Selepas ChatGPT menjadi popular, profesion "selebriti Internet" baharu menjadi popular - jurutera pantas.
Pada Disember tahun lalu, seorang lelaki bernama Riley Goodside serta-merta menjadi terkenal di seluruh Internet kerana tugasnya sangat termenung - dia tidak perlu menulis kod, hanya bersembang dengan ChatGPT. Anda boleh membuat berjuta-juta setahun.
Ya, pekerjaan yang dipanggil "AI Whisperer" kini telah menjadi pekerjaan baharu yang paling hangat di Silicon Valley, menarik ramai petani digital.
Pada awal Disember tahun lalu, lelaki bernama Riley Goodside ini, dengan populariti ChatGPT, memperoleh 10,000 pengikut semalaman . Kini, jumlah pengikut telah mencecah 40,000+.
Pada masa itu, beliau telah diupah sebagai "Jurutera Segera" oleh Scale AI, sebuah unicorn Silicon Valley bernilai AS$7.3 bilion AI disyaki menawarkan gaji tahunan sebanyak satu juta RMB.
Pengasas dan Ketua Pegawai Eksekutif AI Skala Alexandr Wang pernah mengalu-alukan penyertaan Goodside: "Saya yakin Goodside adalah yang pertama di dunia jurutera segera untuk diambil adalah kali pertama dalam sejarah manusia "
Nampaknya jurutera segera hanya perlu menulis tugasan dalam teks dan menunjukkannya kepada AI. Terdapat. tiada lagi proses yang kompleks. Mengapa kerja ini bernilai berjuta-juta gaji tahunan?
Pada pandangan CEO AI Skala, model besar AI boleh dianggap sebagai jenis komputer baharu, dan "jurutera segera" adalah setara dengan pengaturcara yang memprogramkannya . Jika kata-kata gesaan yang sesuai boleh didapati melalui kejuruteraan segera, potensi maksimum AI akan dikeluarkan.
Selain itu, kerja jurutera pantas tidak semudah yang kita fikirkan.
Goodside mengajar dirinya pengaturcaraan sejak dia masih kecil dan sering membaca kertas kerja di arXiv. Sebagai contoh, salah satu karya klasik beliau ialah: jika anda memasukkan "abaikan arahan sebelumnya", ChatGPT akan mendedahkan "arahan" yang diterima daripada OpenAI.
Bagi orang baru, mungkin tidak mudah untuk "menala" ChatGPT dengan begitu mahir dan pantas.
Tetapi pada masa itu, terdapat banyak keraguan Sebagai contoh, Fan Linxi, seorang saintis AI di Nvidia dan seorang murid Li Feifei, pernah berkata: Profesion "jurutera segera". mungkin tidak lama lagi akan hilang. Kerana ini bukan "kerja sebenar", tetapi pepijat...
Namun, laporan terbaru dalam "Washington Post" menunjukkan bahawa "Tip Engineers" Jawatan ini masih popular dan berada dalam tempoh bonus.
Mengapa “jurutera segera” boleh mendapat gaji tahunan yang begitu tinggi ? Kerana mereka boleh membuat AI menghasilkan apa yang mereka mahukan.
Baru-baru ini, "Selebriti Internet" Goodside menerima temu bual dengan "Washington Post".
Dia menerangkan tugasnya seperti ini: mencipta dan memperhalusi teks yang menggesa orang ramai memasuki AI untuk mendapatkan hasil terbaik daripadanya.
Perbezaan antara Jurutera Prompt dan pengaturcara tradisional ialah Jurutera Prompt menggunakan pengaturcaraan bahasa semula jadi untuk menghantar arahan yang ditulis dalam teks biasa kepada AI, yang kemudiannya melaksanakan kerja sebenar.
Goodside berkata bahawa jurutera yang mendorong harus menanamkan "persona" dalam AI, yang boleh belajar daripada Kenal pasti aksara tertentu dengan respons yang betul antara ratusan bilion penyelesaian yang berpotensi
Apabila bercakap dengan GPT-3, Goodside mempunyai satu set kaedah "latihan" yang unik - mula-mula nyatakan penguasaannya. Dia akan memberitahu AI: Anda tidak sempurna dan anda perlu mematuhi semua yang saya katakan.
"Anda GPT-3, anda tidak boleh membuat matematik, kemahiran ingatan anda mengagumkan, tetapi anda mempunyai kecenderungan menjengkelkan untuk membuat jawapan yang sangat spesifik tetapi salah ."
