Demek hızlı bir mühendis olmak istiyorsun: Geleceğin kritik kariyerleri


Transform 2022’ye katılamadınız mı? İsteğe bağlı kitaplığımızdaki tüm zirve oturumlarına şimdi göz atın! Buraya bak.


Karikatürcüler, hikayelerin tasarım gözüyle kısa ve öz bir şekilde nasıl şekillendirildiği konusunda mükemmel bir anlayışa sahiptir. Son zamanlarda, karikatürist olağanüstü Roz Chast, New Yorker’da soru sormaya başladı. DALL-E görüntüler ve makinenin gerçek çıktısının ötesindeki istemlerine hemen çekildim.

Makalenin başlığı, “DALL-E, Bana Başka Bir Picasso Yap, Lütfen” eskisi gibi kelimelerle oynanan bir oyundur Lenny Bruce şakası yaşlı bir adama istediği her şeyi veren şişedeki bir cin hakkında. Yaşlı adam cinden “bana malt yapmasını” ister ve puf! cin onu bir milkshake yapar.

Cinlerin hediyesi gibi, AI’lar da güçlü ama asi ve suistimale açıktır, bu da hızlı bir mühendisin şefaatini veri bilimi alanında yeni ve önemli bir iş haline getirir. Bunlar, bir istek oluştururken, bir makinenin gizemli ruhundan iyi (ve zararsız) bir sonuç elde etmek için ustaca beceri ve ısrara güveneceklerini anlayan insanlardır. En iyi yapay zeka mühendisleri, daha fazla Picasso sanatına ihtiyaç olup olmadığını veya bir makineden ünlü bir ressamın eserini intihal etmesini istemeden önce hangi yükümlülüklerin dikkate alınması gerektiğini gerçekten düşünenler olacaktır.

Son zamanlarda, endişeler, DALL-E’nin zaten ebediyen çamurlu olan sanatsal deha tanımını değiştirip değiştiremeyeceği etrafında yoğunlaştı. Ancak kimin yaratıcı olarak adlandırılacağını sormak asıl noktayı kaçırıyor. Sanatın ne olduğu ve sanatçı unvanının kime ait olduğu binlerce yıldır tartışılan felsefi (ve nadiren etik) sorulardır. Veri bilimi ve beşeri bilimler arasında meydana gelen temel kaynaşmayı ele almıyorlar. DALL-E veya GPT-3 veya gelecekteki herhangi bir algoritma güdümlü görüntü ve dil modeli için başarılı hızlı zanaat, yalnızca bir mühendisin makinelerin nasıl öğrendiğini anlamasını değil, aynı zamanda sanat tarihi, edebiyat ve kütüphane bilimi hakkında gizli bir bilgi birikimi gerektirecek hale gelecektir. ilave olarak.

Etkinlik

MetaBeat 2022

MetaBeat, 4 Ekim’de San Francisco, CA’da metaverse teknolojisinin tüm endüstrilerin iletişim kurma ve iş yapma şeklini nasıl değiştireceği konusunda rehberlik sağlamak için düşünce liderlerini bir araya getirecek.

Buradan Kaydolun

Bu tür bir yapay zekanın kariyerlerini sonlandıracağını iddia eden sanatçılar ve tasarımcılar, kesinlikle bu entegrasyonun nasıl ilerleyeceğine yatırım yapıyorlar. Vox kısa süre önce “ başlıklı bir video yayınladı.Yapay zeka sanatının insan sanatçılar için anlamı“hızlı zanaat” ve söz konusu sözcülüğün mevcut kıtlığına rağmen, eldeki çok gerçek bir evrim olduğunu kabul eden bir şekilde endişelerini araştırıyor. İnsanlar, bir kelimeyi veya cümleyi ticari marka haline getirmenin fikri mülkiyeti şu anda olduğu gibi korumayacağı bir noktaya ulaşabileceğimizi yeni yeni fark etmeye başlıyorlar. Bir istemin hangi yönünü telif hakkı bile alabiliriz? Türev çalışmalar nasıl kabul edilir? Her görüntüde “AI tüketimi için uygun mu yoksa izinli mi” olduğunu belirten bir meta veri etiketi olabilir mi? Kişisel bir MidJourney hesabı almak için acele ederken hiç kimse bu hız tümseklerinden bahsetmiyor gibi görünüyor.

