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维修或重建:AI系统已走到尽头的五个迹象

人工智能系统很少出现明显的故障。维护停止支付的五个具体信号,以及如何权衡维持系统与更换系统的成本。

人工智能系统几乎从不以迫使做出决定的方式死亡

它会继续回答、继续得分、每天产生一个文件。与此同时,团队会绕过它,变更请求堆积如山,年度支出在没有人选择增长的情况下不断增加。生命周期的结束是随着保持该系统的成本逐渐上升而到来,而这种成本通常不会出现在议程上。

因此,决定被推迟了。重建听起来很昂贵且破坏性;继续运营听起来免费。它不是免费的,而领导者的工作是在这里注意到携带成本超过替换的那一刻。

五个信号

这些信号在不同行业和系统类型中都有效。任何一个都是进一步调查的提示。三个一起出现意味着决定已经为你做出了。

  • 小变化不再小。 曾经在第一年调整需要两天的定价规则,现在需要三周时间,并且影响到四个其他事物。该系统积累了足够多的特殊情况,以至于没有人能够预测一次变化的爆炸范围。
  • 工作绕路成为流程。 人们将输出导出并用电子表格进行修复,然后再由其他人使用。这个电子表格现在有所有权、命名约定和备份。实际系统是绕路;官方系统是一个数据源。
  • 你无法回答关于它的基本问题。 为什么在三月拒绝了这个客户?当数字发生变化时,哪个版本正在运行?如果没有花一周的时间进行考古,你就承担了监管和声誉风险,而这些风险你还没有计算过。
  • 知识存在于一个人或两个人中。 每次变更都依赖于同一个人。他们并不隐藏任何东西;他们只是设计决策的唯一幸存副本。这是一个伪装成技术问题的员工配置风险。
  • 约束已经改变了。 该系统是围绕一个不再存在的限制构建的——上下文窗口、延迟上限、每通话价格、需要三个组件的能力,现在只需要一个。你维护的大部分只是为解决一个已经消失的问题而搭建的框架。

什么不是信号

单个糟糕的输出质量季度通常是数据问题,而不是设计问题。新模型发布并不是重建任何东西的原因;如果你的系统结构良好,更换模型是一个配置更改,你应该测试它是否有效。一次噪声事件也不是证据——事件聚集在可见系统中,而不是脆弱系统中。

重要的是区分一个表现不佳的系统和一个变得昂贵易于变化的系统。第一个是可以修复的。第二个是一个结构性裁决,没有任何补丁可以逆转它。

计价携带成本,而非仅重建

重建提案因为只计算了一方账单而失败了。在决定之前,把另一方的数字也算上。

将过去十二个月当前系统消耗的总和计算出来:工程小时数用于维护和事件处理、供应商和计算账单、下游人员手动纠正所花费的时间,以及业务要求但未实现的更改的价值。最后一项通常是最大的,而且几乎从未被计算过。然后看看两年前的相同十二个月。如果输出水平保持不变而成本线在上升,你就找到了答案,而这个答案是用董事会讨论的货币来表达的。

以切片方式重建并保留数据

重建并不意味着一个持续两年的计划,有一个切换日期。能够良好替换的系统是一次性替换一个功能:为狭窄流量站立新路径,在旧路径旁边运行它,比较真实案例下的输出结果,将狭窄切片切换到新路径上,重复这个过程。旧系统保持运行直到最后一个切片离开。在任何时候,业务都不会依赖于一次周末大切换。

唯一值得保留的是数据——标记示例、纠正、记录系统错误以及人们如何纠正这些错误的记录。这种累积的判断是真正有价值的资产。代码可以替换,但某个时刻应该被替换。

大多数组织等待大约一年太久了。这一年的成本很少可见,这正是需要测量它的原因。我们建立了一种基于为客户承载这种重负的实践,但测量工作由你来做,最好在下一个预算周期之前而不是之后进行。

文章 · Hercules A

关于让企业适应 AI 的洞见。

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