Embora eu prefira “nativo da IA” para descrever a abordagem de desenvolvimento de produtos centrada na IA que estamos tentando incentivar em O’Reilly, às vezes usei o termo “AI primeiro” em minhas comunicações com a equipe de O’Reilly. E então fiquei alarmado e consternado ao saber que, na imprensa, esse termo passou a significar “Usando a IA para substituir as pessoas. ” Muitos investidores e empreendedores do Vale do Silício parecem ver Colocando as pessoas fora do trabalho como uma oportunidade enorme.
Essa ideia é um anátema para mim. Também está errado, tanto ethical quanto praticamente. Todo o impulso do meu livro de 2017 Wtf? O que é o futuro e por que depende de nós Foi que, em vez de usar a tecnologia para substituir os trabalhadores, podemos aumentá -los para que eles possam fazer coisas que antes eram impossíveis. Não é como se ainda não houvesse problemas incalculáveis para resolver, novos produtos e experiências para criar e maneiras de melhorar o mundo, não pior.
Toda empresa está enfrentando essa escolha hoje. Aqueles que usam IA simplesmente para reduzir custos e substituir os trabalhadores serão superados por aqueles que o usam para expandir suas capacidades. Assim, por exemplo, na O’Reilly, oferecemos principalmente nosso conteúdo em inglês, com apenas os títulos mais populares traduzidos para os idiomas mais comercialmente viáveis. Mas agora, com a ajuda da IA, podemos traduzir tudo em – bem, não todo Idioma (ainda) – Alfândega de idiomas, tornando nosso conhecimento e nossos produtos acessíveis e acessíveis em partes do mundo que simplesmente não podíamos servir antes. Essas traduções da AI-I-ily não são tão boas quanto as editadas e com curadoria de seres humanos, mas uma tradução gerada pela IA é melhor do que nenhuma tradução. Nossos clientes que não falam inglês estão encantados por ter acesso ao aprendizado técnico em seu próprio idioma.
Como outro exemplo, construímos questionários, resumos, áudio e outros conteúdos gerados pela IA-para não mencionar a pesquisa e as respostas habilitadas para a AI-usando novos fluxos de trabalho que envolvem nossos editores, designers instrucionais, autores e treinadores na formação da geração e a avaliação desses produtos gerados por IA. Não só isso, nós pagar royalties aos autores nesses produtos derivados.
Mas essas coisas ainda não são o que eu chamo de “Ai nativo”. O que quero dizer com isso?
Eu já participei de muitas transições de interface do usuário: da tela do CRT para a GUI, da GUI para a Net, da net em desktops e laptops a dispositivos móveis. Todos nos lembramos das conversas estratégicas sobre “Cellular First”. Muitas empresas estavam atrasadas para a festa ao perceber que as expectativas do consumidor haviam mudado e que se você não tivesse um aplicativo ou interface da Net que funcionasse bem em telefones celulares, você rapidamente perderá seus clientes. Eles perderam para empresas que rapidamente adotaram o novo paradigma.
“Cellular First” significava priorizar as experiências do usuário para um pequeno dispositivo e aumentar para telas maiores. No começo, as empresas simplesmente tentaram reduzir o tamanho de seus sistemas existentes (lembre -se do Home windows Cellular?) Ou, de alguma forma, calçam sua interface de desktop em uma pequena tela sensível ao toque. Isso não funcionou. Os vencedores foram empresas como a Apple que criaram sistemas e interfaces que tratavam o dispositivo móvel como um meio principal de interação do usuário.
Temos que fazer o mesmo com a IA. Quando simplesmente tentamos implementar o que fizemos antes, usando a IA para fazê-lo de maneira mais rápida e econômica, podemos ver algumas economias de custos, mas não deixaremos completamente de surpreender e encantar nossos clientes. Em vez disso, temos que repensar o que fazemos, para nos perguntar como poderíamos fazê-lo com a IA se estávamos chegando frescos para o problema com este novo equipment de ferramentas.
Chatbots como ChatGPT e Claude redefiniram completamente as expectativas do usuário. O longo arco das interfaces de usuário para os computadores é aproximá -los cada vez mais da maneira como os humanos se comunicam. Passamos de “falar computador” (literalmente código binário em alguns dos primeiros computadores de programa armazenados) para que eles entendam a linguagem humana.
De certa forma, começamos a fazer isso com a pesquisa de palavras -chave. Colocávamos palavras humanas e recuperaríamos documentos que o algoritmo pensava estar mais relacionado ao que estávamos procurando. Mas ainda period um pidgin limitado.
