Більше нікому не потрібні інженери, щоб керувати ШІ

У 2023 році, поки мільйони людей стурбовані можливістю того, що моделі штучного інтелекту, такі як ChatGPT, заберуть їхні робочі місця, деякі компанії готові платити сотні тисяч доларів за найм людей, які можуть використовувати це нове покоління чат-ботів зі штучним інтелектом.

За даними Bloomberg , поява ChatGPT у той час створила нову професію під назвою Prompt Engineer із зарплатою до 335 000 доларів США на рік.

«Поговоріть зі штучним інтелектом»

На відміну від традиційних програмістів, інженери пропонують програмувати прозою, а потім надсилають команди, написані простим текстом, до системи штучного інтелекту, яка потім перетворює описи на реальну роботу.

Ці люди часто розуміють недоліки штучного інтелекту, що може підвищити його потужність та розробити складні стратегії для перетворення простих 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 проектування 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 Technology Group.

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

Крім того, за даними WSJ , компанії навчають широкий спектр 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 їхня компанія розглядає для додавання протягом наступних 12-18 місяців. За словами Джареда Спатаро, директора Microsoft з маркетингу AI at Work, інженер-командник був другим з кінця списку.

Тим часом, такі посади, як тренери, спеціалісти з обробки даних та експерти з безпеки штучного інтелекту, очолюють список.

Спатаро стверджує, що великі мовні моделі вже достатньо розвинулися, щоб забезпечити кращу взаємодію, діалог та усвідомлення контексту.

Наприклад, дослідницький інструмент Microsoft на основі штучного інтелекту ставитиме додаткові запитання, повідомлятиме користувача, коли він щось не розуміє, і проситиме відгуків щодо наданої інформації. Іншими словами, каже Спатаро, «вам не обов’язково мати ідеальні речення».

Підказка «сліпий» не є неправильною

За словами Ханни Калхун, віце-президента зі штучного інтелекту на платформі пошуку роботи Indeed, зараз дуже мало вакансій для командних інженерів.

У січні 2023 року, лише через кілька місяців після запуску ChatGPT, кількість пошукових запитів користувачів на Indeed щодо цієї посади 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, яким доручено складати запитання або давати команди інструментам штучного інтелекту, таким як ChatGPT. Фото: Riku AI.

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

Такі компанії, як Nationwide Insurance, Carhartt Workwear та New York Life Insurance, кажуть, що ніколи не наймали інженерів-командників, натомість розглядаючи покращення командних навичок як навичку, якій можна навчити всіх нинішніх співробітників.

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

Професор Ендрю Нг, засновник Google Brain та викладач Стенфордського університету, зазначив, що іноді користувачам не потрібно бути надто детальними, вводячи запити (підказки) для ШІ.

У дописі на X пан Нг називає цей метод « лінивим підказуванням » – тобто, введення інформації в ШІ з невеликим контекстом або без конкретних інструкцій. «Ми повинні додавати деталі до підказки лише тоді, коли це абсолютно необхідно», – сказав співзасновник Coursera та DeepLearning.

Нг наводить типовий приклад налагодження програмістами, які часто копіюють та вставляють цілі повідомлення про помилки – іноді довжиною в кілька сторінок – у моделі ШІ, не вказуючи чітко, чого вони хочуть.

«Більшість моделей великих мов програмування (LLM) достатньо розумні, щоб зрозуміти, що вам потрібно проаналізувати, і запропонувати виправлення, навіть якщо ви прямо про це не заявляєте», – пише він.

LLM виходить за рамки простого реагування на прості команди, починаючи розуміти наміри та міркування користувача, щоб знаходити відповідні рішення. Фото: Bloomberg.

За словами Нг, це крок вперед, який показує, що LLM поступово виходить за рамки здатності реагувати на прості команди, починаючи розуміти наміри та міркування користувача, щоб знаходити відповідні рішення – тенденція, яку дотримуються компанії, що розробляють моделі штучного інтелекту.

Однак, «ліниві підказки» не завжди працюють. Нг зазначає, що цей метод слід використовувати лише тоді, коли користувачі можуть швидко протестувати, наприклад, через веб-інтерфейс або додаток штучного інтелекту, а модель здатна робити висновок про наміри з невеликої кількості інформації.

«Якщо штучному інтелекту потрібен великий контекст для детальної відповіді або він не може розпізнати потенційні помилки, то проста підказка не допоможе», – наголосив пан Нг.

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