Daling pagkat-on/engineering: Pagkat-on sa pagpakigsulti sa AI

• Author:
• Ngalan sa tagsulat

  Quantumrun Foresight
• Marso 11, 2024

Katingbanan sa panabut

Ang paspas nga pagkat-on mao ang pagbag-o sa pagkat-on sa makina (ML), nga nagtugot sa dagkong mga modelo sa pinulongan (LLM) nga mopahiangay nga wala’y daghang pag-re-training pinaagi sa mabinantayon nga gihimo nga mga pag-aghat. Kini nga kabag-ohan nagpauswag sa serbisyo sa kustomer, nag-automate sa mga buluhaton, ug nagpasiugda sa mga oportunidad sa karera sa dali nga engineering. Ang dugay nga mga implikasyon sa kini nga teknolohiya mahimong maglakip sa mga gobyerno nga nagpauswag sa mga serbisyo ug komunikasyon sa publiko, ug ang mga negosyo nga nagbalhin sa mga automated nga estratehiya.

Diha-diha nga pagkat-on/konteksto sa engineering

Ang dali nga nakabase sa pagkat-on mitumaw isip usa ka estratehiya sa pagbag-o sa dula sa pagkat-on sa makina (ML). Dili sama sa tradisyonal nga mga pamaagi, kini nagtugot sa dagkong mga modelo sa pinulongan (LLMs) sama sa GPT-4 ug BERT nga mopahiangay sa lain-laing mga buluhaton nga walay halapad nga re-training. Kini nga pamaagi makab-ot pinaagi sa mabinantayon nga gihimo nga mga pag-aghat, hinungdanon sa pagbalhin sa kahibalo sa domain sa modelo. Ang kalidad sa pag-aghat dakog impluwensya sa output sa modelo, nga naghimo sa paspas nga engineering nga usa ka kritikal nga kahanas. Ang 2023 nga survey ni McKinsey sa AI nagpadayag nga ang mga organisasyon nag-adjust sa ilang mga estratehiya sa pag-hire para sa mga katuyoan sa generative AI, nga adunay usa ka talagsaong pagtaas sa pag-hire og mga inhinyero nga dali (7% sa mga respondent nga nagsagop sa AI).

Ang nag-unang bentaha sa dali nga nakabase sa pagkat-on anaa sa iyang abilidad sa pagtabang sa mga negosyo nga kulang sa access sa daghang mga gimarkahan nga datos o naglihok sa mga domain nga adunay limitado nga datos nga magamit. Bisan pa, ang hagit naa sa paghimo og epektibo nga mga pag-aghat nga makahimo sa usa ka modelo nga molabaw sa daghang mga buluhaton. Ang paghimo niini nga mga pag-aghat nanginahanglan usa ka lawom nga pagsabut sa istruktura ug syntax ug pag-uli nga pagpino.

Sa konteksto sa OpenAI's ChatGPT, ang dali nga nakabase sa pagkat-on hinungdanon sa pagmugna og tukma ug may kalabutan sa konteksto nga mga tubag. Pinaagi sa paghatag og mabinantayon nga gihimo nga mga pag-aghat ug pagpino sa modelo base sa tawhanong ebalwasyon, ang ChatGPT makatubag sa daghang mga pangutana, gikan sa yano hangtod sa labi ka teknikal. Kini nga pamaagi makapamenos sa panginahanglan alang sa manwal nga pagrepaso ug pag-edit, pagdaginot ug bililhong panahon ug paningkamot sa pagkab-ot sa gitinguhang mga resulta.

Makasamok nga epekto

Samtang ang paspas nga engineering nagpadayon sa pag-uswag, ang mga indibidwal makit-an ang ilang kaugalingon nga nakig-uban sa mga sistema nga gipadagan sa AI nga naghatag daghang mga tubag nga may kalabotan sa konteksto. Kini nga pag-uswag mahimong makapauswag sa serbisyo sa kustomer, personal nga sulud, ug maayo nga pagkuha sa kasayuran. Ingon nga ang mga indibidwal labi nga nagsalig sa AI-driven nga mga interaksyon, mahimo nga kinahanglan nila nga mahimong labi ka masinabtanon sa paghimo og mga pag-aghat aron makab-ot ang gitinguha nga mga sangputanan, pagpauswag sa ilang kahanas sa komunikasyon sa digital.

