Því betur sem ég læri AI, því minna treyst ég því
Tæknirithöfundur PCWorld lýsir reynslu sinni af því að byggja flókið AI-kerfi fyrir NFL-veðmál og segir að AI sé áreiðanlegast þegar það er bundið strangum reglum og eftirliti.
Tæknirithöfundur Brad Chacos frá PCWorld lýsir því hvernig hann byggði flókið AI-kerfi til að greina NFL-leiki og veðmál sem hluta af hliðarverkefni. Þrátt fyrir að kerfið virkaði vel í upphafi, lenti hann í alvarlegum vandamálum þegar AI-kerfið hallúsínerade um eigin sögu og gat ekki endurheimt mikilvæg gögn. Það tók honum um 25 klukkustundir að laga kerfið, sem kostaði yfir 1.500 dollara.
Chacos segir að stærsta lærdómur hans sé að AI virki best þegar það sé bundið strangum reglum og eftirliti. Hann setti upp mörg öryggiskerfi: nýjar aðferðir þurftu að keppa við eldri, engar rannsóknir gátu sjálfkrafa orðið hluti af aðalkerfi, og hann skapaði sérstök AI-kerfi sem áttu að gagnrýna aðalkerfið. Hann þurfti jafnvel að kenna kerfinu að „ég veit ekki" væri ásættanleg svar.
Eftir þessa reynslu er Chacos að íhuga að keyra AI-kerfi á eigin tölvu með RTX 4090 grafíkkort í stað þess að treysta á skjalaðar AI-þjónustur. Hann segir að þó að staðbundið AI geti hallúsínerade alveg eins og skjalaðar lausnir, geti hann stjórnað öllu umhverfi kerfisins og haft fullan aðgang að logum og gögnum.
