他の製品のようにAI製品を構築することはできません。 AI 製品は本質的に非決定論的であり、エージェンシーとコントロールの間のトレードオフを常に交渉する必要があります。 チームがこれらの違いを認識しないと、製品は予期しない障害に直面し、追跡できない大規模で複雑なシステムのデバッグに行き詰まり、製品に対するユーザーの信頼は静かに損なわれます。 @OpenAI、@Google、@Amazon、@Databricksを含む企業での50+のAI実装でこのパターンが展開されるのを見た後、Aishwarya Naresh RegantiとKiriti Badamは、継続的キャリブレーション/継続的開発(CC/CD)フレームワークというソリューションを開発しました。 この名前は、継続的インテグレーション/継続的デプロイメント(CI/CD)への言及ですが、その名前とは異なり、動作が非決定論的であり、エージェンシーを獲得する必要があるシステムを対象としています。 このフレームワークは、次の方法を示します。 - 高度な制御、低エージェンシーの機能から始める - 実際に機能する評価システムを構築する - ユーザーの信頼を損なうことなくAI製品を拡張 AI システムの独自性を認識し、より意図的で安定した信頼できる AI 製品の構築を支援するように設計されています。 彼らは初めてそれを公開しています。