Alang sa mga kompanya, ang pagsagop sa dali nga nakabase sa pagkat-on mahimong mosangput sa labi ka epektibo sa lainlaing mga aspeto sa operasyon sa negosyo. Ang AI-powered chatbots ug virtual assistants mahimong mas hanas sa pagsabot sa mga pangutana sa customer, pagpahapsay sa customer support ug engagement. Dugang pa, ang dali nga engineering mahimong magamit sa pag-uswag sa software, pag-automate sa mga buluhaton sa coding ug pagkunhod sa manual nga paningkamot. Mahimong kinahanglan nga mamuhunan ang mga kompanya sa pagbansay sa mga inhenyero nga dali aron magamit ang tibuuk nga potensyal sa kini nga teknolohiya, ug kinahanglan usab nila nga ipahiangay ang ilang mga estratehiya sa nagbag-o nga mga kapabilidad sa mga generative AI system.

Sa atubangan sa gobyerno, ang malungtarong epekto sa paspas nga nakabase sa pagkat-on mahimong makita sa gipaayo nga serbisyo publiko, labi na sa pag-atiman sa kahimsog ug cybersecurity. Ang mga ahensya sa gobyerno mahimong mogamit sa mga sistema sa AI aron maproseso ang daghang mga datos ug maghatag mas tukma nga mga panabut ug rekomendasyon. Dugang pa, samtang nag-uswag ang AI pinaagi sa paspas nga pagkat-on, ang mga gobyerno kinahanglan nga mamuhunan sa edukasyon ug panukiduki sa AI aron magpabilin sa unahan sa kini nga teknolohiya. 

Mga implikasyon sa dali nga pagkat-on/engineering

Ang mas lapad nga mga implikasyon sa dali nga pagkat-on/engineering mahimong maglakip sa: 

• Ang panginahanglan alang sa paspas nga mga inhenyero nga pagtaas, paghimo bag-ong mga prospect sa karera sa natad ug pagpauswag sa kahanas sa paghimo og epektibo nga mga pag-aghat alang sa mga sistema sa AI.
• Ang dali nga nakabase sa pagkat-on nga makapaarang sa mga sistema sa pag-atiman sa kahimsog sa pagproseso sa medikal nga datos nga labi ka epektibo, nga nagdala sa mas maayo nga mga rekomendasyon sa pagtambal ug mga sangputanan sa pag-atiman sa kahimsog.
• Ang mga kompanya nga nagbalhin-balhin sa mga estratehiya nga gipadagan sa datos, pag-optimize sa pag-uswag sa produkto, pagpamaligya, ug pakiglambigit sa kostumer pinaagi sa dali nga engineering, nga mahimo’g makabalda sa tradisyonal nga mga modelo sa negosyo.
• Ang mga gobyerno nga naggamit sa AI-driven nga mga sistema, nga gimugna uban sa paspas nga engineering, alang sa mas responsive ug personalized nga komunikasyon sa mga lungsuranon, nga posibleng mosangpot sa mas dako nga partisipasyon sa politika.
• Ang mga organisasyon ug mga gobyerno naggamit sa paspas nga engineering aron mapalig-on ang mga lakang sa cybersecurity, nga makatabang sa pagpanalipod sa sensitibo nga datos ug kritikal nga imprastraktura.
• Ang paspas nga engineering nga nagtabang sa pag-automate sa pag-analisa ug pagreport sa datos, pagpaayo sa katukma ug pagka-panahon sa pinansyal nga mga panabut alang sa mga negosyo ug mga tigpamuhunan.

Mga pangutana nga hunahunaon

• Giunsa nimo magamit ang dali nga engineering aron mapauswag ang imong mga interaksyon sa mga sistema sa AI sa adlaw-adlaw nga kinabuhi?
• Unsang potensyal nga mga oportunidad sa karera ang mahimong moabut sa dali nga engineering, ug unsaon nimo pag-andam alang niini?