हर कोई फेंक रहा है AI यहाँ कैसे स्पष्ट सिर रहने के लिए

मेटा विवरणः आप पर Everyone Is Selling AI शीर्षक वाली एक पोस्ट में AI प्रचार को डिकोड करने और शोर-शराबे वाले उत्पाद दावों के बीच अपने निर्णय को बनाए रखने के लिए तीन कदम दिए गए हैं।

टैगः AI प्रचार, आलोचनात्मक सोच, उत्पाद का दावा

विशेष रुप से प्रदर्शित छवि: (अंग्रेज़ी में) ">"</string> अमूर्त, मैत्रीपूर्ण चित्रण शैली जिसमें तीन पारदर्शी फ़िल्टर शोर AI विपणन दावों को एक स्पष्ट निर्णय कार्ड में वर्गीकृत करते हैं; कोई वास्तविक लोग नहीं, कोई लोगो नहीं, न ही पाठ।

AI प्रचार से उपयोगी AI उत्पादों को अलग करने की कोशिश कर रहे पाठकों के लिए, एक Towards Data Science पोस्ट शीर्षक 89890003 at You Here 89s How to Keep Your Judgement 89 एक सरल फ्रेम देता है। यह पोस्ट पहली बार पर दिखाई दिया Towards Data Science. इसका हेडलाइन प्रचार को डिकोड करने के लिए तीन चालों का वादा करता है; एक व्यावहारिक पठन तीन जांचों का उपयोग करना है जो निर्णय की रक्षा करते हैं जब विक्रेता, प्रस्तुति और उत्पाद पृष्ठ सभी बिक्री बिंदु के रूप में AI का उपयोग करते हैं।

AI दावे अब फ़िल्टर की मांग क्यों करते हैं

AI अनुसंधान डेमो से व्यापारिक डेक, उपभोक्ता ऐप्स और एंटरप्राइज़ सॉफ़्टवेयर में स्थानांतरित हो गया है। यह बदलाव दावों को न्याय करने के लिए कठिन बनाता है क्योंकि लेबल 89890000 कई अलग-अलग उत्पादों को कवर कर सकता है। एक मॉडल एक ऐसा उपकरण हो सकता है जो पैटर्न को पहचानता है और पाठ या छवियां उत्पन्न करता है, लेकिन एक विक्रेता सरल नियम-आधारित प्रणाली, चैटबॉट इंटरफ़ेस या डैशबोर्ड के लिए उसी शब्द का उपयोग कर सकते हैं जो केवल मैट्रिक्स की रिपोर्ट करता है।

जोखिम केवल एक कमजोर उत्पाद पर पैसा खर्च करना नहीं है। यह सबूत के रूप में अस्पष्ट वादों को भी स्वीकार कर रहा है। एक पिच एक पॉलिश डेमो, स्क्रीनशॉट या उत्पादकता दावा दिखा सकता है बिना बताए कि परिणाम कैसे मापा गया था, किस डेटा का उपयोग किया गया था या सिस्टम क्या नहीं कर सकता है। भीड़ भरे बाजार में, पहला काम निर्णय को धीमा करना और पूछना है कि वास्तव में क्या बेचा जा रहा है.

कदम 1: परीक्षण करें कि उत्पाद क्या करता है

पहला कदम ब्रांड वादा को एक ठोस कार्य के साथ बदलना है। पूछें कि क्या उत्पाद वर्कफ़्लो में एक चरण बदलता है, जैसे ड्राफ्टिंग, सारांशित करना, कोडिंग, खोज या डेटा की निगरानी करना। यदि उत्तर "यह चीजों को स्मार्ट बनाता है" या "यह AI का उपयोग करता है", तो यह उत्पाद विवरण नहीं है।

एक उपयोगी जांच इनपुट, आउटपुट और उस व्यक्ति की पहचान करना है जो आउटपुट को सत्यापित करता है। यदि कोई टूल ईमेल लिखता है, तो उपयोगकर्ता को अभी भी भेजने से पहले इसकी समीक्षा करनी चाहिए। अगर यह ग्राहक डेटा का विश्लेषण करता है, તો पाठक को पूछना चाहिए कि कौन से फ़ील्ड उपयोग किए जाते हैं और क्या परिणाम पुनः पेश किया जा सकता है। सवाल सरल हैः क्या उत्पाद किसी विशिष्ट कार्य को आसान बनाता है, या यह केवल पिच ध्वनि आधुनिक बनाता है?

