Andre gjennomgang: Hvorfor god AI-forskning bør utfordres

En kilde er ikke det samme som sikkerhet. Det er betryggende å se sitater, men et sitatsmerke alene gjør ikke et utsagn sant. Det er minst fire separate spørsmål det er verdt å stille: 1. Eksisterer kilden virkelig? 2. Er det riktig kilde for dette emnet? 3. Støtter den faktisk det spesifikke utsagnet som fremsettes? 4. Finnes det en annen troverdig kilde som motsier den? Opis behandler allerede kildeherkomst som en del av forskningsobjektet, snarere enn som dekorative fotnoter. Funn kan inneholde kildereferanser, systemet beholder de grunnfestede kildene som faktisk var tilgjengelige for kjøringen, og QA-laget for utdata sjekker for problemer som ugyldige referanser og mistenkelige kildemønstre. For deg som operatør bør oppførselen være like bevisst. Når et funn er viktig, åpne kilden. Ikke spør «har denne rapporten sitater?» Spør «ville jeg vært komfortabel med å forsvare dette utsagnet overfor en klient ved å bruke dette beviset?» Det er en mye høyere standard.---De fire usikkerhetssignalene det er verdt å lære seg. Opis skiller mellom flere typer usikkerhet fordi de krever ulike svar. Antakelse. En antakelse er noe analysen måtte behandle som provisorisk sant for å komme videre. Eksempel: «Bedriften ser ut til å målrette seg mot SMB-er basert på språket og pakkene som vises på nettstedet deres.» Det kan være en rimelig tolkning, men kanskje du vet at 70% av inntektene faktisk kommer fra bedriftskontrakter. Det er ikke et problem med nettsøk. Det er et kontekstproblem. Tvetydighet. En tvetydighet eksisterer når det tilgjengelige materialet åpner for mer enn én rimelig tolkning. For eksempel sier en leverandør «UK delivery» på hjemmesiden sin, men en frakt side nevner bare fastlands-England og Wales. Informasjonen finnes. Betydningen er uklar. Motsetning. En motsetning er sterkere. To bevis peker i uforenlige retninger. En bedriftsside kan kalle et produkt «cancel anytime» mens nåværende vilkår beskriver en 12-måneders forpliktelse. Det bør ikke stilltiende gjennomsnittsberegnes til en selvsikker konklusjon. Gap. Et gap betyr at forskningen for øyeblikket ikke inneholder nok bevis til å svare på noe viktig. Kanskje minimumsordrekvantum for engros aldri avsløres. Kanskje ingen troverdig kilde etablerer hvor lenge en leverandør har vært i drift. Kanskje konkurrentens nåværende priser rett og slett ikke er offentlige. Et gap er ikke en mislykket rapport. Det er et kart over hva som må skje videre.---ICC: korriger tolkningen uten å starte på nytt. Interaktiv kontekstuell korreksjon – ICC – er den delen av Opis som er designet for øyeblikk der offentlige bevis ikke forteller hele historien. Den viktige ideen er at din intervensjon har en type. Legg til kontekst. Bruk kontekst når du kjenner til et relevant faktum eller en begrensning som Opis ikke med rimelighet kunne vite. «Vårt salgsteam bekreftet at denne leverandøren vil produsere private-label bestillinger fra 500 enheter.» Legg til en instruksjon. Bruk en instruksjon når du vil at analysen skal prioritere eller håndtere den eksisterende informasjonen annerledes. «For denne beslutningen er leveringspålitelighet viktigere enn enhetspris på overskriften.» Still et spørsmål. Bruk et spørsmål når du vil undersøke hva som allerede er til stede. «Etablerer de nåværende bevisene at garantien gjelder for kommersielle kunder?» Spørsmål er spesielt viktig fordi Opis ikke skal konstruere et svar bare fordi du spurte. Hvis det eksisterende materialet ikke kan svare på spørsmålet, er det riktige utfallet et gap. Dette gapet kan da bli et forskningsmål.---ICC og ny forskning er bevisst forskjellige operasjoner. Dette skillet er subtilt, men det er grunnleggende for hvordan systemet er ment å oppføre seg. Anta at din første konkurrentanalyse sier: «Konkurrent A betjener primært forbrukere.» Du vet fra en nylig salgssamtale at selskapet dreide for seks måneder siden og nå fokuserer på kontorkontrakter. Du legger dette til via ICC som autoritativ kontekst. Opis kan revidere tolkningen ved å bruke det du ga. Det trenger ikke å late som det uavhengig oppdaget din private kunnskap på nettet. Anta nå at du spør: «Hvor stor prosentandel av virksomheten er bedriftsrelatert?» Verken de originale bevisene eller din avklaring inneholder dette tallet. Det ærlige svaret er ikke en generert prosentandel. Det er et gap. Opis' gapfyllingsbane kan ta uløste gap og utføre målrettede grunnleggende søk etter nye bevis. Nytt materiale legges til forskningen i stedet for å stilltiende forveksles med informasjonen fra første gjennomgang. Tenk på de to løkkene slik: ICC spør: «Forsto systemet situasjonen riktig?» Gapfylling spør: «Trenger vi mer bevis?» Du trenger ofte begge deler.