AI在工作流程中最受喜愛的用例是什麼?
Table of Contents:
- AI在工作流程中的用例
- AI文本生成的能力
2.1. 使用AI进行各种语言相关任务
2.2. AI与内容创作的限制
- 「生成式AI」的六个主要用例
3.1. 提问回答
3.2. 自动生成内容
- AI在工作流程中的应用
4.1. 用AI编写代码
4.2. 自动化报告制作
4.3. 使用AI构建自定义工具
- 最佳实践:将AI视为智能实习生
5.1. AI不能替代的任务
5.2. 将AI用于生成工具
- 提高工作效率的贴士
AI在工作流程中的用例
在今天的回答中,Amy提问道:「目前在你的工作流程中,你最喜欢使用AI的用例是什么?」这实际上是一个非常艰难的问题,因为人工智能特别是生成式AI,我尽量将其应用到各个方面,用尽可能多的用例来确定它的适用范围。沃顿商学院的Ethan Mollick教授经常谈到这一点,他建议把AI用于任何适合它的任务。生成式AI通常有两种形式:生成文本和生成图像。因此,对于任何与语言相关的任务,比如撰写比较、编辑、编码等,都可以尝试使用人工智能来测试是否适合帮助完成这些工作。对我来说,几乎没有一项语言任务是我不尝试将AI用于的。
AI文本生成的能力
然而,值得一提的是,我通常不会使用AI来生成内容,比如撰写新的文章。这是因为语言模型本身的限制。它们生成内容的能力实际上是它们的最差之一,它们更擅长于解释和解读现有的数据,而不是生成全新的数据。这就是为什么你可以将一份巨大的PDF文档交给像Chat GPT这样的语言模型,然后说:“嘿,在这个PDF中回答这些问题”,它会非常好地完成这个任务。然而,如果你让它为你写一篇关于某个主题的新研究论文,它就会遇到困难。因为这需要更详细的提示,更高的技巧和技巧。当你看到生成式AI的六个主要用例时,你会发现提问回答和生成就是几乎所有模型都无法很好处理的两个任务。当你深入研究这些模型的构建方式时,你会发现它们的表现是合理的。Andre Karpathy最近发表了一次很棒的演讲,他说在做任何调整之前,在可用之前的基础模型自己100%的时间都是胡言乱语的,并不生成连贯的语言。它们只是生成统计上相关的语言。然后,我们使用监督微调和人工反馈的强化学习等技术,将这些统计混乱变成具有意义的语言,以尽可能正确的方式。举例来说,在旧的模型中,比如OpenAI几年前发布的最初的GPT-2模型,如果你问GPT-2美国1492年的总统是谁,你通常会得到像Christopher Columbus这样的答案,因为「美国总统」与「重要人物」相关联,“1492年”与“Christopher Columbus”相关联。所以,从统计上讲,这个问题的最合理答案是Christopher Columbus。然而,事实上这是100%错误的,出于各种原因。但从基础模型的角度来看,它是合理的。因此,监督微调的一部分就是尝试为这些语言模型带来额外的推理能力和正确性的感知。通过使用AI在我的工作流程中,我每天都在大量使用它来编写代码,经常使用Python和R代码,尽量自动化许多重复性的任务,从解释电子表格到下载数据再到构建报告。对于我的工作和客户的报告来说,这是非常重要的一部分。 AI的能力使我们能够生成优质的结果,并使用语言模型的功能来制作工具和软件。回顾上周,在为客户工作中,我可能生成了七个新的软件片段,这些软件片段用于解决特定的问题。在使用语言模型之前,我需要手动编写这些代码,可能使用R语言而不是Python,而且用时比现在需要的10-15倍。现在,只需提供详细的提示并与语言模型合作构建和调试软件,就能够快速完成任务。这是我最喜欢的用例。根据你的工作和与语言相关的工作来定,你最喜欢的用例可能会有所不同,但我希望更多的人能够使用它来节省时间,减少麻烦,并大幅提高生产力。一旦你利用语言模型构建了自己的定制工具来帮助你完成工作中的许多重复环节,你将提高2倍、3倍、5倍甚至10倍的生产力。因此,这是一个非常好的问题。感谢你的提问。我们很快就会再聊。如果你喜欢这个视频,请点赞。如果你还没有订阅我的频道,请订阅。如果你想知道何时有新视频发布,请点击铃铛按钮以接收通知。
