Humanos definem limites, algoritmos executam

Provavelmente, eu os chamo de utópicos tecnológicos que diriam: 'Alimente todos os dados ao algoritmo, dê-lhe um objetivo e ele fará a coisa certa.' E eu dizia, é, a razão pela qual isso não funciona é que os algoritmos muitas vezes não entendem os efeitos a longo prazo, nem entendem como as pessoas podem reagir a isso, nem entendem sua intenção para o produto, e eu acho que é muito importante para os gerentes de produto desempenhar esse papel. Esse é o nosso trabalho. Quando você está trabalhando em produtos baseados em algoritmos, seu trabalho é descobrir o que o algoritmo deve ser responsável, o que as pessoas são responsáveis e a estrutura para tomar decisões.

Acho que como gerente de produto, especialmente gerentes de produto que trabalham em sistemas que são pesados em aprendizado de máquina ou pesquisa operacional e otimização, é pensar em onde você quer que uma pessoa tome uma decisão e onde você quer que a máquina saia em disparada e pensar nisso como um problema de design de produto, porque na verdade existe uma interface de computador com a qual você precisa pensar.

Sempre começamos com o julgamento editorial especializado para selecionar as histórias mais importantes e interessantes. Mas além disso, estamos treinando algoritmos em conjuntos de dados específicos, como pontuações de importância editorial que realmente vêm de nossos jornalistas.

A referência é a famosa peça do Monty Python, em que guardas se recusam a guardar alguém porque 'Não posso guardá-lo se ele for um guarda', criando uma situação circular de responsabilidade.

IA é uma tecnologia de gerenciamento. A coisa que ela faz é gerenciar inteligência e outras inteligências. Se você já assistiu ao sketch do Monty Python 'não pode guardá-lo se ele for um guarda', é como isso. Estamos nos desencontrando.