Senkinek sincs többé szüksége mérnökökre a mesterséges intelligencia irányításához

A mesterséges intelligencia alapú gyorsmérnöki munka volt az egyik legkeresettebb munka 2023-ban. A mesterséges intelligencia gyors fejlődése azonban elavulttá tette ezt a szakmát.

2023-ban, miközben emberek milliói aggódnak amiatt, hogy a ChatGPT-hez hasonló mesterséges intelligencia modellek elveszik az állásukat, egyes vállalatok hajlandóak több százezer dollárt fizetni azért, hogy olyan embereket toborozzanak, akik kihasználhatják ezeket az új generációs mesterséges intelligencia chatbotokat.

A Bloomberg szerint a ChatGPT megjelenése egy új szakmát hozott létre, az úgynevezett Prompt Engineert, akár évi 335 000 USD fizetéssel.

"Beszélj a mesterséges intelligenciával"

A hagyományos programozókkal ellentétben a mérnökök azt javasolják, hogy prózában programozzanak, majd egyszerű szövegben írt parancsokat küldjenek a mesterséges intelligencia rendszernek, amely a leírásokat tényleges munkává alakítja.

Ezek az emberek gyakran megértik a mesterséges intelligencia hibáit, amelyek aztán fokozhatják annak erejét, és összetett stratégiákkal állhatnak elő, hogy az egyszerű bemeneteket valóban egyedi eredményekké alakítsák.

Lance Junck egyszer közel 35 000 dollár bevételre tett szert egy online kurzuson, amelyen az embereket a ChatGPT használatára tanították. Fotó: Gearrice.

„Ahhoz, hogy hatékonyan használd a mesterséges intelligenciát, el kell sajátítanod az utasítástervezés képességét. E készség nélkül a karriered előbb-utóbb „tönkremegy”” – mondta Lydia Logan, az IBM Technology Group globális oktatásért és humánerőforrás-fejlesztésért felelős alelnöke.

A gyors fejlődésnek köszönhetően azonban a mesterséges intelligencia modelljei ma már sokkal jobban megértik a felhasználók szándékait, és akár további kérdéseket is feltehetnek, ha a szándék nem világos.

Ezenkívül a WSJ szerint a vállalatok a különböző részlegeken dolgozó alkalmazottak széles körét képzik a parancsok és a mesterséges intelligencia modellek legjobb használatára, így kevésbé van szükség egyetlen személyre, aki rendelkezik ezzel a szakértelemmel.

Konkrétan egy, a Microsoft megbízásából nemrégiben végzett felmérésben 31 ország 31 000 alkalmazottját kérdezték meg arról, hogy vállalatuk milyen új szerepköröket fontolgat a következő 12-18 hónapban. Jared Spataro, a Microsoft AI at Work marketingigazgatója szerint a parancsnoki mérnök a lista aljától a második helyen állt.

Eközben olyan szerepkörök vezetik a listát, mint az oktatók, adatkutatók és mesterséges intelligencia biztonsági szakértők.

Spataro azzal érvel, hogy a nagy nyelvi modellek mára eléggé fejlődtek ahhoz, hogy jobb interakciót, párbeszédet és kontextusfelismerést tegyenek lehetővé.

Például a Microsoft mesterséges intelligencia alapú kutatási eszköze további kérdéseket tesz fel, tudatja a felhasználóval, ha valamit nem ért, és visszajelzést kér a megadott információkról. Más szóval, Spataro szerint, „nem kell tökéletes mondatokat alkotni”.

A „vak” prompt nem rossz

Hannah Calhoon, az Indeed álláskereső platform mesterséges intelligenciáért felelős alelnöke szerint jelenleg nagyon kevés parancsnoki mérnöki álláshirdetés van.

2023 januárjában, mindössze néhány hónappal a ChatGPT indulása után, az Indeeden a pozícióra irányuló felhasználói keresések száma 144-re ugrott millió keresésre vetítve. Azóta azonban ez a szám 20-30 körüli értékre stagnált millió keresésre vetítve.

A gyorsmérnökök olyan mérnökök, akiknek feladata kérdések megfogalmazása vagy parancsok kiadása mesterséges intelligencia eszközöknek, például a ChatGPT-nek. Fotó: Riku AI

A szűkös költségvetések és a növekvő gazdasági bizonytalanság által sújtott kereslet csökkenése mellett a vállalatok az elmúlt években általánosságban sokkal óvatosabbak voltak a felvétellel kapcsolatban.

Az olyan cégek, mint a Nationwide Insurance, a Carhartt Workwear és a New York Life Insurance, mind azt állítják, hogy soha nem alkalmaztak parancsnoki mérnököket, ehelyett a jobb parancsnoki készségeket olyan készségnek tekintik, amelyre minden jelenlegi alkalmazott kiképezhető.

„Akár pénzügyi, HR-es, akár jogi területen dolgozol, ezt a képességet egy munkakörön belüli képességként, nem pedig különálló munkakörként tekintjük” – mondja a Nationwide technológiai igazgatója, Jim Fowler.

Andrew Ng professzor, a Google Brain alapítója és a Stanford Egyetem előadója szerint a felhasználóknak néha nem kell túlságosan részletesnek lenniük, amikor kéréseket (promptokat) adnak meg a mesterséges intelligenciának.

Egy X-ről szóló bejegyzésében Mr. Ng ezt a módszert „ lusta promptingnak ” nevezi – vagyis kevés kontextussal vagy konkrét utasítások nélkül adagolunk információkat a mesterséges intelligenciának. „Csak akkor adjunk hozzá részleteket a prompthoz, ha az feltétlenül szükséges” – mondta a Coursera és a DeepLearning társalapítója.

Az Ng egy tipikus példát mutat a hibakereső programozókra, akik gyakran teljes hibaüzeneteket – néha több oldalasakat – másolnak és illesztenek be mesterséges intelligencia modellekbe anélkül, hogy kifejezetten közölnék, mit szeretnének.

„A legtöbb nagy nyelvi modell (LLM) elég okos ahhoz, hogy megértse, mire van szükséged az elemzéshez, és javításokat javasoljon, még akkor is, ha ezt nem mondod ki kifejezetten” – írja.

Az LLM túlmutat az egyszerű parancsokra adott válaszokon, és elkezdi megérteni a felhasználói szándékot és érvelést, hogy megfelelő megoldásokkal állhasson elő. Fotó: Bloomberg

Ng szerint ez egy előrelépés, amely azt mutatja, hogy az LLM fokozatosan túllép az egyszerű parancsokra adott válaszok képességén, és elkezdi megérteni a felhasználó szándékait és érvelését, hogy megfelelő megoldásokkal álljon elő – ezt a trendet követik a mesterséges intelligencia modelleket fejlesztő vállalatok is.

A „lusta promptálás” azonban nem mindig működik. Ng megjegyzi, hogy ezt a technikát csak akkor szabad alkalmazni, ha a felhasználók gyorsan tudnak tesztelni, például egy webes felületen vagy egy MI-alkalmazáson keresztül, és a modell képes kevés információból kikövetkeztetni a szándékot.

„Ha a mesterséges intelligenciának sok kontextusra van szüksége a részletes válaszadáshoz, vagy nem képes felismerni a lehetséges hibákat, akkor egy egyszerű prompt nem segít” – hangsúlyozta Mr. Ng.

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