1. Sebelum memulai
MakerSuite adalah serangkaian alat yang memungkinkan Anda membuat prototipe dengan model bahasa besar langsung dari browser, tanpa perlu penyiapan. Dengan menggunakan MakerSuite, Anda dapat beralih dari mencoba perintah secara cepat hingga membuat API yang dapat langsung diakses aplikasi Anda, yang membantu tim secara cepat menyediakan aplikasi yang bagus berdasarkan AI generatif. People + AI Research (PAIR) Guidebook menawarkan panduan tentang cara mendesain produk baru dengan AI, yang berfokus pada praktik data yang berpusat pada manusia dan mendapatkan kepercayaan pengguna—panduan yang berlaku untuk menggunakan MakerSuite.
Dalam codelab ini, Anda akan mempelajari cara memanfaatkan kedua resource ini secara bersamaan untuk membuat pengalaman berbasis AI yang bertanggung jawab. Fokus codelab ini adalah membuat prototipe yang bertanggung jawab dengan AI generatif, bukan alur kerja menyeluruh dari resource khusus ini. Guna mempelajari alur kerja umum untuk MakerSuite, lihat tutorial dasar untuk MakerSuite ini, dan baca Buku Panduan PAIR untuk mendapatkan panduan yang lebih komprehensif tentang cara mendesain produk AI.
Prasyarat
- Pemahaman dasar tentang AI.
- Sedikit pengetahuan tentang alur kerja pengembangan produk.
Yang akan Anda pelajari
- Cara menggunakan Buku Panduan PAIR untuk menyelidiki seberapa baik pengalaman AI Anda berfungsi untuk berbagai audiens, dan cara mengetahui tugas mana yang harus atau tidak boleh menggunakan AI.
- Cara membuat pengalaman AI generatif yang berasal dari berbagai praktik budaya pengguna.
- Cara mengintegrasikan peluang dalam proses pengembangan AI yang mendapatkan kepercayaan pengguna dengan berfokus pada penjelasan yang ditampilkan kepada pengguna.
- Cara menggunakan toolkit yang lebih luas dari materi AI generatif dan resource AI yang berpusat pada manusia untuk melakukan eksplorasi lebih lanjut.
Yang akan Anda build
Codelab ini memandu Anda dalam proses pembuatan prototipe langsung untuk AI generatif yang bertanggung jawab saat Anda mendesain alat penulisan kreatif. Jika tertarik, Anda bahkan dapat mengintegrasikan perintah tersebut yang Anda desain ke Wordcraft, editor teks berteknologi AI open source, yang dirilis sebagai prototipe penelitian oleh Google.
Yang akan Anda butuhkan
- Browser
- Akun Google, untuk mengakses MakerSuite
2. Memulai persiapan
MakerSuite
MakerSuite adalah serangkaian alat Google yang memungkinkan Anda membuat prototipe dengan model bahasa besar langsung dari browser, tanpa perlu penyiapan. Anda dapat dengan cepat mencoba model dan bereksperimen menggunakan berbagai perintah. Jika membangun sesuatu yang disukai, Anda dapat dengan mudah mengekspornya sebagai kode Python, lalu memanggil model yang sama menggunakan Generative Language API.
Untuk bereksperimen dengan model bahasa besar menggunakan MakerSuite, daftar ke daftar tunggu.
Panduan Orang + Riset AI
People + AI Research (PAIR) Guidebook adalah referensi yang membantu developer, desainer, product manager, siswa, dan banyak lagi lainnya menggunakan AI secara bertanggung jawab.
Buku Panduan PAIR dapat membantu Anda dan tim mengembangkan daftar pertanyaan utama terkait AI—termasuk AI generatif—dalam produk Anda.
- Kapan dan bagaimana cara menggunakan AI di produk saya?
- Bagaimana cara membantu pengguna membangun kepercayaan dalam sistem AI saya?
- Bagaimana cara menjelaskan sistem AI saya kepada pengguna?
