Aprendizagem/engenharia imediata: Aprendendo a falar com IA

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  Previsão Quantumrun
• 11 de março de 2024

Resumo do insight

O aprendizado baseado em prompts está transformando o aprendizado de máquina (ML), permitindo que grandes modelos de linguagem (LLMs) se adaptem sem um extenso treinamento por meio de prompts cuidadosamente elaborados. Esta inovação melhora o atendimento ao cliente, automatiza tarefas e promove oportunidades de carreira em engenharia imediata. As implicações a longo prazo desta tecnologia poderão incluir a melhoria dos serviços públicos e da comunicação pelos governos e a mudança das empresas para estratégias automatizadas.

Contexto imediato de aprendizagem/engenharia

O aprendizado baseado em prompts surgiu como uma estratégia revolucionária no aprendizado de máquina (ML). Ao contrário dos métodos tradicionais, permite que grandes modelos de linguagem (LLMs) como GPT-4 e BERT se adaptem a várias tarefas sem extenso treinamento. Este método é alcançado por meio de prompts cuidadosamente elaborados, essenciais na transferência de conhecimento do domínio para o modelo. A qualidade do prompt influencia significativamente o resultado do modelo, tornando a engenharia de prompt uma habilidade crítica. A pesquisa de 2023 da McKinsey sobre IA revela que as organizações estão ajustando suas estratégias de contratação para objetivos generativos de IA, com um aumento notável na contratação imediata de engenheiros (7% dos entrevistados que adotam IA).

A principal vantagem da aprendizagem imediata reside na sua capacidade de ajudar empresas que não têm acesso a grandes quantidades de dados rotulados ou que operam em domínios com disponibilidade limitada de dados. No entanto, o desafio reside em conceber instruções eficazes que permitam que um único modelo se destaque em múltiplas tarefas. A elaboração desses prompts requer um conhecimento profundo de estrutura e sintaxe e refinamento iterativo.

No contexto do ChatGPT da OpenAI, a aprendizagem baseada em prompts é fundamental para gerar respostas precisas e contextualmente relevantes. Ao fornecer prompts cuidadosamente construídos e refinar o modelo com base na avaliação humana, o ChatGPT pode atender a uma ampla gama de consultas, desde simples até altamente técnicas. Essa abordagem reduz a necessidade de revisão e edição manual, economizando tempo e esforço valiosos para alcançar os resultados desejados.

Impacto disruptivo

À medida que a engenharia imediata continua a evoluir, os indivíduos interagirão com sistemas alimentados por IA que fornecem respostas mais contextualmente relevantes. Este desenvolvimento poderia melhorar o atendimento ao cliente, o conteúdo personalizado e a recuperação eficiente de informações. À medida que os indivíduos dependem cada vez mais de interações orientadas pela IA, poderão ter de se tornar mais criteriosos na elaboração de instruções para alcançar os resultados desejados, melhorando as suas competências de comunicação digital.

Para as empresas, a adoção da aprendizagem imediata pode levar a uma maior eficiência em vários aspectos das operações comerciais. Os chatbots e assistentes virtuais com tecnologia de IA se tornarão mais hábeis na compreensão das dúvidas dos clientes, simplificando o suporte e o envolvimento do cliente. Além disso, a engenharia imediata pode ser aproveitada no desenvolvimento de software, automatizando tarefas de codificação e reduzindo o esforço manual. As empresas podem precisar de investir na formação de engenheiros rápidos para aproveitar todo o potencial desta tecnologia, e também podem precisar de adaptar as suas estratégias às capacidades em evolução dos sistemas generativos de IA.

Na frente governamental, o impacto a longo prazo da aprendizagem imediata poderá manifestar-se na melhoria dos serviços públicos, especialmente nos cuidados de saúde e na cibersegurança. As agências governamentais podem utilizar sistemas de IA para processar vastos dados e fornecer informações e recomendações mais precisas. Além disso, à medida que a IA evolui através da aprendizagem imediata, os governos poderão ter de investir na educação e investigação em IA para permanecerem na vanguarda desta tecnologia. 

Implicações da aprendizagem/engenharia imediata

Implicações mais amplas da aprendizagem/engenharia imediata podem incluir: 

• A procura por engenheiros rápidos está a aumentar, criando novas perspetivas de carreira na área e promovendo conhecimentos especializados na elaboração de avisos eficazes para sistemas de IA.
• Aprendizagem baseada em prompts, permitindo que os sistemas de saúde processem dados médicos de forma mais eficaz, levando a melhores recomendações de tratamento e resultados de saúde.
• As empresas estão mudando para estratégias baseadas em dados, otimizando o desenvolvimento de produtos, o marketing e o envolvimento do cliente por meio de engenharia imediata, potencialmente perturbando os modelos de negócios tradicionais.
• Governos que utilizam sistemas baseados em IA, criados com engenharia imediata, para uma comunicação mais ágil e personalizada com os cidadãos, levando potencialmente a uma maior participação política.
• Organizações e governos que empregam engenharia imediata para reforçar as medidas de segurança cibernética, ajudando a proteger dados sensíveis e infraestruturas críticas.
• Engenharia imediata ajudando a automatizar a análise de dados e relatórios, melhorando a precisão e a oportunidade dos insights financeiros para empresas e investidores.

Questões a considerar

• Como você pode aproveitar a engenharia imediata para aprimorar suas interações com sistemas de IA na vida diária?
• Que oportunidades potenciais de carreira podem surgir na engenharia imediata e como você pode se preparar para elas?