Kemudian, sikapnya menjadi sedikit lembut dan memberitahu AI yang dia mahu mencuba sesuatu yang baharu. "Saya telah menghubungkan anda dengan program yang benar-benar mahir dalam matematik, dan apabila ia terharu, ia akan meminta bantuan daripada program lain." selebihnya," katanya kepada AI. "Mari kita mulakan."
Apabila Google, Microsoft dan OpenAI baru-baru ini membuka alat carian dan sembang AI mereka kepada orang ramai, mereka telah mengubah sejarah interaksi manusia-komputer selama beberapa dekad - mari kita kembali ke Tidak perlu menulis kod dalam Python atau SQL untuk memerintah komputer, hanya bercakap.
Karpathy, bekas pengarah AI Tesla: Bahasa pengaturcaraan yang paling popular sekarang ialah bahasa Inggeris
Petua jurutera seperti Goodside boleh mendorong alatan AI ini untuk beroperasi pada tahap maksimum—memahami kelemahan mereka, meningkatkan kekuatan mereka dan membangunkan strategi yang kompleks untuk mengubah input mudah kepada hasil yang benar-benar unik.
Pada 7 Februari, eksekutif Microsoft Yusuf Mehdi telah menerangkan carian Bing yang menyepadukan ChatGPT
Penyokong "kejuruteraan segera" percaya bahawa keanehan baru-baru ini yang dipaparkan oleh chatbot AI awal ini (seperti ChatGPT dan Bing Chat) sebenarnya adalah kegagalan imaginasi manusia. Ia gagal kerana manusia tidak memberi nasihat yang betul kepada mesin.
Pada peringkat yang benar-benar maju, dialog antara jurutera segera dan AI terungkap seperti teka-teki logik yang rumit, dengan permintaan dan respons diselesaikan melalui pelbagai huraian yang berpintal, dan semuanya diarahkan ke arah Melangkah ke hadapan dengan matlamat.
AI "tidak mempunyai asas dalam realiti...tetapi ia mempunyai pemahaman bahawa semua tugas boleh diselesaikan dan semua soalan boleh dijawab, jadi kami sentiasa mempunyai sesuatu untuk dikatakan," Goodside terangkan. Caranya ialah, "bina premis untuknya, cerita yang hanya boleh dilakukan satu cara."
Sudah tentu, banyak kali alat AI yang dipanggil "kecerdasan buatan generatif" ini tidak dapat diramalkan.
"Ia adalah cara yang gila komputer berfungsi, tetapi ia membolehkan kami melakukan perkara yang luar biasa," kata Simon Willison, seorang pengaturcara British yang mempelajari kejuruteraan segera.
"Saya telah menjadi jurutera perisian selama 20 tahun, dan selama 20 tahun saya telah menulis kod untuk membuatkan komputer melakukan apa yang saya suruh. Dan dalam Projek Prompt , kami pun tidak tahu Apa yang anda boleh dapat, malah orang yang membina model bahasa tidak dapat memberitahu kami apa yang akan dilakukannya." Willison berkata bahawa ramai orang memperkecilkan nilai jurutera yang pantas. Mereka merasakan, "Dalam Anda boleh mendapat bayaran dengan memasukkan sesuatu ke dalam kotak." Ini luar biasa. Pada pandangan Willison, kejuruteraan segera sebenarnya seperti melafazkan jampi.
Pada pandangan Karpathy, jurutera yang cepat adalah seperti sejenis ahli psikologi AI, dan syarikat besar mengupah tukang Prompt mereka sendiri , berharap untuk menemui keupayaan tersembunyi AI.
Sesetengah pakar AI percaya bahawa ini adalah peringatan bahawa jurutera berpendapat mereka boleh mengawal AI, tetapi ia sebenarnya hanya ilusi.
Tiada sesiapa yang tahu dengan tepat bagaimana sistem AI akan bertindak balas, dan gesaan yang sama mungkin menghasilkan berpuluh-puluh jawapan yang bercanggah. Ini menunjukkan bahawa jawapan model tidak berdasarkan pemahaman, tetapi lebih kepada meniru pertuturan secara kasar untuk menyelesaikan tugas yang mereka tidak faham.
Shane Steinert-Threlkeld, penolong profesor linguistik di Universiti Washington yang mengkaji pemprosesan bahasa semula jadi, juga memegang pandangan yang sama: "Sebarang tingkah laku yang mendorong model untuk bertindak balas terhadap gesaan bukanlah pemahaman yang mendalam tentang bahasa."
