Podría Shopify tenga razón ¿Al exigir a los equipos que demuestren por qué la IA no puede hacer un trabajo antes de aprobar nuevas contrataciones humanas? ¿Las empresas que priorizan las soluciones de IA eventualmente evolucionarán en entidades de IA con significativamente menos empleados?
Estas son preguntas abiertas que me han desconcertado sobre dónde tales transformaciones podrían dejarnos en nuestra búsqueda de Conocimiento y ‘verdad’ en sí.
“¡Es tan frágil!”
Todavía está fresco en mi memoria:
Un caluroso día de verano, grandes ventanas de aula con marcos burdeos que se enfrentaron hacia el sur y el maratón de clase latina del martes cuando nuestro profesor se dio la vuelta y citó a un famoso poeta croata que escribió un poema llamado “El regreso. “
Quién sabe (ah, nadie, nadie sabe nada.
¡El conocimiento es tan frágil!)
Quizás un rayo de verdad cayó sobre mí
O tal vez estaba soñando.
Evidentemente, estaba molesto con mi clase porque olvidamos el proverbio que amaba tanto y no aprendió el 2da declinación adecuadamente. Por lo tanto, encontró una oportunidad conveniente para citar el poema de amor lleno del “Scio me nihil scire“Mensaje y pensamientos sobre la vida después de la muerte frente a una clase completa de estudiantes somnolientos y sin interés.
Ah, bueno. El rebelde adolescente en nosotros decidió en ese entonces que no queríamos aprender el “idioma muerto” correctamente porque no había belleza. (¡Qué error fue esto!)
Pero tanta verdad en este pequeño pasaje: “El conocimiento es tan frágil” – Esa fue una cita favorita de mi profesor.
Nadie está exento de esto, y la ciencia misma comprende especialmente cuán frágil es el conocimiento. Es contradictorio, desordenado y defectuoso; Un artículo y una disputa que se encuentran en otro, los experimentos no se pueden repetir, y está lleno de “política” y “rangos” que atraen el enfoque de descubrimiento a prestigio.
Y, sin embargo, dentro de este desorden inherente, vemos un proceso iterativo que continuamente refina lo que aceptamos como “verdad”, reconociendo que el conocimiento científico siempre está abierto a la revisión.
Debido a esto, la ciencia es indiscutiblemente hermosa, y como eso progresa un funeral a la vezse vuelve más firme en sus creencias. Ahora podríamos profundizar en la teoría y discutir por qué esto está sucediendo, pero luego cuestionaríamos todo lo que la ciencia hizo y cómo lo hizo.
Por el contrario, sería más efectivo establecer una mejor relación con “no saber” y parchear nuestros agujeros de conocimiento que se remontan a los fundamentos. (De latín a matemáticas)
Porque la diferencia entre las personas que son muy bueno en lo que hacen y los mejores es:
“Lo mejor en cualquier campo no son los mejores debido a las llamativas cosas avanzadas que pueden hacer, más bien tienden a ser los mejores debido al dominio de los fundamentos “.
He aquí el conocimiento frágil, la era de LLMS está aquí
Bienvenido a la era donde LinkedIn probablemente tendrá más roles de trabajo con una “AI [insert_text]” que una etiqueta de “fundador” y empleados del mes que son agentes de IA.
La fabulosa era de LLMS, llena de conocimientos y pistas ilimitadas sobre cómo lo mismo se encuentra frágil como antes:
Y simplemente:
Cherry en la parte superior: está en ti resolver esto y prueba los resultados o soportar las consecuencias para no.
“Pruebas”, proclamó el creyente, “eso es parte del proceso”.
¿Cómo podríamos olvidar? el proceso? El “concepto” que se invoca cada vez que necesitamos oscurecer la verdad: que estamos intercambiando un tipo de trabajo por otro, a menudo sin comprender el tipo de cambio.
La ironía es exquisita.
Construimos LLM para ayudarnos a saber o hacer más cosas para que podamos centrarnos en “lo que es importante”. Sin embargo, ahora nos encontramos enfrentando el desafío de identificar constantemente si lo que nos dicen es cierto, lo que nos impide centrarnos en lo que deberíamos estar haciendo. (¡Obteniendo el conocimiento!)
