Bạn đang sử dụng sai cách AI sáng tạo: Hãy ngừng bẻ hạt bằng búa tạ

Cái máng của sự vỡ mộng

Bạn đang sử dụng Gen AI sai cách.

Cái đáy của sự vỡ mộng đang đến với chúng ta. Hầu hết mọi người đều đang sử dụng Generative AI sai cách. Đó là tin xấu.

Tin tốt là điều này sẽ khiến mọi việc trở nên dễ dàng hơn rất nhiều đối với những người còn lại trong chúng ta, đặc biệt là những người trong chúng ta đã ở đây đủ lâu để nhìn thế giới quay vòng trước khi viên đạn bạc tục ngữ này trở thành xu hướng phổ biến.

AI sáng tạo bị hiểu nhầm là một công cụ có tri giác có khả năng tạo ra sản phẩm chuyên nghiệp. Chúng ta sắp đánh AGI họ khóc! Sự thật là, Generative AI có khả năng thực hiện khối lượng công việc khổng lồ, ở mức trung cấp (tốt nhất). Với tốc độ đầu ra, chúng tôi tha thứ cho Generative AI vì những lỗi và sự không chính xác mà chúng tôi không thể chấp nhận được trong bất kỳ giai đoạn nào của cuộc sống, tức là từ bất kỳ ai thực sự biết họ đang làm gì. "Xin lỗi thưa ông, đó không phải là cánh tay đúng mà tôi đã cắt cụt, nhưng nó vẫn là một cánh tay!"

AGI có thực sự sắp xảy ra không? Có thể, nhưng chỉ với một định nghĩa cụ thể và thiếu sót. Có một sự khác biệt quan trọng ở đây. Trí thông minh không phải là từ đồng nghĩa hoặc ngang bằng với năng lực. Einstein viết những dòng mã đầu tiên chắc chắn sẽ là một kỹ sư phần mềm tệ hại. Chúng ta đang kết hợp trí thông minh với kiến thức chuyên môn và năng lực. Đây là vấn đề thường gặp ở những người siêu thông minh. Nhưng tôi muốn bạn nghĩ xem, có phải người "tốt nhất" mà bạn biết ở bất kỳ ngành nghề nào cũng là người "thông minh nhất" không? Có thể, nhưng hiếm khi.

Những thuật toán lạ mắt này có thể đạt tới mức độ thông minh siêu phàm. Nó có quan trọng không? Về chuyên môn và sản lượng thực tế, tốt nhất chúng chỉ ở mức tầm thường. Đối với người mới bắt đầu trong bất kỳ lĩnh vực nào, trình độ trung cấp đều rất ấn tượng. Tốc độ vô song cùng với thứ gì đó tương tự (nhưng không bằng) năng lực có tác dụng khiến những người mới bắt đầu trong bất kỳ lĩnh vực nào đều phải nể phục công cụ này. Họ là những sinh viên tốt nghiệp tự tin, vô tình làm hỏng năng lực chuyên môn của doanh nghiệp bạn.

Có một sai lầm sâu xa rằng LLM đã đạt đến một mức năng lực nhất định, đó chỉ đơn giản là vấn đề thời gian và sự tối ưu hóa trước khi chúng khiến chúng ta trở thành những người phàm trần dư thừa. Điều này không thể được thêm từ sự thật. Logic của chúng tôi là thiếu sót. Đơn giản vì ai đó có hiểu biết siêu phàm về dinh dưỡng và tập thể dục, không có nghĩa là họ sẽ đánh bại người đàn ông khỏe nhất thế giới trong một cuộc vật tay hoặc trở thành một huấn luyện viên cá nhân giỏi. AGI không bằng chuyên môn, hãy lặp lại theo tôi.

Thuật toán

Nó vẫn là một thuật toán ngớ ngẩn ...

LLM là các thuật toán đã được đào tạo trên lượng dữ liệu khổng lồ. Với số lượng dữ liệu đã được phân tích, họ có thể dự đoán các mô hình và nhận ra các vấn đề thường gặp, đồng thời đưa ra các giải thích hợp lý về những gì sẽ xảy ra tiếp theo. Thành thật mà nói, với sự đào tạo hàng tỷ đô la của họ, tôi sẽ lo lắng nếu họ không thể đánh lừa các nhà nghiên cứu rằng họ là một cô gái 20 tuổi. Gen AI có thể được đào tạo dựa trên dữ liệu trong quá khứ để nhận ra các mẫu và dự đoán điều gì có thể xảy ra sau đó. Trước đây đã gặp đủ cô gái 20 tuổi rồi, giờ họ có thể bắt chước một cô.

