(SeaPRwire) – ສຳລັບ Kiara Nirghin, ຜູ້ຮ່ວມກໍ່ຕັ້ງ ແລະ ຜູ້ບໍລິຫານວິຊາພິເສດດ້ານເຕັກໂນໂລຊີອາຍຸ 24 ປີຂອງຫ້ອງທົດລອງ AI ປະຕິບັດ Chima, ການຄິດທີ່ວ່າ ລຸ້ນຂອງນາງໃຊ້ປັດຊະຍາປະດິດເປັນເຄື່ອງຊ່ວຍບໍ່ພຽງແຕ່ຜິດເທົ່ານັ້ນ – ມັນກໍ່ບໍ່ໄດ້ສັງເກດເຖິງການປ່ຽນແປງຫຼັກໃນຄວາມຮັບຮູ້ຂອງມະນຸດ.
ນັກວິຊາຄອມພິວເຕີ Stanford ແລະ ນັກສະຫວັນທ່ານໄດ້ໂຕ້ຖຽງວ່າໃນຂະນະທີ່ລຸ້ນເກົ່າເບິ່ງ AI ເປັນເຄື່ອງມືທີ່ຈະຖືກຮັບຮອງ, . ເຖິງຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ຄວາມຄ່ອງແຄ້ວນີ້ກໍ່ມີພາລະບົດພິເສດ: “ຄວາມກັງວົນກ່ຽວກັບ AI” ໃນການປະຕິບັດຕາມເຕັກໂນໂລຊີທີ່ໃນປັດຈຸບັນແມ່ນ “ຮ້າຍແຮງ” ທີ່ສຸດ.
ໃນເວລາປາກເວົ້າທີ່ ໃນ San Francisco, Nirghin ໄດ້ກ່າວກ່ຽວກັບຄວາມເຄັ່ງຕຶງລະຫວ່າງການຄິດເຖິງລຸ້ນ Z ແລະຄວາມເປັນຈິງຂອງພວກເຂົາເປັນຜູ້ສ້າງ. “ຄວາມຈິງແມ່ນລຸ້ນໜຸ່ມບໍ່ໄດ້ຮັບຮອງ AI,” ນາງກ່າວ. “ພວກເຮົາເຕີບໃຫຍ່ມີຄວາມຄ່ອງແຄ້ວໃນ AI.” ການຈໍາແນກນີ້ແມ່ນມີຄວາມສຳຄັນຢ່າງຫຼວງຫຼາຍໃນສະຖານທີ່ເຮັດວຽກ. ໃນຂະນະທີ່ຜູ້ຈັດການອາດເຫັນພະນັກງານໃຊ້ຕົວແທນ AI ເປັນການລ້ຽງເສັ້ນທາງ, Nirghin ກ່າວວ່ານາງເຫັນການປ່ຽນແປງໃນສະຖາປັດຕະຍະກໍາຂອງວຽກງານເອງ.
“ພວກເຮົາບໍ່ໄດ້ຄິດກ່ຽວກັບການຂຽນລະຫັດຈາກຫຍັງເລີຍ,” ນາງອະທິບາຍ. “ພວກເຮົາ ກຳລັງຄິດກ່ຽວກັບການຂຽນລະຫັດກັບຕົວແທນການຂຽນລະຫັດຄຽງຄູ່.” ນາງໂຕ້ຖຽງວ່າ, ກົງກັນຂ້າມກັບການຖືວ່າເປັນລຸ້ນທີ່ຊ່ວຍເຮັດວຽກໄວ, ລຸ້ນ Z ແມ່ນຜູ້ບຸກເບີກ.
