Pembelajaran/rekayasa cepat: Belajar berbicara dengan AI

• Penulis:
• nama penulis

  Pandangan ke Depan Quantumrun
• 11 Maret, 2024

Ringkasan wawasan

Pembelajaran berbasis prompt mentransformasi pembelajaran mesin (ML), memungkinkan model bahasa besar (LLM) beradaptasi tanpa pelatihan ulang yang ekstensif melalui perintah yang dibuat dengan cermat. Inovasi ini meningkatkan layanan pelanggan, mengotomatiskan tugas, dan mendorong peluang karier di bidang rekayasa cepat. Implikasi jangka panjang dari teknologi ini dapat mencakup peningkatan layanan publik dan komunikasi bagi pemerintah, serta peralihan dunia usaha ke arah strategi otomatis.

Konteks pembelajaran/rekayasa yang cepat

Pembelajaran berbasis prompt telah muncul sebagai strategi yang mengubah permainan dalam pembelajaran mesin (ML). Tidak seperti metode tradisional, metode ini memungkinkan model bahasa besar (LLM) seperti GPT-4 dan BERT beradaptasi dengan berbagai tugas tanpa pelatihan ulang yang ekstensif. Metode ini dicapai melalui petunjuk yang dibuat dengan cermat, yang penting dalam mentransfer pengetahuan domain ke model. Kualitas prompt secara signifikan mempengaruhi keluaran model, sehingga menjadikan rekayasa prompt sebagai keterampilan yang penting. Survei McKinsey pada tahun 2023 tentang AI mengungkapkan bahwa organisasi menyesuaikan strategi perekrutan mereka untuk mencapai tujuan AI generatif, dengan peningkatan yang signifikan dalam perekrutan insinyur yang cepat (7% responden yang mengadopsi AI).

Keuntungan utama pembelajaran berbasis cepat terletak pada kemampuannya untuk membantu bisnis yang tidak memiliki akses terhadap data berlabel dalam jumlah besar atau beroperasi di domain dengan ketersediaan data terbatas. Namun, tantangannya terletak pada merancang petunjuk efektif yang memungkinkan satu model unggul dalam banyak tugas. Menyusun petunjuk ini memerlukan pemahaman mendalam tentang struktur dan sintaksis serta penyempurnaan berulang.

Dalam konteks ChatGPT OpenAI, pembelajaran berbasis cepat sangat penting dalam menghasilkan respons yang akurat dan relevan secara kontekstual. Dengan memberikan petunjuk yang dibuat dengan cermat dan menyempurnakan model berdasarkan evaluasi manusia, ChatGPT dapat menjawab berbagai pertanyaan, dari yang sederhana hingga yang sangat teknis. Pendekatan ini mengurangi kebutuhan akan peninjauan dan pengeditan manual, sehingga menghemat waktu dan tenaga yang berharga dalam mencapai hasil yang diinginkan.

Dampak yang mengganggu

Ketika rekayasa cepat terus berkembang, individu akan berinteraksi dengan sistem bertenaga AI yang memberikan respons yang lebih relevan secara kontekstual. Perkembangan ini dapat meningkatkan layanan pelanggan, konten yang dipersonalisasi, dan pengambilan informasi yang efisien. Ketika individu semakin bergantung pada interaksi berbasis AI, mereka mungkin perlu lebih cerdas dalam menyusun petunjuk untuk mencapai hasil yang diinginkan, sehingga meningkatkan keterampilan komunikasi digital mereka.

Bagi perusahaan, penerapan pembelajaran berbasis cepat dapat menghasilkan efisiensi yang lebih besar dalam berbagai aspek operasi bisnis. Chatbot dan asisten virtual yang didukung AI akan menjadi lebih mahir dalam memahami pertanyaan pelanggan, menyederhanakan dukungan dan keterlibatan pelanggan. Selain itu, rekayasa cepat dapat dimanfaatkan dalam pengembangan perangkat lunak, mengotomatiskan tugas pengkodean, dan mengurangi upaya manual. Perusahaan mungkin perlu berinvestasi dalam melatih para insinyur yang cepat untuk memanfaatkan potensi penuh dari teknologi ini, dan mereka mungkin juga perlu menyesuaikan strategi mereka dengan kemampuan sistem AI generatif yang terus berkembang.

Di bidang pemerintahan, dampak jangka panjang dari pembelajaran berbasis cepat dapat terwujud dalam peningkatan layanan publik, khususnya di bidang layanan kesehatan dan keamanan siber. Instansi pemerintah dapat menggunakan sistem AI untuk memproses data dalam jumlah besar dan memberikan wawasan serta rekomendasi yang lebih akurat. Selain itu, seiring dengan berkembangnya AI melalui pembelajaran berbasis cepat, pemerintah mungkin perlu berinvestasi dalam pendidikan dan penelitian AI agar tetap menjadi yang terdepan dalam teknologi ini. 

Implikasi pembelajaran/rekayasa yang cepat

Implikasi yang lebih luas dari pembelajaran/rekayasa cepat dapat mencakup: 

• Permintaan terhadap insinyur yang cepat meningkat, menciptakan prospek karir baru di bidangnya dan mengembangkan keahlian dalam merancang perintah yang efektif untuk sistem AI.
• Pembelajaran berbasis cepat memungkinkan sistem layanan kesehatan memproses data medis secara lebih efektif, sehingga menghasilkan rekomendasi pengobatan dan hasil layanan kesehatan yang lebih baik.
• Perusahaan beralih ke strategi berbasis data, mengoptimalkan pengembangan produk, pemasaran, dan keterlibatan pelanggan melalui rekayasa cepat, yang berpotensi mengganggu model bisnis tradisional.
• Pemerintah menggunakan sistem berbasis AI, yang diciptakan dengan rekayasa cepat, untuk komunikasi yang lebih responsif dan personal dengan warganya, sehingga berpotensi menghasilkan partisipasi politik yang lebih besar.
• Organisasi dan pemerintah menerapkan rekayasa cepat untuk mendukung langkah-langkah keamanan siber, membantu melindungi data sensitif dan infrastruktur penting.
• Rekayasa cepat membantu mengotomatiskan analisis dan pelaporan data, meningkatkan akurasi dan ketepatan waktu wawasan keuangan bagi bisnis dan investor.

Pertanyaan untuk dipertimbangkan

• Bagaimana Anda dapat memanfaatkan rekayasa cepat untuk meningkatkan interaksi Anda dengan sistem AI dalam kehidupan sehari-hari?
• Peluang karir potensial apa yang mungkin muncul dalam bidang teknik cepat, dan bagaimana Anda dapat mempersiapkannya?