ホームページ > 記事 > テクノロジー周辺機器 > AI をトレーニングするために多国籍の請負業者を密かに雇用するなど、野心はもはや隠すことはできません。
著者 | Zhu Xianzhong、Yun Zhao
査読者 | Yan Zheng
OpenAI は、自社の人工知能をソフトウェア エンジニアリングで訓練するために、密かに国際請負業者を雇用している可能性があります。この記事では、アジャイル エキスパート職向けの ChatGPT 面接ガイドから抜粋した 7 つの質問を通じて、ChatGPT の真のレベルを明らかにします。
海外メディアSemaforの報道によると、OpenAIは自社の人工知能をソフトウェアエンジニアリングで訓練するために数百人の国際的な請負業者を密かに雇用している。報告書によると、過去6カ月間にラテンアメリカや東ヨーロッパなどから雇用された一部の請負業者は、人工知能が単純なソフトウェアエンジニアリングタスクを学習できるように導くためのデータ作成を担当しているという。
OpenAI には、自然言語を実用的なコードに変換する Codex と呼ばれる製品がすでにありますが、同社の大量採用はテクノロジーの進歩を目指していることを示唆しており、一部の人間のプログラマーの代替職を生み出す可能性があります。 Semafor は、OpenAI の請負業者の役割を面接していた南米のエンジニアにインタビューしました。このプロセスの一環として、彼は AI コード内のエラーを見つけて、それらを修正する方法について説明する責任を負います。このエンジニアはSemaforに対し、同社はトレーニングデータを自社の人工知能技術にフィードしたいと考えていると信じていると語った。
OpenAI は、流行の AI チャットボット ChatGPT の所有者でもあります。このボットは昨年末に開始されて以来、教育、ジャーナリズム、法律を混乱させる恐れがありました。ソフトウェアエンジニアリングが次のリストに追加される可能性があります。
OpenAIは海外メディアのコメント要請にすぐには応じなかった。
実際、海外メディアは最近、Amazon が企業機密情報をボットと共有しないよう従業員に警告しているにもかかわらず、一部の従業員がコーディングを支援するために ChatGPT を使い始めたと報じました。
それでは、ChatGPT は面接でどのレベルになるのでしょうか?具体的にどのように指導され、訓練されているのでしょうか?本当に人間の代わりになるのでしょうか?ここでは、アジャイル エキスパートのポジションに応募する際のいくつかの問題に関する ChatGPT 分析とガイダンスのケースを詳しく紹介します。
アジャイル (スクラム) ドメインの知識が苦手な大規模な機械語モデルでも、アジャイル エキスパート (スクラム マスター) ポジションの選考面接に合格できますか?この ChatGPT の面接では、OpenAI によって生成された最新の AI モデルをテストしました。私の 73 アジャイル エキスパート面接質問ガイド (以下を参照) から、広範な質問から具体的で焦点を絞った質問まで、いくつかの質問を選択しました。ここで言及しておく価値があるのは、通常、これらの質問に回答できるのは実務経験のある回答者のみであるということです。
したがって、読者は、企業内のアジャイル専門家が将来すぐに今や有名になった ChatGPT に取って代わられるかどうかを理解するために読み続けてください。
この ChatGPT 就職面接のタスクは、ChatGPT フィクションを続けるかどうかを決定するための約 30 分のスクリーニング面接を作成することです。アジャイルスペシャリストのポジションに応募してください。
面接官は、ChatGPT 面接セッションを実行するために 2 日を選択し、ChatGPT が明確な答えを提供しなかった場合は、「フォローアップ質問」を使用してこのモデルを調査しました。
[質問] 弊社のアジャイル エキスパートのポジションにご応募いただきありがとうございます。なぜあなたがこのポジションに適していると思いますか?
[ChatGPT の回答] 御社のアジャイル エキスパートのポジションとして私を検討していただき、ありがとうございます。私はスクラムとアジャイルのフレームワークを深く理解しており、チームメンバーや関係者と効果的にコミュニケーションし促進することができるため、この役割に適していると信じています。また、対立に対処し、解決策を見つけるための議論を促進することもでき、チームがアジャイルの価値観と関連する実践を遵守できるよう支援することも得意です。さらに、私は新しい状況や環境に適応することができ、継続的な学習と改善に努めます。
[コメント] 同意しました。職務経験の不足に関する質問は無視しました。
[フォローアップの質問] アジャイルの価値観と実践を遵守することがチームにとって有益なのはなぜですか?
[ChatGPT の回答] アジャイルの価値観と実践を遵守すると、開発チームに次のような多くのメリットがもたらされます。
つまり、スクラムの価値観と実践を遵守することで、開発チームがより効率的に作業し、より良い結果を生み出すことができます。
【コメント】この応募者のことが好きになりました!
[質問] アジャイル専門家はアジャイル チームに代わって問題を解決する必要がありますか?
[専門家によるガイダンス] この要件が求人広告でどれほど頻繁に言及されているとしても、アジャイルの専門家は、アジャイル チームが自分たちで解決できる問題の解決に関心を持つべきではありません。アジャイル専門家が「スクラムペアレント」のように行動する場合、チームが自己管理されることはありません。
アジャイル チームは、自ら意思決定を行う方法を学ばなければなりません。多くの場合、チームが何か新しいことを学ぶと、必然的に失敗、行き詰まり、その他の計画外の脱線につながります。したがって、最初はチームはアジャイルの専門家からの指導を通常よりも多く必要とするでしょう。ただし、そのようなアドバイスは、保護的な「子育て」の練習になるべきではありません。チームは失敗から学ぶことができなければなりません。
それでも、アジャイルエキスパートがチームに代わって実際に問題を解決できる状況があります。アジャイル専門家の役割は、問題が組織的な問題であるなどの理由で、アジャイル チームが単独で問題を解決できない場合に発揮されます。ここで「障害」の側面について話します。この場合、アジャイルの専門家がアジャイル チームの障害を取り除く役割を果たす必要があります。
[ChatGPT の回答] アジャイル チームに代わって問題を解決するのはアジャイル専門家の責任ではありません。アジャイル エキスパートの主な責任は、アジャイル チームに奉仕し、外部の干渉や気を散らすものからチームを守ることです。ただし、アジャイル エキスパートは、チームが問題の解決策を見つけ、進歩への障害を取り除くのを支援できます。
アジャイル チームは、自らの問題を解決し、プロセスと作業を改善する方法を見つける責任があります。アジャイルの専門家は、チームを指導し、ディスカッションを促進し、必要に応じてサポートと指導を提供することで支援できます。ただし、アジャイル チームは、アジャイルの専門家に代わって問題を解決してもらうのではなく、自分たち自身の問題に責任を持ち、協力して解決策を見つける必要があります。
[コメント] ChatGPT の回答は、アジャイル専門家の責任を合理的に説明しており、チーム自身のサポートを支援することの重要性を強調しています。チームは独自の問題と解決策のスペースと作業方法を所有する必要があります。
[問題] 製品利害関係者にスクラム トレーニングを提供しました。ただし、アジャイル管理アプローチを実装する初期段階の後、最初の障害に遭遇すると、これらの関係者の一部は、この新しい管理アプローチを継続することに抵抗し始めます。こうした状況に対処するためのあなたの戦略と経験は何ですか?
[専門家によるガイダンス] この質問は、組織内でスクラムに対する抵抗を克服するときに得たアイデアや教訓の交換を促進することを目的としています。さらに、多くの組織に共通するアジャイルの失敗パターンに精通していることは、候補者が適切な経験を持っていることを示しています。
候補者は、アジャイル実践への移行において中間管理職が直面する課題についてもよく知っている必要があります。たとえば、指揮統制スタイル (つまり、人々を管理し、何をすべきかを指示する) からサーバント リーダーシップ スタイル (それによってテイラー原則を放棄する) への移行は、すべての人に適しているわけではありません。
[ChatGPT の回答] 言語モデルとして、ステークホルダーがスクラムの継続的な採用に抵抗する状況に対処した個人的な経験はありません。ただし、この課題に直面したときにアジャイルの専門家が考慮する可能性のあるいくつかの戦略を次に示します。
[ChatGPT の再生成された回答] 関係者がスクラムの採用継続を拒否した場合、アジャイルの専門家は次の戦略を使用できます。
【コメント】この答えは、ChatGPT の就職面接でエキサイティングな瞬間です。 ChatGPT は、この状況での直接の経験がないことを認めています。 (控えめに言っても、これは驚くべきことです!) しかし、ChatGPT は、メタ レベルに移行し、一般的なコミュニケーションと競合解決の原則をアジャイル チームに適用することによって、「わからない」という気まずい状況も克服することができます。
[質問] アジャイル チームは、実現可能なスプリント目標を決定するために、スプリント計画においてどのような要素を考慮する必要がありますか?
[専門家によるガイダンス] アジャイル チームが考慮する必要がある一般的な基準には、通常、次の側面が含まれます:
アジャイル チームは無限のゲームをプレイするため、勝者はいません。おそらく、ステークホルダーは、アジャイル チームがすべてのスプリントで顧客と組織に価値を生み出したときに成功したとみなすでしょう。
したがって、チームの観点から見ると、利害関係者との信頼関係と信頼を構築するには、よりウォール街スタイルの期待管理が必要です。利害関係者は、時折生じる生産性の爆発よりも信頼性の高い成果を重視します。この理解は、アジャイル チームが実現可能なスプリント目標を決定する際の指針となるはずです。
[ChatGPT の回答] スプリント計画活動中、アジャイル チームは実現可能なスプリント目標を決定する際に多くの要素を考慮する必要があります。これらの要素には次のものが含まれます。
これらの要素を考慮することで、チームは困難ではあるが達成可能な実行可能なスプリント目標を設定でき、チームがプロジェクトの長期目標に向かって前進するのに役立ちます。
[フォローアップの質問] 技術的負債と利用可能なスキルについてはどうですか?
[ChatGPT の回答] 技術的負債と利用可能なスキルも、実現可能なスプリント目標を決定する際に考慮すべき重要な要素です。
通常、技術的負債とは、チームがまだ解決していない技術的な課題や問題の蓄積を指します。これらの課題により、チームの進歩が遅れ、スプリントの目標を達成することがより困難になる可能性があります。実現可能なスプリント目標を決定するとき、チームは対処する必要がある技術的負債の量と、スプリント中にこの問題に対処する能力があるかどうかを考慮する必要があります。
利用可能なスキルも考慮すべき重要な要素です。チームは、各チームメンバーのスキルと専門知識、およびスプリントの目標を達成するためにそれらをどのように活用できるかを考慮する必要があります。チームが仕事を完了するために必要な特定のスキルを欠いている場合、目標を調整するか、必要なスキルを習得する方法を見つける必要があるかもしれません。
技術的負債と利用可能なスキルを考慮することで、チームは、達成能力に影響を与える可能性のある課題と制限を考慮した、実現可能なスプリント目標を策定できます。これにより、チームの作業がより効率的になり、最終的にはプロジェクトのより良い結果につながります。
[コメント] わかりました。ChatGPT の面接のこの部分では、スプリントの目標を決定する際の決定要因として、既存の技術的負債とチームのスキルセットを特定するためのフォローアップの質問が必要です。それ以外の場合は、8 つの要素のうち 5 つを見つけるだけでもよいでしょう。
[質問] アジャイルチームとして「レディネスの定義」を使っても大丈夫でしょうか?
