El siguiente es una posición de invitado y una opinión de Zac Cheah, cofundador de Pundi Ai.
Los agentes de inteligencia artificial autónoma (IA) de Brouhaha sobre el empleo y las industrias radicalmente transformantes, como la atención médica y las finanzas, requieren una inspección cercana. La autonomía es un espectro, donde incluso los agentes de IA más autónomos necesitan una forma de intervención humana para trabajar adecuadamente.
Los agentes de IA completamente autónomos son imposibles. Y en lugar de comer trabajos, los agentes autónomos de IA crean nuevas oportunidades de trabajo en las que los humanos ayudan a las funciones de los agentes de IA a lo largo de su ciclo de vida.
Diversificar las opciones de trabajo en la industria de la IA
Todos los agentes autónomos de IA en la fase de producción o implementación requieren acción humana porque no pueden operar de forma independiente, creando así ofertas de trabajo. Aunque los agentes de IA que operan a gran escala exceden las capacidades cognitivas de una sola persona, cada agente tiene varios equipos liderados por el hombre en la tubería de desarrollo.
Estos agentes necesitan que los desarrolladores humanos construyan la infraestructura subyacente, el algoritmo de código, prepare conjuntos de datos marcados por humanos para capacitar y supervisar los procedimientos de auditoría.
Por ejemplo, la precisión de un agente de IA autónomo depende de la capacitación de datos de alta calidad y la realización de pruebas analíticas repetidas. No es sorprendente 67% Los ingenieros de datos pasan horas preparando conjuntos de datos para la formación del modelo AI.
Dado que los conjuntos de datos fragmentados conducen a problemas operativos para los agentes autónomos, los equipos del proyecto deben limpiar los datos antes de la capacitación. Además, como las brechas de datos pueden generar una mala producción, los desarrolladores deben garantizar la integridad de un agente de IA y posicionamiento del mercado mediante una evaluación rigurosa. Por lo tanto, cada compañía de IA requiere que los limpiadores de datos humanos, los etiquetadores y los evaluadores ejecuten sus modelos.
Además, las auditorías superurales humanas proporcionan los controles necesarios para evitar daños a los agentes autónomos de IA que actúan a un matón que actúa después del despliegue. Tales mecanismos de defensa están compuestos por equipos desarrollados, incluidos la gestión empresarial, los trabajadores políticos, los auditores y otros técnicos calificados. Necesita un pueblo para construir y mantener un agente de IA durante su ciclo de vida. Por lo tanto, los agentes de IA totalmente autónomos generan múltiples oportunidades de empleo, porque la experiencia humana es necesaria para crear, implementar y evaluar a estos agentes.
Los agentes autónomos de IA crean nuevas posibilidades laborales dirigidas por el hombre
Las experiencias de los humanos los ayudan a desarrollar una comprensión social matizada, lo que a su vez los ayudan a tomar inferencias lógicas y decisiones racionales. Sin embargo, los agentes autónomos de IA no pueden “experimentar” su entorno y aún no podrán emitir juicios sólidos sin asistencia humana.
Por lo tanto, los humanos deben preparar conjuntos de datos meticulosamente, evaluar la precisión del modelo e interpretar la generación de salida para garantizar la consistencia y confiabilidad funcionales. La evaluación humana es esencial para la identificación de prejuicios, la atenuación del sesgo y la garantía de que los agentes de IA se alinean con los valores humanitarios y los estándares éticos.
Es necesario un enfoque de colaboración entre la inteligencia humana y la máquina para prevenir eventos ambiguos de generación de salida, comprender matices y resolver problemas complejos. Con el contexto del conocimiento contextual de los humanos, el razonamiento de sentido común y la deducción coherente, los agentes de IA funcionarán mejor en situaciones reales.
En consecuencia, los agentes autónomos de IA crean nuevos roles de empleo y oportunidades de trabajo dentro de la industria de la IA en lugar de tomar empleos. Para tal fin, Pundi Ai Impulse la innovación de IA al permitir que los humanos contribuyan directamente a la historia de crecimiento de la industria.
Además de la potencia de cálculo, los modelos de IA necesitan accesibilidad de datos de alta calidad para el entrenamiento de modelos y los especialistas en campo para refinar datos para un rendimiento efectivo del modelo. Pero las megacorporaciones tienen un control monopolizado sobre los datos generados por los humanos para la construcción de modelos AI-ML.
Pundi AI ofrece una solución de datos descentralizada, ofreciendo oportunidades justas para todos para que las grandes empresas no exploten a los productores de datos. Por lo tanto, los humanos pueden mantener el control de sus datos y beneficiarse directamente de su uso para la formación del modelo AI, creando nuevas opciones de trabajo relacionadas con la IA.
Según una encuesta de Gartner, las empresas abandonarán 60% AI proyecta para 2026 debido a la falta de disponibilidad de datos listos para la IA. Soluciones como Pundi AI Ajo Autorice a los desarrolladores y usuarios a crear activos de datos preparados para IA e intercambiarlos en la cadena, ofreciendo incentivos financieros para organizar conjuntos de datos sólidos.
Más allá de los conjuntos de datos de pretratamiento, los agentes de IA también requieren asistencia humana durante las etapas bajo procesamiento (inferencia) y postprocesamiento (despliegue). Varios métodos, como aprender a fortalecer la retroalimentación humana (RLHF) y la humanidad en el bucle (HITL), son necesarios para evaluar a los agentes de IA durante las operaciones de entrenamiento o tiempo real para una generación de salida efectiva y una optimización del modelo.
Del mismo modo, la depuración interactiva ayuda a los oyentes humanos a examinar las respuestas de los agentes de IA y evaluarlas contra las referencias sociales para la toma de decisiones justas. A veces, las aplicaciones de agentes sensibles requieren un método híbrido que combine la validación experta a nivel humano con respuestas generadas por la máquina para eliminar las incertidumbres y fortalecer la confianza.
La intuición humana y la creatividad son esenciales para desarrollar nuevos agentes de IA que puedan trabajar independientemente en la sociedad sin causar daño. Además de mejorar la inteligencia general de los agentes autónomos de IA, la supervisión humana garantiza un rendimiento óptimo para agentes muy eficientes en contextos independientes.
Por lo tanto, un enfoque descentralizado para la construcción y despliegue de agentes de IA democratiza la industria de la IA redistribuyendo datos y como un modelo de capacitación entre personas de diversos orígenes, reduciendo los sesgos estructurales y creando nuevos empleos.