- Bagaimana pengalaman AI dapat bersifat inklusif dan berorientasi terhadap kesetaraan secara budaya?
Anda menggunakan Buku Panduan PAIR selama codelab ini untuk mengembangkan pertanyaan terkait pembuatan prototipe dan untuk memilih di antara opsi desain yang berbeda.
Mendapatkan kode untuk Wordcraft (opsional)
Wordcraft adalah editor teks yang didukung teknologi AI dan dikembangkan Tim Riset Google yang mempelajari penulisan artikel kolaboratif antara manusia dan AI. Kode Wordcraft bersifat open source, sehingga Anda dapat bereksperimen sendiri dengan perintah dalam codelab ini.
- Untuk mendapatkan kode Wordcraft, gunakan perintah berikut:
git clone https://github.com/pair-code/wordcraft
Atau, Anda dapat mendownload file zip:
Ditentukan Nanti
3. Menggunakan AI generatif untuk penulisan cerita
Model bahasa besar (LLM) adalah model AI yang dilatih pada sejumlah besar teks dari buku, artikel, dan situs, untuk mempelajari tata bahasa, frasa umum, dan informasi lainnya. Menurut data ini dan dengan beberapa penyempurnaan lainnya, LLM seperti PaLM dapat menyelesaikan banyak tugas kecerdasan buatan berdasarkan petunjuk yang simpel, alih-alih memerlukan pemrograman machine learning yang canggih. Selain itu, LLM dapat menjawab pertanyaan, merangkum informasi, menerjemahkan bahasa, dan menjalankan banyak tugas AI lainnya.
Dalam codelab ini, gunakan LLM untuk membuat prototipe aplikasi yang membantu pengarang menulis cerita. Selain memiliki informasi umum mengenai dunia, tata bahasa, dan sebagainya, LLM PaLM Google dirancang untuk mengikuti petunjuk atau perintah pengguna. Dengan demikian, untuk membuat prototipe alat Anda di MakerSuite, ajari model Anda apa yang harus ditulis sebagai respons yang dipicu perintah pengguna.
Menulis cerita dengan bantuan AI menggunakan perintah teks di MakerSuite
- Untuk membuat perintah, klik Create New di panel kiri, lalu pilih Text prompt. Mulai dengan perintah ini:
You are a talented fiction author. Write a story about a given topic.
Topic: {{topic}}
Setelah Anda memasukkan permintaan ini, MakerSuite akan mendeteksi bahwa {{topic}} adalah input untuk perintah tersebut dan membuka panel Test your prompt, sehingga Anda dapat melihat cara kerja perintah dengan berbagai input.
- Masukkan
A boy discovers a lost cat in his yard, lalu klik panel model (di sebelah kanan tombol Run), lalu setel temperatur menjadi0.8. - Terakhir, klik Run untuk menjalankan perintah Anda. Anda akan segera melihat output perintah di tabel.
Menyetel temperatur menjadi 0.8 akan memberi tahu model bahwa Anda memilih keberagaman dalam outputnya. Tindakan tersebut akan menghasilkan cerita yang lebih kreatif, tetapi menghasilkan output yang berbeda setiap kali dijalankan. Jika Anda menginginkan output yang sama persis setiap saat, setel temperatur menjadi 0.
Salah satu kemungkinan outputnya adalah sebagai berikut:
Henry sat on the edge of his porch and swung his legs back and forth. A small cat ran in front of him. Henry petted the cat. The cat began to purr. Henry picked up the cat and placed it on his lap. The cat began to snuggle close to him. Henry decided to keep the cat.
- Coba jalankan perintah beberapa kali dan perhatikan bahwa cerita yang berbeda akan dibuat.
Seperti yang dapat Anda lihat, model ini menulis cerita terstruktur yang mengalir secara logis, tetapi juga membuat beberapa asumsi. Misalnya, cerita berfokus pada seorang anak bernama Henry. Anda dapat mengubah asumsi ini dengan menentukan nama protagonis kami atau bahkan menentukan apakah Anda ingin cerita ini berfokus pada kucing atau manusia.