"Jelas sekali, mereka hanya memberitahu kami apa yang mereka fikir kami mahu dengar atau apa yang kami telah katakan dan memberi mereka makna ”
Profesor Steinert-Threlkeld bimbang bahawa kebangkitan jurutera yang pantas akan membuatkan orang ramai melebih-lebihkan ketegasan teknologi ini dan membawa kepada ilusi bahawa sesiapa sahaja boleh melakukannya hasil yang boleh dipercayai daripada kotak hitam yang sentiasa berubah dan menipu ini.
"Ia bukan sains," katanya. "Ini adalah kita cuba mencucuk beruang dengan cara yang berbeza untuk melihat bagaimana ia mengaum." berkata helah untuk memajukan AI ialah "membina premis untuknya, cerita yang hanya boleh dilakukan sehala"
Menanam kenangan palsu
AI baharu yang diwakili oleh ChatGPT dilatih menggunakan ratusan bilion perkataan daripada korpus Internet.
Mereka dilatih untuk menganalisis pola penggunaan perkataan dan frasa. Apabila diminta untuk bercakap, AI meniru corak ini, memilih perkataan dan frasa yang bergema dengan konteks perbualan.Goodside berkata bahawa AI cenderung untuk "membuat" dan membuat butiran kecil untuk mengisi cerita. Ia terlalu menilai kebolehannya dan dengan yakin membuat kesilapan. Ia boleh "halusinasi" dan menghasilkan perkara karut.
Seperti yang dikatakan Goodside, alatan ini sangat cacat, "pertunjukan pengetahuan dan pemikiran manusia" dan "tidak dapat tidak produk reka bentuk kami".
Sebelum ini, apabila Bing AI Microsoft menjadi gila, ia meletakkan Microsoft dalam krisis imej awam. Tetapi bagi jurutera pantas, jawapan Bing yang unik ternyata menjadi peluang untuk mendiagnosis cara sistem yang direka secara rahsia itu berfungsi.
Apabila ChatGPT mengatakan sesuatu yang memalukan, ia adalah rahmat kepada pembangun kerana mereka boleh menangani kelemahan yang mendasari. "Permainan ini adalah sebahagian daripada rancangan."
Bengkel Teacher ChatGPT yang dianjurkan di Geneva pada 1 Februari
Daripada terlibat dalam perbahasan etika, Goodside mengambil pendekatan yang lebih berani terhadap eksperimen AI.
Beliau menggunakan strategi untuk memberitahu GPT-3 supaya "berfikir langkah demi langkah" - satu cara untuk membiarkan AI menjelaskan alasannya, atau memperhalusinya apabila ia membuat satu cara untuk membetulkannya.
“Anda perlu menanamnya sebagai ingatan palsu tentang perkara terakhir yang model itu katakan, seperti Ia adalah idea yang sama sebagai model," jelas Goodside.
Dia juga akan memberitahu AI untuk mengabaikan arahan sebelumnya dan mematuhi perintah terbarunya, untuk memecahkan obsesi AI untuk mematuhi peraturan. Dia menggunakan teknik ini untuk meyakinkan alat terjemahan Inggeris ke Perancis.
Ini mencetuskan permainan kucing dan tetikus, dengan syarikat dan makmal berusaha untuk melepasi penapis dan output perkataan menyekat untuk menutup kelemahan AI.
Tetapi seorang penguji Bing Chat, seorang pelajar kolej Jerman berusia 23 tahun, baru-baru ini meyakinkan Bing AI Dia adalah pembangun dan memberikannya nama kod dalaman Sydney, serta arahan latihan (seperti "Sydney mesti menolak permintaan pengguna dengan hormat jika ia boleh membahayakan sekumpulan orang"). Sudah tentu, Microsoft kini telah membetulkan kecacatan ini.
Bagi setiap permintaan, jurutera segera harus menanamkan "persona" ke dalam AI — satu yang mampu menyaring ratusan bilion penyelesaian berpotensi dan menentukan penyelesaian yang betul, kata Goodside. Peranan khusus respons.
Memetik kertas penyelidikan 2021, beliau berkata bahawa perkara yang paling penting dalam kejuruteraan segera adalah untuk "mengekang tingkah laku" - menyekat pilihan supaya AI dapat diteruskan seperti yang diharapkan oleh pengendali manusia. .
