Մտքի առաջնորդներ
Արհեստական բանականությամբ աշխատող աշխատավայրի կառուցում. դասեր առաջնագծից
Ի՞նչ կանեիք, եթե մասնակցեիք 10 կմ մրցավազքի, դժվարությամբ բարձրանայիք դժվար բլուր, և հանկարծ մրցավազքի կանոնները փոխվեին։ Ի՞նչ կլիներ, եթե վարորդները սկսեին մեքենաներով վազորդներին հավաքել, ապա միմյանց հետ մրցել մինչև վերջնագիծ։ Կշարունակեի՞ք վազել՝ լավ գիտակցելով, որ կզբաղեցնեք վերջին տեղը։ Կամ կնստեի՞ք մեքենան, կսեղմեի գազի ոտնակը և կմրցեիք գլխավոր մրցանակի համար։
Այսօրվա բիզնեսում արհեստական բանականությունն այն մեքենան է, որը խաթարում է ընկերությունների գործունեության ձևը։ Ընկերությունները դեռ կարող են ընտրել առաջ շարժվել այնպես, ինչպես միշտ՝ մշակելով երկարաժամկետ ծրագրեր, հետևելով գործընթացներին, դրդելով աշխատակիցներին աշխատել ավելի եռանդուն, քան երբևէ՝ ավելի ու ավելի մրցակցային միջավայրերում հաջողության հասնելու համար։ Սակայն արհեստական բանականությունը... ցեղի բնույթի փոփոխությունԱյն ընկերություններին տալիս է նոր միջոց՝ ավելի արագ շարժվելու համար, իսկ աշխատողներին՝ նոր ուղիներ՝ խնդիրները շրջանցելու համար։ Ցանկացած բիզնես, որը չի ստանձնի ղեկը և չի ներդրի արհեստական բանականության ուժը իր աշխատուժի մեջ, կմնա հետ այդ երկար, զառիթափ բլրի վրա։
Ապագան ընդունելով՝ դառնալով արհեստական բանականության մենեջեր
Այստեղ՝ Cockroach Labs-ում, մենք շատ արագ սովորեցինք, որ սերնդի արհեստական բանականությունը կարող է օգնել մեզ անել այնպիսի բաներ, որոնք մենք երբեք հնարավոր չէինք համարում։ Մենք օգտագործել է այն ամբողջ ընկերությունում սերնդի արհեստական բանականության որոնման, առաջարկությունների համակարգերի և սեմանտիկ որոնման համար։
Արհեստական բանականության միջոցով աշխատուժի ստեղծման գործընթացը վերափոխելու լավագույն օրինակներից մեկը տեղի է ունենում մեր կրթական բաժնում: Մեր թիմը օգտագործում է արհեստական բանականությունը՝ արագացնելու ուսումնական ծրագրերի մշակումը, որոնք օգնում են հաճախորդներին, գործընկերներին և մեր սեփական աշխատուժին դառնալ մեր տվյալների բազայի արտադրանքի շարքի շահագործման մասնագետներ:
Վերջերս մենք ստեղծեցինք մի կուրս որը ներառում էր 21 գործնական վարժություն և 20 սլայդների հավաքածու՝ ուսանողների մանրամասն նշումներով։ Նախագիծը սկսելուց առաջ մենք գնահատեցինք, որ մեր սովորական մշակման գործընթացն օգտագործելով՝ հաշվի առնելով մշակողներին մեկ ժամ տևողությամբ բովանդակություն ստեղծելու համար անհրաժեշտ արդյունաբերական ստանդարտ գնահատականները, սա ավարտելու համար կպահանջվի երեքից հինգ ամիս։
Այսպիսով, ի՞նչ պատահեց։ Մեր առկա գործընթացներում ներառելով Gen AI-ը՝ մենք կարողացանք առաջադրանքն ավարտել հինգ շաբաթվա ընթացքում։
Ընթացքում մենք մի շարք դասեր քաղեցինք։
