Umělá inteligence zvyšuje spodní hranici, nikoli horní hranici! Když jsem naposledy viděl pana @dotey Baoyu sdílet tento článek, četl jsem ho mnohokrát a na základě vlastních praktických zkušeností mám pocit, že tento článek je velmi objektivní a realistický, což lze považovat za "správné hodnoty AI", které pan Baoyu před časem navrhl. Přeložil jsem ji na základě překladu pana Baoyu. Původní text je k dispozici: 1⃣ Přetváření křivky učení Před příchodem umělé inteligence se studenti obecně potýkali s dilematem: výukové zdroje byly často navrhovány s ohledem na konkrétní cílovou skupinu. Výsledkem je, že pro vás, skutečného uživatele, mnoho zdrojů neodpovídá vašemu vlastnímu zázemí a potřebám: Jste začátečník v cílové dovednosti, ale máte určité základy v příslušném oboru, ale je obtížné najít obsah, který by dokázal vysvětlit cílovou dovednost z výchozího bodu známého oboru; Pokud chcete efektivně zvládnout cílovou dovednost, měli byste mít určitou předběžnou dovednost, ale začátečníci často nevědí, kde začít; Máte základy, ale uvízli jste ve středně úzkém hrdle a snažíte se najít zdroje, které by vám pomohly prorazit. Obecně řečeno, křivka pro učení dovednosti k mistrovství je zhruba následující: (Obrázek 1: Křivka učení) Příchod umělé inteligence přinesl zásadní změnu: může poskytnout personalizovanou pomoc na vaší současné úrovni. Umělá inteligence může odpovídat na otázky na základě vaší aktuální úrovně porozumění a dokonce za vás dokončit některé opakující se úkoly, což způsobí revoluci ve struktuře křivky učení: (Obrázek 2: Učení s pomocí umělé inteligence) 2⃣ Jeho zvládnutí stále není snadný úkol Odborníci na domény jsou obecně ohledně umělé inteligence opatrnější. Jak řekl jeden uživatel Hacker News: Umělá inteligence je velmi povrchní. Čím hlouběji jsem studoval, tím zbytečnější se to stávalo a pocit neúčinnosti se dostavil velmi rychle. Zvláště když zkoumáte složité nebo kontroverzní téma a očekáváte, že vám umělá inteligence pomůže najít důvěryhodné nebo akademické zdroje, je to v podstatě k ničemu. To je vlastně snadné pochopit: pokud je výukový korpus tématu bohatý a konzistentní, model je dobrý při shrnutí výstupu; Jakmile je téma příliš hluboké a korpus je vzácný, model nebude schopen uplatnit svou sílu; Pokud je téma kontroverzní, tréninkový korpus je často protichůdný. Jinými slovy, je stále obtížné dosáhnout skutečného mistrovství. 3⃣Režim učení AI a "závislost na odpovědi" Model učení ChatGPT společnosti OpenAI naznačuje hlubší otázku: místo toho, aby vás umělá inteligence vedla k učení, mnoho lidí se rozhodne požádat o odpovědi přímo. Výsledkem je: Studenti uvíznou v hloubce porozumění, kterou jim umělá inteligence může poskytnout, což jim ztíží přechod na další úroveň. (Obrázek 3: Křivka učení pro podvádění s umělou inteligencí) Z dlouhodobého hlediska ti, kteří se snaží "oportunisticky", z toho nebudou mít skutečný prospěch. Nerovnovážné efekty rekonstrukce křivky učení Technologická změna je v podstatě "restrukturalizací ekosystému": neprospívá všem stejně. Dopad umělé inteligence na různé lidi závisí také na základní proměnné: "Kolik mistrovství je potřeba k dosažení působivého výsledku?" ” Programování: Je to akcelerátor pro manažery a omezená pomoc pro velké projekty Techničtí manažeři se již dlouho potýkají s nepříjemnou situací: znají principy architektury, jsou obeznámeni s procesem inženýringu, ale nevědí, jak zacházet s některými