Ի՞նչ են արհեստական ​​բանականության հմտությունները։ Պարզ ուղեցույց։

«Արհեստական ​​բանականության հմտություններ» արտահայտությունը շպրտվում է ինչպես կոնֆետի, բայց այն թաքցնում է մի պարզ գաղափար. ի՞նչ կարող եք անել գործնականում՝ արհեստական ​​բանականությունը նախագծելու, օգտագործելու, կառավարելու և հարցեր տալու համար, որպեսզի այն իրականում օգնի մարդկանց։ Այս ուղեցույցը դա բացատրում է իրական իմաստով՝ օրինակներով, համեմատական ​​աղյուսակով և մի քանի անկեղծ մեջբերումներով, քանի որ, դե, դուք գիտեք, թե ինչպես է դա։

Հոդվածներ, որոնք կարող են ձեզ դուր գալ կարդալ սրանից հետո.

🔗 Ո՞ր ոլորտները կխաթարեն արհեստական ​​բանականությունը
Ինչպես է արհեստական ​​բանականությունը վերաձևավորում առողջապահությունը, ֆինանսները, մանրածախ առևտուրը, արտադրությունը և լոգիստիկան։

🔗 Ինչպես սկսել արհեստական ​​բանականության ընկերություն
Քայլ առ քայլ ճանապարհային քարտեզ՝ արհեստական ​​ինտելեկտի ստարտափ կառուցելու, գործարկելու և զարգացնելու համար։

🔗 Ի՞նչ է արհեստական ​​բանականությունը որպես ծառայություն
AIaaS մոդելը տրամադրում է մասշտաբային արհեստական ​​ինտելեկտի գործիքներ առանց ծանր ենթակառուցվածքների։

🔗 Ի՞նչ են անում արհեստական ​​բանականության ինժեներները
Պարտականություններ, հմտություններ և ամենօրյա աշխատանքային հոսքեր ժամանակակից արհեստական ​​բանականության դերերում։

Ի՞նչ են արհեստական ​​բանականության հմտությունները։ Արագ, մարդկային սահմանումը 🧠

Արհեստական ​​բանականության հմտությունները այն կարողություններն են, որոնք թույլ են տալիս կառուցել, ինտեգրել, գնահատել և կառավարել արհեստական ​​բանականության համակարգերը՝ գումարած դրանք իրական աշխատանքում պատասխանատու կերպով օգտագործելու դատողությունը: Դրանք ներառում են տեխնիկական գիտելիքներ, տվյալների գրագիտություն, ապրանքի ընկալում և ռիսկերի գիտակցում: Եթե կարող եք լուծել բարդ խնդիր, համապատասխանեցնել այն ճիշտ տվյալներին և մոդելավորել, իրականացնել կամ կազմակերպել լուծում և ստուգել, ​​որ այն բավականաչափ արդարացի է և հուսալի, որպեսզի մարդիկ վստահեն, սա է հիմնականը: Քաղաքականության համատեքստի և շրջանակների համար, որոնք ձևավորում են, թե որ հմտություններն են կարևոր, տե՛ս Տնտեսական համագործակցության և զարգացման կազմակերպության (OECD) երկարատև աշխատանքը արհեստական ​​բանականության և հմտությունների վերաբերյալ: [1]

Որո՞նք են լավ արհեստական ​​բանականության հմտությունները ✅

Լավերը միաժամանակ երեք բան են անում.

1. Առաքման արժեք
   Դուք անորոշ բիզնես կարիքը վերածում եք գործող արհեստական ​​բանականության գործառույթի կամ աշխատանքային հոսքի, որը խնայում է ժամանակ կամ գումար է վաստակում: Ոչ թե ավելի ուշ, այլ հիմա:

2. Անվտանգ մասշտաբավորում
   ։ Ձեր աշխատանքը դիմադրում է մանրակրկիտ ուսումնասիրության. այն բավականին բացատրելի է, հաշվի է առնում գաղտնիությունը, վերահսկվում է և նրբորեն վատթարանում է։ NIST-ի արհեստական ​​բանականության ռիսկերի կառավարման շրջանակը որպես վստահելիության հիմնասյուներ ընդգծում է այնպիսի հատկություններ, ինչպիսիք են վավերականությունը, անվտանգությունը, բացատրելիությունը, գաղտնիության բարելավումը, արդարությունը և հաշվետվողականությունը։ [2]

