Rychlé učení/inženýrství: Naučte se mluvit s AI

• Autor:
• jméno autora

  Quantumrun Foresight
• 11. března 2024

Shrnutí statistik

Učení založené na výzvách transformuje strojové učení (ML) a umožňuje přizpůsobení velkých jazykových modelů (LLM) bez rozsáhlého přeškolování prostřednictvím pečlivě vytvořených výzev. Tato inovace zlepšuje služby zákazníkům, automatizuje úkoly a podporuje kariérní příležitosti v rychlém inženýrství. Dlouhodobé důsledky této technologie by mohly zahrnovat vlády zlepšující veřejné služby a komunikaci a posun podniků směrem k automatizovaným strategiím.

Rychlý kontext učení/inženýrství

Učení založené na pohotovosti se ukázalo jako strategie, která mění hru ve strojovém učení (ML). Na rozdíl od tradičních metod umožňuje velkým jazykovým modelům (LLM) jako GPT-4 a BERT přizpůsobit se různým úkolům bez rozsáhlého přeškolování. Této metody je dosaženo prostřednictvím pečlivě vytvořených výzev, nezbytných pro přenos doménových znalostí do modelu. Kvalita výzvy významně ovlivňuje výstup modelu, takže rychlé inženýrství je kritickou dovedností. Průzkum společnosti McKinsey o AI z roku 2023 odhaluje, že organizace přizpůsobují své náborové strategie generativním cílům AI, se značným nárůstem počtu rychlých inženýrů (7 % respondentů, kteří si AI adoptují).

Primární výhoda rychlého učení spočívá v jeho schopnosti pomáhat podnikům, které nemají přístup k velkému množství označených dat nebo působí v doménách s omezenou dostupností dat. Výzva však spočívá ve vymýšlení účinných výzev, které umožní jednomu modelu vyniknout ve více úkolech. Vytváření těchto výzev vyžaduje hluboké pochopení struktury a syntaxe a iterativní upřesňování.

V kontextu ChatGPT od OpenAI je rychlé učení nápomocné při generování přesných a kontextově relevantních odpovědí. Tím, že poskytuje pečlivě vytvořené výzvy a zdokonaluje model na základě lidského hodnocení, může ChatGPT uspokojit širokou škálu dotazů, od jednoduchých až po vysoce technické. Tento přístup snižuje potřebu ruční kontroly a úprav, což šetří drahocenný čas a úsilí při dosahování požadovaných výsledků.

Rušivý dopad

Jak se rychlé inženýrství neustále vyvíjí, jednotlivci se ocitnou v interakci se systémy poháněnými umělou inteligencí, které poskytují kontextově relevantnější odpovědi. Tento vývoj by mohl zlepšit služby zákazníkům, personalizovaný obsah a efektivní vyhledávání informací. Vzhledem k tomu, že jednotlivci stále více spoléhají na interakce řízené umělou inteligencí, možná budou muset být náročnější při vytváření výzev, aby dosáhli požadovaných výsledků a zlepšili své dovednosti v oblasti digitální komunikace.

Pro společnosti by přijetí rychlého učení mohlo vést k větší efektivitě v různých aspektech obchodních operací. Chatboti a virtuální asistenti s umělou inteligencí se stanou zběhlejšími v porozumění zákaznickým dotazům, zefektivní zákaznickou podporu a zapojení. Navíc lze rychlé inženýrství využít při vývoji softwaru, automatizaci úloh kódování a snížení manuálního úsilí. Společnosti možná budou muset investovat do školení rychlých inženýrů, aby využili plný potenciál této technologie, a také možná budou muset přizpůsobit své strategie vyvíjejícím se možnostem generativních systémů umělé inteligence.

Na vládní frontě by se dlouhodobý dopad rychlého učení mohl projevit ve zlepšení veřejných služeb, zejména ve zdravotnictví a kybernetické bezpečnosti. Vládní agentury mohou používat systémy umělé inteligence ke zpracování rozsáhlých dat a poskytování přesnějších přehledů a doporučení. Navíc, jak se AI vyvíjí prostřednictvím rychlého učení, vlády možná budou muset investovat do vzdělávání a výzkumu AI, aby zůstaly v popředí této technologie. 

Důsledky rychlého učení/inženýrství

Širší důsledky rychlého učení/inženýrství mohou zahrnovat: 

• Poptávka po rychlých inženýrech roste, vytváří nové kariérní vyhlídky v oboru a podporuje odborné znalosti při vytváření efektivních výzev pro systémy AI.
• Rychlé učení umožňující zdravotnickým systémům zpracovávat lékařská data efektivněji, což vede k lepším doporučením léčby a výsledkům zdravotní péče.
• Společnosti se posouvají ke strategiím založeným na datech, optimalizují vývoj produktů, marketing a zapojení zákazníků prostřednictvím rychlého inženýrství, což potenciálně narušuje tradiční obchodní modely.
• Vlády využívající systémy řízené umělou inteligencí, vytvořené rychlým inženýrstvím, pro citlivější a personalizovanou komunikaci s občany, což může vést k větší politické účasti.
• Organizace a vlády využívající rychlé inženýrství k posílení opatření kybernetické bezpečnosti a pomáhají chránit citlivá data a kritickou infrastrukturu.
• Rychlé inženýrství pomáhá automatizovat analýzu dat a reportování, zlepšuje přesnost a aktuálnost finančních přehledů pro podniky a investory.

Otázky k zamyšlení

• Jak můžete využít rychlé inženýrství k vylepšení vašich interakcí se systémy AI v každodenním životě?
• Jaké potenciální kariérní příležitosti se mohou objevit v rychlém inženýrství a jak se na ně můžete připravit?