لماذا تتعثّر تجارب الذكاء الاصطناعي قبل الإنتاج؟

المقال كاملًا

من السهل وصف تجربة ذكاء اصطناعي بالنجاح: فهي تعمل على مجموعة بيانات مختارة، بأمثلة مختارة، تحت عين المطوّر. أمّا إبقاء النظام نفسه حيًّا في الإنتاج فعمل آخر تمامًا. والفرق لا علاقة له بالنموذج غالبًا — بل يقع في الطبقة التي لم يبنِها أحد حوله.

١. المدخلات نظيفة في التجربة لا في الإنتاج

بيانات التجربة تُنتقى يدويًّا عادةً: مستندات مقروءة، وصوت نظيف، وحقول كاملة. أمّا ما يصل في الإنتاج فصورة مائلة لفاتورة ممسوحة، وتسجيل اجتماع يتحدّث فيه ثلاثة في الخلفية، ونموذج مملوء نصفه. النموذج هو نفسه؛ الذي تغيّر هو توزيع المدخلات.

والعلاج هنا ليس نموذجًا أقوى بل طبقة تحوّل المدخلات إلى تمثيل مشترك. فالخطوات التالية لا ينبغي أن تحتاج إلى معرفة مصدر البيانات.

٢. المخرجات غير المتحقَّق منها لا تُعدّ مخرجات

في التجربة ينظر إنسان إلى المخرجات. أمّا في الإنتاج فتُنتَج آلاف المخرجات يوميًّا ولا يفحصها أحد واحدةً واحدة. لذا يجب أن يكون النظام قادرًا على فحص مخرجاته وعلى قول إنّه غير واثق. وبغير طبقة تحقّق، يكون الخطأ قد جرى إلى ما بعده حين يُلاحَظ.

٣. التكلفة خفيّة في التجربة وظاهرة عند الحجم

تكلفة استدعاء النموذج للعملية الواحدة صغيرة ولا تُلاحَظ في التجربة. أمّا في نظام يجري عشرة آلاف استدعاء يوميًّا فالرقم نفسه يقرّر الفاتورة كلّها. وإرسال كلّ مهمّة إلى أقوى نموذج أشبه باستئجار حفّارة لدقّ مسمار: ينجح، لكنّه لا يوفّر.

وتوجيه جزء من العمل إلى نماذج أصغر يخفض زمن الاستجابة كما يخفض الفاتورة. وهذا يقتضي طبقة توجيه تقرّر أيّ مهمّة تذهب إلى أيّ نموذج — أمّا دفن القرار في شيفرة التطبيق فيحوّل كلّ تغيير إلى مهمّة تطوير.

٤. القرار بلا صاحب هو أغلى الأخطاء

حين يخطئ نظام ذاتيّ التشغيل يكون السؤال الأوّل: من اتّخذ هذا القرار وعلى أيّ أساس؟ والبُنى التي لا جواب لها تُطفَأ عادةً بعد أوّل خطأ جدّي. وطلب موافقة بشرية عند العتبات الحرجة لا يبطئ النظام، بل هو ما يبقيه حيًّا.

باختصار

الأجوبة ليست في نموذج بل في السلسلة المحيطة به. ولهذا تعمل منتجات nijitech كلّها على العمود الفقري نفسه.

من المصطلحات: قرار معتمد بشريًا (إشراك الإنسان في الحلقة) · مجموعة التقييم (eval)

← كل المقالات