Kunstliku intelligentsuse (AI) ajastu on kaasa toonud suureneva sõltuvuse märkmetest, mis on lühikesed juhised, mis suunavad AI mudeleid soovitud tulemuse saavutamiseks. See AI-ga suhtlemise võtmekomponent, mida nimetatakse “märguanne inseneriks”, on veidi ebatäpselt võtnud endale inseneri tiitli, kuna see puudub tavaliselt sellega seostatav formaliseeritud struktuur.
Märkamise insenerimine, hoolimata sellest nimest, pakub teatavaid eeliseid. See loob tunde professionaalsusest ja meetodilisusest praktikale, aidates ettevõtetel integreerida AI rakendusi ja avades tee spetsialiseeritud koolitusprogrammidele. Inimestele, kellel on oskused AI ja keelelistes mudelites, viitab see termin keerukusele, mis võib kajastuda konkurentsivõimelises palgas ja tõhustatud karjäärivõimalustes.
Meetod ise, standardiseeritud protseduuride puudumisel, tugineb raskelt eksperimenteerimisele. Edukad märkmed tagavad järjepidevad ja huvitavad AI vastused ning need kindlustatakse kordamise ja peensäätimisega. See uurimuslik kunst oli algselt kavandatud muutuma struktureeritumaks mallide ja muutujate kasutamisega, aga see võis ohustada AI õppimist, potentsiaalselt sisestades tehnoloogiasse kallutatusi.
Kui elevus struktureeritud märgi insenerimise vastu hajub, nihkub rõhk tähendusrikka, sokiroti dialoogi loomisele AI-ga. Suurema rafineeritusega suhtlemine, mis väärtustab konkreetset ja olulist, võib olla kasulik, vähendades võimalikult põletikulisi efekte suhtluses, mida toetavad sotsiaalmeedia platvormid.
Märkmed sotsiaalmeedias on tõestanud võimu suhteid muuta. Twitteri katse näitas, et märkmed, mis julgustasid kasutajaid mõtlema ümber solvavate postituste osas, viisid olulise arvu selliste vastuste vähenemiseni. Siiski domineerib sotsiaalmeedia maastikul endiselt laialdaselt kasutatavate teemavihjete kasutamine, mis sageli soodustab lihtsustavat ja lõhestavat vestlust.
Seega ei seisne AI lubadus mitte jäigades märkmetes ega insenertingimustes, vaid tehnoloogia kasutamises vahendina rikkama, mitmekihilise dialoogi soodustamiseks – tuues kaasa parema inimese-masina ja inimese-inimese suhtluse ajastu.
Põhilised küsimused ja vastused:
Küsimus: Mis on märgi insenerimine?
Vastus: Märgi insenerimine on praktika luua sisendeid või juhiseid, et suunata AI mudeleid soovitud tulemuste genereerimisel. See hõlmab keele ja struktuuri eksperimenteerimist, et saavutada täpsemaid või kaasahaaravamaid vastuseid AI süsteemidelt.
Küsimus: Miks tekib vaidlus termini “märkme insenerimine” ümber?
Vastus: “Märkme insenerimise” termin võib olla vastuoluline, kuna see näitab formaalsuse ja struktuuri taset, mis praegu valdkonnas puudub, kuna protsess põhineb suures osas katsetamisel ja eksimisel.
Peamised väljakutsed või vaidlused:
– Standardiseerimine: Standardse märgi insenerimise protseduuride väljatöötamine on keeruline tänu AI süsteemide keerukusele ja muutlikkusele.
– Kalded: Struktureeritud mallide ja märkmete ülemäärane kasutamine võib tahtmatult sisse tuua või jätkata kallutatusi AI süsteemides.
– Eetika: Kui AI mõjutab suhtlemist üha enam, muutuvad eetilised kaalutlused manipulatsiooni ja valeteabe üle olulisemaks.
Eelised ja puudused:
– Eelised:
– Avab tee AI tõhusamaks integreerimiseks ettevõtetesse.
– Tõstab vestluse kvaliteeti ja võib potentsiaalselt vähendada negatiivseid käitumismustreid veebis.
– Loo töövõimalused ja professionaalse arengu neile, kes valdavad oskust.
– Puudused:
– Puudub formaalne struktuur ja laialdaselt aktsepteeritud standardid.
– Võib viia kallutatud vastusteni, kui seda pole hoolikalt hallatud.
– Võib võimendada negatiivseid suhtlemistrende, kui seda ei kavandata eetilistele kaalutlustele toetudes.
Lisateabe saamiseks AI arendamise ja kasutuse kohta erinevates kontekstides võite külastada järgmisi veebisaite:
– IBM Watson AI
– OpenAI
– DeepMind
Nende linkide külastamisel uurige põhilehte, et leida mitmesuguseid ressursse ja teavet viimaste kunstliku intelligentsuse arengute ja rakenduste kohta.
The source of the article is from the blog exofeed.nl