אף אחד כבר לא צריך מהנדסים שנותנים פקודות לבינה מלאכותית.

הנדסה מהירה לבינה מלאכותית הייתה אחת העבודות המבוקשות ביותר בשנת 2023. עם זאת, הקצב המהיר של פיתוח הבינה המלאכותית הפך מקצוע זה למיושן.

בשנת 2023, בעוד מיליונים היו מודאגים מהאפשרות שמודלים של בינה מלאכותית כמו ChatGPT יגבו את מקום עבודתם, חברות מסוימות היו מוכנות לשלם מאות אלפי דולרים כדי להעסיק אנשים המסוגלים למנף את הצ'אטבוטים של בינה מלאכותית מהדור הבא.

לפי בלומברג , הופעתה של ChatGPT באותה תקופה יצרה מקצוע חדש בשם Prompt Engineer, עם משכורות המגיעות עד 335,000 דולר בשנה.

"לדבר עם בינה מלאכותית"

בניגוד למתכנתים מסורתיים, המהנדס מציע תכנות בצורת פרוזה, ולאחר מכן שולח את פקודות הטקסט הרגיל למערכת הבינה המלאכותית. לאחר מכן המערכת הופכת את הטקסט התיאורי למשימות ממשיות.

אנשים אלה מבינים לעתים קרובות את פגמי הבינה המלאכותית, מה שמאפשר להם לשפר את יכולותיה ולפתח אסטרטגיות מתוחכמות כדי להפוך קלט פשוט לתוצאות ייחודיות באמת.

לאנס ג'ונק הרוויח פעם כמעט 35,000 דולר בהכנסות מקורס מקוון שלימד אנשים כיצד להשתמש ב-ChatGPT. צילום: Gearrice.

"כדי להשתמש בבינה מלאכותית ביעילות, עליך לשלוט במיומנות של עיצוב פקודות. בלי מיומנות זו, הקריירה שלך, במוקדם או במאוחר, תיהרס", אמרה לידיה לוגן, סגנית נשיא לחינוך גלובלי ופיתוח משאבי אנוש ב-IBM.

עם זאת, עם הפיתוח המהיר, מודלים של בינה מלאכותית מבינים כיום את כוונת המשתמש הרבה יותר טוב ויכולים אפילו לשאול שאלות המשך אם הכוונה אינה ברורה.

יתר על כן, על פי ה-WSJ , חברות מכשירות מגוון עובדים במחלקות שונות כיצד להשתמש בצורה הטובה ביותר בפקודות ובמודלים של בינה מלאכותית, כך שיש פחות צורך באדם יחיד שיהיה לו מומחיות זו.

באופן ספציפי, בסקר שנערך לאחרונה על ידי מיקרוסופט, נשאלו 31,000 עובדים ב-31 מדינות לגבי תפקידים חדשים שהחברות שלהן שוקלות להוסיף ב-12-18 החודשים הקרובים. לדברי ג'ארד ספטארו, מנהל השיווק של AI at Work במיקרוסופט, מהנדס פיקוד דורג במקום השני בתחתית הרשימה.

בינתיים, תפקידים כמו מאמן, מומחה נתונים ומומחה אבטחת בינה מלאכותית עומדים בראש הרשימה.

ספטארו טוען כי מודלים לשוניים עיקריים התפתחו כיום מספיק כדי לאפשר אינטראקציה, דיאלוג ומודעות הקשרית טובים יותר.

לדוגמה, כלי המחקר של מיקרוסופט, המבוסס על בינה מלאכותית, ישאל שאלות המשך, יודיע למשתמש מתי הוא לא מבין משהו, ויבקש משוב על המידע שסופק. במילים אחרות, ספטארו טוען ש"אין צורך בהצהרות מושלמות".

להיות "עיוור" באופן מיידי זה לא פסול.

לדברי חנה קלהון, סגנית נשיא לבינה מלאכותית בפלטפורמת חיפוש העבודה Indeed, מספר מודעות הדרושים למהנדסי שורת פקודה נמוך מאוד כיום.

