التعلم السريع/الهندسة: تعلم التحدث مع الذكاء الاصطناعي

• كاتب:
• اسم المؤلف

  البصيرة الكمومية
• 11 آذار، 2024

ملخص البصيرة

يعمل التعلم المبني على السرعة على إحداث تحول في التعلم الآلي (ML)، مما يسمح لنماذج اللغة الكبيرة (LLMs) بالتكيف دون إعادة تدريب مكثفة من خلال المطالبات المصممة بعناية. يعمل هذا الابتكار على تحسين خدمة العملاء، وأتمتة المهام، وتعزيز فرص العمل في الهندسة السريعة. ويمكن أن تشمل الآثار الطويلة الأجل لهذه التكنولوجيا قيام الحكومات بتحسين الخدمات العامة والاتصالات، وتحول الشركات نحو الاستراتيجيات الآلية.

سياق التعلم / الهندسة السريعة

لقد ظهر التعلم المبني على السرعة كإستراتيجية لتغيير قواعد اللعبة في التعلم الآلي (ML). على عكس الطرق التقليدية، فإنه يسمح لنماذج اللغات الكبيرة (LLMs) مثل GPT-4 وBERT بالتكيف مع المهام المختلفة دون إعادة تدريب مكثفة. يتم تحقيق هذه الطريقة من خلال المطالبات المصممة بعناية، والتي تعتبر ضرورية في نقل المعرفة بالمجال إلى النموذج. تؤثر جودة المطالبة بشكل كبير على مخرجات النموذج، مما يجعل الهندسة السريعة مهارة بالغة الأهمية. يكشف استطلاع ماكينزي لعام 2023 حول الذكاء الاصطناعي أن المؤسسات تقوم بتعديل استراتيجيات التوظيف الخاصة بها لتحقيق أهداف الذكاء الاصطناعي التوليدية، مع زيادة ملحوظة في توظيف المهندسين الفوريين (7% من المشاركين الذين يتبنون الذكاء الاصطناعي).

تكمن الميزة الأساسية للتعلم الفوري في قدرته على مساعدة الشركات التي تفتقر إلى الوصول إلى كميات كبيرة من البيانات المصنفة أو التي تعمل في مجالات ذات توافر محدود للبيانات. ومع ذلك، يكمن التحدي في ابتكار مطالبات فعالة تمكن النموذج الواحد من التفوق في مهام متعددة. تتطلب صياغة هذه المطالبات فهمًا عميقًا للبنية وبناء الجملة والتحسين التكراري.

في سياق ChatGPT الخاص بـ OpenAI، يعد التعلم المبني على السرعة فعالاً في توليد استجابات دقيقة وذات صلة بالسياق. من خلال تقديم مطالبات مصممة بعناية وتحسين النموذج بناءً على التقييم البشري، يمكن لـ ChatGPT تلبية مجموعة واسعة من الاستفسارات، بدءًا من الاستفسارات البسيطة وحتى عالية التقنية. يقلل هذا النهج من الحاجة إلى المراجعة والتحرير اليدوي، مما يوفر الوقت والجهد الثمين لتحقيق النتائج المرجوة.

التأثير التخريبي

مع استمرار تطور الهندسة السريعة، سيجد الأفراد أنفسهم يتفاعلون مع الأنظمة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي والتي توفر استجابات أكثر صلة بالسياق. يمكن أن يؤدي هذا التطوير إلى تحسين خدمة العملاء والمحتوى الشخصي واسترجاع المعلومات بكفاءة. ومع اعتماد الأفراد بشكل متزايد على التفاعلات القائمة على الذكاء الاصطناعي، فقد يحتاجون إلى أن يصبحوا أكثر تمييزًا في صياغة المطالبات لتحقيق النتائج المرجوة، وتعزيز مهارات الاتصال الرقمي لديهم.

بالنسبة للشركات، فإن اعتماد التعلم السريع يمكن أن يؤدي إلى زيادة الكفاءة في مختلف جوانب العمليات التجارية. ستصبح روبوتات الدردشة والمساعدين الافتراضيين التي تعمل بالذكاء الاصطناعي أكثر مهارة في فهم استفسارات العملاء، وتبسيط دعم العملاء ومشاركتهم. بالإضافة إلى ذلك، يمكن الاستفادة من الهندسة السريعة في تطوير البرمجيات وأتمتة مهام البرمجة وتقليل الجهد اليدوي. قد تحتاج الشركات إلى الاستثمار في تدريب المهندسين الفوريين لتسخير الإمكانات الكاملة لهذه التكنولوجيا، وقد تحتاج أيضًا إلى تكييف استراتيجياتها مع القدرات المتطورة لأنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدية.

وعلى الجبهة الحكومية، يمكن أن يتجلى التأثير طويل المدى للتعلم السريع في تحسين الخدمات العامة، وخاصة في مجال الرعاية الصحية والأمن السيبراني. قد تستخدم الوكالات الحكومية أنظمة الذكاء الاصطناعي لمعالجة البيانات الضخمة وتقديم رؤى وتوصيات أكثر دقة. علاوة على ذلك، مع تطور الذكاء الاصطناعي من خلال التعلم السريع، قد تحتاج الحكومات إلى الاستثمار في تعليم الذكاء الاصطناعي وأبحاثه للبقاء في طليعة هذه التكنولوجيا. 

الآثار المترتبة على التعلم السريع / الهندسة

قد تشمل الآثار الأوسع للتعلم/الهندسة السريعة ما يلي: 

• يتزايد الطلب على المهندسين الفوريين، مما يخلق آفاقًا وظيفية جديدة في هذا المجال وتعزيز الخبرة في صياغة مطالبات فعالة لأنظمة الذكاء الاصطناعي.
• التعلم الفوري يمكّن أنظمة الرعاية الصحية من معالجة البيانات الطبية بشكل أكثر فعالية، مما يؤدي إلى توصيات علاجية ونتائج رعاية صحية أفضل.
• تتحول الشركات نحو الاستراتيجيات القائمة على البيانات، وتحسين تطوير المنتجات، والتسويق، وإشراك العملاء من خلال الهندسة السريعة، مما قد يؤدي إلى تعطيل نماذج الأعمال التقليدية.
• تستخدم الحكومات أنظمة تعتمد على الذكاء الاصطناعي، والتي تم إنشاؤها بهندسة سريعة، من أجل تواصل أكثر استجابة وشخصية مع المواطنين، مما قد يؤدي إلى قدر أكبر من المشاركة السياسية.
• تستخدم المنظمات والحكومات الهندسة السريعة لتعزيز تدابير الأمن السيبراني، مما يساعد على حماية البيانات الحساسة والبنية التحتية الحيوية.
• تساعد الهندسة السريعة في أتمتة تحليل البيانات وإعداد التقارير، وتحسين دقة وتوقيت الرؤى المالية للشركات والمستثمرين.

أسئلة للنظر فيها

• كيف يمكنك الاستفادة من الهندسة السريعة لتعزيز تفاعلاتك مع أنظمة الذكاء الاصطناعي في الحياة اليومية؟
• ما هي الفرص الوظيفية المحتملة التي قد تنشأ في الهندسة السريعة، وكيف يمكنك الاستعداد لها؟