Điều này cực kỳ hữu ích, bởi vì nó có nghĩa là những công việc lặp đi lặp lại, nhàm chán và thực sự không cần thiết giờ đây có thể được tự động hóa theo cách mà cách đây vài năm chỉ là giấc mơ viển vông. Nhưng không có sự hiểu biết sâu sắc về các vấn đề, mà chỉ đơn giản là dự đoán điều gì có thể xảy ra tiếp theo với một tập dữ liệu cực kỳ lớn trong quá khứ. Chúng ta bị ám ảnh bởi việc đo lường trí thông minh đến mức chúng ta đã tách rời khái niệm "hữu ích".

Mọi người nhìn thấy cỗ máy siêu năng lực này và cho rằng kiến thức chuyên môn không còn cần thiết để giải quyết các vấn đề phức tạp nữa, bởi vì chúng ta có thể chỉ cần hỏi “AI có tri giác” này.

Các dự án AI mới hết lần này đến lần khác rơi vào cùng một cái bẫy. Xác định một vấn đề. Không thể giải quyết được vấn đề này nên chúng tôi cho rằng “AI” sẽ khắc phục được. Do đó, chúng tôi xây dựng “Dự án X” để AI xử lý sự phức tạp trong việc giải quyết vấn đề và nhiệt tình thông báo với thế giới về cách chúng tôi đã khắc phục “Vấn đề X”.

Thông qua sự phấn khích và tốc độ gặt hái thành quả của sự tầm thường, chúng ta tha thứ cho chất lượng vô cùng kém cỏi của những gì chúng ta có thể nhìn thấy bằng mắt mình, “Vì chúng ta đã tiến xa đến mức này nên việc đó chỉ là vấn đề thời gian trước khi nó xảy ra.” 'làm việc". Xe tự lái muốn có một lời nói…

Nhiều người đã đi sâu vào việc phá hủy một số dự án hoành tráng này.

Vạch trần Devon [YouTube]

Vạch trần Devon [Trung bình]

chuyên môn

Không giống bất kỳ công cụ nào khác mà tôi từng thấy trong cuộc sống nghề nghiệp của mình?

Có vẻ như tôi đang hoài nghi về chính Generative AI. Không gì có thể hơn được sự thật. Đó là một công cụ tuyệt vời và tuyệt vời, những công cụ tương tự sẽ cách mạng hóa cách chúng ta làm việc và chất lượng của những gì chúng ta tạo ra không giống bất kỳ công cụ nào khác mà tôi từng thấy được giới thiệu trong cuộc đời nghề nghiệp của mình.

Nhưng ở đây là nó.

AI sáng tạo là một công cụ quyền lực có thể được sử dụng để tận dụng các kỹ năng của người sử dụng chứ không phải thay thế chúng. Đó là trí thông minh siêu phàm giống như chiếc xe nâng đối với người thợ xây là sức mạnh siêu phàm. Là một lập trình viên, chúng tôi thấy điều này trong cuộc sống hàng ngày; số lượng và chất lượng đầu ra sử dụng LLM để giúp chúng tôi tạo mã là thay đổi quan trọng nhất đối với quy trình làm việc của chúng tôi mà tôi từng thấy.

** NHƯNG **

Tôi đã làm việc này được 15 năm. Điều này mang lại cho tôi một kỹ năng quan trọng; khả năng sử dụng công cụ mạnh mẽ này. Tôi đã tham gia vào việc tạo mã của mình ở mức độ sâu , tôi đã chịu đựng và tôi đã học được. Giờ đây, tôi có thể nhận ra các cấu trúc tốt, các phương pháp hay và quan trọng nhất là tôi có thể nhìn thấy rất nhanh chóng và rõ ràng khi “AI có tri giác” của tôi đi theo hướng tiếp tuyến và hiểu sai hoàn toàn.

Tôi biết khi nào công cụ này vô tình tạo ra mã không chính xác hoặc phản mẫu. Nhưng kiến thức này tôi phải mất 15 năm mới có được. Đây cũng giống như cách người lái xe nâng biết cách di chuyển đồ đạc, khối lượng cần chở và hệ thống đảm bảo an toàn.