“ນັ້ນກໍ່ປ່ຽນແປງຂັ້ນພື້ນຖານກ່ຽວກັບວິທີການຂຽນ, ວິທີເຂົ້າສອບເສັງ, ວິທີສະໝັກເຂົ້າເຮັດວຽກຫຼືຄໍາຮ້ອງສະຫມັກຕ່າງໆ, ເພາະວ່າມັນບໍ່ແມ່ນຈາກເບື້ອງຕົ້ນ,” Nirghin ກ່າວກ່ຽວກັບການເຮັດວຽກຄຽງຄູ່ກັບຕົວແທນ. “ຂ້ອຍຄິດວ່າສິ່ງທີ່ມັນຫມາຍຄວາມວ່າແທ້ໆແມ່ນວ່າລະດັບການນໍາໃຊ້ ແລະ ການນໍາໃຊ້ທີ່ກວ້າງຂວາງທີ່ພວກເຮົາເຫັນນີ້ແມ່ນຖືກບຸກເບີກໂດຍລຸ້ນໜຸ່ມ.”
ນິທານຂອງ “ຂີ້ຕົວ” ຕໍ່ການຄິດເລິກເຊິ່ງ
ຫນຶ່ງໃນຄໍາຄັດເຫັນທີ່ແຜ່ຫຼາຍທີ່ສຸດກ່ຽວກັບລຸ້ນທີ່ເກີດໃນອາຍຸດິຈິຕອນແມ່ນວ່າການພິເສດໃຊ້ຮູບແບບພາສາຂະຫນາດໃຫຍ່ (LLMs) . Nirghin ປະຕິເສດຢ່າງແຂງແຮງ. “ຂ້ອຍຄິດວ່າຄວາມຫຼົງໄຫຼທີ່ໃຫຍ່ທີ່ສຸດແມ່ນວ່າໄວຫນຸ່ມໃຊ້ AI ເພື່ອບໍ່ຕ້ອງຄິດເລິກເຊິ່ງ,” ນາງກ່າວ, ວ່າພວກເຂົາໃຊ້ມັນ “ເປັນເຄື່ອງຊ່ວຍ.”
ແທນທີ່ຈະເຊັ່ນດັ່ງກ່າວ, Nirghin ກ່າວວ່າຜູ້ໃຊ້ທີ່ສະຫຼາດ ກຳລັງໃຊ້ເຄື່ອງມືເຫຼົ່ານີ້ເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນວຽກງານຄະດີເພື່ອໃຫ້ພວກເຂົາສາມາດສືບສວນຫົວຂໍ້ສັບສົນໄດ້ເຂັ້ມຂຸ້ນ. ນາງກ່າວວ່າມັນບໍ່ແມ່ນເລື່ອງງ່າຍທີ່ຈະມອບ “ຄວາມຫນັກຄະດີ” ໃຫ້ກັບຮູບແບບ AI, ແມ່ນກ່ຽວກັບການຄິດ “ແຕກຕ່າງ… ເຖິງແມ່ນວ່າ “ເລິກເຊິ່ງ” ກ່ຽວກັບຫົວຂໍ້ສະເພາະໃດຫົວຂໍ້ໜຶ່ງ, ເພາະວ່າຕົວແທນ ກຳລັງເອົາວຽກງານທີ່ເບື່ອຫນ້າຫຼາຍຊົ່ວໂມງອອກຈາກມືເຈົ້າ.
ເປັນຕົວຢ່າງ, ນາງໄດ້ຊີ້ໃຫ້ເຫັນເຖິງການສ້າງບົດລາຍງານຄົ້ນຄ້ວາລະດັບເລິກກ່ຽວກັບຕະຫຼາດການເງິນທີ່ອາດໃຊ້ເວລາຫຼາຍຊົ່ວໂມງເພື່ອສ້າງດ້ວຍມື. ໂດຍການອັດຕະໂນມັດວຽກງານນັ້ນ, ນາງກ່າວວ່າຜູ້ໃຊ້ມີເວລາເພື່ອວິເຄາະຜົນສະທ້ອນຫຼາຍກວ່າພຽງແຕ່ເກັບເອົາຂໍ້ມູນເທົ່ານັ້ນ. “ສິ່ງນັ້ນຈະເປີດລະຫັດຫຍັງໃຫ້ເຈົ້າ?” ນາງຖາມຜູ້ຊົມ, ກະຕຸ້ນພວກເຂົາໃຫ້ຄິດເຖິງວ່າເຂົາເຈົ້າສາມາດເຮັດຫຍັງໄດ້ຫຼາຍກວ່າເກົ່າໃດດ້ວຍເຄື່ອງມືເຫຼົ່ານີ້ຢູ່ “ໃກ້ມື” ຂອງເຂົາເຈົ້າ.
