N.° 2778 – Mes de la IA: ingeniería rápida
9 de mayo de 2023 por Craig Shames
¿Te acaban de despedir y necesitas un nuevo trabajo? ¿O sientes que estás atrapado donde estás y buscas un cambio de carrera? En ese caso, es posible que desee considerar convertirse en un ingeniero veloz. Conviértete en la persona que sabe exactamente cómo hablar con ChatGPT y otros programas similares para obtener los resultados personalizados que buscas. Porque pronto podría ser el trabajo más candente que existe. Y el único que realmente importa en un mundo dominado por la IA.
Forbes lo resume mejor:
“Está surgiendo una nueva carrera con la difusión de aplicaciones generativas de IA como ChatGPT: ingeniería rápida, el arte (no la ciencia) de crear instrucciones efectivas para modelos de IA.
“Dentro de diez años, la mitad de los trabajos del mundo estarán en ingeniería rápida”, dijo Robin Li, cofundador y director ejecutivo del gigante chino de inteligencia artificial Baidu. “Y aquellos que no puedan escribir avisos quedarán obsoletos”.
Puede ser un poco hipérbole de la gran tecnología, pero no hay duda de que los ingenieros rápidos se convertirán en los magos del mundo de la IA, persuadiendo y guiando a los modelos de IA para generar contenido que no solo sea relevante, sino también consistente y consistente con el resultado deseado. .
Entonces, ¿qué es la ingeniería rápida?
Conseguir que la IA generativa haga lo que quieres no es una tarea fácil porque cualquiera que haya probado sistemas de generación de imágenes como Dalle-E o MidJourney o modelos de lenguaje como ChatGPT [can attest to]. Si bien las creaciones exitosas son deslumbrantes, es probable que los resultados de un usuario no capacitado sean profundamente defectuosos o, con ChatGPT, incluso incorrectos. Lo mismo ocurre con los generadores de escritura de código AI.
Esto se debe a que los modelos de IA generativa responden al lenguaje natural y el lenguaje natural es notoriamente inexacto. Una misma oración puede tener diferentes significados según el contexto, lo que dificulta que el modelo de IA entienda lo que el usuario quiere que genere. Y es posible que las indicaciones en lenguaje natural no proporcionen suficiente contexto para que la IA comprenda completamente la intención del usuario. Esto puede provocar que la IA genere respuestas que no son relevantes para las necesidades o expectativas del usuario.
Además, los modelos generativos de IA generalmente se entrenan en grandes cantidades de datos textuales, pero es posible que los datos de entrenamiento no contengan ejemplos que coincidan con la intención específica del aviso del usuario. Esto puede limitar la capacidad de la IA para generar respuestas que reflejen con precisión las necesidades del usuario.
Y, por último, los modelos generativos de IA se entrenan para generar respuestas basadas en patrones en los datos de entrenamiento, por lo que es posible que no puedan generar respuestas verdaderamente creativas o innovadoras.
Entonces, hablar con un modelo de IA generativa es muy parecido a hablar con un científico tonto: debe comprender a qué están respondiendo si espera obtener los resultados que desea.
Ya están apareciendo expertos en ingeniería rápida en todas partes, las nuevas empresas ofrecen servicios de ingeniería rápida y las empresas están comenzando a incluir “ingeniero rápido” como título de trabajo. Los capacitadores y educadores se están distribuyendo para ayudar a las industrias a capacitar a los trabajadores sobre la mejor manera de usar la IA generativa, y los sitios de videoconferencia como Udemy ya ofrecen muchos cursos sobre la elaboración de indicaciones efectivas. Ya sea que la importancia del trabajo aumente o no para cumplir con las expectativas de Robin Li, es probable que se quede aquí por un tiempo.
Haga que ahora sea el momento perfecto para salir adelante y aprender una nueva habilidad. Uno que podría ser útil cuando la IA eventualmente lo despida.
¿Convertirse en un ingeniero veloz es la mejor idea de la historia?
Así:
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