---Et praktisk eksempel: leverandørforskning. Tenk deg at du anskaffer et produkt for en klient. Første gjennomgang identifiserer fire leverandører og vurderer områder som pris, leveringstid, anmeldelser og tid i virksomhet. Kildene er vedlagt relevante funn der det er tilgjengelig. Leverandør B rangerer høyt. Før du anbefaler den, legger du merke til to problemer: – den tilsynelatende prisen er hentet fra en produktside for detaljhandel; – minimum engrosmengde er uverifisert. I stedet for å akseptere rangeringen, interagerer du med den. Først, legg til kontekst: «Vi krever engrosforsyning for tilbakevendende bestillinger på omtrent 2000 enheter per kvartal. Detaljpriser er ikke beslutningsnyttige.» Spør deretter: «Beviser de nåværende kildene at Leverandør B tilbyr engrosvilkår ved dette volumet?» Hvis de ikke gjør det, blir det et gap verdt å undersøke. Når bedre bevis eller autoritativ brukerkontekst endrer et kriterium brukt av en poengbasert forskningsmodus, kan det deterministiske poenglaget rekalkulere resultatet. Det er en veldig annerledes arbeidsflyt enn å be en chatbot om å «prøve igjen». Du vet hva som endret seg og hvorfor.---Hvorfor forbedringssporet er viktig. Forretningsforskning endres. Folk lærer nye fakta. Nettsteder oppdateres. Klienter korrigerer briefinger. Antakelser som virket rimelige på mandag, blir åpenbart feil på torsdag. Et forbedringsspor gir disse endringene en historie. I stedet for å behandle den nyeste prosaen som om den dukket opp fra intet, kan Opis beholde sekvensen av avklaring og forbedring som produserte den. For konsulenter og byråer er dette operasjonelt nyttig. Tenk deg at en klient spør: «Hvorfor er denne anbefalingen annerledes enn utkastet du viste oss i går?» Et dårlig svar er: «AI-en endret det.» Et profesjonelt svar er: «I går antok analysen at deres tjenesteområde stoppet ved West Yorkshire. Du bekreftet i morges at de nå også betjener Nordvest. Vi innarbeidet den informasjonen og rekalkulerte den relevante sammenligningen.» Slik høres en forskningsprosess ut.---Ikke korriger alt. ICC er ikke en invitasjon til å tvinge forskningen til å være enig med deg. Hvis et resultat utfordrer din tidligere tro, og bevisene er sterke, vil det å endre konteksten til du mottar svaret du ønsket, ødelegge hensikten. En nyttig disiplin er å skille mellom tre tilstander: – Jeg vet dette er feil – korriger det og oppgi grunnlaget for din kunnskap. – Jeg mistenker dette er feil – still et spørsmål eller skap et forskningsgap. – Jeg misliker denne konklusjonen – la den være til du har bevis. Den grensen er spesielt viktig i konsulentarbeid. Menneskelig ekspertise forbedrer AI-forskning bare når mennesket også er villig til å bli utfordret.---Din andre-pass-øvelse. Ta én fullført Opis-rapport og ikke kjør den på nytt umiddelbart. I stedet: 1. Velg én konklusjon som vesentlig vil påvirke en beslutning. 2. Åpne kildene som er knyttet til den. 3. Les antakelsene, tvetydighetene, motsetningene og gapene rundt rapporten. 4. Legg til ett stykke kontekst du vet er sant. 5. Still ett spørsmål hvis svar du genuint ikke vet. 6. Hvis den nåværende forskningen ikke kan svare på det, la det bli et gap. 7. Bruk målrettet gapforskning der det er hensiktsmessig. 8. Sammenlign det reviderte resultatet med originalen. Målet er ikke å produsere mer tekst. Det er å forbedre kvaliteten på beslutningen.---Prinsippet bak funksjonen. God AI bør ikke kreve at mennesker gir fra seg dømmekraften. Og god menneskelig dømmekraft bør ikke kreve at bevis gir etter for meninger. Den mest nyttige ordningen er en kontrollert samtale mellom de to. Opis gir forskningsstrukturen. Offentlige bevis gir et eksternt syn. Din erfaring gir kontekst nettet kanskje aldri vil inneholde. Usikkerhetslaget forteller deg hvor sammenføyningene er svake. Resultatet kan da forbedres i stedet for bare å regenereres. Det er forskjellen mellom å be AI om et svar og å jobbe med en intelligensprosess. Neste i serien: hvordan individuelle forskningsmodi blir mye mer verdifulle når bevis og kontekst beveger seg gjennom en arbeidsflyt.