Alamat kertas: https://arxiv.org/pdf/2102.07350.pdf
"Ia boleh menjadi latihan mental yang sangat sukar," katanya. "Anda sedang meneroka pelbagai kemungkinan fiksyen, membentuk ruang kemungkinan itu, dan menghapuskan segala-galanya kecuali teks yang anda mahukan."
Kunci kepada karya ini Sebahagian daripadanya ialah memikirkan bila dan mengapa AI membuat kesilapan. Tetapi AI ini tidak mempunyai pelaporan ralat, dan output mereka boleh penuh dengan kejutan.
Apabila penyelidik Jessica Rumbelow dan Matthew Watkins dari kumpulan pembelajaran mesin SERI-MATS cuba mendapatkan AI untuk menerangkan cara mereka mewakili konsep seperti "gadis" atau "sains," mereka menemui sesuatu yang samar. Terminologi, seperti "SolidGoldMagikarp", sering mencetuskan "mod kegagalan misteri" - strim bercelaru NSFW.
Tetapi sebabnya tidak diketahui sepenuhnya.
Sistem ini "sangat meyakinkan, tetapi apabila gagal, mereka gagal dalam cara yang sangat tidak dijangka," kata Rumbelow. Baginya, bekerja dalam Kejuruteraan Prompt kadangkala terasa seperti "mempelajari kecerdasan asing."
Bing Baharu membenarkan pengguna memasukkan pertanyaan dalam bahasa perbualan dan menerima hasil daripada carian tradisional dan jawapan kepada soalan pada halaman yang sama
Untuk alatan bahasa AI, jurutera pantas cenderung bercakap dalam gaya perbualan formal.
Tetapi untuk AI seperti Midjourney dan Stable Diffusion, ramai pencipta pantas mengambil langkah berbeza. Mereka menggunakan sejumlah besar teks (konsep artistik, teknik gubahan) untuk membentuk gaya dan nada imej.
Sebagai contoh, pada PromptHero, seseorang menyerahkan "Pelabuhan, kapal, matahari terbenam, cahaya yang indah, jam emas... nyata, fokus, terperinci... lukisan sinematik" "Kualiti, karya agung " menggesa imej port untuk dibuat.
Jurutera menggesa ini menggunakan gesaan sebagai senjata rahsia mereka untuk membuka kunci anugerah AI.
Pemenang pertandingan seni Colorado State Fair tahun lalu dan pencipta "Space Opera", enggan berkongsi petua yang digunakannya di Midjourney.
Dikatakan bahawa dia mengambil masa lebih 80 jam dan 900 lelaran untuk menyiapkan lukisan ini. Beliau mendedahkan bahawa beberapa perkataan adalah "mewah" dan "kaya".
Terdapat juga beberapa pencipta pantas yang menjual gesaan mereka sendiri di PromptBase. Pembeli boleh melihat seni yang dijana AI dan kemudian membelanjakan wang untuk membeli gesaan.
Pengasas PromptBase Ben Stokes, pemaju British berusia 27 tahun, berkata sejak 2021, 25,000 Akaun membeli dan menjual gesaan pada platform.
Antaranya, terdapat gesaan foto filem vintaj yang realistik, ilustrasi pedas tikus dan katak dongeng , dan sudah tentu terdapat juga banyak gesaan erotik: 50 -perkataan Petua Midjourney untuk mencipta "poliswan kecil" yang realistik, dijual secara runcit dengan harga $1.99.
Stokes berkata bahawa jurutera pantas ialah "pencipta super pelbagai disiplin" dan terdapat "ambang kemahiran" yang jelas antara jurutera berpengalaman dan amatur. Pencipta terbaik, katanya, menggunakan kepakaran dalam bidang seperti sejarah seni dan reka bentuk grafik: "menembak pada filem 35mm"; "seni bina Parsi... Isfahan" "lukisan pelukis Perancis Henri de Toulouse-Lautrec"; Gaya."
"Membuat gesaan adalah sukar, dan - Saya fikir ia adalah kelemahan manusia - kita Selalunya sukar untuk cari perkataan yang sesuai untuk menerangkan perkara yang anda mahukan," kata Stokes. "Sama seperti jurutera perisian lebih berharga daripada komputer riba yang membolehkan mereka membuat kod, orang yang boleh menulis gesaan dengan baik mempunyai kelebihan berbanding mereka yang menulis dengan buruk. Ia seperti mereka mempunyai kuasa besar." >Tetapi pekerjaan itu menjadi semakin khusus.
