiet rezultātu rādītājus, kas ir orientēti uz cilvēku, ne tikai uz modeli.

   • Atbilstības principu pārvērst prasībās, ko inženieri var ieviest. ES Mākslīgā intelekta likums izmanto uz risku balstītu pieeju ar saistībām augsta riska lietojumiem, tāpēc projektu vadītājiem un operāciju komandām ir nepieciešamas dokumentācijas, testēšanas un pēcpārdošanas uzraudzības prasmes, ne tikai kods. [3]

2. Mākslīgā intelekta komunikatori

   • Izveidojiet lietotāju apmācību, mikrokopijas neskaidrību gadījumā un eskalācijas ceļus.

   • Veidojiet uzticību, izskaidrojot ierobežojumus, nevis slēpjot tos aiz mirdzoša lietotāja interfeisa.

3. Cilvēku līderi

   • Pieņemiet darbā darbiniekus ar papildu prasmēm, nosakiet politikas par pieņemamu mākslīgā intelekta rīku izmantošanu un veiciet prasmju auditus.

   • Pasaules Ekonomikas foruma 2025. gada analīze liecina, ka pieaug pieprasījums pēc analītiskās domāšanas un līderības, kā arī pēc mākslīgā intelekta prasmēm; cilvēki tagad vairāk nekā divas reizes biežāk pievieno mākslīgā intelekta prasmes nekā 2018. gadā. [4][5]

Padziļināta analīze 3: Pārvaldība un ētika — nenovērtētais karjeras veicinātājs 🛡️

Riska darbs nav papīru darbs. Tā ir produkta kvalitāte.

• Ziniet riska kategorijas un pienākumus , kas attiecas uz jūsu jomu. ES Mākslīgā intelekta likums formalizē daudzpakāpju, uz risku balstītu pieeju (piemēram, nepieņemams pret augsta riska līmeni) un pienākumus, piemēram, pārredzamību, kvalitātes vadību un cilvēka uzraudzību. Attīstiet prasmes prasību sasaistē ar tehniskajām kontrolēm. [3]

• Izmantojiet sistēmu , lai jūsu process būtu atkārtojams. NIST mākslīgā intelekta riska pārvaldības funkcija (RMF) nodrošina kopīgu valodu risku identificēšanai un pārvaldībai visā dzīves ciklā, kas lieliski pārvēršas ikdienas kontrolsarakstos un informācijas paneļos. [2]

• Balstieties uz pierādījumiem : ESAO seko līdzi tam, kā mākslīgais intelekts maina prasmju pieprasījumu un kurās lomās ir vērojamas vislielākās izmaiņas (veicot plaša mēroga tiešsaistes vakanču analīzi dažādās valstīs). Izmantojiet šīs atziņas, lai plānotu apmācību un pieņemšanu darbā, un lai izvairītos no vispārināšanas, balstoties uz viena uzņēmuma anekdotēm. [6][1]

Padziļināta analīze 4: Tirgus signāls mākslīgā intelekta prasmēm 📈

Neērta patiesība: darba devēji bieži maksā par to, kas ir retas un noderīgs. PwC 2024. gadā veiktā vairāk nekā 500 miljonu darba sludinājumu analīze 15 valstīs atklāja, ka nozarēs, kas ir vairāk pakļautas mākslīgā intelekta ietekmei, ir novērojama aptuveni 4,8 reizes straujāka produktivitātes izaugsme , un, ieviešot to arvien biežāk, ir vērojamas augstākas algas. Uztveriet to kā virzienu, nevis likteni, taču tas ir pamudinājums uzlabot prasmes jau tagad. [7]

Metodes piezīmes: aptaujas (tāpat kā Pasaules Ekonomikas foruma aptaujas) atspoguļo darba devēju cerības dažādās ekonomikās; vakanču un algu dati (OECD, PwC) atspoguļo novēroto tirgus uzvedību. Metodes atšķiras, tāpēc tās jālasa kopā un jāmeklē apstiprinājums, nevis viena avota pārliecība. [4][6][7]

Padziļināta analīze 5: Kādas ir mākslīgā intelekta prasmes praksē — ikdiena 🗓️

Iedomājieties, ka esat uz produktu orientēts universālists. Jūsu diena varētu izskatīties šādi:

• Rīts : pārskatot atsauksmes no vakardienas cilvēku veiktajām izvērtēšanām, nišas vaicājumos pamanot halucināciju pieaugumus. Jūs pielāgojat izgūšanu un pievienojat ierobežojumu uzvednes veidnē.

• Vēls rīts : sadarbība ar juridisko nodaļu, lai apkopotu paredzētā lietojuma kopsavilkumu un vienkāršu riska paziņojumu jūsu izlaiduma piezīmēm. Nekādas drāmas, tikai skaidrība.

• Pēcpusdiena : neliela eksperimenta ieviešana, kurā pēc noklusējuma tiek parādītas atsauces, ar skaidru atteikšanās iespēju pieredzējušiem lietotājiem. Jūsu rādītājs nav tikai klikšķu skaits — tas ir sūdzību līmenis un uzdevumu panākumi.

• Dienas noslēgums : īsa analīze par neveiksmes gadījumu, kurā modelis atteicās pārāk agresīvi. Jūs svinat šo atteikumu, jo drošība ir funkcija, nevis kļūda. Tas ir dīvainā kārtā apmierinoši.

Ātrs salikts piemērs: vidēja lieluma mazumtirgotājs samazināja e-pastu skaitu ar jautājumu “Kur ir mans pasūtījums?” par 38 % pēc tam, kad ieviesa ar izgūšanas funkciju papildinātu asistentu ar cilvēka vadītu nodošanu , kā arī iknedēļas sarkanās komandas vingrinājumus sensitīvu jautājumu risināšanai. Uzvara nebija tikai modelī; tā bija darbplūsmas izstrāde, novērtēšanas disciplīna un skaidra atbildība par incidentiem. (Salikts piemērs ilustrācijai.)

Tās ir mākslīgā intelekta prasmes, jo tās apvieno tehniskas pielāgošanas ar produkta novērtējumu un pārvaldības normām.

Prasmju karte: no iesācēja līdz progresīvam 🗺️

• Fonds

  • Uzdevumu lasīšana un kritizēšana

  • Vienkārši RAG prototipi

  • Pamata novērtējumi ar uzdevumam specifiskiem testu komplektiem

  • Skaidra dokumentācija

• Vidējais līmenis

  • Instrumentu lietošanas orķestrēšana, vairāku apgriezienu plānošana

  • Datu cauruļvadi ar versiju pārvaldību

  • Bezsaistes un tiešsaistes novērtēšanas dizains

  • Incidentu reaģēšana modeļu regresijām

• Paplašināts

  • Domēna adaptācija, pārdomāta precizēšana

  • Privātuma saglabāšanas modeļi

  • Objektivitātes auditi ar ieinteresēto personu pārskatu

  • Programmas līmeņa pārvaldība: informācijas paneļi, risku reģistri, apstiprinājumi

Ja strādājat politikas vai vadības jomā, sekojiet līdzi arī mainīgajām prasībām galvenajās jurisdikcijās. ES Mākslīgā intelekta likuma oficiālās skaidrojošās lapas ir laba pamācība tiem, kas nav juristi. [3]

Mini portfolio idejas, lai pierādītu savas mākslīgā intelekta prasmes 🎒

• Darbplūsma pirms un pēc : parādiet manuālu procesu, pēc tam mākslīgā intelekta atbalstīto versiju ar ietaupīto laiku, kļūdu līmeni un cilvēku veiktajām pārbaudēm.

• Novērtējuma piezīmju grāmatiņa : neliels testu komplekts ar robežgadījumiem, kā arī lasāmviela, kurā paskaidrots, kāpēc katrs gadījums ir svarīgs.

• Uzvedņu komplekts : atkārtoti lietojamas uzvedņu veidnes ar zināmiem kļūmju režīmiem un to mazināšanas līdzekļiem.

• Lēmuma piezīme : vienas lapas vadlīnija, kas sasaista jūsu risinājumu ar NIST uzticamības — mākslīgā intelekta īpašībām — derīgumu, privātumu, taisnīgumu utt. — pat ja tas ir nepilnīgs. Virzība uz pilnību. [2]

Izplatīti mīti, nedaudz kliedēti 💥

• Mīts: Jums jābūt matemātiķa doktora grāda ieguvējam.
  Realitāte: stabili pamati palīdz, taču tikpat izšķirošas ir produkta izpratne, datu higiēna un novērtēšanas disciplīna.

• Mīts: Mākslīgais intelekts aizstāj cilvēku prasmes.
  Realitāte: darba devēju aptaujas liecina, ka līdz ar mākslīgā intelekta ieviešanu pieaug tādu cilvēku prasmju kā analītiskās domāšanas un līderības prasmes. Savienojiet tās pārī, nemainiet tās. [4][5]

• Mīts: Atbilstība nogalina inovācijas.
  Realitāte: uz risku balstīta, dokumentēta pieeja parasti paātrina izlaidumus , jo visi zina spēles noteikumus. ES Mākslīgā intelekta likums ir tieši šāda veida struktūra. [3]

Vienkāršs un elastīgs prasmju pilnveides plāns, ko varat sākt jau šodien 🗒️

• 1. nedēļa : izvēlieties nelielu problēmu darbā. Sekojiet līdzi pašreizējam procesam. Izveidojiet veiksmes rādītājus, kas atspoguļo lietotāju rezultātus.

• 2. nedēļa : prototips ar mitinātu modeli. Pievienojiet izgūšanas funkciju, ja nepieciešams. Uzrakstiet trīs alternatīvas uzvednes. Reģistrējiet kļūmes.

• 3. nedēļa : izstrādājiet vieglu novērtēšanas sistēmu. Iekļaujiet 10 korpusus ar cietām malām un 10 parastus korpusus. Veiciet vienu lietotāja iesaistes testu.

• 4. nedēļa : pievienot aizsargbarjeras, kas atbilst uzticamības mākslīgā intelekta īpašībām: privātuma, izskaidrojamības un taisnīguma pārbaudes. Dokumentēt zināmos ierobežojumus. Prezentēt rezultātus un nākamo iterācijas plānu.

Tas nav glauni, bet veido ieradumus, kas pastiprina. NIST uzticamo īpašību saraksts ir ērts kontrolsaraksts, kad izlemjat, ko testēt tālāk. [2]

BUJ: īsas atbildes, kuras varat nozagt sanāksmēm 🗣️

• Tātad, kas ir mākslīgā intelekta prasmes?
  Spēja izstrādāt, integrēt, novērtēt un pārvaldīt mākslīgā intelekta sistēmas, lai droši sniegtu vērtību. Ja vēlaties, izmantojiet tieši šo formulējumu.

• Kas ir mākslīgā intelekta prasmes salīdzinājumā ar datu prasmēm?
  Datu prasmes nodrošina mākslīgo intelektu: vākšana, tīrīšana, apvienošana un metrika. Mākslīgā intelekta prasmes ietver arī modeļa uzvedību, orķestrēšanu un risku kontroli.

• Kādas mākslīgā intelekta prasmes darba devēji patiesībā meklē?
  Darba devēju aptaujās [4] joprojām spēcīgi parādās praktiska rīku lietošana, veiklība ātri reaģēt uz informāciju un tās atgūšana, novērtēšanas prasmes un mīkstās lietas — analītiskā domāšana un līderība.

• Vai man ir nepieciešams precīzi pielāgot modeļus?
  Dažreiz. Bieži vien izguve, ātra izstrāde un lietotāja pieredzes (UX) pielāgojumi ļauj paveikt lielāko daļu darba ar mazāku risku.

• Kā saglabāt atbilstību prasībām, nepalēninot procesu?
  Izmantojiet vieglu procesu, kas saistīts ar NIST AI RMF, un pārbaudiet savu lietošanas gadījumu atbilstoši ES AI likuma kategorijām. Izveidojiet veidnes vienreiz, izmantojiet atkārtoti mūžīgi. [2][3]

TL;DR

Ja jūs jautājat, kas ir mākslīgā intelekta prasmes , īsā atbilde ir šāda: tās ir apvienotas spējas tehnoloģiju, datu, produktu un pārvaldības jomā, kas pārvērš mākslīgo intelektu no krāšņas demonstrācijas par uzticamu komandas biedru. Labākais pierādījums nav sertifikāts — tā ir niecīga, iepriekš sagatavota darbplūsma ar izmērāmiem rezultātiem, skaidriem ierobežojumiem un ceļu uz pilnveidošanos. Apgūstiet tieši tik daudz matemātikas, lai būtu bīstams, rūpējieties par cilvēkiem vairāk nekā par modeļiem un izveidojiet kontrolsarakstu, kas atspoguļo uzticama mākslīgā intelekta principus. Pēc tam atkārtojiet, katru reizi nedaudz labāk. Un jā, pievienojiet dokumentiem dažas emocijzīmes. Dīvainā kārtā tas uzlabo morāli 😅.

Atsauces

1. ESAO — Mākslīgais intelekts un prasmju nākotne (CERI) : lasīt vairāk

2. NIST — Mākslīgā intelekta riska pārvaldības sistēma (AI RMF 1.0) (PDF): lasīt vairāk

3. Eiropas Komisija — ES mākslīgā intelekta likums (oficiāls pārskats) : lasīt vairāk

4. Pasaules Ekonomikas forums — Ziņojums par darbavietu nākotni 2025. gadā (PDF): lasīt vairāk

5. Pasaules Ekonomikas forums — “Mākslīgais intelekts maina darba vietas prasmes. Taču cilvēku prasmes joprojām ir svarīgas” : lasīt vairāk

6. ESAO — Mākslīgais intelekts un mainīgais pieprasījums pēc prasmēm darba tirgū (2024. g.) (PDF): lasīt vairāk

7. PwC — 2024. gada globālais mākslīgā intelekta darbavietu barometrs (preses relīze) : lasīt vairāk

Atrodiet jaunāko mākslīgo intelektu oficiālajā mākslīgā intelekta palīgu veikalā

Par mums