Lưu ý của biên tập viên: Bạn không thể suy nghĩ khôn ngoan khi nói đến việc sử dụng AI: nó toàn năng hoặc vô dụng. Điều quan trọng là tìm ra các tình huống trong đó AI phù hợp và tránh các tình huống sử dụng AI. Bài viết này dựa trên kinh nghiệm. Bài viết được tổng hợp từ.
Với khả năng và hạn chế hiện tại của các mô hình ngôn ngữ lớn, có một số loại công việc đặc biệt phù hợp với việc sử dụng trí tuệ nhân tạo. Mặc dù danh sách này được cho là dựa trên khoa học nhưng nó dựa trên kinh nghiệm nhiều hơn. Giống như bất kỳ dạng trí tuệ nào, để sử dụng tốt trí tuệ nhân tạo, bạn cần sử dụng lý thuyết mâu thuẫn: tin rằng AI có thể mang lại những thay đổi, nhưng bạn phải hoài nghi, mạnh mẽ nhưng dễ gặp phải những vấn đề nhỏ, quan trọng đối với một số nhiệm vụ, nhưng lại gây bất lợi sang các nhiệm vụ khác. Tôi cũng muốn nhắc nhở mọi người, ngoài việc sử dụng AI làm nguồn cảm hứng, đừng quá coi trọng danh sách này – bạn biết rõ nhất tình hình của mình và kiến thức địa phương quan trọng hơn bất kỳ nguyên tắc chung nào. Được rồi, xét đến khả năng hiện tại, các loại nhiệm vụ được liệt kê dưới đây đặc biệt phù hợp để sử dụng trí tuệ nhân tạo. Ngoài ra, một số tình huống mà bạn nên cảnh giác cũng được liệt kê.
Sử dụng trí tuệ nhân tạo AI
Các kịch bản phù hợp để sử dụng AI
1. Những công việc đòi hỏi phải nảy sinh số lượng lớn ý tưởng: Ví dụ, trong quá trình động não, số lượng ý tưởng thường quyết định chất lượng của ý tưởng tối ưu. Hầu hết mọi người sẽ cảm thấy mệt mỏi sau khi tạo ra một vài ý tưởng, nhưng AI có thể cung cấp hàng trăm ý tưởng độc đáo một cách hiệu quả.
2. Bạn có kiến thức chuyên môn và có thể nhanh chóng đánh giá chất lượng đầu ra AI: Mặc dù một số công việc có thể phức tạp và đòi hỏi khắt khe nhưng bạn có thể sử dụng kiến thức chuyên môn của mình để đánh giá giá trị đầu ra AI. Ví dụ: mô hình o1 mới của OpenAI có thể giải quyết một số vấn đề ở cấp độ tiến sĩ, nhưng những người không phải là chuyên gia rất khó đánh giá liệu câu trả lời của nó có đáng tin cậy hay không.
3. Nhiệm vụ yêu cầu tóm tắt một lượng lớn thông tin nhưng có tỷ lệ mắc lỗi cao: AI rất giỏi trong việc tóm tắt nội dung của những phần văn bản lớn (chẳng hạn như tiểu thuyết), nhưng hiệu quả trong việc kiểm tra tính xác thực của nó còn hạn chế.
4. Chuyển đổi nội dung giữa các khung hoặc quan điểm khác nhau: Ví dụ: bạn đã thiết kế một chính sách nhưng cần tạo tài liệu đào tạo riêng cho các đối tượng khác nhau trong tổ chức của mình. AI có thể điều chỉnh độ phức tạp của tài liệu một cách hiệu quả để đảm bảo nội dung phù hợp với mức độ hiểu biết khác nhau của mọi người.
5. Công việc giúp bạn tiến về phía trước. Chúng ta thường gặp phải những trở ngại nhỏ trên con đường phía trước, và chúng ta chỉ cần một lực đẩy để tiến về phía trước. Ví dụ, trước đây tôi có thể đã ngừng viết vì không thể hoàn thành một câu, nhưng bây giờ tôi có thể yêu cầu AI cung cấp hàng chục kết thúc khác nhau.
6. Những nhiệm vụ mà AI thực hiện tốt hơn những người giỏi nhất mà bạn có quyền tiếp cận và mắc lỗi mà không gây hậu quả nghiêm trọng.
7. Các nhiệm vụ yêu cầu trợ giúp để hiểu ngữ cảnh hoặc chi tiết: Tyler Cowen khuyên bạn nên sử dụng AI làm trợ lý đọc vì bạn có thể liên tục đặt các câu hỏi về AI để hiểu sâu hơn.
8. Nhiệm vụ yêu cầu câu trả lời đa dạng: Ví dụ: với tư cách là biên tập viên hoặc người phụ trách, bạn có thể yêu cầu AI cung cấp nhiều giải pháp theo các phong cách hoàn toàn khác nhau, chẳng hạn như “thiết kế lại 15 biểu thức cho điểm này” để giúp bạn khám phá những ý tưởng độc đáo.
