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生成式人工智能如何影響未來的工作?

人工智能
先進的人工智能模型已經消化了數千億個單詞。如今,他們可以預測最有可能的單詞和短語組合。這使得生成式人工智能可以建議接下來可能想輸入的單詞。

生成式人工智能是硅谷的新寵。但它到底是什么?這對你我未來的工作又意味著什么?專家們認為,生成型人工智能將很快進入工作場所,預測到2023年,生成式AI將能夠將科學論文和視覺設計模型組合在一起,到2030年,它將比該領域的人類專業人員更好地編寫、設計和編碼。

然而,我們中很少有人清楚地知道這將會如何發展。這一切將如何開始?這就是為什么深入研究技術是什么和不是什么很重要。

就保險業而言,相信生成式人工智能不會把每個創造性工作者踢出工作崗位,但它會改變他們從事工作的方式,以及他們的時間和精力將集中在哪里。

以下是生成式AI可以和不能做什么,以及它將如何影響我們的工作方式:

什么是生成式人工智能?

生成式AI本質上是一種非常非常高級的預測文本形式。生成式人工智能允許用戶插入文本提示,并獲得一件藝術品,一篇博客文章,或對一個問題的諷刺回應。

但它是如何產生這些信息的呢?它變得智能了嗎?它是否有一個算法來響應任何世俗的輸入?

先進的人工智能模型已經消化了數千億個單詞。如今,他們可以預測最有可能的單詞和短語組合。這使得生成式人工智能可以建議接下來可能想輸入的單詞。雖然你可以要求生成式AI給我們講一個笑話,但它只能使用它處理過的數據集做出回應。所以,雖然AI機器人看起來可以理解指令,但實際上并不能與“理解”相提并論。它更像是一個精心設計的自動補全。

例如,如果讓一個生成型人工智能機器人,并給它提示2+2=,它會以“2+2=4”回應。但這并不是因為它有一個內部算法,就像計算器一樣,處理了你的請求。它剛剛從整個互聯網推斷出,2+2最有可能的答案確實是4。在這種情況下,這也是事實上正確的。

也就是說,一個優秀的自動補全功能可以非常高效。它基本上可以把我們的非結構化的想法、筆記和圖畫,產生一些美麗的東西。粗略的頭腦風暴可以成為文章的初稿。雖然這些結果可能很棒,但它們不是最終產品,不應該被視為成品。

生成式人工智能會改變工作方式嗎?

簡而言之,是的,但它可能受到自然的限制。

將人工智能融入工作場所的第一步是了解其局限性。在獲得數十億個數據點后,人工智能具有成年人的理論智力,但具有兩歲孩子的現實判斷能力。這意味著,它很善于遵循指示,但很難知道何時或是否正確。

以一個簡單的任務為例,就某個主題列出要點,然后寫一篇博文。生成式AI可以在這方面做得很好。但它不知道讀者是誰,也不知道哪些流行詞匯會讓讀者目不轉睛。

更不知道以前寫過什么博客文章,也不知道是什么細微差別引發了性能提升。它也不知道什么時候該做一些全新的事情,因為現在所做的根本不會產生結果。它所知道的一切都是從別人在網上寫的東西中學到的。

這種缺乏上下文的弱點甚至更進一步。雖然人工智能可以看起來和聽起來像人類,但它實際上并不知道我們生活在什么世界。例如,生成式預訓練變壓器3,簡稱GPT-3,這是一個生成式AI模型,它使用深度學習生成類似人類的文本。但GPT-3是根據2016年的一個互聯網指數進行訓練的。問它美國總統是誰,它會告訴你是唐納德·特朗普。如果要求它引用流行文化,它很可能會過時。它會盲目地執行任務,但可能會吐出根本不正確的響應。

當這種類型的錯誤信息看起來很權威并且很好地組合在一起時,它有可能在大型企業內部造成巨大損害,因為這些企業的資產經常在沒有背景的情況下流通。

正因為如此,生成式AI如今只能被信任承擔非常明確定義的活動。而且,只有使用一個強大的定制框架來指導它,并在部署之前查看任何內容。這并不是說這項技術不會改變游戲規則。但如果你是一位CEO,希望人工智能取代你最優秀員工的思維,這在短期內不太可能發生。

如何利用生成式ai?

我相信在短期內,人工智能不會取代大多數工作。但通過承擔不需要耗費腦力但卻非常耗時的任務,它可以讓員工有更多時間去做人工智能做不到的事情,這些事情需要高級的人類洞察力、同理心和批判性思維。以下是三個示例:

1.書寫速度更快

生成式人工智能可以加快從文章到網站拷貝的寫作過程。我們可以在核心信息上寫下一些要點,并通過一個類似副本的程序運行它,人工智能并在幾秒鐘內完成三分之二的路程。而后可能需要幾輪審查和編輯,但仍然可以節省時間。這意味著可以花更多的時間更深入地研究故事,分析哪些話題引起了興趣,并與人們見面。

2.改善客戶服務

面向客戶的角色也有生成AI的多種用途。員工可以獲得任何對話的文本,人工智能也可以快速過濾掉對話中無用的細節。

3.快速啟動產品模型

產品設計師可以使用生成式人工智能來創建基本的創意視覺模型,而無需在電腦前花費數小時。通過在早期階段構建基本的腳手架,在反饋和修改之前,該技術可以給工人更多的時間與客戶進行創造性探索。

當看到這三個例子時,它們的共同點是什么?好吧,所有這些非常有用的任務仍然假設一個人在設計要完成的工作。因為人工智能仍然沒有創造出一個原創的想法。相比之下,帶來的是與客戶更深層次的關系,并將其轉化為AI可以幫助執行的明確定義的工作單元。

這就是生成式人工智能在工作場所的真正價值,刪除不需要員工腦力的耗時任務,可以有時間處理所有“不可自動化”的事情,與潛在客戶互動,找出他們的動力,針對他們的個人需求進行頭腦風暴,調整產品以滿足他們的目標,從實例中學習。

我相信每個工作場所都需要消除對生成式AI的誤解,這樣我們才能獲得它的力量,而不是不負責任地使用它,認為它將取代那些高級任務。它不會取代人類,但它將徹底改變未來的工作,讓人們重新擁有寶貴的時間去做真正重要的工作。

責任編輯:姜華 來源: 千家網
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