Một lưu ý về hỗ trợ AI

Mỗi chương của cuốn sách này đều do tôi nghiên cứu, viết và viết lại. Tôi cũng đã sử dụng các công cụ AI trong suốt quá trình. Những gì sau đây không chỉ là tiết lộ mà MIT Press yêu cầu đối với các tác giả sử dụng AI. Đây là một tuyên bố về tiêu chuẩn tôi đã áp dụng cho cuốn sách, và một khẳng định về ý nghĩa của quyền tác giả khi các công cụ có khả năng đến mức này.

Tiêu chuẩn là khả năng truy xuất nguồn gốc. Các đại lượng dẫn xuất trong các chương này được hỗ trợ bởi các ô tính toán Python mà mã nguồn của chúng được cung cấp kèm theo sách. Các trích dẫn đã được kiểm tra đối chiếu với nguồn của chúng, và các tham chiếu chéo được kiểm tra đối chiếu với các điểm neo ổn định. Công cụ mô hình hóa cơ sở hạ tầng được xây dựng chuyên biệt dùng cho các tính toán hệ thống của cuốn sách có sẵn tại https://mlsysbook.ai/mlsysim. Một bộ kiểm thử trước khi commit sẽ kiểm tra các phần có thể kiểm thử bằng máy của các bất biến này trên mỗi lần commit, bao gồm tính nhất quán của đơn vị, phân giải tham chiếu nội tuyến, tính toàn vẹn của tham chiếu chéo, tính chuẩn tắc của ký hiệu và tính chính xác của trích dẫn. Các công cụ AI đã giúp một phần của sự chặt chẽ này có thể xử lý được một cách cơ học. Cơ sở hạ tầng thực thi giúp công việc đó có thể kiểm toán được.

Quyền tác giả là tư duy. Khái niệm nào thuộc về cuốn sách này và khái niệm nào không. Cách sắp xếp các chương sao cho mỗi ý tưởng chỉ xuất hiện sau khi người đọc có đủ công cụ để hiểu nó. Những ví dụ thực hành nào cần theo dõi từ đầu đến cuối, và những con số nào cần tính toán để người đọc có thể tự mình kiểm chứng lập luận. Mức độ giải thích cho mỗi phần, đủ chặt chẽ cho một kỹ sư sau đại học và đủ cụ thể cho một sinh viên lần đầu tiếp cận tư duy hệ thống. Nơi sinh viên sẽ gặp khó khăn, bởi vì tôi đã giảng dạy tài liệu này và quan sát họ gặp khó khăn. Đây là những quyết định mang tính phán đoán mà không công cụ nào có thể đưa ra, bởi vì chúng đòi hỏi phải hiểu người đọc. Tôi đã sử dụng các công cụ AI trong suốt quá trình này để động não các cách tiếp cận, khám phá các lựa chọn thay thế và kiểm tra áp lực lập luận của mình. Các lựa chọn là của tôi.

Trong thực tế, AI thực sự hữu ích cho việc viết mã: các ô tính toán, các kiểm tra trước khi commit và các ví dụ thực hành về cơ bản là các chương trình. Nó đã giúp tôi khảo sát tài liệu mà sau đó tôi đọc bản gốc, soạn thảo các đoạn văn mà sau đó tôi đã viết lại đáng kể, và kiểm tra bản thảo để đảm bảo tính nhất quán trên hàng trăm tham chiếu chéo, hàng nghìn mục chỉ mục và hàng chục nghìn dòng văn xuôi. Trong suốt quá trình, các công cụ đề xuất và tôi phê chuẩn.

Mô hình này đã có từ lâu hơn thời điểm hiện tại. Năm 1683, Joseph Moxon đã in cuốn sách hướng dẫn in ấn bằng tiếng Anh đầu tiên, Mechanick Exercises on the Whole Art of Printing, sử dụng chính máy in mà nó mô tả. Ba thế kỷ sau, Donald Knuth đã viết The TeXbook bằng TeX, hệ thống sắp chữ mà ông tạo ra sau khi không hài lòng với việc sắp chữ cho các cuốn sách của mình. Một cuốn sách về cơ sở hạ tầng hệ thống machine learning, được viết mà không có cơ sở hạ tầng mà nó mô tả, sẽ là một sự mâu thuẫn. Người tạo công cụ ghi lại công cụ bằng chính công cụ đó.

Các hệ thống machine learning không thể được chứng nhận theo cách logic truyền thống. Khoảng cách xác minh đó cũng áp dụng cho việc viết sách có sự hỗ trợ của AI với mức độ tương đương. Tiêu chuẩn tôi đã áp dụng cho cuốn sách này là tiêu chuẩn tôi muốn chúng ta yêu cầu đối với mọi hệ thống chúng ta triển khai: công cụ có thể đề xuất, nhưng chỉ kỹ sư mới có thể phê chuẩn. MIT Press không liệt kê các công cụ AI là tác giả vì chúng không thể chịu trách nhiệm đạo đức và pháp lý cho công việc của mình. Điều tương tự cũng đúng với mọi hệ thống được thiết kế. Quyền tác giả là việc gánh vác trách nhiệm đó, và nó thuộc về con người.