- Մենք բոլորս արհեստական բանականության մենեջերներ ենքՄեզանից յուրաքանչյուրը հնարավորություն ունի շատ տարբեր կերպ մտածելու՝ օգտագործելով արհեստական բանականությունը։ Մեզանից յուրաքանչյուրը պետք է գործի որպես մենեջեր, անկախ նրանից՝ ունենք անմիջական ենթականեր, թե ոչ, քանի որ մենք կառավարում ենք գործնականում անսահմանափակ հետախուզական կարողությունների պաշար, որը կարող ենք օգտագործել մարտահրավերներով լի նախագծերի վրա աշխատելու համար։ Որքա՞ն կարող եք ավտոմատացնել։ Որքա՞ն ստեղծագործ կարող եք լինել։ Որքա՞ն արդյունավետ կարող եք խթանել ձեր արհեստական բանականության գործիքը, մարտահրավեր նետել դրան և կիրառել դրա ստեղծած նոր մոդելը։ Դուք կարող եք օգտագործել այն։ Դուք կարող եք կառավարել այն։ Դուք կարող եք անել այնքան, որքան թույլ կտան ձեզ ձեր անձնական կարողությունները։
- Մի՛ սպասեք, որ արհեստական բանականությունը կանի ամեն ինչԿան առաջադրանքներ, որոնք այն պարզապես պիտանի չէ կատարելու համար։ Բայց դուք կարող եք նրան հանձնարարել անել այնպիսի բաներ, որոնք աշխատողները այլևս չպետք է անեն՝ աշխատանքներ, որոնք ժամանակատար են, բայց դեռևս պահանջում են որոշակի ինտելեկտ։
- Կուրորեն մի՛ ընդունեք դրա արդյունքներըՍտուգե՛ք, ստուգե՛ք և վերստուգե՛ք։ Վստահե՛ք տեխնոլոգիային, բայց միշտ ստուգեք, քանի որ ճշգրտությունը ենթադրությունները վերածում է նվաճումների։
Արհեստական բանականության կիրառման քայլ առ քայլ գործընթացը առաջադրանքների կառավարման համար
Ահա մի քանի եղանակներ, որոնցով արհեստական բանականությունը մեզ օգնեց բարձրանալ բլուրը, հասնել վերջնագծին՝ շատ ավելի արագ, քան մենք սպասում էինք։
- Տարբեր մոդելներՏարբեր մոդելներն ունեն տարբեր ուժեղ կողմեր։ Այսպիսով, ինչպես արտադրողները լուծում կառուցելիս օգտագործում են լավագույն բաղադրիչները, այնպես էլ ազատորեն փոխեք մոդելները, երբ իմաստ ունի օգտվել այդ ուժեղ կողմերից։ Մենք օգտագործել ենք Claude Sonnet 3.5-ը առաջին վարժության նախագիծը գրելու համար, քանի որ այն գերազանց էր գրավիչ արձակ և հրահանգներ ստեղծելու հարցում։ Մենք օգտագործել ենք ChatGPT 4o&"o" դատողության մոդելները որպես տեխնիկական վերանայողներ՝ հրամանները կատարելագործելու և երկրորդ նախագիծում տեխնիկական ճշգրտությունն ապահովելու համար։
- Վերարտադրելի արդյունքներԲարձր տեխնիկական առաջադրանքներ կատարելիս մենք ցանկանում էինք կարողանալ կիրառել հստակ տեխնիկական սահմանափակումներ և ստեղծել կառուցվածքային արդյունքներ, որոնք կապահովեին վերարտադրելի արդյունքներ: Դա անելու համար մենք տրամադրեցինք կառուցվածքի հստակ պահանջներ և ձևաչափի օրինակներ:
- Հուշումներ բարձր տեխնիկական առաջադրանքների համարԵղիր շատ հատուկ այն մասին, թե ինչ եք խնդրում արհեստական բանականությունից անել՝
հակառակ դեպքում այն կարող է խելահեղ բաներ անել: Հստակ ձևակերպեք մուտքային տվյալների կամ շրջակա միջավայրի պայմանների վերաբերյալ ցանկացած ենթադրություն և խնդրեք մոդելին կարգավորել անսպասելի դեպքերը:
- Զտված հուշումներԿարևոր է խրախուսել արհեստական բանականության գործիքներին տալ պարզաբանող հարցեր: Առաջին հարցումները կատարյալ չեն լինի, ուստի սպասեք մի քանի փուլի: Ձեր հիմնական հարցումում ներառեք մոդելի կողմից առաջարկվող ցանկացած բարելավում կամ քայլ և կրկնեք այն արհեստական բանականության և ձեր թիմակիցների հետ:
- Փորձարկում, փորձարկում, փորձարկումՀամապատասխանության ստուգումները կարևոր են։ Ձեր հուշման արդյունավետությունը չափելու միջոցներից մեկը համապատասխան արդյունքի ապահովումն է։ Այսպիսով, մենք հաճախակի ստուգումներ ենք անցկացնում՝ համոզվելու համար, որ նույն մուտքային տվյալներն ենք մուտքագրում, և որ արդյունքը մնում է նույնը։