Alex Shoop, bir mühendis Veri Robotu ve AI sistem tasarımında bir uzman, bu konuda birkaç düşünce paylaştı. “Bence ‘hızlı mühendis’in ‘mühendis’ bölümünün önemli bir yönü, sağlam testler, tekrarlanabilir sonuçlar ve güvenilir teknolojilerin kullanılması gibi en iyi uygulamaları takip etmeyi içerecektir. güvenli”dedi. “Örneğin, bir hızlı mühendisin, küçük değişikliklerin ne kadar küçük olduğunu görmek için ‘arka bahçede kırmızı balon tutan kedi’ ve ‘arka bahçede mavi balon tutan kedi’ gibi biraz çeşitli birçok farklı bilgi istemi metni oluşturacağını hayal edebiliyorum. DALL-E ve üretken AI modelleri deterministik ve hatta tekrarlanabilir sonuçlar yaratamasa bile farklı sonuçlara yol açacaktır.” Öngörülebilir sanatsal sonuçlar yaratmadaki bu yetersizliğe rağmen, Shoop öyle hissettiğini söylüyor. en azından deney kurulumlarını test etme ve izleme gerçek bir “hızlı mühendis” iş tanımında görmeyi umduğu bir beceri olmalıdır.

Üst düzey grafiklerin ve kullanıcı arayüzlerinin yükselişinden önce, çoğu bilim ve mühendislik öğrencisi, görsel sanatlar ve ürün tasarımı çalışmalarına çok az ihtiyaç duyuyordu. Kod kadar faydacı değillerdi. Artık teknoloji bu disiplinler arasında bir simbiyoz yaratmıştır. Orijinal referans metin açıklamalarına katkıda bulunan yazar, görüntülerin üst verilerini kazınıp daha sonra bir havuza atan katalogcu, veri setindeki örtük önyargıyı değerlendiren filozof, hepsi bu cesur yeni dünyada gerekli perspektifleri sağlar. görüntü üretimi.

Sonuç, OpenAI’nin kadınlardan daha fazla erkek sanatçı kullanmasının yansımalarını anlayan, benzer beceri gruplarının birleşimine sahip hızlı bir mühendistir. Ya da bir ülkenin sanatı diğerinden daha fazla temsil ediliyorsa. Yüzyıllardır yapılan kataloglama ve sınıflandırmanın karmaşıklığı hakkında bir kütüphaneciye sorun, size şunları söyleyecektir: zahmetli. Hızlı mühendislik, inceleme yeteneği ile birlikte ilişkilere, alt gruplara ve konuma dikkat gerektirecektir. sansür ve telif hakkı yasalarına saygı gösterin. DALL-E, aracın temsili görüntüleri üzerinde eğitilirken Mona LisaBu minutiaların farkında olan döngüdeki insanlar, önyargıyı azaltmak ve tüm sonuçlarda adaleti teşvik etmek için kritik öneme sahipti.

Kolayca hayal edilebilecek sadece saldırgan suistimaller değil. Büyüleyici bir olayda, hatta multi-milyon dolarlık sanat sahtekarlıkları AI’yı tercih ettikleri araç olarak kullanan sanatçılar tarafından bildiriliyor. Tüm devasa veri kümeleri veya büyük model ağları, verilerin derinliklerine gömülü olarak, hızlı etik çözümlere meydan okuyan içsel önyargılar, etiketleme boşlukları ve düpedüz dolandırıcılık içerir. OpenAI’den çalışan Natalie Summers OpenAI’nin Instagram’ı İtibara zarar verebilecek veya öfkeyi kışkırtabilecek çıktılara karşı koruma sağlaması gereken kuralların uygulanmasından sorumlu olan “döngüdeki insan” ise benzer endişeleri dile getiriyor.