生成式AI的六个主要用例
在今天的回答中,Chris讨论了生成式AI的六个主要用例:提问回答和内容生成。这些用例是AI在工作流程中的重要应用,但是在某些方面目前的模型仍然存在一些限制。
在提问回答的任务上,语言模型在没有提供任何数据的情况下往往表现不佳。这是因为它们在生成答案时不能进行深入的推理和参考。相反,它们偏向于基于统计学的相关性来提供答案。所以,如果你问一个关于1492年美国总统的问题,你很可能得到Christopher Columbus这样的答案,因为统计上来看,1492年和Christopher Columbus关联紧密,而美国总统与重要人物也有关联。然而,这个答案在事实上是错误的。
在内容生成方面,语言模型的能力也存在一些限制。它们更适合解释和解读现有的数据,而不是生成全新的内容。这是因为语言模型本身的基础模型具有100%时的假象能力,它们生成的语言并不连贯,而是满足统计上的相关性。在构造这些模型时,需要使用监督微调和人工反馈等技术,将这些统计数据转化为具有意义和连贯性的语言。但即使在这些技术的帮助下,模型在生成内容方面仍然存在挑战。
AI在工作流程中的应用
对于我个人来说,将AI应用于工作流程中的一个顶级应用是在编写代码方面。我每天都使用AI编写Python和R代码,尽量自动化尽可能多的重复任务。这涉及到解释电子表格、下载数据以及构建报告。作为Trust Insights成员参与的工作的一部分,报告是我们工作的重要组成部分。利用语言模型的能力来制作报告和工具是实现高质量结果的关键。
最佳实践:将AI视为智能实习生
在利用AI提高工作效率方面,一种最佳实践是将AI视为智能实习生。虽然AI有其局限性,它不能替代一些任务,比如数学运算,但是它可以通过编写与数学相关的计算机程序来间接执行这些任务。因此,如果一个任务超出了语言模型的能力范围,你可以考虑让它生成帮助你完成任务所需的工具,并在它的指导下运行这些工具。将AI看作是世界上最聪明的实习生,你会更成功,因为你可以非常清楚地告诉它你需要它构建某个特定任务的软件。想象一下,它就像一个随时可用的远程开发者,你与之合作,只需要一个能够完成特定任务的软件。这是我最喜欢的用例类别,也是我希望更多人能够使用的,因为它可以节省大量时间和精力。
提高工作效率的贴士
在使用AI来改进工作流程并提高工作效率时,以下是一些建议:
- 详细理解语言模型的能力和局限性;
- 尝试在语言相关的任务上使用AI,尽量自动化重复性工作;
- 使用AI编写代码并构建自定义的工具;
- 将AI视为智能实习生,指导它构建特定任务的软件;
- 在使用AI时,始终保持清晰的任务指导和沟通;
- 不仅仅局限于AI,结合其他工具和技术来提高工作效率。
这些贴士将帮助您更好地利用AI来提高工作效率,并创造更多的价值。
FAQ:
Q: AI是否适合用于数学任务?
A: AI的能力在处理数学任务方面有限,但它可以通过编写适当的计算机代码来间接处理数学问题。
Q: AI是否能够生成全新的文本内容?
A: AI对于生成全新内容的能力有限,它更擅长解释和解读现有的数据。在生成内容方面,AI仍然存在挑战。
Q: AI适合在哪些工作流程中使用?
A: AI在各种工作流程中都有应用的潜力,特别是在语言相关的任务、自动化报告制作和编写代码方面。
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