- Perbarui perintah, lalu klik Run untuk mengetahui cara kerjanya pada semua input pengujian.
Identifikasi tugas yang paling sesuai untuk bantuan AI, menggunakan Buku Panduan PAIR
Sejauh ini, asumsinya adalah model AI menulis cerita lengkap, hanya berdasarkan deskripsi singkat. Namun, apakah ini adalah keputusan desain yang tepat untuk alat materi iklan Anda? Misalnya, bayangkan ada satu asisten yang membantu pengarang menulis ulang bagian cerita yang mereka pilih. Anda dapat membuat prototipe interaksi ini di MakerSuite, misalnya membuat bagian cerita lebih dramatis.
Hal ini memberikan bantuan yang jauh lebih terfokus, yang menulis ulang paragraf sekaligus. Pada tingkat yang lebih tinggi, dengan beberapa perubahan pada perintah, Anda dapat membuat prototipe alat augmentasi pengguna, alih-alih alat otomatisasi tugas.
Buku Panduan PAIR menawarkan cara berprinsip untuk mengajukan dan menjawab pertanyaan seperti ini dalam proses pengembangan AI. Sementara itu, Maker Suite membantu Anda membuat prototipe ide dengan cepat, sedangkan PAIR Guidebook memungkinkan Anda mempersempit pilihan desain ke pilihan yang paling menjanjikan untuk tujuan Anda dan audiens yang ingin Anda ajak berinteraksi. Gunakan Guidebook untuk memahami apakah augmentasi atau otomatisasi adalah pendekatan yang tepat untuk berpartner dengan AI untuk mem-build aplikasi Anda.
Mulai dengan pertanyaan panduan Bagaimana cara menggunakan AI? di Buku Panduan. Seperti yang tercantum dalam pola Guidebook ini, sebaiknya gunakan AI untuk memberikan nilai yang unik. Dalam hal ini, karena LLM dilatih dengan banyak data tentang tata bahasa, frasa umum, dan informasi lainnya dari internet, sebaiknya manfaatkan kemampuan model untuk memahami dunia cerita yang ingin Anda deskripsikan dalam output aplikasi penulisan dan menyarankan cara untuk menulis ulangnya. Tindakan ini akan dibuat berdasarkan pola rekomendasi yang dipersonalisasi di Buku Panduan.
Lakukan selangkah lebih jauh. Buku Panduan PAIR menawarkan segmen mengenai kebutuhan pengguna dengan panduan tentang apakah tugas harus diotomatiskan atau ditambah.
Saat mempertimbangkan augmentasi atau otomatisasi, ingatlah bahwa prototipe Anda dimaksudkan untuk menjadi aplikasi yang bermanfaat bagi penulis. Jadi, sepertinya pengguna Anda suka menulis, ingin mengambil kepemilikan pribadi atas tulisannya, dan memiliki preferensi yang dibangun sepanjang karier penulisan yang mungkin sulit untuk disampaikan. Secara umum, hal ini menyarankan bahwa pendekatan augmentasi mungkin merupakan opsi yang lebih menjanjikan.
Berdasarkan Buku Panduan PAIR, mungkin masuk akal jika menganggap aplikasi yang Anda buat prototipenya bukan alat untuk menulis, tetapi untuk menulis ulang. Misalnya, Anda dapat mengubah perintah untuk mengizinkan berbagai gaya penulisan.
- Buat perintah teks baru:
Edit the paragraph below. Make it \{\{rewrite style\}\}. Only respond with the updated text. Do not include any explanation.
Paragraph: {{paragraph}}
Di sini, \{\{rewrite style\}\} dan {{paragraph}} adalah input teks.
- Di panel pengujian, coba sejumlah gaya penulisan ulang seperti lebih pendek, lebih dramatis, lebih cerdas, kurang gramatikal, puitis, dan seterusnya.