कदम 2: प्रूफ को मार्केटिंग से अलग करना

दूसरा कदम यह मानने के बिना साक्ष्य की जांच करना है कि तकनीकी भाषा सटीकता के बराबर है। एक बेंचमार्क मॉडल प्रदर्शन की तुलना करने के लिए उपयोग किया जाने वाला एक मानकीकृत परीक्षण होता है। यदि कोई दावा एक benchmark का हवाला देता है, तो पाठक को नामित परीक्षण, तुलना सेटअप और सीमाओं की तलाश करनी चाहिए। अगर कोई benchmark नहीं दिया जाता है, यह साबित नहीं करता है कि उत्पाद खराब है, लेकिन इसका मतलब है कि प्रदान की गई जानकारी से दावा सत्यापित नहीं किया जा सकता है।

विपणन प्रमाण भी दृश्य हो सकता है। एक डेमो त्रुटियों को छिपा सकते हैं, चेरी-चुनने वाले आसान उदाहरण या केवल सबसे अच्छा आउटपुट दिखा सकते हैं। स्क्रीनशॉट वास्तविक और अभी भी भ्रामक हो सकती है। सबसे सुरक्षित प्रतिक्रिया पुनः प्रयोज्य उदाहरण के लिए पूछना हैः वही इनपुट, वही आउटपुट, और जब सिस्टम विफल होता है तो नोट करें।

तीसरा कदम: तय करें कि क्या यह आपका ध्यान आकर्षित करता है

अंतिम कदम उत्पाद को व्यक्तिगत या संगठनात्मक लागत से जोड़ने का है। एक उपकरण अच्छी तरह से काम कर सकता है लेकिन कहीं और अतिरिक्त कार्य पैदा करता हैः रखरखाव, समीक्षा समय, सुरक्षा चिंताएं, या विक्रेता पर निर्भरता। यदि दावा किया गया लाभ छोटा है, या सत्यापन बोझ बड़ा है, तो उत्पाद तकनीकी रूप से सक्षम होने के बावजूद ध्यान देने योग्य नहीं हो सकता है।

यह वह जगह है जहां शीर्षक 89s 89890004 useful उपयोगी हो जाता है। निर्णय कुतर्क नहीं है. यह पूछने की आदत है कि क्या मूल्य विशिष्ट है, क्या प्रमाण दिखाई दे रहा है, और क्या परिणाम सामान्य उपयोग से बच सकता है।

पाठकों को आगे क्या देखना चाहिए

अगला परीक्षण यह नहीं है कि क्या एक उत्पाद फीचर रेस जीतता है, लेकिन क्या बाजार स्पष्ट दावे पेश करना शुरू कर देता है। पाठकों को उन विक्रेताओं के लिए देखना चाहिए जो अपने मॉडल का नाम देते हैं, उनके मूल्यांकन विधियों का वर्णन करते हैं, और केवल गति या बुद्धिमत्ता का वादा करने के बजाय सीमाओं की व्याख्या करते हैं। अधिक अनुशासित AI बाजार तुलना आसान बना देगा, लेकिन यह प्रचार पर निर्भर उत्पादों को भी उजागर करेगा।

अभी के लिए, व्यावहारिक टेकआउट यह है कि 89890000 को एक प्रश्न के रूप में माना जाए, न कि निष्कर्ष। तीन कदम निर्णय को बरकरार रख सकते हैंः कार्य को परिभाषित करें, सबूत की जांच करें और लागत का वजन करें।