Senkinek sincs többé szüksége arra, hogy mérnökök adják az utasításokat a mesterséges intelligenciának.

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

2023-ban, miközben milliók aggódtak amiatt, hogy a ChatGPT-hez hasonló mesterséges intelligencia modellek elveszik az állásukat, egyes vállalatok hajlandóak voltak több százezer dollárt fizetni azért, hogy olyan embereket alkalmazzanak, akik képesek kihasználni ezeket a következő generációs mesterséges intelligencia chatbotokat.

A Bloomberg szerint a ChatGPT megjelenése egy új szakmát hozott létre, a Prompt Engineert, ahol a fizetések elérték az évi 335 000 dollárt .

"Beszélgetés a mesterséges intelligenciával"

A hagyományos programozókkal ellentétben a mérnök prózai formában javasolja a programozást, majd sima szöveges parancsokat küld a mesterséges intelligencia rendszernek. A rendszer ezután a leíró szöveget tényleges feladatokká alakítja.

Ezek az egyének gyakran megértik a mesterséges intelligencia hibáit, ami lehetővé teszi számukra, hogy fejlesszék annak képességeit, és kifinomult stratégiákat dolgozzanak ki az egyszerű bemeneti adatok valóban egyedi eredményekké alakítására.

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 a parancsok tervezésének képességét. E készség nélkül előbb-utóbb tönkremegy a karriered” – mondta Lydia Logan, az IBM globális oktatásért és humánerőforrás-fejlesztésért felelős alelnöke.

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

Továbbá a WSJ szerint a vállalatok különböző részlegeken dolgozó alkalmazottaik széles skáláját 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 készült felmérésben 31 országban 31 000 alkalmazottat kérdeztek meg arról, hogy milyen új pozíciókat fontolgatnak a vállalataik a következő 12-18 hónapban. Jared Spataro, a Microsoft AI at Work marketingigazgatója szerint a parancsnoki mérnök a lista aljától a második helyen végzett.

Eközben olyan szerepkörök vezetik a listát, mint az oktató, az adatszakértő és az AI biztonsági szakértő.

Spataro azzal érvel, hogy a főbb nyelvi modellek mára kellően fejlettek ahhoz, hogy jobb interakciót, párbeszédet és kontextuális tudatosságot 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 állításokat tenni”.

Az, hogy a prompt „vak”, nem rossz.

Hannah Calhoon, az Indeed álláskereső platform mesterséges intelligenciáért felelős alelnöke szerint jelenleg nagyon alacsony a parancssori mérnökökre vonatkozó álláshirdetések száma.

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

A Prompt Engineerek olyan mérnökök, akiknek feladata kérdések vagy parancsok létrehozása mesterséges intelligencia eszközökhöz, például a ChatGPT-hez. Fotó: Riku AI

A szűkös költségvetések és a növekvő gazdasági bizonytalanság által korlátozott kereslet csökkenése mellett a vállalatok az elmúlt években általánosságban is sokkal óvatosabbá váltak a felvétellel kapcsolatban.

Ennek megfelelően olyan cégek, mint a Nationwide Insurance, a Carhartt munkaruházati márka és a New York Life Insurance mind kijelentették, hogy soha nem alkalmaztak megrendeléskezelő mérnököket. Ehelyett úgy találták, hogy a megrendelés-előkészítési készségek fejlesztése jobb specializáció, amelyre minden jelenlegi alkalmazottat ki lehet képezni.

„Akár pénzügyi, akár HR, akár jogi területen dolgozik, ezt a munkakörön belüli képességként, nem pedig különálló munkakörként tekintjük” – mondta Jim Fowler, a Nationwide technológiai igazgatója.

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

Egy X-ről szóló bejegyzésében Ng ezt a módszert „ lusta promptingnak ” nevezte – vagyis információ mesterséges intelligencia általi betáplálását nagyon kevés kontextussal vagy konkrét utasítások nélkül. „Csak akkor adjunk részleteket a promptokhoz, ha az feltétlenül szükséges” – mondta a Coursera és a DeepLearning társalapítója.

Az Ng által adott kiváló példa erre a programozók hibakeresése. Gyakran másolnak és illesztenek be teljes hibaüzeneteket – néha több oldalasakat – az MI-modellbe anélkül, hogy meghatároznák a követelményeket.

„A legtöbb nagy nyelvi modell (LLM) elég okos ahhoz, hogy megértse, hogy szükség van rájuk a hibák elemzéséhez és javítására vonatkozó javaslatokhoz, még akkor is, ha ezt nem mondjuk ki kifejezetten” – írta.

Az LLM-ek fokozatosan túllépnek a parancsokra adott egyszerű válaszokon, és kezdik megérteni a felhasználói szándékot és indokot, hogy megfelelő megoldásokat kínálhassanak. Fotó: Bloomberg

Ng szerint ez egy előrelépés, amely azt mutatja, hogy az LLM-ek fokozatosan túllépnek a parancsokra adott egyszerű válaszokon, és elkezdik megérteni a felhasználói szándékot és indokot, hogy megfelelő megoldásokat kínálhassanak – ezt a trendet követik a mesterséges intelligencia modellfejlesztő cégek is.

A „lusta promptálás” azonban nem mindig hatékony. Érdemes megjegyezni, hogy ezt a technikát csak akkor szabad alkalmazni, ha a felhasználók gyorsan tesztelhetik a modellt, például egy webes felületen vagy mesterséges intelligencia alkalmazáson keresztül, és a modell képes arra, hogy korlátozott információkból következtessen a szándékra.

Ng úr hangsúlyozta: „Ha a mesterséges intelligenciának sok kontextusra van szüksége a részletes válaszadáshoz, vagy nem tudja felismerni a lehetséges hibákat, akkor egy egyszerű prompt nem fog segíteni.”

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