🔵 عنوان مقاله
Systems Thinking for Scaling Responsible Multi-Agent Architectures (50 minute video)
🟢 خلاصه مقاله:
این ارائه نشان می‌دهد مقیاس‌دهی سریع سامانه‌های هوش مصنوعی چندعاملی، به دلیل بازخوردها و برهم‌کنش‌های غیرخطی، ریسک‌های پیش‌بینی‌نشده ایجاد می‌کند و به رویکردی مسئولانه و «سیستمی» نیاز دارد. با بهره‌گیری از Causal Flow Diagrams و چارچوب Cynefin می‌توان رفتارهای نوپدید را پیشاپیش دید، نقاط اهرمی را شناخت و میان کارایی، هزینه و تأثیر انسانی توازن برقرار کرد. کنترل مسئولانه بر پایه تنظیم پویا در «تابع پاداش»، سیاست‌ها و ریل‌های حفاظتی است و در کنار آن، حضور انسان در حلقه و حالت‌های تنزل‌پذیر از بروز آسیب در شرایط مبهم جلوگیری می‌کند. ابزارهایی مانند LIME، SHAP و Arize به همراه telemetry، قابلیت مشاهده‌پذیری و توضیح‌پذیری تصمیمات را فراهم می‌کنند و پایش مداوم رانش و عملکرد را ممکن می‌سازند. در نهایت، الگوهای معماری، ایزولیشن و حاکمیت داده/سیاست، به‌علاوه تست نفوذ (red-teaming) و پسامرتبه‌ها، چرخه یادگیری را کامل می‌کنند. پیام اصلی: با نگاه «تفکر سیستمی»، مشاهده‌پذیری قوی، مشوق‌های سازگار و ریل‌های حفاظتی لایه‌ای، می‌توان سامانه‌های چندعاملی را مسئولانه مقیاس داد.
#SystemsThinking #MultiAgent #ResponsibleAI #Explainability #Observability #Cynefin #CausalLoopDiagrams #AIEngineering
🟣لینک مقاله:
https://www.infoq.com/presentations/systems-thinking-multi-agent-architectures/?utm_source=tldrdata
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Systems Thinking for Scaling Responsible Multi-Agent Architectures (50 minute video)
🟢 خلاصه مقاله:
این ارائه نشان می‌دهد مقیاس‌دهی سریع سامانه‌های هوش مصنوعی چندعاملی، به دلیل بازخوردها و برهم‌کنش‌های غیرخطی، ریسک‌های پیش‌بینی‌نشده ایجاد می‌کند و به رویکردی مسئولانه و «سیستمی» نیاز دارد. با بهره‌گیری از Causal Flow Diagrams و چارچوب Cynefin می‌توان رفتارهای نوپدید را پیشاپیش دید، نقاط اهرمی را شناخت و میان کارایی، هزینه و تأثیر انسانی توازن برقرار کرد. کنترل مسئولانه بر پایه تنظیم پویا در «تابع پاداش»، سیاست‌ها و ریل‌های حفاظتی است و در کنار آن، حضور انسان در حلقه و حالت‌های تنزل‌پذیر از بروز آسیب در شرایط مبهم جلوگیری می‌کند. ابزارهایی مانند LIME، SHAP و Arize به همراه telemetry، قابلیت مشاهده‌پذیری و توضیح‌پذیری تصمیمات را فراهم می‌کنند و پایش مداوم رانش و عملکرد را ممکن می‌سازند. در نهایت، الگوهای معماری، ایزولیشن و حاکمیت داده/سیاست، به‌علاوه تست نفوذ (red-teaming) و پسامرتبه‌ها، چرخه یادگیری را کامل می‌کنند. پیام اصلی: با نگاه «تفکر سیستمی»، مشاهده‌پذیری قوی، مشوق‌های سازگار و ریل‌های حفاظتی لایه‌ای، می‌توان سامانه‌های چندعاملی را مسئولانه مقیاس داد.
#SystemsThinking #MultiAgent #ResponsibleAI #Explainability #Observability #Cynefin #CausalLoopDiagrams #AIEngineering
🟣لینک مقاله:
https://www.infoq.com/presentations/systems-thinking-multi-agent-architectures/?utm_source=tldrdata
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
InfoQ
Systems Thinking for Scaling Responsible Multi-Agent Architectures
Nimisha Asthagiri explains the critical need for responsible AI in complex multi-agent systems. She shares practical techniques for engineering leaders and architects, applying systems thinking and Causal Flow Diagrams. She shows how these methods help predict…