Přejít k navigační liště

Zdroják » Zprávičky » Jak rozpoznat při práci lež a jak s ní naložit?

Jak rozpoznat při práci lež a jak s ní naložit?

Zprávičky Různé

Nálepky:

Velmi zajímavý článek vyšel na serveru UX Booth. Nese titulek Using lies in research a zabývá se temnější stránkou vývoje a testování. Totiž tím, že je plný lží. Podle autora lžou makety (některé; pokud ukazují něco, co je nemožné sestrojit), lžou uživatelé (a nemusí jít jen o klasické „co jste dělal, když vám ty maily zmizely?“ – „Nic!“), lžou výzkumy… Mottem by mohly být Gellnerovy verše:

Básnici, žurnály, učenci lhali,
po léta za nos mě vodíce.
Muži mi lhali, ženy mi lhaly,
ženy, ty lhaly mi nejvíce.

František Gellner

V článku ale zaznívají i rady, jak minimalizovat dopad lží na práci. Autor racionálně radí neříkat lidem že lžou (protože je to akorát rozzuří), přiznat si, že mnohá „fakta“ jsou vlastně lži, udělat si přehled lží (a mnohdy zjistíme, že jsme jejich součástí, obzvlášť v korporacích), a hlavně otevřeně spolupracovat. Čím intenzivněji a otevřeněji spolupracujeme s dalšími lidmi, tím spíš nalezneme lži a sebeklamy.

Komentáře

Odebírat
Upozornit na
guest
1 Komentář
Nejstarší
Nejnovější Most Voted
Dave

Chtelo by to vice takovych clanku, nejen na zahranicnich webech :)

Frugal computing: architektura pro dobu dražší infrastruktury

Vývojáři se naučili zrychlovat dotazy, přidávat cache, škálovat služby a hlídat účet za cloud. Frugal computing začíná o jednu otázku dřív: musí se výpočet, přesun dat, volání modelu nebo uložení vůbec stát? Rostoucí spotřeba datových center a nové evropské reportování ho posouvají do návrhu architektury, dřív než do závěrečné poznámky o udržitelnosti v prezentaci.

Odysseus: PewDiePie vydal open-source AI workspace, který běží na vašem vlastním hardwaru

AI
Komentáře: 0
Felix Kjellberg, youtuber se 110 miliony odběratelů, strávil rok učením se programovat a fine-tuningem vlastních AI modelů. Výsledkem je Odysseus – bezplatný, open-source workspace pro práci s umělou inteligencí, který neposílá žádná data do cloudu. Projekt má týden, přes 61 000 hvězdiček na GitHubu a znovu otevírá otázku, komu vlastně patří váš digitální kontext.

Když Git už nestačí: jak izolovat databázový stav pro pokusy AI agentů

Gitová větev vývojářům oddělí kód, ale databáze často zůstává společná. U AI agentů je to slabé místo: rychle spouštějí migrace, mění data a zkoušejí víc cest najednou. Databázová větev jim dá vlastní pracovní prostor, jenže tím práce nekončí. Ještě je potřeba řešit citlivá data, oprávnění, životnost větve i zbytek stavu aplikace.