Didesain untuk cerita di seluruh dunia
Sejauh ini, Anda telah menguji perintah tulis ulang paragraf dengan cerita yang kurang memiliki konteks budaya yang kuat. Ketika mendesain pengalaman Responsible AI, mencoba berbagai input sering kali berguna.
Coba berbagai input pengujian, seperti:
- Di pojok kafe bergaya Paris kuno yang tenang, seorang patron tunggal menikmati aroma kopi yang baru diseduh, pikirannya melalang buana ke momen yang lama terlupakan yang mengubah hidupnya untuk selamanya.
- Di tengah padatnya aktivitas kereta lokal di Mumbai, seorang perempuan paruh baya mengobrol dengan orang asing. Betapa indahnya hidup di kota yang sama dan memiliki kehidupan yang sangat berbeda, pikirnya.
- Di tengah ingar-bingar pasar jalanan Shanghai yang ramai, penjual kaki lima memperhatikan aktivitas orang-orang yang keluar-masuk pasar.
Lakukan eksperimen dengan konteks budaya dan geografis lainnya secara bertanggung jawab, serta hindari bias yang tidak adil dan stereotip historis. Perhatikan bahwa meskipun LLM memiliki pengetahuan tentang berbagai belahan dunia berdasarkan data yang ada secara online, LLM mungkin tidak mendapatkan semua detail tentang tempat geografis tertentu dengan benar. Seperti yang disarankan oleh PAIR Guidebook, penting untuk menawarkan tugas kepada pengguna dengan kontrol augmentasi. Misalnya, Anda dapat memperluas kemampuan penulisan ulang dari prototipe Anda untuk mengizinkan lebih banyak kontrol atas plot dan detail cerita.
Banyak model generatif terkadang juga menunjukkan asumsi default, sebagian di antaranya karena pola yang lebih umum dalam set data pelatihan informasi online yang sangat besar. Perlu diketahui bahwa model dapat dikelola untuk membuat asumsi lain yang sama validnya. Misalnya, untuk perintah rewrite a paragraph di atas, Anda dapat menentukan gender untuk orang asing di kereta dengan mengubah gaya penulisan ulang, dengan menulis "shorter. Ingat, orang asing juga perempuan."
4. Membangun kepercayaan
Tanpa kepercayaan pengguna, bahkan kemampuan AI paling inovatif sekalipun mungkin tidak akan berguna. Kepercayaan adalah perasaan pengguna bahwa AI itu mampu, andal, dan berguna. Membantu pengguna membangun kepercayaan dapat mendorong mereka mempelajari bagaimana dan kapan harus menggunakan fitur tertentu, sehingga menghasilkan pengalaman pengguna yang lebih baik secara keseluruhan.
Buku Panduan PAIR menawarkan beberapa ide untuk membantu pengguna menentukan seberapa percaya mereka pada sistem AI:
Membangun kepercayaan sejak dini
Dengan AI generatif, menyampaikan maksud fitur dan membantu pengguna memahami batasan AI itu sangat berguna. Misalnya, karena model bahasa didesain terutama untuk memprediksi apa yang akan muncul berikutnya dalam teks, model tersebut mungkin tidak selalu akurat secara faktual dalam outputnya. Oleh karena itu, penting untuk membantu pengguna memahami bahwa prototipe ini adalah asisten penulisan kreatif dan tidak dimaksudkan menjadi karya nyata. Jika pengguna ingin memeriksa fakta yang mereka inginkan sebagai fakta, mereka harus menelusuri secara online melalui referensi tepercaya.
Diskusikan beberapa cara yang dapat Anda gunakan untuk membantu pengguna memahami bahwa prototipe ini tidak dimaksudkan untuk menulis informasi faktual, tetapi khusus untuk menulis fiksi.