Tôi lo lắng cho bọn trẻ; còn các Kỹ sư phần mềm (hoặc bất kỳ tầng lớp nào trong cuộc sống) đang bắt đầu thì sao. Sự sẵn có của sự tầm thường ngay lập tức sẽ phá hủy động lực trở thành chuyên gia của họ. “Chúng ta phải trở thành người sử dụng AI, kiến thức là thừa!”. Đó là một sai lầm nguy hiểm. "Nhìn con hạc này khỏe quá, sao tôi lại cần đến vũ khí cơ chứ!" Nếu không có chuyên môn, bạn không thể tận dụng công cụ này cho bất kỳ mục đích nào khác ngoài việc tạo ra một lượng rác khổng lồ.

Đây là một xu hướng đáng lo ngại mà chúng ta đang trải qua hiện nay, lấp đầy cái máng vỡ mộng bằng những thứ hoàn toàn rác rưởi. Không có gì rõ ràng hơn điều này trong các doanh nghiệp lớn, nơi mọi người đang sử dụng LLM để tạo tài liệu và thuyết trình. Blog và tài liệu được tạo ra với tốc độ cực nhanh, con người ở thế hệ của họ chưa từng thấy và con người chưa đọc được trong quá trình sử dụng.

Một câu giá trị nhỏ đi vào thuật toán, để tạo ra các trang và trang tầm thường. Đó là một minh chứng đầy ấn tượng và tuyệt vời về sự kém hiệu quả trong hoạt động kinh doanh và nền kinh tế của chúng ta.

Tôi cảm thấy chúng ta đã đạt đến điểm bùng phát khi chúng ta muốn nhận được một câu nói có giá trị của con người thay vì một tài liệu dài 50 trang vớ vẩn.

Xin vui lòng độc giả thân mến. Tập trung vào đây. Đây là giá trị. Ngưng tụ, không thổi phồng. Phần thực sự nằm ở giữa. Chất kem sẽ luôn nổi lên trên cùng và chưa bao giờ có quá nhiều bùn lầy ở giữa và dưới đáy.

Tôi e rằng chúng ta đã trở nên hoài nghi và không thể sử dụng nội dung dài vì lo ngại rằng chúng ta đang không sử dụng được gì khác ngoài những lời lan man của một thuật toán. Đây chưa phải là thời kỳ hoàng kim mà chúng tôi dự tính.

Cơ hội?

Tôi lo lắng cho các chuyên gia lớn lên với công cụ này.

Trong khi tôi lo lắng cho những người chuyên nghiệp đang lớn lên với công cụ này, thì tôi khá ích kỷ khi nhìn thấy cơ hội. Hai xu hướng này; 1. số lượng lớn và 2. giảm chất lượng, có lẽ là cơ hội lớn nhất trong thời gian gần đây.

Mỗi từ của blog này đều được viết bằng tay. Mọi xu hướng hướng tới sự tầm thường bên ngoài đều mang lại cơ hội duy nhất cho những người thực sự sẵn sàng đầu tư thời gian và công sức để tạo ra thứ gì đó có chất lượng cao hơn để nổi bật.

Rào cản để đạt được sự xuất sắc chưa bao giờ thấp đến thế, bởi vì sự cạnh tranh ngày càng tăng với một thuật toán cũng như người chủ không có kinh nghiệm và không có sự tham gia của nó. Cuộc sống nghề nghiệp chưa bao giờ thiếu cạnh tranh đến thế, một khi bạn vượt qua rào cản về năng lực kém do LLM đánh dấu. Hãy nhớ bài học. AGI không bằng chuyên môn. AGI không bằng EXPERTIS E. Tôi sẽ in nó trên áo phông.

Sự phục hồi đã bắt đầu và đang được xây dựng ngày càng nhanh hơn. Tôi đang thấy căng thẳng nhưng lại mong đợi một cơn sóng thần. Khi nội dung được tạo ra và các sản phẩm kém chất lượng ngày càng gây khó chịu, sẽ có phản ứng không thể tránh khỏi và hướng tới chất lượng. Chúng ta đang tiến gần đến xu hướng thực phẩm hữu cơ cho nền kinh tế tri thức.