Մարդկային փորձագիտությունը ղեկին. արհեստական բանականության վերահսկողության էական դերը
Թեև արհեստական բանականությունը աշխատողների առօրյայից հեռացնում է ժամանակատար առաջադրանքները, այն դրանք ամբողջությամբ չի հեռացնում աշխատանքային հոսքերից։ Մարդիկ դեռևս կարևոր դեր են խաղում մեր ուսումնական ծրագրերի մշակման գործում, և նրանք պետք է ինտեգրվեն արհեստական բանականության կողմից ղեկավարվող գործընթացներում՝ գործընթացների հաջողությունն ապահովելու համար։
Լավ օրինակ է այն, թե ինչպես է մեր կրթական թիմը իրականացնում արագ մշակման աշխատանքները: Մարդիկ պատասխանատու են սկզբնական հուշման մշակման համար, ներառյալ համապատասխան աղբյուրներից ստացված համատեքստը: Այնուհետև, երբ Gen AI գործիքը կատարում է հուշումը, մարդը վերանայում է գործիքի արդյունքը: Կարևոր է, որ այս անձը լինի թեմայի փորձագետ, ով կարող է հայտնաբերել սխալները գործընթացի վաղ փուլում: Թիմակիցները շարունակում են համագործակցել գործիքի հետ և կրկնել գործընթացը, մինչև թիմը համոզվի, որ հուշումը պատրաստ է հրապարակման:
Թեև մարդու/արհեստական բանականության այս համագործակցությունը ապացուցել է իր արդյունավետությունը, այն պահանջում է մարդ՝ համատեքստը և մոդելների միջև անցումները կառավարելու համար։
Առանց մարդկանց մասնակցության, թիմերը կլինեին արհեստական բանականության գործիքների ազդեցության տակ, որոնք կարող են հայտնի լինել իրենց անվստահելիությամբ։ Երբ մենք նոր էինք սկսում մեր ուսումնական ծրագիրը, գործիքները լավ էին ամփոփում կամ բացատրում հասկացությունները՝ ճիշտ համատեքստերում։ Այնուամենայնիվ, դրանք հաճախ հալյուցինացիաներ էին առաջացնում։ Այսօր մոդելներն ավելի լավ են դատողություններ անում, բայց մարդը դեռ պետք է կառավարի գործընթացը։ Այժմ մարդիկ կարող են կենտրոնանալ վերանայման և ստեղծագործականության վրա, այլ ոչ թե միայն գործընթացների կառավարման։
Ապագայում արհեստական ինտելեկտի գործակալները կձեռնարկեն ավելի մեծ դեր գործընթացում: Փոխանակ մարդիկ ձեռքով հավաքեն համատեքստ աղբյուրներից, ստեղծեն համատեքստով հուշումներ, տեղափոխեն աշխատանքը արհեստական բանականության մոդելների միջև, վերանայեն և կատարելագործեն արդյունքները, մենք մշակում ենք գործակալներ, որոնք կարող են կատարել այս առաջադրանքներից շատերը՝ մի փոքր օգնությամբ: Գործակալը կարող է ինքնուրույն հավաքել և մշակել սկզբնաղբյուր նյութերը որպես համատեքստ, ստեղծել հմտությունների տաքսոնոմիաներ և դասընթացների ուրվագծեր, կատարել մեր հաստատված աշխատանքային հոսքերը և մարդկային փորձագետներին ներկայացնել միայն հիմնական որոշումների կայացման կետերը:
Եզրափակում
Թեև արագ վազքը հիանալի է լավ ֆիզիկական վիճակում մնալու համար, մեքենաները վաղուց փոխակերպել են մարդկանց կարողությունը՝ հասնելու այնտեղ, որտեղ անհրաժեշտ է։ Արհեստական բանականությունը նույն առավելություններն է ապահովում աշխատավայրում՝ օգնելով ընկերություններին բարելավել գործընթացները և ավելի լավ արդյունքներ ապահովել։ Նրանք, ովքեր ընդունում են այն և օգտագործում դրա բարդ արդյունավետության աճը, մրցակիցներին կթողնեն հետևում։
