生成式AI教戰手則 須要手把手培養(哈佛商業評論 Harvard Business Review)

簡嘉佑 2024/09/01 16:14 點閱 1104 次

Embracing Gen AI at Work

生成式AI正改寫所有工作,AI不再專屬於科技新貴,民眾現在只要用日常工作的語言,就能部分取代程式語言。根據調查,超過4成的工作都會因為生成式AI,變得更有效率、更自動化,甚至能夠創造出全新的工作模式。

亂問AI效用低

未來在各專業領域的決勝關鍵將是引出生成式人工智慧最大的能力,為了達成人類與AI的協作,民眾最需要的技能將是「混合式技能」(Fusion Skills),包括「訊問人工智慧」(intelligent interrogation)、「整合性判斷」(judgment integration)與「互為彼此的學徒」(reciprocal apprenticing)。

「訊問人工智慧」涉及民眾如何對生成式人工智慧下指令,讓AI得以產生更好的回應結果,簡而言之,就是與AI共同思考的能力,例如研究藥物的科學家透過AI發現化合物與分子之間的交互關係。\

實證研究已經指出,目前大多數人使用生成式AI的方式、即臨時給予AI的問題指示,通常也會產生更加不可靠的回應,尤其是在解決複雜難題的時候。

手把手訓練AI

具體而言,民眾可以先將任務與想法拆分成一個又一個的步驟,甚至直接指示AI「Let’s think step by step(按部就班的思考)」,就能大幅提高回答的精準度,並以階段性任務的方式來訓練生成式AI,最後引導AI進行多元性的思考,讓其也能分擔創意工作。

「整合性判斷」式因為生成式AI會產生不確定的成果、或資訊不足等狀況,導致回答不夠精準,使用者需要有足夠的洞察力,以確保AI回答的可靠性、正確性與可解釋性,因此民眾可以使用AI時,也可以引進「擷取增強生成 」(RAG),讓AI的資料庫能擴展到特定領域或組織的內部知識庫。

「互為彼此的學徒」要求使用者先協助AI理解任務,如提供足夠的資訊、組織資訊等,最終將生成式AI訓練成專業助理,以解決更多複雜的挑戰與難題。舉例來說,使用者可要求AI就上下文進行回答,並透過不斷提問的方式,取得更深入的理解。

https://hbr.org/2024/09/embracing-gen-ai-at-work