AI Inapotabiri Mtihani: Kile Usahihi wa 90% Unavyofunua Kweli Kuhusu Mifumo Iliyoharibika

Ninapofanya kazi na mashirika kuhusu Mabadiliko ya Kidijitali na Uhandisi Upya wa Mchakato wa Biashara, mara nyingi huuliza swali moja mapema: kiasi gani cha mpango wako kinategemea kurudia mifumo ya kihistoria badala ya ufahamu wa kweli wa mbele?

Kikundi cha wanafunzi wa miaka 18 nchini Uingereza hivi karibuni kimejibu swali hilo kwa nguvu zaidi kuliko wasilisho lolote la chumba cha bodi nililowahi kuona.

Kwa kutumia miaka 20 ya karatasi za mitihani ya GCSE na A-Level, mipango ya alama, ripoti za wahusika wa mitihani, na nyaraka za mtaala, walijenga mfumo wa AI ambao ulitabili maswali ya mtihani kwa usahihi wa zaidi ya 90%. Mwaka jana mfumo ulifika 85%. Mwaka huu ulizidi 90%. Uboreshaji huo haukuwa wa bahati. Ulikuwa mzunguko wa maoni unaofanya kazi hasa kama ulivyopangwa.

Watu wengi wanasoma hii kama hadithi kuhusu AI. Mimi naiisoma kama hadithi kuhusu mifumo.

Muundo Si Mpya

Tueleze kwa usahihi kile walichojenga. Mfumo unategemea tabaka tatu: tabaka la kuingiza data linalochakata miongo miwili ya karatasi za kihistoria na maoni ya wahusika wa mitihani, tabaka la kutambua mifumo linalotumia mifumo mikubwa ya lugha kuunda mizunguko ya mada na mapengo ya mwisho, na tabaka la pato la uwezekano linalozalisha utabiri ulioratibiwa uliozidishwa na marudio ya kihistoria.

Hii ni Uzalishaji Unaoboreshwa kwa Kupata tena (Retrieval-Augmented Generation) uliotumika kwenye utabiri wa mifumo ya wakati. Mantiki hiyo hiyo ya kiufundi inaonekana katika utabiri wa kifedha, mipango ya mahitaji ya rejareja, ugunduzi wa ulaghai, uchanganuzi wa usalama wa mtandaoni, na uboreshaji wa mlolongo wa usambazaji.

Uwanja hubadilika. Hisabati haibadiliki.

Kile Usahihi wa 90% Unavyofichua Kweli

Ikiwa mfumo uliofundishwa kwenye data ya kihistoria unaweza kutabiri maswali ya mitihani kwa usahihi wa zaidi ya 90%, hilo si kwanza ushahidi wa AI tata. Ni ushahidi wa mfumo wa tathmini uliobainishwa kimuundo.

Mtihani uliobuniwa vizuri unapaswa kuwa na uimara mkubwa dhidi ya utabiri wa mifumo ya kihistoria. Ikiwa data ya miaka 20 inaweza kukuambia kitakachotokea kwenye karatasi ya mwaka ujao kwa uhakika wa 90%, mfumo unapima kumbukumbu na kulinganisha mifumo, si uelewa wa kweli.

Wanafunzi hawakuvunja mfumo wa mitihani. Walifanya kile kilichokuwa kimevunjika tayari kiwe kinachoonekana.

Kasoro hiyo hiyo ipo katika biashara. Mzunguko wa mipango ya kila mwaka unaozalisha tena mawazo ya mwaka jana. Mifumo ya utendaji inayotunza tabia zilizothaminiwa katika mazingira ya ushindani ya awali. Michakato ya akili ya kimkakati bila utaratibu wa kugundua mabadiliko ya kimuundo. Haya si matatizo tofauti. Ni tatizo lile lile katika nyanja tofauti.

Kile Mashirika Yanapaswa Kukabiliana Nacho Sasa

Mashirika yatakayojenga nafasi za ushindani endelevu si yale yanayozuia kile watu wao wanaweza kutumia. Ni yale yanayobuni upya michakato yao kutunza kile AI haiwezi kurudia kweli: muunganiko mpya katika nyanja zisizojulikana, hukumu ya kimaadili katika hali zenye utata, ubunifu wa kuvuka nyanja, na nidhamu ya kuuliza maswali bora badala ya kuzalisha majibu ya haraka.

Ikiwa mkakati wako, mipango, au kufanya maamuzi kunaweza kutabiriwa kwa usahihi wa 90% kutoka data ya kihistoria, AI si changamoto yako kubwa zaidi.

Originally published on LinkedIn by Keshavan Thiagaraja. Read the original on LinkedIn.