vývojovými nástroji. Například technický manažer z backendového prostředí chtěl ve svém volném čase vytvořit aplikaci pro iPhone, což bylo v minulosti téměř nemožné. Umělá inteligence to změnila. Nyní mohou rychle začít, generovat prototypy a přepracovávat je do výstupů na základě inženýrských zkušeností. Zásah umělé inteligence učinil z nemožných produktů realitu. (Obrázek 4: Vývoj amatérského projektu s pomocí umělé inteligence) Ale inženýrům, kteří jsou již dlouho zodpovědní za údržbu rozsáhlých, složitých a obchodně specifických kódových základen, může umělá inteligence pomoci mnohem více – model nemůže získat potřebný kontext, historické závislosti nebo týmové specifikace. (Obrázek 5: Použití umělé inteligence ve velké kódové základně) Kreativní práce: v krátkodobém horizontu je obtížné ji nahradit Praktici v kreativním průmyslu nemají důvod obávat se umělé inteligence: Nahradí jednoho dne romány napsané umělou inteligencí a filmy lidskou tvorbu? Odpověď zní: v krátkodobém horizontu nepravděpodobné. Tvůrčí oblast je extrémně konkurenční a díla, která mohou skutečně upoutat pozornost, musí mít vysoký stupeň novosti. Přestože umělá inteligence dokáže rychle generovat obrázky, text a zvuk, nepřináší postupné zvýšení "pozornosti". Úspěšná tvůrčí práce má tvrdý ukazatel: nebýt jako ostatní. Lidské bytosti jsou extrémně citlivé na "podobnost". To také vysvětluje, proč avatar "Ghibli" krátce přejel po obrazovce, ale kulturní status "Howl's Moving Castle" to nijak neovlivnilo. (Obrázek 6: Kreativní práh vs. limit umělé inteligence) Každodenní úkoly: Umělá inteligence se k tomu nemůže dostat Umělá inteligence má v současné době malý vliv na některé každodenní úkoly s vysokou frekvencí, ale s malým rozdílem, zejména na ty, které jste dobře vyřešili pomocí aplikací. Vezmeme-li si jako příklad zpracování e-mailů a objednávání jídla s sebou, tyto dvě oblasti mají mnoho vyspělých produktů a dokonalou logiku interakce a umělá inteligence nepřinesla výrazná zlepšení. Vezměme si jako příklad e-mail: Spam je již dlouho automaticky filtrován a umělá inteligence, která jej shrnuje, bude pouze plýtvat zdroji; U důležitých e-mailů nepotřebuji "shrnout", potřebuji úplnost a kontext informací – to je to, co AI těžko nahrazuje. Totéž platí pro scénu objednávání: vyspělé aplikace provedly dokonalou optimalizaci mezi informacemi o nabídce, grafikou, cenou a interaktivním zážitkem, kterou je pro umělou inteligenci obtížné překonat. (Obrázek 7: Nástroje umělé inteligence vs. vyspělé aplikace) 4⃣Budoucnost umělé inteligence: Je tady, ale ještě není vyvážená Umělá inteligence výrazně zlepšila "výchozí bod" pro znalostní pracovníky, ale to neznamená, že z ní mají prospěch všichni. Specifické role, jako jsou techničtí manažeři, mohou z umělé inteligence těžit nejvíce díky své struktuře "porozumění na střední a vysoké úrovni + nedostatečná realizace"; Tvůrci cítí potenciální hrozby a dokonce se jim brání; A jsou také lidé, kteří vidí mnoho odborníků nadšeně diskutovat o umělé inteligenci, ale je pro ně obtížné najít praktické využití a upadají do pochybností: "Nerozuměl jsem tomu?" ” Umělá inteligence zcela nepřepsala způsob, jakým všichni pracují, ale je to mocný nástroj, který stojí za to vyzkoušet. Pokud jste to vyzkoušeli a zjistili jste, že vám to opravdu nefunguje – možná je to samotnými fakty. Původní text: "AI is a Floor Raiser, not a Ceiling Raiser" Překladatel: Tráva a dřevo zelené