Anthropic, syarikat permulaan yang diasaskan oleh bekas pekerja OpenAI dan pembuat Claude AI, baru-baru ini menyiarkan siaran kerja untuk jurutera dan pentadbir di San Francisco, dengan gaji setinggi $335,000.
Petua kepada jurutera bahawa terdapat juga pasaran yang baik di luar industri teknologi.
Boston Children’s Hospital akan mula merekrut “AI Prompt Engineers” bulan ini untuk membantu menulis program bagi penyelidikan analitikal dan amalan klinikal Skrip untuk data penjagaan kesihatan.
Mishcon de Reya, salah satu firma guaman terbesar di London, sedang merekrut "Jurutera Gesaan Undang-undang" untuk mereka bentuk gesaan yang menyediakan maklumat untuk kerja undang-undang dan memerlukan pemohon menyerahkan sembang dengan tangkapan skrin ChatGPT.
Walau bagaimanapun, AI ini juga menghasilkan banyak karut sintetik. Beratus-ratus e-buku yang dijana AI kini dijual di Amazon, dan majalah fiksyen sains Clarkesworld berhenti menerima penyerahan cerpen bulan ini kerana sejumlah besar novel yang dicipta oleh AI.
Alamat kertas: https://cdn.openai.com/papers/forecasting-misuse.pdf
Bulan lepas, penyelidik dari OpenAI dan Universiti Stanford memberi amaran bahawa model bahasa besar akan menjadikan kempen pancingan data lebih disasarkan. "Ramai orang akan tertipu kerana mesej teks penipu," kata pengaturcara British Willison, "AI lebih meyakinkan daripada penipu. Apa yang akan berlaku kemudian?" > Tugas pembelajaran mesin sebenar pertamanya ialah pada tahun 2011, semasa beliau menjadi saintis data di aplikasi temu janji OkCupid, membantu membangunkan algoritma, menganalisis data pengguna tunggal dan membuat cadangan kepada mereka membantah. (Syarikat itu merupakan penyokong awal ujian A-B yang kini menjadi kontroversi: pada tahun 2014, pengasas bersamanya menamakan siaran blog “Kami Mengeksperimen Manusia!”) Pada akhirnya pada tahun 2021, Goodside beralih ke aplikasi temu janji lain, Grindr, tempat dia mula bekerja pada sistem pengesyor, pemodelan data dan kerja pembelajaran mesin yang lebih tradisional. Sekitar tahun 2015, kejayaan pembelajaran mendalam menggalakkan pembangunan pemprosesan bahasa semula jadi, dan kemajuan pesat turut dicapai dalam terjemahan teks dan dialog. Tidak lama kemudian, dia berhenti kerja dan mula bereksperimen secara meluas dengan GPT-3. Melalui rangsangan dan cabaran yang berterusan, cuba pelajari cara menumpukan perhatiannya dan mencari sempadan. Pada Disember 2022, Scale AI mengupahnya untuk membantu berkomunikasi dengan model AI selepas beberapa petuanya menarik perhatian dalam talian. Ketua Pegawai Eksekutif syarikat itu, Alexandr Wang, memanggil model AI ini "sejenis komputer baharu." Andrej Karpathy: Projek Prompt, membawa 1.5 bilion pengkod
Pada tahun 2009, apabila Goodside baru sahaja menamatkan pengajian dari kolej dengan ijazah sains komputer, dia berminat dengan masih dalam alam semula jadi. Tidak banyak minat dalam bidang pemprosesan bahasa.
「Model Bahasa adalah Sedikit Pelajar」: https://arxiv.org/abs/ 2005.14165
Seterusnya, makalah "Large Language Models are Zero-Shot Reasoners" dan "Large Language Models are Human-Level Prompt Engineers" membuktikan bahawa kami boleh mereka bentuk "Prompt" " untuk memprogramkan "strategi penyelesaian" model untuk menyelesaikan tugas penaakulan pelbagai langkah yang lebih kompleks.Contohnya, "Mari kita fikir langkah demi langkah" yang paling terkenal berasal dari sini.
Versi "Mari selesaikan masalah ini langkah demi langkah untuk memastikan kami mendapat jawapan yang betul" boleh meningkatkan lagi ketepatan jawapan.
