Skjót nám/verkfræði: Að læra að tala við gervigreind

• Höfundur:
• Höfundur nafn

  Quantumrun Foresight
• Mars 11, 2024

Innsýn samantekt

Hraðbundið nám er að umbreyta vélanámi (ML), sem gerir stórum tungumálalíkönum (LLM) kleift að aðlagast án mikillar endurþjálfunar með vandlega útfærðum leiðbeiningum. Þessi nýjung eykur þjónustu við viðskiptavini, gerir verkefni sjálfvirk og hlúir að starfsmöguleikum í skjótri verkfræði. Langtímaáhrif þessarar tækni gætu falið í sér að stjórnvöld bæti opinbera þjónustu og samskipti, og fyrirtæki sem færast í átt að sjálfvirkum aðferðum.

Skjót nám/verkfræðisamhengi

Hraðbundið nám hefur komið fram sem leikbreytandi stefna í vélanámi (ML). Ólíkt hefðbundnum aðferðum gerir það stórum tungumálalíkönum (LLM) eins og GPT-4 og BERT kleift að laga sig að ýmsum verkefnum án mikillar endurþjálfunar. Þessi aðferð er náð með vandlega útfærðum leiðbeiningum, nauðsynlegar til að flytja lénsþekkingu yfir í líkanið. Gæði boðsins hafa veruleg áhrif á framleiðsla líkansins, sem gerir skyndiverkfræði að mikilvægri kunnáttu. Könnun McKinsey árið 2023 á gervigreind leiðir í ljós að stofnanir eru að laga ráðningaraðferðir sínar að skapandi gervigreindarmarkmiðum, með áberandi aukningu í ráðningu skyndilega verkfræðinga (7% svarenda sem ættleiða gervigreind).

Helsti kosturinn við skyndimiðað nám liggur í getu þess til að aðstoða fyrirtæki sem skortir aðgang að miklu magni af merktum gögnum eða starfa á lénum með takmarkað gagnaframboð. Hins vegar liggur áskorunin í því að búa til árangursríkar leiðbeiningar sem gera einni gerð kleift að skara fram úr í mörgum verkefnum. Að búa til þessar leiðbeiningar krefst djúps skilnings á uppbyggingu og setningafræði og endurtekinni betrumbót.

Í samhengi við ChatGPT OpenAI er skyndimiðað nám lykilatriði í því að búa til nákvæm og samhengislega viðeigandi svör. Með því að veita vandlega smíðaðar leiðbeiningar og betrumbæta líkanið byggt á mannlegu mati, getur ChatGPT komið til móts við margs konar fyrirspurnir, allt frá einföldum til mjög tæknilegra. Þessi nálgun dregur úr þörfinni fyrir handvirka endurskoðun og klippingu, sem sparar dýrmætan tíma og fyrirhöfn við að ná tilætluðum árangri.

Truflandi áhrif

Eftir því sem hraðvirk verkfræði heldur áfram að þróast munu einstaklingar finna sig í samskiptum við gervigreindarkerfi sem veita meira samhengislega viðeigandi svör. Þessi þróun gæti bætt þjónustu við viðskiptavini, sérsniðið efni og skilvirka upplýsingaleit. Þar sem einstaklingar reiða sig í auknum mæli á gervigreind-drifin samskipti, gætu þeir þurft að verða skynsamari við að búa til leiðbeiningar til að ná tilætluðum árangri og efla stafræna samskiptahæfileika sína.

Fyrir fyrirtæki gæti það leitt til aukinnar hagkvæmni í ýmsum þáttum í rekstri fyrirtækja að taka upp skyndimiðað nám. Gervigreindarspjallvélar og sýndaraðstoðarmenn verða færari í að skilja fyrirspurnir viðskiptavina, hagræða þjónustuveri og þátttöku. Að auki er hægt að nýta skjóta verkfræði við hugbúnaðarþróun, sjálfvirka kóðunarverkefni og draga úr handvirkri fyrirhöfn. Fyrirtæki gætu þurft að fjárfesta í þjálfun skjótra verkfræðinga til að virkja alla möguleika þessarar tækni, og þau gætu líka þurft að laga aðferðir sínar að vaxandi getu kynslóðar gervigreindarkerfa.

Á vettvangi stjórnvalda gætu langtímaáhrif skyndináms komið fram í bættri opinberri þjónustu, sérstaklega í heilbrigðisþjónustu og netöryggi. Ríkisstofnanir kunna að nota gervigreindarkerfi til að vinna úr víðtækum gögnum og veita nákvæmari innsýn og ráðleggingar. Þar að auki, þar sem gervigreind þróast með námi sem byggir á skjótu, gætu stjórnvöld þurft að fjárfesta í gervigreindarfræðslu og rannsóknum til að vera í fararbroddi þessarar tækni. 

Afleiðingar skyndináms/verkfræði

Víðtækari afleiðingar skyndináms/verkfræði geta falið í sér: 

• Eftirspurnin eftir skjótum verkfræðingum eykst, skapar nýjar starfsmöguleika á þessu sviði og eflir sérfræðiþekkingu í að búa til árangursríkar leiðbeiningar fyrir gervigreindarkerfi.
• Skjótbundið nám sem gerir heilbrigðiskerfum kleift að vinna úr læknisfræðilegum gögnum á skilvirkari hátt, sem leiðir til betri meðferðarráðlegginga og heilsugæsluniðurstöðu.
• Fyrirtæki breytast í átt að gagnastýrðum aðferðum, hagræða vöruþróun, markaðssetningu og þátttöku viðskiptavina með skjótri verkfræði, sem gæti truflað hefðbundin viðskiptamódel.
• Ríkisstjórnir sem nota gervigreindardrifin kerfi, búin til með skjótum verkfræði, fyrir móttækilegri og persónulegri samskipti við borgara, sem hugsanlega leiða til meiri pólitískrar þátttöku.
• Stofnanir og stjórnvöld sem nota skjóta verkfræði til að efla netöryggisráðstafanir, hjálpa til við að vernda viðkvæm gögn og mikilvæga innviði.
• Skjót verkfræði sem hjálpar til við að gera sjálfvirkan gagnagreiningu og skýrslugerð, bæta nákvæmni og tímanleika fjárhagslegrar innsýnar fyrir fyrirtæki og fjárfesta.

Spurningar sem þarf að íhuga

• Hvernig geturðu nýtt þér skjóta verkfræði til að auka samskipti þín við gervigreind kerfi í daglegu lífi?
• Hvaða hugsanlega starfstækifæri gætu skapast í skjótri verkfræði og hvernig geturðu undirbúið þig fyrir þau?