Sin condiciones; Por un promedio de $ 20 por mes, la cancelación es posible en cualquier momento, y sus preguntas más arcanas serán respondidas con la confianza de un profesor emérito en una oración firme: “”Claro, puedo hacer eso.“
Claro, puede … y luego entrega alucinaciones completas en segundos.
Ahora podría argumentar que el precio vale la pena, y si gasta 100–200 veces esto en el salario de alguien, aún obtiene el mismo resultado, lo cual no es un costo aceptable.
La gloria será la compensación entre la tecnología y el costo que estaba luchando apasionadamente en los costos en las instalaciones versus los costos de la nube, y ahora también lucha contra los costos laborales humanos frente a AI, todo en nombre de generar “el valor comercial”.
“Los equipos deben demostrar por qué no pueden obtener lo que quieren hacer usando AI“, Posiblemente para las personas que hicieron un trabajo similar en el nivel de abstracción (pero tendrás un proceso ¡Para demostrar esto!)
Por supuesto, esto es si cree que la vanguardia de la tecnología puede ser puramente responsable de generar el valor comercial sin las personas detrás de él.
Piense dos veces, porque esta vanguardia de la tecnología no es más que un herramienta. A herramienta Eso no puede entender. A herramienta Eso debe mantenerse y asegurarse.
A herramienta que la gente que ya sabía Lo que estaban haciendo, y eran muy hábiles en esto, ahora están utilizando hasta cierto punto para hacer que las tareas específicas sean menos desalentadores.
A herramienta Eso les ayuda a que vengan del punto A al punto B de una manera más desempeñada, al tiempo que se apropian de lo importante: la lógica de desarrollo completa y la toma de decisiones.
Porque ellos entender cómo hacer cosas y qué meta, que debe solucionarse en enfocar, es.
Y saber y comprender no son lo mismo, y no arrojan los mismos resultados.
“Pero mira cuanto [insert_text] estamos produciendo “, proclamó el creyente nuevamente, confundiendo volumen para valor, salida para resultado, y mentiras para verdad.
Todo por conocimiento frágil.
“La verdad” lo suficientemente buena “
Parafrasear Sheldon Cooper de uno de mis Episodios favoritos de la teoría del Big Bang:
“Se me ocurrió que saber y no saber se puede lograr creando un ejemplo macroscópico de superposición cuántica.
…
Si te presentan múltiples historias, solo una de las cuales es verdad, y no sabes cuál es, siempre estarás en un estado de ambivalencia epistémica.“
La “verdad” ahora tiene múltiples versiones, pero no siempre somos (o directamente) capaces de determinar cuál (si alguno) es correcto sin realizar precisamente el esfuerzo mental que estábamos tratando de evitar en primer lugar.
Estos grandes modelos, entrenados en la producción digital casi colectiva de la humanidad, simultáneamente saben todo y nada. Son máquinas de probabilidad, y cuando interactuamos con ellas, no estamos accediendo a la “verdad” sino que se involucran con una aproximación estadística sofisticada del conocimiento humano. (He aquí la brecha de conocimiento; ¡no se cerrará!)
El conocimiento humano es frágil en sí mismo; Viene con todas nuestras incertidumbres colectivas, suposiciones, prejuicios y huecos.
Sabemos cómo no lo sabemos, por lo que confiamos en las herramientas que “nos aseguran” que saben cómo saben, con renuncias abiertas de cómo no saben.
Este es nuestro nuevo mundo interesante: incorrección segura a escala, alucinación democratizada y la industrialización de los “lo suficientemente bueno” verdad.
“Lo suficientemente bueno“, Decimos mientras escabullimos el informe generado por la IA sin verificar sus referencias.
“Lo suficientemente bueno,“Murmuramos mientras implementamos el fragmento de código sin comprender completamente su lógica.
“Lo suficientemente bueno“Nos aseguramos a nosotros mismos mientras construimos negocios sobre las bases de las alucinaciones estadísticas.
(¡Al menos demostramos que AI puede hacerlo!)
“Lo suficientemente bueno“La verdad se dirige en negrita para convertirse en el estándar que sigue las mentiras y las malditas mentiras respaldadas con procesos y un precio inicial de $ 20 por mes, señalando que las brechas de conocimiento nunca serán parcheadas, y se hace eco de un pasaje de poema favorito de mi profesor latino:
“Ah, nadie, nadie sabe nada. ¡El conocimiento es tan frágil!”
Esta publicación fue publicada originalmente en Medio en los avances de la IA publicación.
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