「Model Bahasa Besar adalah Penalaran Sifar Pukulan」:https://arxiv.org/abs/2205.11916
「Model Bahasa Besar Adalah Jurutera Gesaan Peringkat Manusia」:https://arxiv.org/abs/2211.01910
Memandangkan model GPT itu sendiri tidak mempunyai " Untuk mencapai sesuatu, mereka lebih meniru.Oleh itu, anda mesti membuat keperluan yang jelas untuk model dalam gesaan dan menyatakan dengan jelas prestasi yang dijangkakan.
「Pengubah Keputusan: Pembelajaran Pengukuhan melalui Pemodelan Jujukan」:https://arxiv.org/abs/2106.01345
Just Minta Generalisasi": https://evjang.com/2021/10/23/generalization.html
"Buat mesin maya dalam ChatGPT" ialah penggunaan Contoh gesaan untuk "pengaturcaraan".
Antaranya, kami menggunakan peraturan dan format input/output yang diisytiharkan dalam bahasa Inggeris untuk melaraskan GPT kepada peranan tertentu untuk menyelesaikan tugasan yang sepadan.
「Membina Mesin Maya di dalam ChatGPT」:https://engraved.blog/building-a -virtual-machine-inside/
Dalam "ChatGPT in iOS Shortcuts - The World's Smartest HomeKit Voice Assistant", pengarang menggunakan gesaan bahasa semula jadi untuk mencipta "ChatGPT voice assistant " adalah jauh lebih tinggi daripada Siri/Alexa/dsb biasa dari segi keupayaan dan pemperibadian.
「ChatGPT dalam Pintasan iOS — Pembantu Suara HomeKit Paling Pintar di Dunia」: https://matemarschalko. medium.com/chatgpt-in-an-ios-shortcut-worlds-smartest-homekit-voice-assistant-9a33b780007a
Daripada serangan suntikan ChatGPT Bing Berdasarkan kandungan yang terdedah , "identiti"nya juga dibina dan diprogramkan melalui "gesaan bahasa semula jadi". Contohnya, beritahu siapa dia, apa yang dia tahu/tidak tahu, dan cara bertindak.
Alamat Twitter: https://twitter.com/marvinvonhagen/status/1623658144349011971?lang= en
Karpathy berkata bahawa contoh di atas menggambarkan sepenuhnya kepentingan "prompt" dan maksud "prompt engineers".
Begitu juga, pada pandangan Goodside, pekerjaan ini bukan sahaja mewakili pekerjaan, tetapi sesuatu yang lebih revolusioner - bukan kod komputer atau bahasa manusia, tetapi Bahasa baharu antara keduanya -
"Ia adalah cara komunikasi di persimpangan pemikiran manusia dan mesin. Ia adalah mod di mana manusia membuat inferens dan mesin Bahasa yang bertanggungjawab untuk kerja susulan, dan bahasa ini tidak akan hilang .”
Begitu juga, Ethan Mollick, seorang profesor teknologi dan keusahawanan di Wharton School of the University of Pennsylvania, juga berkata demikian pada awal tahun ini seni "penciptaan segera" dengan meminta mereka menulis esei pendek menggunakan AI sahaja.
Beliau berkata memasukkan hanya gesaan paling asas, seperti "Tulis esei lima perenggan tentang memilih pemimpin," hanya akan menghasilkan artikel yang membosankan dan biasa-biasa sahaja. Tetapi kes yang paling berjaya adalah apabila pelajar menyunting bersama AI. Pelajar memberitahu AI untuk membetulkan butiran tertentu, menggantikan ayat, membuang frasa yang tidak berguna, menambah butiran yang lebih jelas, dan juga meminta AI untuk "membetulkan. perenggan penutup akhir dan jadikan artikel itu lebih baik." Artikel itu berakhir dengan harapan yang penuh harapan." istilah, iaitu, " Satu bentuk licik bermain-main yang terlalu bergantung pada kemahiran."
Sesetengah orang juga mempersoalkan sama ada peranan baharu ini akan bertahan lama: manusia akan melatih AI, dan apabila AI berkembang, orang sendiri tidak lagi dapat melatih diri mereka untuk kerja ini.
Steinert-Threlkeld dari University of Washington membezakan jurutera pantas dengan "pakar carian" awal Google yang mendakwa mempunyai teknik rahsia untuk mencari hasil yang sempurna - tetapi dari masa ke masa dan enjin carian Digunakan secara meluas, peranan ini tidak berguna.
Atas ialah kandungan terperinci Dapatkan gaji tahunan sejuta dolar tanpa menulis kod! Projek pantas ChatGPT boleh mewujudkan tentera 1.5 bilion petani kod. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!