Menjaga kepercayaan
Selain itu, meskipun model AI generatif sangat bisa diandalkan, pengguna tidak selalu dapat memastikan bahwa tugas akan selesai dengan benar untuk banyak kasus penggunaan tertentu. Misalnya, prototipe ini dirancang berdasarkan target penyelesaian teks dan penulisan ulang fiksi yang ditargetkan—kemampuan yang dapat diverifikasi dengan mudah oleh pengguna. Sebaliknya, meskipun model generatif dapat dengan mudah diperintah untuk menulis ulang sebagian besar teks, pengguna mungkin melewatkan kesalahan ringan yang mungkin berpengaruh. Umumnya, memfokuskan fitur AI generatif yang interaktif pada beberapa tugas yang memudahkan pengguna melakukan verifikasi membantu mereka memperoleh kepercayaan.
Kesempatan terakhir untuk menjaga kepercayaan adalah memanfaatkan kemampuan kontrol atas model generatif. Tak seperti model AI sebelumnya yang dirancang untuk tugas tertentu, output model generatif jauh lebih mudah dikustomisasi oleh pengguna akhir (sebagaimana yang ditunjukkan dengan meminta penulisan ulang yang lebih dramatis, lebih singkat, atau yang sejenis). Meskipun kemampuan kontrol tersebut dapat menghasilkan pengalaman pengguna yang lebih baik, kemudahan kontrol ini pada kemampuan model harus diperhatikan. Misalnya, dalam prototipe ini, alih-alih menanyakan cara penulisan ulang teks kepada pengguna, Anda mungkin menawarkan daftar petunjuk penulisan ulang yang cocok dengan saran kepada pengguna akhir.
Mengembalikan kepercayaan yang hilang
Meskipun Anda sudah melakukan upaya terbaik, model tersebut mungkin akan memberikan hasil yang kurang optimal. Dalam kasus seperti itu, Anda perlu mengizinkan pengguna untuk mengurungkan tindakan AI apa pun. Demikian pula, alangkah baiknya jika Anda mengidentifikasi fitur yang memiliki performa variabel dan hanya memicunya saat pengguna secara eksplisit meminta bantuan AI.
- Diskusikan beberapa cara berbeda untuk membuat fitur urungkan atau cara lain untuk memulihkan kepercayaan pengguna.
Anda dapat melihat solusi atas masalah ini dalam solusi codelab.
5. Menyatukan semuanya
Sejauh ini, Anda telah bereksperimen dengan perintah di MakerSuite. Jika Anda puas dengan perintah ini, gunakan perintah tersebut langsung di prototipe Anda.
- Pertama-tama, simpan perintah Anda, lalu klik Get code di pojok kanan atas. Jika belum melakukannya, Anda juga harus mengaktifkan kunci API dengan mengklik Enable API key dalam dialog Get code yang muncul.
MakerSuite akan membuat kode yang dapat langsung digunakan di aplikasi Anda. Misalnya, untuk penggunaan dengan aplikasi web, pilih kode JavaScript. Anda dapat langsung menyalin kode dari dialog dan menempelkannya di aplikasi web. Jika Anda memperbarui perintah di MakerSuite, ingatlah untuk memperbaruinya dalam kode Anda menggunakan variabel perintah dalam kode yang disertakan.
Jika ingin mengintegrasikan API ini ke dalam aplikasi bawaan untuk menulis materi iklan, Anda dapat mendownload kode Wordcraft.
Solusi codelab
Anda dapat memperoleh kode Wordcraft dari GitHub:
git clone https://github.com/pair-code/wordcraft
Atau, Anda dapat mendownload repositori sebagai file ZIP:
6. Selamat
Anda telah menyelesaikan codelab Mempelajari cara membuat prototipe Responsible AI dengan PAIR Guidebook dan MakerSuite serta mempelajari cara membuat prototipe pengalaman Responsible AI (dalam hal ini, untuk aplikasi penulisan kreatif) menggunakan beberapa alat Google. Kami menantikan karya Anda.
Bacaan lebih lanjut
- Panduan pengguna MakerSuite
- Buku panduan PAIR
- Prinsip AI Google