Do việc sản xuất hàng loạt chất lượng kém đã trở nên dễ dàng như thế nào nên chắc chắn chưa bao giờ có thời điểm tốt hơn để đầu tư trở thành một nghệ nhân.

Tương tự như đối với chất lượng của những gì chúng tôi đang sản xuất, chúng tôi có thể áp dụng logic cho các chuyên gia. Khác xa với “Kỹ sư phần mềm sẽ bị thay thế”, tôi thực sự nghĩ ngược lại; Xu hướng thiếu chuyên môn này sẽ khiến các Kỹ sư phần mềm chân chính có nhu cầu cao hơn bao giờ hết.

Dòng chuyên môn đã được rút ra, bạn đang cạnh tranh với một thuật toán, có nhiều năng lực hơn robot này và bạn sẽ có nhu cầu ngày càng tăng. Chỉ những người chưa bao giờ đạt đến sự xuất sắc trong nghề mới phải chịu đựng. Robot sẽ không bao giờ đạt được chuyên môn thực sự, bởi vì sẽ không bao giờ có đủ tập dữ liệu về các chuyên gia thực sự để huy động nguồn lực từ cộng đồng. Và dịch vụ cộng đồng mang lại kết quả trung bình chứ không phải kết quả tốt nhất. Robot không suy nghĩ. Nó lặp lại. Đánh bại đám đông.

Tất nhiên, điều này làm cho việc chuyển từ người mới bắt đầu sang chuyên gia thực sự trở nên khó khăn hơn bao giờ hết, đơn giản vì việc trở thành người mới bắt đầu ở bất kỳ lĩnh vực nào cũng không còn giá trị gì nữa. Nhưng hãy trở thành một chuyên gia và phần thưởng sẽ phong phú hơn bao giờ hết.

Để có thể sử dụng Generative AI một cách thành thạo, trước tiên bạn phải thực hiện những bước khó khăn để hiểu thế nào là xuất sắc. Sau đó, bạn có thể sửa và hướng dẫn công cụ này cho đến khi nó đạt được đầu ra chất lượng. Nó là một công cụ để tăng cường các chuyên gia chứ không phải thay thế họ. Nó chỉ đơn giản là nâng cao năng lực của bạn (hoặc trong nhiều trường hợp là sự kém cỏi). Bạn có thể lái chiếc xe nâng, hoặc yêu nó và tôn thờ nó. Sự lựa chọn là của bạn và hãy cẩn thận vì phần thưởng sẽ lớn hơn bao giờ hết. Một số sẽ làm chủ vận mệnh của mình, số khác sẽ bị mê hoặc và trở nên yếu đuối hơn.

Chào mừng đến với tình hình thế giới vào năm 2024!

Làm thế nào để sử dụng nó

Giả sử rằng AI tổng quát là một công cụ để tăng cường.

Vậy ý tôi khi nói đến sự gia tăng là gì? Thực sự đơn giản, tôi nghĩ chúng ta cần tách biệt chuyên môn và công cụ siêu phàm. Nếu chúng ta cho rằng AI sáng tạo là một công cụ để tăng cường, chúng ta cần dành nhiều thời gian và công sức hơn bao giờ hết để hiểu và giải quyết sâu sắc vấn đề. Đây là giá trị.

Một sự tương tự giống như trường hợp của một nhà máy sản xuất ô tô sang trọng. AI tổng quát là quy trình của nhà máy, nó có thể lấy các kế hoạch và quy trình cho từng bộ phận thành phần và sử dụng robot để ghép chúng lại với nhau. Nó có thể làm như vậy với tốc độ và hiệu quả đáng kinh ngạc. Việc phân tích quá trình mang lại tiềm năng đáng kinh ngạc. Nhưng bản thân nhà máy cũng không hiểu gì cả, nó cứ lặp đi lặp lại.

Đầu tiên, nó không có kiến thức về 'tổng thể', vai trò của bánh xe với động cơ, hay khung xe và cách nó ăn khớp với nội thất. Trước khi có thể lắp ráp sản xuất LLM, chúng ta cần đi sâu vào chi tiết hơn bao giờ hết. Hãy cẩn thận hơn, chính xác hơn và chi tiết hơn trong việc lập kế hoạch chứ không kém. Robot và nhà máy chỉ có thể chính xác và tạo ra sự xuất sắc, với những hướng dẫn rất chi tiết và đầy hiểu biết; hướng dẫn nhị phân. Hướng dẫn nhị phân từ một chuyên gia (chuyên gia này hiếm hơn bao giờ hết!).

