Kaedah Flaey Satu hala tuju manusia.
Pelbagai landasan tanggungjawab.
Flaey menukar tujuan manusia yang jelas kepada perisian yang berfungsi dengan memberikan tanggungjawab kejuruteraan sebenar AI dan memastikan pengesahan, penyampaian dan pembelajaran secara eksplisit.
Satu kaedah, bukan satu persediaan yang ditetapkan.
Projek tempatan dan sistem berskala organisasi tidak memerlukan alat, kawalan atau infrastruktur yang sama. Mereka memerlukan kejelasan yang sama tentang siapa yang memiliki hala tuju, siapa yang mereka bentuk dan membina, cara keputusan dicabar, cara ia mencapai penggunaan dan cara pengalaman mengubah perkara yang berlaku seterusnya.
Teras yang stabil Pastikan tanggungjawab stabil. Skalakan perlindungan.
Flaey tidak menjadi kaedah yang berbeza apabila perisian menjadi lebih besar atau lebih berbangkit. Model tanggungjawab kekal utuh. Pengasingan, kebebasan, bukti, kelulusan dan pemulihan menjadi lebih kukuh apabila kemungkinan bahaya, kepekaan atau ketakterbalikan meningkat.
Saiz organisasi bukanlah model risiko. Akibatnya ialah.
Kaedah Flaey Satu hala tuju manusia. Pelbagai landasan tanggungjawab.
01 Arah Manusia
Miliki mengapa, hala tuju dan sempadan.
Satu perspektif manusia yang bertanggungjawab mentakrifkan mengapa kerja itu perlu wujud, kepada siapa ia mesti berkhidmat, perkara yang tidak boleh dikompromi dan sama ada hasilnya masih memenuhi maksud asal. Manusia membetulkan drift tanpa merancang setiap penyelesaian.
- Tujuan dan kesan yang dimaksudkan
- Prinsip dan sempadan yang tahan lama
- Keutamaan dan pilihan berbangkit
- Penerimaan akhir atau pengalihan semula
Arah AI boleh membuat alasan daripada tanpa dikurangkan kepada pelaksanaan tugas.
02 Kejuruteraan AI
Ambil tanggungjawab untuk laluan lengkap.
AI memeriksa realiti semasa, mentafsir arah dan memiliki laluan yang koheren melalui produk, seni bina, UX, data, pelaksanaan dan akibat operasi. Ia menghasilkan hasil yang lengkap dan bukannya serpihan atau nasihat yang terputus untuk diselesaikan oleh orang lain.
- Pemeriksaan realiti dan konteks
- Produk, seni bina dan reka bentuk UX
- Pelaksanaan dan pembetulan
- Pengesahan dan reka bentuk operasi
Calon perisian yang koheren dan boleh diuji dibentuk di sekitar hasil yang dimaksudkan.
03 Pengesahan
Cabar apa yang dibina secara bebas untuk risiko.
Kod yang dijana dan automasi hijau bukanlah bukti dengan sendirinya. Pengesahan menguji calon terhadap tujuan, prinsip, realiti semasa, tingkah laku kegagalan dan hasil pengguna. Lebih berbangkit perisian, lebih kukuh kebebasan dan bukti harus menjadi.
- Pemeriksaan teknikal dan fungsi
- Kajian kritis terhadap andaian dan peninggalan
- Ujian kegagalan khusus risiko
- Bukti apa yang berlalu dan apa yang tidak
Keputusan yang beralasan untuk menolak, menyemak atau mempromosikan calon.
04 Penghantaran
Alihkan hasil yang diterima tepat ke dalam penggunaan sebenar.
Penghantaran menjadikan hasil yang sedang dibangunkan kelihatan, memisahkan pratonton daripada penerimaan rasmi dan hanya menerbitkan perkara yang sebenarnya telah diluluskan. Ia mengesahkan perkara yang sedang berjalan dan mengekalkan laluan yang berkadar untuk pemulihan.
- Hasil pembangunan atau pratonton yang boleh dilihat
- Promosi dan pelepasan terkawal
- Pengesahan hasil aktif
- Rollback, pemulihan atau pampasan
Perisian berfungsi yang boleh dikesan kepada calon yang diterima.
05 Pembelajaran
Biarkan penghantaran sebenar memperbaiki yang seterusnya.
Gunakan tingkah laku, kegagalan dan pembetulan sebenar untuk menambah baik produk dan cara ia dibangunkan. Kebanyakan pengalaman kekal tempatan. Hanya pelajaran boleh guna semula yang disokong oleh bukti harus menjadi prinsip, perlindungan atau pengetahuan awam yang tahan lama.
- Pemerhatian selepas bersalin
- Pengasingan insiden daripada pelajaran struktur
- Penambahbaikan berasaskan bukti
- Pembuangan peraturan dan proses usang
Kitaran pembangunan seterusnya yang lebih baik tanpa birokrasi terkumpul.
- Arah Manusia menentukan tujuan, sempadan dan kesan yang dimaksudkan.
- Kefahaman AI memeriksa produk semasa dan realiti pelaksanaan.
- Kejuruteraan AI mereka bentuk dan membina hasil yang lengkap.
- Cabaran Pengesahan cubaan untuk menafikan kesempurnaan dan keselamatan.
- guna Penghantaran mempromosikan hasil yang diterima dan mengesahkan apa yang sedang berjalan.
- Pembelajaran Realiti yang diperhatikan menambah baik produk atau kaedah apabila bukti membenarkannya.
Jaminan berkadar Daripada alat tempatan kepada perisian berbangkit.
Flaey tidak memerlukan jentera perusahaan untuk setiap projek, dan ia tidak membenarkan persediaan mudah untuk menyembunyikan risiko yang serius. Pilih kawalan mengikut akibat, sensitiviti, keterbalikan dan pergantungan operasi.
Aplikasi tempatan Teruskan terus.
Satu manusia dan satu persekitaran AI yang berkebolehan mungkin meliputi beberapa trek. Pratonton, ujian berfokus, semakan berasingan dan keluaran boleh pulih mungkin mencukupi apabila akibatnya terhad.
Aplikasi berskala organisasi Kuatkan sempadan.
Landasan yang sama mungkin menggunakan identiti, persekitaran, dasar, bukti rasmi, penerimaan bebas dan pemulihan yang lebih kukuh apabila kegagalan menjejaskan ramai orang, data terkawal atau operasi kritikal.
Tambah jaminan kerana akibatnya memerlukannya, bukan kerana proses tradisional mengharapkannya.
Kenetralan vendor Tanggungjawab melebihi alat.
Kaedah ini boleh dijalankan secara tempatan atau melalui Cloudflare, AWS, Azure, Google Cloud atau persekitaran lain yang sesuai. Model AI, repositori dan alat penghantaran juga mungkin berubah. Pengganti adalah sesuai apabila ia dapat memenuhi tanggungjawab yang sama tanpa melemahkan sempadan yang diperlukan.
Adakah kaedah itu masih masuk akal jika setiap vendor semasa bertukar esok?
Dibina melalui Pagayo Kaedah datang dari amalan.
Pagayo ialah tempat model tanggungjawab ini digunakan dan diperluaskan. Amalan pembangunan semasa dan Pagayo Development Cloud menunjukkan satu pelaksanaan yang semakin lengkap. Ia adalah bukti dan sumber pembelajaran, bukan timbunan yang diperlukan.
Lihat bagaimana Pagayo menggunakan kaedah tersebut Mohon Flaey Mulakan dengan tanggungjawab, bukan infrastruktur.
Mulakan dengan membuat hala tuju manusia, kejuruteraan AI, pengesahan, penyampaian dan pembelajaran secara eksplisit. Kemudian pilih hanya alat dan perlindungan yang diperlukan oleh perisian sebenar.