3. Լավ վարվեք մարդկանց հետ
   ։ Դուք նախագծում եք մարդկանց հետ՝ գործընթացի ընթացքում. հստակ ինտերֆեյսներ, հետադարձ կապի ցիկլեր, հրաժարումներ և խելացի լռելյայն կարգավորումներ։ Սա կախարդանք չէ, սա լավ արտադրանքի աշխատանք է՝ որոշակի մաթեմատիկայի և մի փոքր համեստության հավելումով։

Արհեստական ​​բանականության հմտությունների հինգ հիմնասյուները 🏗️

Պատկերացրեք սրանք որպես դարսվող շերտեր։ Այո, փոխաբերությունը մի փոքր տատանվող է՝ նման սենդվիչի, որին անընդհատ լցոնումներ են ավելացվում, բայց այն աշխատում է։

1. Տեխնիկական միջուկ

   • Տվյալների մշակում, Python կամ նմանատիպ լեզու, վեկտորացման հիմունքներ, SQL

   • Մոդելի ընտրություն և ճշգրտում, արագ նախագծում և գնահատում

   • Վերցման և գործիքավորման օրինաչափություններ, մոնիթորինգ, դիտարկելիություն

2. Տվյալներ և չափումներ

   • Տվյալների որակ, պիտակավորում, տարբերակում

   • Չափանիշներ, որոնք արտացոլում են արդյունքները, այլ ոչ թե միայն ճշգրտությունը

   • A/B թեստավորում, անցանց vs առցանց գնահատումներ, շեղումների հայտնաբերում

3. Արտադրանք և առաքում

   • Հնարավորությունների չափս, ներդրումների եկամտաբերության դեպքեր, օգտատերերի հետազոտություն

   • Արհեստական ​​բանականության օգտագործողի փորձի օրինաչափություններ՝ անորոշություն, մեջբերումներ, մերժումներ, պահեստային տարբերակներ

   • Պատասխանատու առաքում՝ սահմանափակումների պայմաններում

4. Ռիսկ, կառավարում և համապատասխանություն

   • Քաղաքականության և ստանդարտների մեկնաբանություն, կառավարման մեխանիզմների համապատասխանեցում մեքենայական ուսուցման կյանքի ցիկլին

   • Փաստաթղթավորում, հետագծելիություն, միջադեպերի արձագանք

   • Ռիսկի կատեգորիաների և բարձր ռիսկային կիրառությունների ըմբռնումը կարգավորումներում, ինչպիսին է ԵՄ արհեստական ​​բանականության մասին ակտի ռիսկի վրա հիմնված մոտեցումը: [3]

5. Մարդկային հմտություններ, որոնք հզորացնում են արհեստական ​​բանականությունը

   • Վերլուծական մտածողությունը, առաջնորդությունը, սոցիալական ազդեցությունը և տաղանդների զարգացումը շարունակում են դասվել արհեստական ​​բանականության գրագիտության շարքին գործատուների հարցումներում (WEF, 2025): [4]

Համեմատական ​​աղյուսակ. գործիքներ արհեստական ​​բանականության հմտությունները արագ զարգացնելու համար 🧰

Այն սպառիչ չէ, և այո, արտահայտությունները միտումնավոր մի փոքր անհավասար են. իրական նշումները սովորաբար այսպիսի տեսք ունեն...

Փոքրիկ նշում. գները անընդհատ փոխվում են, և անվճար մակարդակները տարբերվում են ըստ տարածաշրջանի: Սա ընդունեք որպես հուշում, այլ ոչ թե անդորրագիր:

Խորը ուսումնասիրություն 1. Տեխնիկական արհեստական ​​ինտելեկտի հմտություններ, որոնք կարող եք կուտակել ինչպես LEGO-ի աղյուսները 🧱

• Տվյալների գրագիտությունն առաջին հերթին . պրոֆիլավորում, բաց թողնված արժեքի ռազմավարություններ, արտահոսքի հետ կապված խնդիրներ և հիմնական գործառույթների ինժեներիա։ Անկեղծ ասած, արհեստական ​​բանականության կեսը խելացի մաքրության աշխատանք է։

• Ծրագրավորման հիմունքներ ՝ Python, նոութբուքեր, փաթեթների հիգիենա, վերարտադրելիություն: Ավելացրեք SQL այնպիսի միացումների համար, որոնք հետագայում ձեզ չեն անհանգստացնի:

• Մոդելավորում . իմանալ, թե երբ է վերականգնման-ընդլայնված սերնդի (RAG) խողովակաշարը գերազանցում նուրբ կարգավորումը, որտեղ են տեղավորվում ներդրումները, և ինչպես է գնահատումը տարբերվում գեներատիվ և կանխատեսողական առաջադրանքների համար։

• Հուշում 2.0 . կառուցվածքային հուշումներ, գործիքների օգտագործում/ֆունկցիաների կանչ և բազմակի հերթով պլանավորում: Եթե ձեր հուշումները ստուգելի չեն, ապա դրանք պատրաստ չեն արտադրության համար:

• Գնահատում . BLEU-ից կամ ճշգրտության սցենարային թեստերից, հակառակորդական դեպքերից, հիմնավորվածությունից և մարդկային վերանայումից այն կողմ։

• LLMOps և MLOps ՝ մոդելային գրանցամատյաններ, տոհմածառ, Canary-ի թողարկումներ, հետկանչման պլաններ: Դիտարկելիությունը կամավոր չէ:

• Անվտանգություն և գաղտնիություն . գաղտնիքների կառավարում, անձնական տեղեկությունների մաքրում և կարմիր թիմավորում արագ ներարկման համար։

• Փաստաթղթավորում . կարճ, կենդանի փաստաթղթեր, որոնք նկարագրում են տվյալների աղբյուրները, նախատեսված օգտագործումը, հայտնի խափանումների ռեժիմները: Ապագայում դուք շնորհակալ կլինեք:

Հյուսիսային աստղեր կառուցելիս . NIST AI RMF-ը թվարկում է վստահելի համակարգերի հատկանիշները՝ վավերական և հուսալի, անվտանգ, պաշտպանված և դիմացկուն, հաշվետու և թափանցիկ, բացատրելի և մեկնաբանելի, գաղտնիության ապահովման բարձրացված և արդար՝ վնասակար կողմնակալությունը կառավարելով։ Օգտագործեք դրանք գնահատումներ և պաշտպանիչ ցանկապատեր ձևավորելու համար։ [2]

Խորը ուսումնասիրություն 2. Արհեստական ​​բանականության հմտություններ ոչ ինժեներների համար. այո, դուք այստեղ եք 🧩

Արժեքավոր լինելու համար մոդելներ զրոյից կառուցելու կարիք չկա։ Երեք գոտի.

1. Արհեստական ​​բանականությանը իրազեկված բիզնես օպերատորներ

   • Քարտեզագրեք գործընթացներ և նշեք ավտոմատացված կետեր, որոնք մարդկանց վերահսկողության տակ են պահում։

   • Սահմանեք արդյունքի չափանիշներ, որոնք մարդակենտրոն են, այլ ոչ թե միայն մոդելակենտրոն։

   • Համապատասխանությունը թարգմանեք ինժեներների կողմից կիրառվող պահանջների: ԵՄ արհեստական ​​բանականության մասին օրենքը կիրառում է ռիսկի վրա հիմնված մոտեցում՝ պարտավորություններ ունենալով բարձր ռիսկային օգտագործման համար, ուստի նախագծի ղեկավարները և օպերացիոն թիմերը պետք է ունենան փաստաթղթավորման, փորձարկման և շուկայականից հետո մոնիթորինգի հմտություններ, այլ ոչ թե միայն կոդ: [3]

2. Արհեստական ​​բանականությանը տիրապետող հաղորդակցողներ

   • Արհեստի օգտագործողի կրթություն, անորոշության միկրոպատճենում և սրման ուղիներ։

   • Կառուցեք վստահություն՝ բացատրելով սահմանափակումները, այլ ոչ թե թաքցնելով դրանք փայլուն UI-ի ետևում։

3. Ժողովրդական առաջնորդներ

   • Հավաքագրեք լրացուցիչ հմտություններով, սահմանեք քաղաքականություն արհեստական ​​բանականության գործիքների ընդունելի օգտագործման վերաբերյալ և անցկացրեք հմտությունների աուդիտներ։

   • Համաշխարհային տնտեսական ֆորումի 2025 թվականի վերլուծությունը ցույց է տալիս, որ արհեստական ​​բանականության գրագիտության հետ մեկտեղ աճում է վերլուծական մտածողության և առաջնորդության պահանջարկը. մարդիկ այժմ ավելի քան երկու անգամ ավելի հավանական է, որ ավելացնեն արհեստական ​​բանականության հմտություններ, քան 2018 թվականին։ [4][5]

Խորը ուսումնասիրություն 3. Կառավարում և էթիկա՝ թերագնահատված կարիերայի խթանիչ 🛡️

Ռիսկային աշխատանքը թղթաբանություն չէ։ Այն ապրանքի որակ է։

• Իմացեք ձեր ոլորտին վերաբերող ռիսկերի կատեգորիաները և պարտավորությունները : ԵՄ արհեստական ​​բանականության մասին օրենքը ձևակերպում է աստիճանական, ռիսկի վրա հիմնված մոտեցում (օրինակ՝ անընդունելի ընդդեմ բարձր ռիսկի) և պարտականություններ, ինչպիսիք են թափանցիկությունը, որակի կառավարումը և մարդկային վերահսկողությունը: Զարգացրեք հմտություններ պահանջները տեխնիկական վերահսկողությանը համապատասխանեցնելու հարցում: [3]

• Ընդունեք մի շրջանակ , որպեսզի ձեր գործընթացը կրկնելի լինի: NIST AI RMF-ը տրամադրում է ընդհանուր լեզու կյանքի ցիկլի ընթացքում ռիսկերը նույնականացնելու և կառավարելու համար, որը հիանալի կերպով արտացոլվում է ամենօրյա ստուգաթերթիկների և վահանակների մեջ: [2]

• Մնացեք ապացույցների վրա հիմնված . Տնտեսական համագործակցության և զարգացման կազմակերպությունը (OECD) հետևում է, թե ինչպես է արհեստական ​​բանականությունը փոխում հմտությունների պահանջարկը և որ դերերն են ամենամեծ փոփոխությունները գրանցում (երկրների միջև առցանց թափուր աշխատատեղերի լայնածավալ վերլուծությունների միջոցով): Օգտագործեք այդ պատկերացումները՝ ուսուցումը և վարձումը պլանավորելու և մեկ ընկերության պատմությունից չափազանց ընդհանրացումներից խուսափելու համար: [6][1]

Խորը ուսումնասիրություն 4. Արհեստական ​​բանականության հմտությունների շուկայական ազդանշանը 📈

Անհարմար ճշմարտություն. գործատուները հաճախ վճարում են այն բանի համար, ինչը սակավ է և օգտակար: PwC-ի կողմից 2024 թվականին 15 երկրներում անցկացված ավելի քան 500 միլիոն աշխատատեղերի հայտարարությունների ցույց է տվել, որ արհեստական ​​բանականությանը ավելի շատ ենթարկված ոլորտները տեսնում են մոտ 4.8 անգամ ավելի արագ արտադրողականության աճ , ինչպես նաև աշխատավարձերի բարձրացման նշաններ՝ ներդրման տարածմանը զուգընթաց: Վերաբերվեք դրան որպես ուղղորդված, այլ ոչ թե ճակատագրական, բայց դա խթան է հմտությունների բարձրացման համար հիմա: [7]

Մեթոդի նշումներ. հարցումները (ինչպես Համաշխարհային տնտեսական ֆորումի հարցումները) արտացոլում են գործատուների սպասումները տարբեր տնտեսություններում. թափուր աշխատատեղերի և աշխատավարձերի վերաբերյալ տվյալները (OECD, PwC) արտացոլում են դիտարկված շուկայական վարքագիծը: Մեթոդները տարբերվում են, ուստի կարդացեք դրանք միասին և փնտրեք հաստատում, այլ ոչ թե մեկ աղբյուրից ստացված վստահություն: [4][6][7]

Խորը ուսումնասիրություն 5. Ի՞նչ են արհեստական ​​բանականության հմտությունները գործնականում՝ կյանքի մեկ օր 🗓️

Պատկերացրեք, որ դուք ապրանքի վրա կենտրոնացած ընդհանրացնող մասնագետ եք։ Ձեր օրը կարող է այսպիսին լինել՝

