Штучний інтелект підвищує нижню межу, а не верхню! Востаннє, коли я бачив, як пан @dotey Баоюй ділився цією статтею, я читав її багато разів, і, виходячи з власного практичного досвіду, відчуваю, що ця стаття дуже об'єктивна і реалістична, що можна розцінювати як «правильні значення штучного інтелекту», запропоновані паном Баоюйю деякий час тому. Я переклав її на основі перекладу пана Баою. З оригінальним текстом можна побачити: 1⃣ Зміна кривої навчання До появи штучного інтелекту учні зазвичай стикалися з дилемою: навчальні ресурси часто розроблялися з урахуванням конкретної цільової аудиторії. В результаті, для вас, реального користувача, багато ресурсів не вписуються в ваш власний бекграунд і потреби: Ви новачок у цільовій навичкі, але у вас є певна основа у відповідній галузі, але важко знайти контент, який може пояснити цільову навичку з початкової точки знайомої галузі; Якщо ви хочете ефективно оволодіти цільовим навиком, у вас насправді повинен бути певний попередній навик, але новачки часто не знають, з чого почати; У вас є основи, але ви застрягли в проміжному вузькому місці і щосили намагаєтеся знайти ресурси, які допоможуть вам прорватися. Взагалі кажучи, крива засвоєння навички до оволодіння приблизно виглядає наступним чином: (Малюнок 1: Крива навчання) Поява штучного інтелекту призвела до фундаментальних змін: він може надавати персоналізовану допомогу на вашому поточному рівні. Штучний інтелект може відповідати на запитання на основі вашого поточного рівня розуміння та навіть виконувати за вас деякі повторювані завдання, революціонізуючи структуру кривої навчання: (Малюнок 2: Навчання за допомогою штучного інтелекту) 2⃣ Освоїти його все ще залишається непростим завданням Експерти в цій галузі загалом обережніше ставляться до штучного інтелекту. Як сказав один з користувачів Hacker News: Штучний інтелект дуже поверхневий. Чим глибше я вчився, тим марнішим це ставало, а відчуття неефективності приходило дуже швидко. Особливо, коли ви досліджуєте складну або суперечливу тему і очікуєте, що штучний інтелект допоможе вам знайти надійні або академічні джерела, це в принципі марно. Це насправді легко зрозуміти: якщо навчальний корпус теми багатий і послідовний, модель добре узагальнює вихідні дані; Як тільки тема занадто глибока, а корпусу мало, модель не зможе проявити свою міць; Якщо тема спірна, то навчальний корпус часто буває суперечливим. Іншими словами, досягти справжньої майстерності все одно складно. 3⃣Режим навчання ШІ та «залежність відповідей» Модель навчання ChatGPT від OpenAI пропонує глибше питання: замість того, щоб дозволити штучному інтелекту керувати вами в навчанні, багато людей вирішують запитувати відповіді безпосередньо. В результаті виходить: Учні застрягнуть у глибині розуміння, яке може забезпечити штучний інтелект, що ускладнить перехід на наступний рівень. (Малюнок 3: Крива навчання для шахрайства за допомогою штучного інтелекту) У довгостроковій перспективі ті, хто намагається «опортуністи», насправді не виграють. Нерівноважні ефекти реконструкції кривої навчання Технологічні зміни – це, по суті, «перебудова екосистеми»: вони не приносять однакової користі всім. Вплив штучного інтелекту на різних людей також залежить від основної змінної: «Скільки майстерності потрібно, щоб досягти вражаючого результату?» ” Програмування: Це акселератор для менеджерів і обмежена допомога для великих проектів Інженерні менеджери вже давно стикаються з незручною ситуацією: вони знають принципи архітектури, знайомі з інженерним процесом, але не вміють оперувати тими чи іншими інструментами розробки. Наприклад, інженерний менеджер з бекенду хотів зробити додаток для iPhone у вільний час, що раніше було майже неможливо. Штучний інтелект змінив це. Тепер вони можуть швидко розпочати роботу, генерувати прототипи та вдосконалювати їх у результати на основі інженерного досвіду. Втручання штучного інтелекту зробило неможливі продукти реальністю. (Рисунок 4: Аматорська розробка проекту за допомогою штучного інтелекту) Але для інженерів, які вже давно відповідають за підтримку великих, складних і специфічних для бізнесу кодових баз, штучний інтелект може допомогти набагато більше – модель не може отримати необхідний контекст, історичні залежності або специфікації команди. (Малюнок 5: Використання ШІ у великій кодовій базі) Творча робота: складно замінити в короткі терміни Практики творчої індустрії не без причин хвилюватися про штучний інтелект: чи замінять одного дня романи, написані штучним інтелектом, і фільми, створені людиною? Відповідь: малоймовірно в короткостроковій перспективі. Творча сфера надзвичайно конкурентна, і роботи, які дійсно можуть привернути увагу, повинні мати високий ступінь новизни. Хоча ШІ може швидко генерувати зображення, текст та аудіо, він не приносить поступового збільшення «уваги». Успішна творча робота має важкий показник: не бути схожим на інших. Люди надзвичайно чутливі до «схожості». Це також пояснює, чому аватар «Ghibli» ненадовго провів по екрану, але це анітрохи не вплинуло на культурний статус «Рухомого замку Хаула». (Малюнок 6: Творчий поріг проти обмеження штучного інтелекту) Повсякденні завдання: штучний інтелект не може взяти його в руки Наразі штучний інтелект має незначний вплив на деякі високочастотні, але з невеликою різницею повсякденні завдання, особливо на ті, які ви добре вирішили за допомогою програм. Якщо взяти за приклад обробку електронної пошти та замовлення їжі на винос, то ці дві сфери мають багато зрілих продуктів та ідеальну логіку взаємодії, а ШІ не приніс значних покращень. Візьмемо для прикладу електронну пошту: Спам вже давно автоматично відфільтрований, і ШІ, підсумовуючи його, лише даремно витратить ресурси; Для важливих листів мені не потрібно «підбивати підсумки», потрібна повнота і контекст інформації - це те, чим ШІ важко замінити. Те ж саме стосується і сцени замовлення: зрілі додатки забезпечили максимальну оптимізацію між інформацією про меню, графікою, ціною та інтерактивним досвідом, що важко перевершити штучному інтелекту. (Малюнок 7: Інструменти штучного інтелекту проти додатків для дорослих) 4⃣Майбутнє штучного інтелекту: воно вже тут, але воно ще не збалансоване Штучний інтелект значно покращив «відправну точку» для інтелектуальних працівників, але це не означає, що від цього виграють усі. Конкретні ролі, такі як інженерні менеджери, можуть отримати найбільшу вигоду від штучного інтелекту через їхню структуру «розуміння середнього та високого рівня + відсутність виконання»; Творці відчувають потенційні загрози і навіть чинять опір; А ще є люди, які бачать, що багато експертів з ентузіазмом обговорюють ШІ, але їм важко знайти практичне застосування, і вони сумніваються: «Невже я не зрозумів?». ” Штучний інтелект не повністю переписав те, як працюють усі, але це потужний інструмент, який вартий того, щоб спробувати кожного. Якщо ви спробували і з'ясували, що це дійсно не працює для вас – можливо, справа в самих фактах. Оригінальний текст: "AI - це підйомник для підлоги, а не для підйому стелі" Перекладач: Трава та дерево зелені