💻 ШІ - швейцарський сир. Полюй на дірки

Нещодавно мені трапився TED-виступ Метью Прінса. Зачепила метафора швейцарського сиру.

У Прінса сукупне знання моделей - це швейцарський сир: знань багато, але залишаються дірки. Переказ відомого додає мало цінності. А свіже локальне знання може заповнити прогалину.

ШІ підбере ресторан за рейтингами. Але тільки місцеві знають, де не варто брати креветки, а де завтра гратиме улюблений гурт.

Прінс говорить про контент. Для інженерів підказка: не чіплятися за знайомі задачі, а шукати прогалини між загальною відповіддю та реальністю.

Де документація радить одне, а прод поводиться інакше? Чому метрика росте, а користувачам гірше? Який компроміс працює лише у твоїй системі чи продукті? Тут починається твоя частина роботи.

Власний погляд - це спостереження + досвід + гіпотеза, яку можна перевірити. Ти даєш контекст, визначаєш ризики й критерій успіху. ШІ допомагає знайти варіанти, написати код або зібрати прототип. А відповідь усе одно дає реальність.

Раз на тиждень фіксуй місце, де універсальна порада не спрацювала. Додай доказ, сформулюй гіпотезу, обери найменший безпечний тест і умову, за якої визнаєш помилку. Підключи ШІ до виконання, а висновок додай до контексту команди.

Так і змінюється мислення: твій погляд знаходить прогалину, ШІ допомагає швидше перевірити гіпотезу. Перевірене знання стає частиною контексту команди. А ти шукаєш наступну дірку.

Пережити зміни від ШІ допоможе ця звичка: знаходити й перевіряти те, чого модель не знає про твою реальність.

Якої важливої деталі про твою систему ШІ не знає?

---
🌱 Keep calm and grow | 💬 Обговорити 1-на-1