• Առավոտ . երեկվա մարդկային գնահատումներից ստացված արձագանքների վերլուծություն, նեղ մասնագիտացված հարցումներում հալյուցինացիաների կտրուկ աճ նկատելը։ Դուք կարգավորում եք որոնումը և սահմանափակում եք ավելացնում հուշման ձևանմուշում։

• Ուշ առավոտ . համագործակցում եմ Legal-ի հետ՝ ձեր թողարկման նշումների համար նախատեսված օգտագործման ամփոփում և ռիսկերի պարզ հայտարարություն կազմելու համար: Ոչ մի դրամա, միայն պարզություն:

• Կեսօր . ներկայացնում ենք մի փոքր փորձ, որը լռելյայնորեն ցուցադրում է մեջբերումները՝ փորձառու օգտատերերի համար հստակ հրաժարվելու հնարավորությամբ: Ձեր չափանիշը միայն սեղմումների քանակը չէ, այլ բողոքների մակարդակը և առաջադրանքի հաջողությունը:

• Օրվա ավարտ . կարճ հետմահու փորձաքննություն է անցկացվում մոդելի չափազանց ագրեսիվ մերժման դեպքում։ Դուք տոնում եք այդ մերժումը, քանի որ անվտանգությունը առանձնահատկություն է, այլ ոչ թե սխալ։ Դա տարօրինակ կերպով բավարարող է։

Հակիրճ համակցված օրինակ. միջին չափի մանրածախ առևտրով զբաղվող ընկերությունը 38%-ով կրճատել է «որտե՞ղ է իմ պատվերը» էլեկտրոնային նամակների քանակը՝ ներդնելով որոնման օգնականի ընդլայնված տարբերակ՝ մարդկային փոխանցմամբ , գումարած զգայուն հարցումների համար շաբաթական կարմիր թիմի վարժանքներ: Հաղթանակը միայն մոդելը չէր. դա աշխատանքային հոսքի դիզայնն էր, գնահատման կարգապահությունը և միջադեպերի հստակ պատասխանատվությունը: (Համակցված օրինակ՝ օրինակի համար):

Սրանք արհեստական ​​բանականության հմտություններ են, քանի որ դրանք համատեղում են տեխնիկական մշակումները ապրանքի գնահատման և կառավարման նորմերի հետ։

Հմտությունների քարտեզ՝ սկսնակից մինչև առաջադեմ 🗺️

• Հիմնադրամ

  • Կարդալու և քննադատելու առաջարկներ

  • Պարզ RAG նախատիպեր

  • Հիմնական գնահատումներ՝ առաջադրանքին հատուկ թեստային հավաքածուներով

  • Մաքրել փաստաթղթերը

• Միջին

  • Գործիքների օգտագործման կազմակերպում, բազմակի շրջադարձային պլանավորում

  • Տվյալների խողովակաշարեր՝ տարբերակմամբ

  • Անցանց և առցանց գնահատման դիզայն

  • Մոդելային ռեգրեսիաների միջադեպի արձագանքը

• Ընդլայնված

  • Դոմեյնի հարմարեցում, խելամիտ ճշգրտում

  • Գաղտնիությունը պահպանող օրինաչափություններ

  • Կողմնակալության աուդիտներ շահագրգիռ կողմերի վերլուծությամբ

  • Ծրագրային մակարդակի կառավարում՝ վահանակներ, ռիսկերի գրանցամատյաններ, հաստատումներ

Եթե ​​դուք աշխատում եք քաղաքականության կամ ղեկավարության ոլորտում, հետևեք նաև խոշոր իրավասություններում փոփոխվող պահանջներին: ԵՄ արհեստական ​​բանականության մասին օրենքի պաշտոնական բացատրական էջերը լավ ուղեցույց են ոչ իրավաբանների համար: [3]

Մինի-պորտֆոլիոյի գաղափարներ՝ ձեր արհեստական ​​բանականության հմտությունները ապացուցելու համար 🎒

• Աշխատանքային հոսք՝ նախքան և հետո . ցույց տվեք ձեռքով գործընթացը, ապա ձեր արհեստական ​​բանականության օգնությամբ տարբերակը՝ խնայված ժամանակով, սխալների մակարդակով և մարդկային ստուգումներով։

