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在生成式AI面前,经验的作用有多大?

在生成式AI面前,经验的作用有多大?

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想象一下,一位医生正在分析X光扫描结果。该医生依赖于受到的培训和经验来分析,并手动审核病历、实验结果和影像研究。然后,他根据自己的专业知识综合以上信息做出诊断。他需要时间来收集患者数据,并分析所有不同的数据源。


现在,想象一下这家医院有一位独特的“医疗助理”。这位助理没有受过传统培训,而是学习了大量的医学教科书、期刊和案例研究。通过X光扫描和患者病史(由医生提供),它可以立即提供一系列潜在的诊断和治疗建议,甚至可以为患者量身定制需要在诊断时纳入考量的因素。助手还可以标记人眼可能错过的细微异常,或医生可能不会立即考虑的罕见情况。


在这个例子中,医疗助理是一个生成式AI工具,它利用庞大的医学文献数据库来提出建议。生成式AI技术可以应用于许多领域,根据大量数据提出新的内容、想法或解决方案。因此,它有可能彻底改变行业。麦肯锡最近的研究结果表明,到2030年,美国经济体中30%的任务可能会实现自动化,而在生成式AI出现之前,这一比例为21%。



了解潜在的机会

生成式AI可以比各个领域最有经验的专家更快地提出解决方案。它是如何工作的?作为吸收医学教科书知识的医疗助手,AI现在可以从大量数据(文本、代码、图像、音乐、视频)中分析得出规律。然后,AI可以使用这些规律来生成新的原创内容。


这种能力对许多职业都有帮助。例如,生成式AI可以根据地块大小、方向和用途等参数,为建筑师提供新的设计建议。然后建筑师可以调整和完善这些计划。AI可以根据流行风格、所需主题或特定材料建议新的服装图案、纺织品或整体设计,时装设计师可以对其进行修改,以制作自己的设计。生成式AI还可以生成初始的活动创意、口号甚至视觉效果,营销人员可以根据目标受众和品牌信息进行微调:营销公司现在依靠生成式AI来推动创意过程,加速广告活动的转型开发、创意生成、见解和建议。平面设计师可以节省获得初始设计模型的时间。以Adobe Firefly为例:创作者可以在更短的时间内想象并创造出更多的选择,最终选择最适合受众的选项。科学家可以预测实验结果,并了解有关人类大脑的前所未见的见解。作家和记者可以基于AI的内容建议集思广益——我刚刚使用ChatGPT,来为我提供本段中提到的受生成式AI影响的职业示例!(然后我验证了这些示例。)


如果你已经工作了几十年,你对这个工作就会拥有独特的视角。对于需要复杂决策的职位来说,丰富的经验是非常宝贵的。纯粹的算法可能会忽略那些只有有经验的人才能看到的风险或建议,且算法并没有能力处理突然出现的数据和数据的剧烈变化。例如,灾难发生时,你的专业知识使你能对数据进行场景解释。你了解业务规则、策略、道德和先例,可以用来评估解决方案是否满足客户标准。AI无法管理复杂的利益相关方之间的关系。


你的经验和独特的观点至关重要。列出你在工作岗位中所能发挥的优势,并思考它可以为你的职业生涯带来何种机会。捕捉这个机会,利用技术来放空自己并专注于新发现的机会。人们需要经验才能获得智慧,而这就是你下一步需要做的。



设定学习目标

你已经了解AI(以及你)可以为工作带来什么,现在,你可以继续将其应用到你的工作中。设定具体且可实现的目标是了解职业发展的最佳方式。优先考虑以下四个领域:


从基础知识开始。掌握AI的基本概念和历史背景。你可以从“面向所有人的AI”的培训课程开始,或者观看TEDAI频道中的视频,以获取灵感。


从你所在行业的日常用例中学习。了解生成式AI如何影响当前领域的商业模式、运营和战略。搜索您所在领域的关键词(例如“人力资源和生成AI”或“金融和GAI”),以查找和阅读最新的报告和出版物。


研究技术限制、道德限制、安全性和保护,以了解生成式AI不能做什么,和涉及的道德问题,包括数据隐私、AI偏见、错误和幻觉,以及AI生成的内容被误认为是人类制作的内容后所造成的影响。


探索生成式AI的新兴趋势和未来应用,为下一步发展做好准备。


最好的学习方法是将你喜欢的方法(例如阅读文章、观看视频、收听播客、完成培训和获得认证)纳入日常生活中。你可以每周在议程中安排专门的时间来跟踪学习进度。



实践创造差异

理解技术的最好方法就是使用技术。麦肯锡关于AI现状的全球调查发现,年轻一代对生成式AI工具的接触程度更高:1981年至1996年间出生的人中,51%的人经常使用生成式AI工具,36%的人至少使用过一次。相比之下,1964年或更早出生的人中只有44%经常使用它,30%的人根本没有使用过它。而只有14%的最年轻一代职场人士从没接触过,或不了解生成式AI。对于1965-1980年间出生的人来说,这个数字上升到20%,对于1964年或更早出生的人来说,这个数字上升到27%。