בינואר 2023, חודשים ספורים בלבד לאחר השקת ChatGPT, חיפושי משתמשים ב-Indeed לתפקיד זה זינקו ל-144 לכל מיליון חיפושים. עם זאת, מאז, מספר זה התייצב סביב 20-30 לכל מיליון חיפושים.

מהנדסי פרומפט הם מהנדסים שתפקידם ליצור שאלות או פקודות עבור כלי בינה מלאכותית כמו ChatGPT. צילום: Riku AI.

מלבד ירידה בביקוש, מוגבלים על ידי תקציבים מצומצמים וחוסר ודאות כלכלית גוברת, חברות הפכו גם זהירות הרבה יותר לגבי גיוס עובדים באופן כללי בשנים האחרונות.

בהתאם לכך, חברות כמו Nationwide Insurance, מותג בגדי העבודה Carhartt ו-New York Life Insurance הצהירו כולן שמעולם לא שכרו מהנדסי הזמנות. במקום זאת, הן גילו כי שיפור מיומנויות קביעת הזמנות הוא התמחות טובה יותר שכל העובדים הנוכחיים יכולים לעבור הכשרה בה.

"בין אם אתם עובדים בתחומי הכספים, משאבי אנוש או המשפט, אנו רואים זאת כיכולת במסגרת תפקיד, לא כתואר נפרד", אמר ג'ים פאולר, מנהל הטכנולוגיה הראשי של Nationwide.

פרופסור אנדרו נג, מייסד גוגל בריין ומרצה באוניברסיטת סטנפורד, מציע שלפעמים משתמשים לא צריכים להיות מפורטים יתר על המידה בעת הזנת הנחיות עבור בינה מלאכותית.

בפוסט ב-X, נג כינה את השיטה הזו " הנחיה עצלה " - כלומר, הזנת מידע לתוך בינה מלאכותית עם מעט מאוד הקשר או ללא הוראות ספציפיות. "עלינו להוסיף פרטים להנחיות רק כאשר הכרחי לחלוטין", אמר המייסד השותף של Coursera ו-DeepLearning.

דוגמה מצוינת שנתן Ng היא מתכנתים בעת ניפוי שגיאות. הם לעתים קרובות מעתיקים ומדביקים הודעות שגיאה שלמות - לפעמים באורך של כמה עמודים - לתוך מודל הבינה המלאכותית מבלי לציין את הדרישות.

"רוב מודלי השפה הגדולים (LLMs) חכמים מספיק כדי להבין שאתם צריכים אותם כדי לנתח ולהציע דרכים לתקן שגיאות, גם אם אתם לא אומרים זאת במפורש", כתב.

מנהלי משפטים (LLMs) עוברים בהדרגה מעבר לתגובה גרידא לפקודות, ומתחילים להבין את כוונת המשתמש ואת הסיבה שבגללה הוא מספק פתרונות מתאימים. צילום: בלומברג.

לדברי נג, זהו צעד קדימה המראה שמומחי תואר ראשון במשפטים (LLMs) מתקדמים בהדרגה מעבר לתגובה גרידא לפקודות, ומתחילים להבין את כוונת המשתמש ואת הסיבה לכך שעל מנת לספק פתרונות מתאימים - מגמה שחברות פיתוח מודלים של בינה מלאכותית רודפות אחריה.

עם זאת, "הנחיה עצלה" לא תמיד יעילה. ראוי לציין כי יש ליישם טכניקה זו רק כאשר משתמשים יכולים לבדוק את המודל במהירות, כגון באמצעות ממשק אינטרנט או יישום בינה מלאכותית, והמודל מסוגל מספיק להסיק כוונה ממידע מוגבל.

מר נג הדגיש: "אם בינה מלאכותית זקוקה להקשר רב כדי להגיב בפירוט, או אינה יכולה לזהות שגיאות פוטנציאליות, אז הנחיה פשוטה לא תעזור."

מקור: https://znews.vn/khong-con-ai-can-ky-su-ra-lenh-cho-ai-nua-post1549306.html