Cách sai lầm khi sử dụng LLM là nói, “Viết cho tôi một blog về Generative AI”. Hầu hết mọi người hiện đang làm việc này vì họ không có kiến thức cũng như ý chí để thực sự làm công việc khó khăn.

Cách đúng đắn là nhận ra giá trị là gì.

Giá trị là nội dung được nghiên cứu thủ công và có sự suy nghĩ đằng sau mỗi từ. Tự động hóa là công việc phân phối nội dung này. Giá trị là những gì ẩn chứa trong công thức nấu ăn của bà, nhưng chúng ta nhất định phải dùng nhà máy để đưa nó ra thế giới. Nếu chúng ta sử dụng bùn làm đầu vào thì chúng ta sẽ tạo ra rác cho đầu ra. Tập trung vào giá trị. Sự xuất sắc có thể được sản xuất hàng loạt nhưng phải mất rất nhiều công sức để đạt được điều đó.

Phần kết luận

Tôi đang sử dụng Generative AI để giải quyết các vấn đề thực sự mà tôi thực sự gặp phải, nhưng tôi đang làm điều đó ở mức độ phóng to. Tôi lên kế hoạch một cách tỉ mỉ và cẩn thận. Sau đó dùng powertool để thực hiện.

Trường hợp xấu nhất là tôi đã tìm ra cách khác để không sử dụng Gen AI. Mặc dù có một điều chắc chắn là chúng ta chắc chắn không cần thêm những thứ này... Điều quan trọng là tôi cũng đã học được rất nhiều về cách thức và thời điểm. Kịch bản tốt nhất là chúng ta đang ở đội tiên phong của một kỷ nguyên mới. Tôi đang đặt trong bãi cứng. Tôi tin tưởng điều này sẽ trả cổ tức.

Tôi tạo ra giá trị và sử dụng AI sáng tạo để phân phối nó. Đây là con đường. Đây là việc sử dụng robot để tự động hóa và chuyên môn của con người để tạo ra giá trị.

Hầu hết mọi người.

Bẻ hạt bằng búa tạ.

Và hãy hy vọng họ không đi chân trần dẫm nát những mảnh vỏ sò vỡ trên sàn nhà…

Trước khi bạn nhấn “gửi”:

Làm tốt lắm để đạt được điều này đến nay. Hãy hít thở và tự khen ngợi bản thân vì viết không bao giờ là dễ dàng.

Bây giờ, trước khi bạn gửi câu chuyện của mình, hãy làm như sau:

• Hiệu đính công việc của bạn. Như người ta nói, hãy gạch chéo chữ I của bạn và chấm chữ T của bạn. Hãy chắc chắn rằng các liên kết tham khảo của bạn là chính xác. Kiểm tra xem bạn đã truyền đạt thành công ý tưởng của mình chưa.

• Xem lại tiêu đề của bạn. Đôi khi, chúng ta viết ra điều gì đó khác với những gì chúng ta dự định. Và điều đó không sao cả. Bây giờ bài viết của bạn đã hoàn tất, hãy đảm bảo rằng tiêu đề của bạn truyền đạt rõ ràng nội dung của nó.

• Chọn một hình ảnh nổi bật , nếu bạn chưa chọn. Đừng lo lắng, HackerNoon có nhiều tùy chọn cho bạn lựa chọn, bao gồm cảTrình tạo hình ảnh AI.

• Viết mô tả meta để giúp câu chuyện của bạn nổi bật. Trong phần cài đặt câu chuyện, hãy viết một mô tả thật ngắn (tối đa 160 ký tự) để cho công cụ tìm kiếm và người đọc biết lý do câu chuyện của bạn là quả bom.

  
  

  
  

  

  
  

• Chọn thẻ. Một lần nữa, trong cài đặt câu chuyện, hãy chọn tối đa 8 thẻ rất phù hợp với nội dung câu chuyện của bạn. Nếu bạn bối rối không biết nên chọn thẻ nào, đừng lo lắng, các biên tập viên của chúng tôi sẽ giúp bạn.

Đó là nó!

Nhấn gửi khi bạn hoàn thành.

Mạnh mẽ lên!

Vui lòng giữ lại CTA này khi bạn gửi]: