生成式人工智慧如何影響未來的工作?
生成式人工智慧是矽谷的新寵。但它到底是什麼?這對你我未來的工作又意味著什麼?專家們認為,生成型人工智慧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?這就是為什麼深入研究科技是什麼和不是什麼很重要。
就保險業而言,相信生成式人工智慧不會把每個創意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裡。
以下是生成式AI可以和不能做什麼,以及它將如何影響我們的工作方式:
什麼是生成式人工智慧?
生成式AI本質上是一種非常非常高階的預測文字形式。生成式人工智慧允許用戶插入文字提示,並獲得一件藝術品,一篇部落格文章,或對一個問題的諷刺回應。
但它是如何產生這些資訊的呢?它變得聰明了嗎?它是否有一個演算法來回應任何世俗的輸入?
先進的人工智慧模型已經消化了數千億個單字。如今,他們可以預測最有可能的單字和短語組合。這使得生成式人工智慧可以建議接下來可能想輸入的單字。雖然你可以要求生成式AI跟我們講一個笑話,但它只能用它處理過的資料集來回應。所以,雖然AI機器人看起來可以理解指令,但實際上並不能與「理解」相提並論。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慧機器人,並給它提示2 2=,它會以「2 2=4」回應。但這並不是因為它有一個內部演算法,就像計算器一樣,處理了你的請求。它剛從整個網路推斷出,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有效率。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。粗略的腦力激盪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。
生成式人工智慧會改變工作方式嗎?
簡而言之,是的,但它可能受到自然的限制。
將人工智慧融入工作場所的第一步是了解其限制。在獲得數十億個數據點後,人工智慧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,它很善於遵循指示,但很難知道何時或是否正確。
以簡單的任務為例,就某個主題列出要點,然後寫一篇部落格文章。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彙會讓讀者目不轉睛。
更不知道以前寫過什麼部落格文章,也不知道是什麼細微差別引發了效能提升。它也不知道什麼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路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。雖然人工智慧可以看起來和聽起來像人類,但它實際上並不知道我們生活在什麼世界。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,它使用深度學習產生類似人類的文字。但GPT-3是根據2016年的一個網路指數進行訓練的。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回應。
當這種類型的錯誤訊息看起來很權威並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客製化框架來指導它,並在部署之前查看任何內容。這並不是說這項技術不會改變遊戲規則。但如果你是CEO,希望人工智慧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,人工智慧不會取代大多數工作。但透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慧做不到的事情,這些事情需要高階的人類洞察力、同理心和批判性思維。以下是三個範例:
1.書寫速度更快
生成式人工智慧可以加快從文章到網站拷貝的寫作過程。我們可以在核心訊息上寫下一些要點,並透過一個類似副本的程式運行它,人工智慧並在幾秒鐘內完成三分之二的路程。而後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研究故事,分析哪些主題引起了興趣,並與人們見面。
2.改善客戶服務
#面對客戶的角色也有產生AI的多種用途。員工可以獲得任何對話的文本,人工智慧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慧來創建基本的創意視覺模型,而無需在電腦前花費數小時。透過在早期階段建立基本的鷹架,在回饋和修改之前,該技術可以給工人更多的時間與客戶進行創意探索。
當看到這三個例子時,它們的共同點是什麼?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。因為人工智慧仍然沒有創造出一個原創的想法。相較之下,帶來的是與客戶更深層的關係,並將其轉化為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慧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,並從實例中學習。
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。
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C 中使用字符串流的主要步驟和注意事項如下:1.創建輸出字符串流並轉換數據,如將整數轉換為字符串。 2.應用於復雜數據結構的序列化,如將vector轉換為字符串。 3.注意性能問題,避免在處理大量數據時頻繁使用字符串流,可考慮使用std::string的append方法。 4.注意內存管理,避免頻繁創建和銷毀字符串流對象,可以重用或使用std::stringstream。