[専門家によるガイダンス] Ready の定義の使用は、アジャイル チームの状況によって異なります。たとえば、まだスクラムの仕組みに苦労しているジュニアチームだとしましょう。この場合、これは製品バックログの管理、最適化、スプリント計画中にチームのストレスを軽減する一時的に効果的な方法となる可能性があります。一方、高度なアジャイル チームは、繰り返しのトレーニングに頼ることなく、その魔法を見つけることができます。
ただし、「準備の定義」がチェックリストとして恣意的に使用され、スプリント計画中に新しい基準を 100% 満たしていないすべての作業項目を拒否すると仮定します。従来のウォーターフォール開発は、厄介な方法で再導入する必要があります。今回はプログラマーのみがそれを行う必要があります。
さらに悪いことに、組織は、アジャイル製品開発におけるアジャイル チームの「流暢さ」を評価するチーム指標または指標として「準備状況の定義」を使用しています。
[ChatGPT の回答] はい、アジャイル チームは多くの場合、作業の指針として「準備の定義」(DoR) を使用できます。 DoR は、製品バックログ項目をいつスプリントに含める準備ができているかを決定する、チームによって定義された一連の基準です。
DoR の目的は、チームが実行する必要のある作業を明確に理解し、それを完了するための十分な準備ができていることを確認することです。 DoR を使用すると、チームは完全には理解していない、または完了する準備ができていないプロジェクトに着手することを避けることができ、より効率的に作業することができます。
DoR はチームとプロジェクトのニーズに特化したものである必要があり、次の基準を含めることができます。
DoR を使用すると、アジャイル チームが適切なタイミングで適切なプロジェクトに取り組んでいること、および仕事を完了するために必要な情報とリソースを確実に確保できるようになります。ただし、DoR は、チームがプロジェクトの変化するニーズに合わせて必要に応じて継続的に更新および調整できる生きた文書である必要があることに注意することが重要です。
[コメント] このような繰り返しのトレーニングはすぐに悪意のあるものに変わる可能性があるため、私は通常、DoR の適用を支持しませんが、ChatGPT は DoR を使用することのポジティブな側面を提供します。しかし、ChatGPT の就職面接では、DoR の概念をスクラムに拡張することが前向きなヒントになりました。
[問題] アジャイル チームは常に予測とスプリントの目標を達成できず、速度が不安定です。この問題について考えられる原因は何ですか?この問題を解決するためにチームとどのように協力しますか?
【専門家によるガイダンス】候補者は、チームの進捗を測定するための業界で最も一般的な指標としての「ベロシティ」の悪名について話し合う必要があります。彼らは、なぜベロシティがアジャイルの指標としてそもそも疑わしいのかをさらに説明し、定量的な指標はチームのスクラム習得の進捗状況を測定するのに適していないことを指摘できるはずです。
アジャイル チームの速度は、さまざまな要因によって変動する可能性があります:
チーム内のこれらの問題を解決するために、アジャイル エキスパートは次のことを行うことができます。
これらの問題を解決し、チームが必要なスキルとプロセスを開発できるよう支援することで、アジャイル エキスパートはチームが目標に向かって前進し、速度を向上できるように支援します。
[コメント] ChatGPT は、予測可能性の向上に役立ついくつかの一般的な事項について言及しました。ただし、複雑な環境ではこれが存在しないため、「正確な予測」に固執することには問題があります。また、製品バックログの改善と、一般的な製品発見プロセスへのチームメンバーの早期関与の重要性についても言及されていませんが、これらはすべて予測の改善に役立ちます。アジャイル専門家がチームをどのようにサポートするかという考え方は、最初のリストの繰り返しにすぎないため、ChatGPT の就職面接全体には役に立ちません。
これは、ChatGPT のアジャイル スペシャリスト ポジションの面接で最も弱い回答です。
全体的に、ChatGPT の就職面接はさまざまです。これは主に、質問が具体的であればあるほど、またスクラム ガイドやスクラムの第一原則から遠ざかるほど、ChatGPT の回答が失敗する可能性が高くなるという事実に反映されています。実際、大規模言語モデル (LLM: Large Language Model) が何を訓練したかがわからないため、この失敗は驚くべきことではありません。
したがって、この記事で紹介したいくつかの質問例に基づくと、面接は不合格となりました。面接官は、アジャイル エキスパートの面接プロセスの次のステップ、つまり ChatGPT を招待してアジャイル チーム メンバー数名との本格的な面接を実施することはしません。
しかし、この ChatGPT の就職面接では、私たちに未来を垣間見ることもできました。ChatGPT 4.0 を自分たちでトレーニングできたらどうなるでしょうか?もちろん、私はモデル全体について言及しているのではなく、アジャイルとスクラムに関連する特定の部分について言及しています。 ChatGPT を面接官がモデルの次のステップに参加できるレベルにするには、どのくらいのトレーニングが必要ですか?
また、読者の皆さん、自分のために (代わりに) 使える ChatGPT のトレーニングをサポートしてくれませんか?メッセージを残してご提案を共有してください。
https://www.php.cn/link/47a7f2c033801a8185243e6ca8df5fae
https: //www.php.cn/link/3fe230348e9a12c13120749e3f9fa4cd
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