给担心被ChatGPT取代的人：2023年我们必须学习的人工智能技能

作者 | Ignacio de Gregorio

编译 | 刘芯

你不会被人工智能取代，但你会被一个知道如何利用人工智能的人类取代。

结果一样，但应对的行动方式完全不同。

你不应该害怕人工智能本身，但是如果你已经看过ChatGPT和其他生成型人工智能模型，并且你还没有开始思考如何将它们融入到你的日常工作中，你就应该吓得屁滚尿流。

但是您可以尽快地做出改变…比如从今天开始，因为解决这个问题的答案是已知的。这个问题的答案是已知的，并被称为 「提示」 。

这项技能如此强大，如果它在未来成为几乎每个行业职位描述的标准要求，我一点也不会感到惊讶。而且 如果你能利用它的力量，就能获得比其他同行更有价值的竞争优势。

要么接受，要么死亡

麦肯锡是世界上最负盛名的咨询公司，有时直接被人们称为“the Firm”，十多年前将经济活动分为三类： 生产、交易和互动。

▍终于开始探索未知的世界

对于生产，我们都知道机器和机器人如何彻底改变了我们生产产品的方式，人工智能通过提高这些过程的效率帮助了我们。

随着事务、数字化，更具体地说，使用RPA等技术的自动化，正在使它们成为一个更加精简的过程， 使用人工智能实现更复杂过程的自动化 。

但是直到现在，交互对于人工智能来说还是一个未被触及的经济活动，因为在这些案例中应用人工智能的结果是不尽如人意的。

生成式人工智能完全改变了这种状况。

现在，很多公司完全相信人工智能将接管人与人及人与机器的互动，并准备完全接受它。

因此，这一事实最终成为您职业生涯的竞争优势还是完全的负担，将取决于您学习这项关键技能的能力。

▍这一点会让你很接近目标

让我们看一些例子来说明我的意思:

• 许多作家，尤其是新闻行业，已经在使用人工智能生成相当一部分作品，然后人类再对其进行编辑。
• 营销人员正在使用人工智能生成令人印象深刻的文案，或者利用模型的丰富知识进行创意头脑风暴
• 一些公司已经在重新思考如何将 ChatGPT 用于复杂任务的自动化，以前被认为是不可能自动化的，现在动作转换器已经出现。
• 一些公司也在研究 ChatGPT 如何通过量身定制的聊天机器人解决方案来革新客户服务

但生成式人工智能不仅会影响人类执行日常工作的方式， 还将影响公司的运营方式。

▍互联网原生公司将成为人工智能原生公司

微软(Microsoft)最近宣布，通过收购ChatGPT或DALL-E背后的OpenAI公司的多数股权，将ChatGPT纳入其云计算服务Azure。

这是一笔巨大的交易，因为它允许任何使用微软云服务的公司轻松地将ChatGPT纳入到他们的系统中。

但这对微软来说还不够。

他们还将ChatGPT嵌入到其搜索引擎Bing和所有office365软件套件中。是的，你的powerpoint，Excels，或者你的Words等等，也会利用ChatGPT来提升你的体验。