有趣的是,在任何一代人中,都有相当大比例的人经常在“工作之外”使用AI技术(年轻一代为24%,老一代为21%)。寻找工作之外的使用机会是开始实践生成式AI的最佳方式。积极主动,将AI融入你的个人生活和项目中。通过这种方式,你将揭开技术的神秘面纱并促使自己学习,从而更有信心在工作中使用AI。


例如,我通过设计个人资料图来熟悉AI图像创建。我需要为不同活动提供照片,但我没有最新版本的照片。我不想找专业摄影师、预约、化妆和去工作室,所以尝试AI对我来说很实用。我使用了secta.ai和Try it on AI这两个工具,给它们提供了不同的自拍照和照片,并得到了不同的结果。我看到了生成式AI的创造力(它设计了我喜欢但以前从未见过的耳环,但都符合我的风格)。我可以嘲笑一些看起来不像我的输出结果,或者看着生成式AI有时产生出幻觉(包括三只手臂)。最终,10%的照片测试结果足够优秀,能让我放心使用。


在谷歌中搜索新的AI工具来帮助你完成日常任务、爱好和兴趣。对于创意类型的项目,你可以使用DALL-E生成独特的艺术品,而对家居装饰感兴趣的人可以使用可视化工具,来规划布局并根据本地数据预测潜在的蚊虫问题。AI驱动的应用程序可以根据个人能力生成个性化的健身流程。你正在为下一次旅行做准备吗?你可以使用规划器根据你的喜好生成行程。有些AI工具可以帮助你根据天气、场合和个人衣柜进行服装组合,甚至可以帮助你根据厨房里的食材想出新的食谱。


最后,与AI聊天机器人互动。打开ChatGPT并使用类似指示:


指示:“帮我总结以下文章:[文章正文]”,来快速掌握文章要点。
指示:“生成[xx决策或主题]的利弊清单”以获得对问题的平衡看法。
指示:“你能帮我集思广益[xx主题或项目]的想法吗?”来获取建议和想法。
指示:“模拟[人A]和[人B]之间关于[xx主题]的对话”来探索一个话题,特别是在考虑不同观点时。
指示:“描述[xx国家或地区的xx事件或传统]的文化意义”,以增强文化理解和意识。
指示:“对于[xx主题]的常见误解是什么”,来揭穿神话。

当你评估AI技术的工作原理时,请使用这些指示来回顾你非常了解的内容或挑战原有的信念。例如,我要求AI就我成长中的巴斯克冲突(Basque conflict)或技术多样性问题,模拟一次双方观点的讨论。我可以看到,输出结果中缺少了我拥有的许多见解。当你在工作中使用生成式AI时,情况也会一样:AI会生成一些有效的观点,但只有凭借你的经验,你才能全面了解事实。你还会发现,AI甚至会编造语句,因为它倾向于生成“极有可能”看起来是正确的回复,但实际上却不一定正确。


在使用任何工具之前,你应该阅读他们的隐私政策。这样我就可以确认个人信息不会在未经同意的情况下被存储或使用。你应该特别小心免费的应用程序,因为这可能意味着,你用自己的敏感数据“付款”并失去对个人数据的控制。



利用社交网络

从不同角度学习将加速你对技术的可能性的理解。利用你社交圈来挑战自己、更快地学习并讨论新的观点。这样你就可以了解最新的应用和创新。


从你的职场开始。导师制为你提供了与年轻同事建立关系的宝贵机会。与年轻同事配对可以促进相互学习;年轻的员工可以向你展示技术性技能,同时你也可以分享你的行业知识和经验。


另一种建立人脉的方式是联系你的前同事。与曾共事过的同事聊聊AI如何改变他们的工作,这总能给你带来洞察,因为他们可能会用与你不同的方式在工作中对待AI。这也是与校友网络接触的绝佳时机。如果大学有对外开放的讲座,也可以去看看。


你还可以接触外部的专业社交圈以结识新朋友。参加你所在城市的行业会议等活动,与你所在领域的人们建立联系,也可以考虑以虚拟的方式参加。你可以加入领英群组、参与讨论、分享文章以及与他人联系。


这是一个充满新机遇的时代。生成式AI已经成为你的新虚拟助手,它将帮助你提高技能并实现你从未想到过的目标。作为一名资深员工,你丰富的经验加上生成式AI的力量,就可以打造一支无与伦比的团队。目前,生成式AI还处于早期阶段,如果你理解AI带来的机会及其局限性,并在领域内提升自我技能,你仍然可以成为先锋。未来属于终身学习者,现在正是开启你职业生涯新篇章的最佳时机。


纳希亚·奥尔杜纳(Nahia Orduña)| 文

纳希亚·奥尔杜纳是一位拥有MBA学位的工程师,也是Amazon Web Services的技术领导者。她是《你的数字重塑》(Your Digital Reinvention)一书的作者。

谷歌 | 译   常敏潇 | 校   张雨箫 | 编辑






照这样去“自夸”,不会招人烦而且很加分


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