• Գնահատման տետր . փոքր թեստային հավաքածու՝ եզրային օրինակներով, գումարած readme ֆայլ, որը բացատրում է, թե ինչու է յուրաքանչյուր դեպք կարևոր։

• Հուշումների հավաքածու . վերաօգտագործելի հուշումների ձևանմուշներ՝ հայտնի խափանումների ռեժիմներով և մեղմացման հնարավորությամբ։

• Որոշման հուշագիր . մեկ էջանոց փաստաթուղթ, որը կապում է ձեր լուծումը NIST-ի վստահելիության հետ՝ արհեստական ​​բանականության հատկություններով, վավերականությամբ, գաղտնիությամբ, արդարությամբ և այլն, նույնիսկ եթե այն անկատար է: Առաջընթաց կատարելության նկատմամբ: [2]

Տարածված առասպելներ, մի փոքր բացահայտված 💥

• Միֆ. Դուք պետք է լինեք մաթեմատիկոսի գիտությունների դոկտոր։
  Իրականություն. ամուր հիմքերը օգնում են, բայց արտադրանքի նկատմամբ զգայունությունը, տվյալների հիգիենան և գնահատման կարգապահությունը նույնքան որոշիչ են։

• Միֆ. Արհեստական ​​բանականությունը փոխարինում է մարդկային հմտություններին:
  Իրականություն. գործատուների հարցումները ցույց են տալիս, որ մարդկային հմտությունները, ինչպիսիք են վերլուծական մտածողությունը և առաջնորդությունը, աճում են արհեստական ​​բանականության ներդրմանը զուգընթաց: Զույգացրեք դրանք, մի՛ փոխանակեք: [4][5]

• Միֆ. Համապատասխանությունը սպանում է նորարարությունը:
  Իրականություն. ռիսկի վրա հիմնված, փաստաթղթավորված մոտեցումը հակված է արագացնել թողարկումները, քանի որ բոլորը գիտեն խաղի կանոնները: ԵՄ արհեստական ​​բանականության մասին օրենքը հենց այդպիսի կառուցվածք է: [3]

Պարզ, ճկուն որակավորման բարձրացման ծրագիր, որը կարող եք սկսել այսօր 🗒️

• Շաբաթ 1. ընտրեք աշխատանքի վայրում առկա մի փոքրիկ խնդիր։ Ստվերեք ընթացիկ գործընթացը։ Կազմեք հաջողության չափանիշներ, որոնք արտացոլում են օգտատիրոջ արդյունքները։

• Շաբաթ 2. նախատիպ՝ հոսթինգային մոդելով։ Անհրաժեշտության դեպքում ավելացրեք որոնում։ Գրեք երեք այլընտրանքային հուշում։ Գրանցեք ձախողումները։

• Շաբաթ 3. նախագծեք թեթև գնահատման ամրագոտի։ Ներառեք 10 կոշտ եզրերով պատյան և 10 սովորական։ Կատարեք մեկ մարդու մասնակցությամբ փորձարկում։

• Շաբաթ 4. ավելացնել պաշտպանիչ ցանկապատեր, որոնք համապատասխանում են վստահելի արհեստական ​​ինտելեկտի հատկություններին. գաղտնիության, բացատրելիության և արդարության ստուգումներ: Փաստաթղթավորել հայտնի սահմանները: Ներկայացնել արդյունքները և հաջորդ իտերացիոն պլանը:

Այն հմայիչ չէ, բայց այն ձևավորում է սովորություններ, որոնք բարդանում են: NIST-ի վստահելի բնութագրերի ցանկը հարմար ստուգաթերթիկ է, երբ որոշում եք, թե հաջորդը ինչ փորձարկել: [2]

Հաճախակի տրվող հարցեր. կարճ պատասխաններ, որոնք կարող եք գողանալ հանդիպումների համար 🗣️

• Այսպիսով, ի՞նչ են արհեստական ​​բանականության հմտությունները:
  Արհեստական ​​բանականության համակարգերը նախագծելու, ինտեգրելու, գնահատելու և կառավարելու ունակությունները՝ անվտանգ արժեք ապահովելու համար: Օգտագործեք այս ճշգրիտ ձևակերպումը, եթե ցանկանում եք:

• Ի՞նչ են արհեստական ​​բանականության հմտությունները ընդդեմ տվյալների հմտությունների:
  Տվյալների հմտությունները սնուցում են արհեստական ​​բանականությունը՝ հավաքագրում, մաքրում, միացումներ և չափանիշներ: Արհեստական ​​բանականության հմտությունները լրացուցիչ ներառում են մոդելի վարքագիծ, կազմակերպում և ռիսկերի վերահսկում:

• Ի՞նչ արհեստական ​​բանականության հմտություններ են իրականում փնտրում գործատուները։
  Խառնուրդ՝ գործնական գործիքների օգտագործում, արագ և արագ որոնման սահունություն, գնահատման հմտություններ և մեղմ բաներ. վերլուծական մտածողությունը և առաջնորդությունը շարունակում են ուժեղ դիրքեր զբաղեցնել գործատուների հարցումներում։ [4]

• Արդյո՞ք պետք է մոդելները ճշգրտեմ։
  Երբեմն։ Հաճախ որոնումը, արագ դիզայնը և UX փոփոխությունները ձեզ ավելի քիչ ռիսկով են տանում։

• Ինչպե՞ս պահպանել համապատասխանությունը՝ առանց դանդաղեցնելու:
  Ընդունեք NIST AI RMF-ին կապված թեթև գործընթաց և ստուգեք ձեր օգտագործման դեպքը ԵՄ AI ակտի կատեգորիաների հետ համեմատելով: Ստեղծեք ձևանմուշներ մեկ անգամ, վերօգտագործեք ընդմիշտ: [2][3]

TL;DR

Եթե ​​հարցնում եք՝ ի՞նչ են արհեստական ​​բանականության հմտությունները , ահա կարճ պատասխանը. դրանք տեխնոլոգիաների, տվյալների, արտադրանքի և կառավարման համակցված կարողություններ են, որոնք արհեստական ​​բանականությունը վերածում են փայլուն ցուցադրությունից հուսալի թիմակցի: Լավագույն ապացույցը վկայականը չէ, այլ փոքր, առաքված աշխատանքային հոսք՝ չափելի արդյունքներով, հստակ սահմաններով և կատարելագործման ուղով: Սովորեք բավականաչափ մաթեմատիկա՝ վտանգավոր լինելու համար, ավելի շատ հոգ տարեք մարդկանց մասին, քան մոդելների մասին և պահեք ստուգաթերթիկ, որը արտացոլում է վստահելի արհեստական ​​բանականության սկզբունքները: Այնուհետև կրկնեք՝ ամեն անգամ մի փոքր ավելի լավ: Եվ այո, ցանեք մի քանի էմոջի ձեր փաստաթղթերում: Դա օգնում է մարտական ​​ոգին, տարօրինակ կերպով 😅:

Հղումներ

1. OECD - Արհեստական ​​բանականությունը և հմտությունների ապագան (CERI) : կարդալ ավելին

2. NIST - Արհեստական ​​բանականության ռիսկերի կառավարման շրջանակ (AI RMF 1.0) (PDF): կարդալ ավելին

3. Եվրոպական հանձնաժողով - ԵՄ արհեստական ​​բանականության մասին օրենք (պաշտոնական ակնարկ) . կարդալ ավելին

4. Համաշխարհային տնտեսական ֆորում - Աշխատատեղերի ապագայի զեկույց 2025 (PDF): կարդալ ավելին

5. Համաշխարհային տնտեսական ֆորում - «Արհեստական ​​բանականությունը փոխում է աշխատանքային հմտությունների շրջանակը։ Սակայն մարդկային հմտությունները դեռևս կարևոր են» ՝ կարդալ ավելին

6. Տնտեսական համագործակցության և զարգացման կազմակերպություն - Արհեստական ​​բանականությունը և աշխատաշուկայում հմտությունների նկատմամբ պահանջարկի փոփոխությունը (2024) (PDF): կարդալ ավելին

7. PwC - 2024 թվականի արհեստական ​​բանականության գլոբալ աշխատատեղերի բարոմետր (մամուլի հաղորդագրություն) . կարդալ ավելին

Գտեք արհեստական ​​բանականության վերջին նորույթները պաշտոնական արհեստական ​​բանականության օգնականների խանութում

Մեր մասին