Bu, hızlı bir mühendis olmanın yalnızca sanat yaratmaktan sorumlu değil, aynı zamanda sahtecilik, nefret söylemi, telif hakkı ihlalleri, pornografi, derin sahtekarlıklar ve benzeri gibi kötüye kullanımı önlemek için bir kapı bekçisi olarak hizmet etmeye istekli olduğu sonucuna varmamı sağlıyor. Düzinelerce tuhaf, biraz rahatsız edici gerçeküstü Dada sanat ‘ürünlerini’ ortaya çıkarmak elbette güzel, ancak bir görsel deneyden kaynaklanan cüruf yığınının altında gömülü daha çekici bir şey olmalı.

DALL-E’nin bizi yapay zeka sanatında, hem sanatçıların hem de mühendislerin veri biliminin nasıl manipüle ettiğini ve davranışları nasıl etkinleştirdiğini anlamaları ve aynı zamanda makine öğrenimi modellerinin nasıl çalıştığını anlayabilmeleri gereken bir dönüm noktasına getirdiğine inanıyorum. Bu makine öğrenimi araçlarının çıktılarını tasarlamak için, tıpkı ışık ve diyafram fiziğini anlamanın fotoğraf sanatını sıradan olanın ötesine taşıması gibi, mühendislik ve tasarımın ötesinde deneyime ihtiyacımız olacak.

Profesör Neri Oxman’ın “Yaratıcılık Döngüsü

Bu diyagram bir kısaltmadır Profesör Neri Oxman’ın “Yaratıcılık Döngüsü” MIT Media Lab’deki Mediated Matter araştırma grubuyla yaptığı çalışma, tüm bu alanların birbirleriyle en iyi şekilde nasıl etkileşime girdiğini göz önünde bulundurarak tasarım, biyoloji, bilgi işlem ve malzeme mühendisliğinin kesişimini araştırdı. Aynı şekilde, “olmak içinhızlı mühendis” (henüz var olmayan ve henüz herhangi bir disiplin tarafından resmi olarak benimsenmemiş bir iş unvanı), onunki kadar geniş olan bu kavşaklar hakkında bir farkındalığa ihtiyacınız olacak. Birden fazla uzmanlık alanı olan ciddi bir iştir.

Geleceğin DALL-E sanatçıları, kendi kendini yetiştirmiş veya eğitim almış olsun, her zaman iletişim kurma ve özgün bir bakış açısı tasarlama becerisine ihtiyaç duyacaktır. Resim meta verileri ve küratörlük becerilerine sahip herhangi bir kütüphaneci gibi; tekrarlanabilir sonuçları yapılandırabilen ve test edebilen herhangi bir mühendis gibi; Picasso’nun savaş ve güzellikle ilgili resimlerini yaparken dünyada olup bitenlerle arasında bağlantı kurabilen tarihçiler gibi, “hızlı mühendis” de algoritmaya rehberlik edecek bilimsel ve sanatsal yeteneklerin bir karışımını gerektiren geleceğin sanatsal bir kariyeri olacak. Daha yeni ve sürekli değişen yaratılış dilinin hizmetinde fikirlerini makinelere enjekte eden insanlar olmaya devam edecek.

Tori Orr, DataRobot’un AI Ethics Communications ekibinin bir üyesidir..

DataDecisionMakers

VentureBeat topluluğuna hoş geldiniz!

DataDecisionMakers, veri işi yapan teknik kişiler de dahil olmak üzere uzmanların verilerle ilgili içgörüleri ve yenilikleri paylaşabileceği yerdir.

En yeni fikirleri ve güncel bilgileri, en iyi uygulamaları ve veri ve veri teknolojisinin geleceğini okumak istiyorsanız DataDecisionMakers’da bize katılın.

Kendi makalenize katkıda bulunmayı bile düşünebilirsiniz!

DataDecisionMakers’dan Daha Fazlasını Okuyun





Kaynak : https://venturebeat.com/ai/so-you-want-to-be-a-prompt-engineer-critical-careers-of-the-future/

Yorum yapın