Agora, porém, podemos conversar com um mecanismo de pesquisa (ou chatbot) de uma maneira muito mais completa, não apenas em linguagem pure, mas, com a preservação correta do contexto, em uma conversa em várias etapas ou com uma série de perguntas que vão muito além da pesquisa tradicional. Por exemplo, ao pesquisar os livros, vídeos e cursos on -line da plataforma O’Reilly, podemos perguntar algo como: “Quais são as diferenças entre o livro de Camille Fournier O caminho do gerente e Addy Osmani’s Liderando equipes de engenharia eficazes? ” Ou “Quais são os livros, cursos e treinamentos ao vivo mais populares na plataforma O’Reilly sobre habilidades de engenharia de software program?” Seguido pelo esclarecimento: “O que eu realmente quero é algo que me ajudará a me preparar para a minha próxima entrevista de emprego”.
Ou considere “habilidades verificáveis” – uma das principais características que os escritórios de aprendizagem corporativos exigem plataformas como a nossa. Antigamente, as certificações e avaliações dependiam principalmente de perguntas de múltipla escolha, que todos sabemos que são uma maneira fraca de avaliar as habilidades e do que os usuários não gostam assim.
Agora, com a IA, podemos pedir à IA que avalie as habilidades de um programador e sugerir oportunidades de melhoria com base em seu repositório de código ou outra prova de trabalho. Ou uma IA pode assistir ao progresso de um usuário através de uma tarefa de codificação em um curso e observar não apenas o que o usuário “entendeu erradoAssim,”Mas quais partes pela qual eles voaram e quais demoraram mais porque precisavam fazer pesquisas ou fazer perguntas ao seu mentor de IA. Uma metodologia de avaliação nativa da IA não apenas faz mais, mas também faz parte de uma experiência de usuário muito superior.
Não lançamos todos esses novos recursos. Mas esse é o tipo de coisas nativas da IA que estamos tentando fazer, coisas que eram completamente impossíveis antes de termos uma caixa de ferramentas ainda inexplorada que diariamente é preenchida com novas ferramentas elétricas. Como você pode ver, o que realmente estamos tentando fazer é usar a IA para tornar as interações de nossos clientes com nosso conteúdo mais rico e mais pure. Em suma, mais humano.
Um erro que estamos tentando evitar é o que pode ser chamado de “colocar vinhos novos em garrafas antigas”. Ou seja, há uma tentação actual para aqueles de nós, com anos de experiência em design para a Net e o celular para começar com uma maquete de uma interface de aplicativos da Net, com uma janela onde a interação da IA ocorre. É aqui que eu acho que “ai primeiro” é realmente o termo certo. Eu gosto de nos ver prototipando a interação com ai antes Pensando em que tipo de interface da Net ou móvel para envolver. Ao testar as interações reais da IA, elas podem fornecer idéias completamente diferentes sobre como a interface certa para envolver.
Há outro erro a evitar, que é esperar que uma IA seja capaz de fazer mágica e não pensar profundamente em todo o trabalho árduo de avaliação, criação de corrimãos, design de interface, implantação em nuvem, segurança e muito mais. “Ai nativo” não significa “apenas IA”. Todo aplicativo de IA é um aplicativo híbrido. Fui muito levado para o submit de Phillip Carter, LLMS são computadores estranhoso que afirma que agora estamos programando com dois tipos fundamentalmente diferentes de computadores: um que pode escrever poesia, mas luta com a aritmética básica, outra que calcula perfeitamente, mas não pode interagir facilmente com os seres humanos em nossos próprios idiomas nativos. A arte do desenvolvimento moderno está orquestrando esses sistemas para se complementar.
Este foi um tema importante do nosso recente AI CodeCon Codificação com ai. A linha de profissionais de especialistas explicou como estão trazendo a IA para o fluxo de trabalho de maneiras inovadoras para acelerar (não substituir) sua produtividade e sua criatividade. E o orador após o falante nos lembrou o que cada um de nós ainda precisa trazer para a mesa.
Chelsea Troy Coloque lindamente:
Os grandes modelos de idiomas não acabaram com os trabalhos de programação por atacado, como nos chamaram para um conjunto de habilidades mais avançado, mais contextualmente consciente e mais orientado a comunicação que, francamente, já estávamos sendo chamados de qualquer maneira…. Em problemas relativamente simples, podemos se safar da terceirização de parte de nosso julgamento. À medida que os problemas se tornam mais complicados, não podemos.
Os problemas de integrar a IA em nossos negócios, nossas vidas e nossa sociedade são realmente complicados. Mas se você chama isso de “nativo de IA” ou “ai primeiro”, isso não significa abraçar o culto à “eficiência econômica” que reduz os seres humanos a um custo a ser eliminado.
Não, significa fazer mais, usando humanos aumentados com IA para resolver problemas que antes eram impossíveis, de maneiras que antes eram impensáveis e de maneiras que tornam nossos sistemas de máquinas mais sintonizados com os humanos que eles devem servir. Como o Chelsea disse, somos chamados a integrar a IA em “uma sensibilidade mais avançada, mais contextualmente consciente e mais orientada a comunicação”. Ai primeiro coloca os humanos em primeiro lugar.