不用说，普通人没有意识到即将发生的事情，因此，他们中的许多人很快就会错过我今天向你们介绍的这个改变人生的机会。

因为在我们碰巧生活的这个技术驱动的世界里，不断重塑自己的技能是必须的。

拥抱人工智能不是因为你想要如此，

而是你不得不这样做 。

人工智能对我们日常交流的影响将是如此巨大，以至于随着对人工智能专家需求的飙升，许多基于人工智能的工作将会激增。

我所说的专家不是指人工智能研究人员或科学家;只是那些已经成为应用这些技术的专家的人。

这就引出了「提示」。

但这到底是什么？

学习与AI进行对话

▍人工智能不是你想象的那样

生成式AI模型是在收到文本提示时提供与该输入相关的输出的模型，无论是图像、书面文本、 频谱图还是其他，具体取决于用例。

这些AI模型，属于大型语言模型（LLMs，Large Language Models）的类别，即 使用注意力机制工作的转换器模型 。

通俗地说，这些模型能够使用这种注意力机制以更有效的方式从输入中理解上下文以及输入的哪些部分最重要。这使得这些模型比过去的模型更节省内存。

但这提出了一个问题。我们如何向AI模型传授上下文？

这个问题的答案是 文本嵌入 ，ChatGPT和其他生成模型背后的隐藏力量。

▍使用数字了解上下文

文本嵌入是单词的向量表示，也就是说，将类似“人类”的单词转换成数字列表。

通过这样做，我们不仅可以将单词转换成计算机可以理解的格式，我们还可以将方向和相似性的概念添加到单词中。

但这是什么意思？

通过让“人”和“女孩”有相似的向量ーー相似的数字ーー我们实际上是在教机器，让它们知道这两个词尽管在上有差异，但意思相似，因此是相互关联的。

相反，通过使“cat”和“car”有不同的方向和相当长的距离(非常不同的向量)，我们正在教授人工智能模型，这些单词，尽管看起来相似，将在不同的情况下使用，因此，有很低的相关性。

使用这些向量，您甚至可以添加和减去单词，例如取“ human ”，减去“ male ”，添加“ female ”并得到“ woma n”。

很神奇，是吧？

换句话说，文本嵌入是机器能够理解和比较词语和句子的有语义意义的表示。

归根结底，这是一种利用数字向计算机传递意义和上下文的方式。

文本嵌入技术是如此强大，以至于人们已经开始研究将其作为一种潜在的最佳方法来检测痴呆症及其最常见的形式——阿尔茨海默病，通过自然语言检测即使是医生也没有注意到的症状。

然而，尽管LLM具有令人难以置信的功能，但我们不能忘记，在它们的核心， 它们只是预测对给定输出的最可能响应 。

因此， 如果他们接收到错误的输入，那么响应也将是错误的 。而且，考虑到你要为你提出的每个请求收费，优化与人工智能的沟通方式是至关重要的。

换句话说，无论出于什么目的，你如何与他们沟通都很重要。精通这些事情就是「提示」的意义所在。

▍“我会说英语，西班牙语，还有...人工智能”

「提示」表示人类如何与AI进行通信。

这将是惊人的相关性。一条有竞争力的护城河，让您比同事更有优势。对我来说，「提示」几乎将成为一门艺术，对于掌握这门手艺的艺术家来说，可能性将是无穷无尽的。

为了理解「提示」与这些系统进行有效通信的重要性，我们可以看看我使用ChatGPT的公开测试版生成的这个例子：

我对ChatGPT的第一次「提示」

如您所见，尽管ChatGPT收到的是一个相当简单的数学谜语，但完全无法提供正确答案。

现在，让我们做同样的请求，但稍微改变一下方式。

我对ChatGPT的第二次「提示」

神奇的是，通过简单地告诉ChatGPT采取循序渐进的方法，就像您在面对相同问题时告诉您的孩子一样，这会产生正确的答案。

同样，你如何与人工智能沟通很重要。

现在， 考虑一下这为您的日常工作打开的可能性。

▍人工智能作为生产力助推器

有了生成式AI，一旦你学会了使用它，你的生产力就会飙升。从商业的角度来看，这是一个巨大的问题。

假设公司肯定会接受这些模型，那么你能够超越你的同行，成为人工智能产生高质量结果的“首选”人员，这一点极其重要。

这就是学习如何「提示」带给你的。

更重要的是， 我相信「提示」的领域将会非常巨大，以至于公司将会在不久的将来开始寻找特定的「提示」工作，就像他们对待谷歌搜索专家一样。

▍闪耀的时刻

但这些机会不会默认开花结果。你必须追逐他们。因此，「提示」应该是你在 2023年学习的关键技能。

在相当大的变化时期，那些在别人之前发现趋势的人最大化了结果。不要在方向盘上睡着，与其哭着说人工智能在这里(你对此无能为力)，不如开始学习如何「提示」，很快，你就会拥有超过99%的社会优势。

结语

如果你读过这篇文章，你就已经领先于95%的社会人工智能。但是仍然有很多人和你一样。

如果你有能力超过社会的99%呢?那将是一个完全不同的层次。