Нікому більше не потрібні інженери, які віддають накази штучному інтелекту.

Швидка інженерія для штучного інтелекту була однією з найбільш затребуваних вакансій у 2023 році. Однак швидкі темпи розвитку штучного інтелекту зробили цю професію застарілою.

У 2023 році, поки мільйони людей були стурбовані можливістю того, що моделі штучного інтелекту, такі як ChatGPT, заберуть їхні робочі місця, деякі компанії були готові платити сотні тисяч доларів, щоб найняти людей, здатних використовувати ці чат-боти зі штучним інтелектом наступного покоління.

За даними Bloomberg , поява ChatGPT у той час створила нову професію під назвою Prompt Engineer (Інженер-консультант), зарплати якої сягали 335 000 доларів на рік.

«Розмова зі штучним інтелектом»

На відміну від традиційних програмістів, інженер пропонує програмування у формі прози, а потім надсилає команди у вигляді простого тексту системі штучного інтелекту. Система потім перетворює описовий текст на реальні завдання.

Ці люди часто розуміють недоліки штучного інтелекту, що дозволяє їм розширювати його можливості та розробляти складні стратегії для перетворення простих вхідних даних на справді унікальні результати.

Ленс Джанк колись заробив майже 35 000 доларів доходу на онлайн-курсі, який навчав людей користуватися ChatGPT. Фото: Gearice.

«Щоб ефективно використовувати штучний інтелект, ви повинні опанувати навичку розробки команд. Без цієї навички ваша кар’єра рано чи пізно буде зруйнована», – сказала Лідія Логан, віцепрезидентка з питань глобальної освіти та розвитку людських ресурсів IBM.

Однак, завдяки швидкому розвитку, моделі штучного інтелекту тепер набагато краще розуміють наміри користувача і навіть можуть ставити додаткові запитання, якщо намір незрозумілий.

Крім того, за даними WSJ , компанії навчають низку співробітників з різних відділів тому, як найкраще використовувати команди та моделі штучного інтелекту, тому потреба в одній людині, яка б володіла цим досвідом, зменшується.

Зокрема, в нещодавньому опитуванні, замовленому Microsoft, 31 000 співробітників у 31 країні запитали про нові посади, які їхні компанії планують додати протягом наступних 12-18 місяців. За словами Джареда Спатаро, директора з маркетингу AI at Work у Microsoft, інженер-командник посів друге з кінця списку.

Тим часом, такі посади, як тренер, спеціаліст з даних та експерт з безпеки штучного інтелекту, очолюють список.

Спатаро стверджує, що основні мовні моделі зараз розвинулися достатньо, щоб забезпечити кращу взаємодію, діалог та контекстуальне усвідомлення.

Наприклад, дослідницький інструмент Microsoft на основі штучного інтелекту ставитиме додаткові запитання, повідомлятиме користувача, коли він щось не розуміє, і запитуватиме відгук щодо наданої інформації. Іншими словами, Спатаро стверджує, що «вам не потрібно мати ідеальні твердження».

Підказка бути "сліпим" не є неправильною.

За словами Ханни Калхун, віце-президентки зі штучного інтелекту на платформі пошуку роботи Indeed, кількість оголошень про роботу для інженерів командного рядка наразі дуже низька.

У січні 2023 року, лише через кілька місяців після запуску ChatGPT, кількість пошукових запитів користувачів на Indeed щодо цієї посади різко зросла до 144 на мільйон пошукових запитів. Однак з того часу це число стабілізувалося на рівні приблизно 20-30 на мільйон пошукових запитів.

Інженери-підказники – це інженери, чия робота полягає у створенні запитань або команд для інструментів штучного інтелекту, таких як ChatGPT. Фото: Riku AI.

Окрім зниження попиту, стримуваного обмеженими бюджетами та зростаючою економічною невизначеністю, компанії також стали набагато обережнішими щодо найму загалом в останні роки.

Відповідно, такі компанії, як Nationwide Insurance, бренд робочого одягу Carhartt та New York Life Insurance, заявили, що ніколи не наймали інженерів з виконання замовлень. Натомість вони виявили, що відточування навичок встановлення замовлень — це краща спеціалізація, якій можна навчити всіх нинішніх співробітників.

«Незалежно від того, чи працюєте ви у сфері фінансів, управління персоналом чи юриспруденції, ми розглядаємо це як здатність у межах посади, а не як окрему посаду», – сказав Джим Фаулер, головний технічний директор Nationwide.

Професор Ендрю Нг, засновник Google Brain та викладач Стенфордського університету, стверджує, що користувачам іноді не потрібно бути надто детальними під час введення підказок для ШІ.

У дописі на X Нг назвав цей метод « лінивим підказуванням » — тобто, введення інформації в ШІ з дуже малою кількістю контексту або без конкретних інструкцій. «Ми повинні додавати деталі до підказок лише тоді, коли це абсолютно необхідно», — сказав співзасновник Coursera та DeepLearning.

Яскравим прикладом, який наводить Ng, є програмісти під час налагодження. Вони часто копіюють та вставляють цілі повідомлення про помилки – іноді довжиною в кілька сторінок – у модель штучного інтелекту, не вказуючи вимог.

«Більшість моделей великих мов програмування (LLM) достатньо розумні, щоб зрозуміти, що вам потрібно, щоб вони аналізували та пропонували способи виправлення помилок, навіть якщо ви прямо про це не заявляєте», – написав він.

LLM поступово виходять за рамки простого реагування на команди, починаючи розуміти наміри та причини користувача, щоб надавати відповідні рішення. Фото: Bloomberg.

За словами Нг, це крок вперед, який показує, що LLM поступово виходять за рамки простого реагування на команди, починаючи розуміти наміри та причини користувача, щоб надавати відповідні рішення – тенденція, яку дотримуються компанії з розробки моделей штучного інтелекту.

Однак, «ліниві підказки» не завжди ефективні. Варто зазначити, що цей метод слід застосовувати лише тоді, коли користувачі можуть швидко протестувати модель, наприклад, через веб-інтерфейс або застосунок штучного інтелекту, і модель достатньо здатна робити висновок про наміри з обмеженої інформації.

Пан Нг наголосив: «Якщо ШІ потрібен великий контекст для детальної відповіді або не може розпізнати потенційні помилки, то проста підказка не допоможе».

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