9. Nghiên cứu cho thấy AI gần như chắc chắn sẽ giúp ích cho việc làm. Ví dụ, có rất nhiều loại công việc viết mã.
10. Công việc yêu cầu phân tích sơ bộ về phản ứng có thể xảy ra của những người nhận khác nhau: AI có thể mô phỏng các phản ứng thù địch, thân thiện hoặc ngây thơ để cung cấp cho bạn thông tin tham khảo.
11. Các nhiệm vụ kinh doanh đòi hỏi kiến thức liên ngành và hoàn toàn không khả thi nếu không có đối tác đủ tốt: Trong trường hợp này, AI có thể trở thành “người đồng sáng lập” của bạn, cung cấp hướng dẫn và hỗ trợ bạn trong việc sản xuất tài liệu, thuyết trình và những việc khác ngoài chuyên môn của bạn.
12. Nhiệm vụ yêu cầu góc nhìn cụ thể: ví dụ: mô phỏng phản ứng ban đầu của một nhân vật hư cấu nào đó.
13. Một số nhiệm vụ đã trở nên hình thức và xa rời thực tế sử dụng: chẳng hạn như một số báo cáo được tiêu chuẩn hóa. Theo lời của Bob Sutton và Huggy Rao, những thứ khiến bạn mất tập trung, giảm giá trị và vô dụng. Mặc dù tốt nhất bạn nên loại bỏ hoàn toàn loại công việc này nhưng ít nhất AI có thể giảm mức tiêu thụ thời gian của nó. (Cần lưu ý rằng loại công việc này thực sự vô nghĩa, đặc biệt vì một số tác vụ tự động có thể cần được hoàn thành thủ công mới có giá trị.)
14. Nhiệm vụ cần có ý kiến thứ hai: Cung cấp dữ liệu cho AI để xem kết luận của nó có nhất quán hay không.
15. AI thực hiện tốt hơn nhiệm vụ của con người: Đây là lĩnh vực đang phát triển nhanh chóng.
Các kịch bản không phù hợp để sử dụng AI
1. Khi bạn cần tìm hiểu và tích hợp thông tin mới: Mặc dù AI có thể cung cấp bản tóm tắt nhưng nó không thể thay thế việc học của cá nhân bạn. Để AI giải quyết vấn đề cho bạn không phải là cách học hiệu quả, ngay cả khi bạn cảm thấy như vậy. Để học điều gì đó mới, bạn phải tự đọc và suy nghĩ, mặc dù bạn vẫn có thể thấy AI hữu ích trong một phần quá trình học tập.
2. Những công việc yêu cầu độ chính xác cực cao: Vì AI có thể mắc phải những lỗi “ảo giác”, và những lỗi đó trông rất hợp lý nên con người có thể dễ dàng bỏ qua, từ đó làm tăng rủi ro. Ảo giác có thể giảm bớt, nhưng không loại bỏ được. (Tuy nhiên, trong thế giới thực, nhiều lỗi lầm của con người có thể được dung thứ, vì con người cũng mắc lỗi, và thậm chí trong một số trường hợp, AI không dễ mắc lỗi như con người)
3. Khi bạn không hiểu cách thức thất bại của AI: Thất bại của AI khác với thất bại của con người. Đúng, bạn có thể biết rằng AI có thể tạo ra “ảo giác”, nhưng đó chỉ là một trong những nguyên nhân khiến mọi thứ có thể trở nên sai lầm: AI cũng có thể cố gắng thuyết phục bạn rằng điều đó đúng hoặc nói rằng bạn đúng khi bạn đưa ra ý kiến. câu trả lời sai. Chỉ thông qua việc sử dụng thường xuyên, bạn mới có thể dần dần hiểu được những rủi ro tiềm ẩn này.
4. Khi nỗ lực chính là mục tiêu: Trong nhiều lĩnh vực, thành công thường đòi hỏi phải rèn luyện liên tục mới đạt được. Ví dụ, một nhà văn có thể viết đi viết lại cùng một trang và một học giả có thể sửa lại một lý thuyết nhiều lần. Việc dựa vào AI để bỏ qua các quy trình này có thể khiến bạn mất đi cơ hội có được những khoảnh khắc “aha” quan trọng.
5. Khi AI hoạt động kém: AI hoạt động kém hơn ở một số lĩnh vực không mong đợi. Ví dụ: đếm số chữ cái “r” trong “dâu tây”). Nó cũng có thể hoạt động đáng kinh ngạc trong các lĩnh vực khác. Ví dụ: viết một bài sonnet theo phong cách Shakespeare về việc đếm số “r” trong từ “dâu tây” và yêu cầu chữ cái đầu tiên của mỗi dòng đánh vần hai loại trái cây). Hiện tại, không có hướng dẫn chung nào để xác định “khu vực ranh giới” của khả năng AI vì những khả năng này vẫn đang phát triển. Thử, sai và tương tác với các đồng nghiệp là chìa khóa để hiểu những khả năng này.