ຄວາມກັງວົນກ່ຽວກັບການປັບປຸງທີ່ບໍ່ມີຂອບເຂດ
Nirghin ກ່າວວ່າລຸ້ນຂອງນາງ ຈະຕ້ອງປະເຊີນກັບຄວາມເປັນຈິງທີ່ໜ້າຢ້ານກົວທີ່ຄົນເຮົາບໍ່ເຂົ້າໃຈ: ໄລຍະເວລາ ທີ່ເຄື່ອງມືໆ ໝົດໃຊ້ໄວ, ແລະຄວາມຮັບຮູ້ຂອງພວກເຂົາເອງກ່ຽວກັບຄວາມເປັນຈິງນັ້ນ. ນາງກ່າວວ່າຄວາມຢ້ານກົວກ່ຽວກັບ AI ມີຄວາມຄ້າຍຄືກັນກັບ “ຄວາມກັງວົນກ່ຽວກັບສະພາບອາກາດ.” ນາງກ່າວວ່າບາງຄົ້ນຄ້ວາທຳອິດຂອງນາງແມ່ນກ່ຽວກັບການປ່ຽນແປງສະພາບອາກາດ, ນາງອະທິບາຍຄວາມກັງວົນກ່ຽວກັບສະພາບອາກາດວ່າເປັນແນວຄິດທີ່ວ່າ “ມີການເຄື່ອນໄຫວຂອງການປ່ຽນແປງສະພາບອາກາດ ກຳລັງເກີດຂຶ້ນ ແລະ ພວກເຮົາບໍ່ຮູ້ຈັກວ່າຄວນຈະເຮັດແນວໃດ, ແຕ່ພວກເຮົາຮູ້ວ່າມັນຈະເກີດຂຶ້ນ ແລະ ບໍ່ມີໃຜເຄື່ອນໄຫວໄວພໍເພື່ອແກ້ໄຂບັນຫາ.”
ມັນກ່ຽວຂ້ອງກັບການຮັບຮູ້ວ່າເຕັກໂນໂລຊີໃນປັດຈຸບັນ, ເຖິງແມ່ນວ່າມັນເບິ່ງຄືມີປະສິດທິພາບຫຼາຍ, ແມ່ນພື້ນຖານທີ່ບໍ່ທັນທຽບກັບສິ່ງທີ່ຈະມາຖັດໄປ. “ຮູບແບບໃນປັດຈຸບັນແມ່ນຄ້າສຸດທີ່ເຂົາເຈົ້າຈະເປັນ,” Nirghin ເດີມຂໍ້ເຕືອນ. “ມັນຈະໄວຂຶ້ນ, ມີຄວາມກ້າວຫນ້າ ແລະ ສະຫຼາດຂຶ້ນ, ທຸກຮູບແບບຈາກນີ້ໄປ.”
ສຳລັບພະນັກງານລຸ້ນ Z, ນາງກ່າວ, ສິ່ງນີ້ກໍ່ສ້າງສະຖານະການຄວາມກົດດັນເຊິ່ງການຄ້າງຫນ້າເປັນທຸກໆມື້. Nirghin ໃຫ້ຂໍ້ສັງເກດວ່າການປະກາດຮູບແບບຫລ້າສຸດໄດ້ “ລ້ອມຮອບມາດຕະຖານໃນລະດັບທີ່ຫຼວງຫຼາຍ” ເຊິ່ງຄວາມສາມາດທີ່ຜ່ານມາ ດຽວນີ້ສາມາດ “ເພີ່ມຂື້ນ 10 ເທົ່າ” ໃນຄືນດຽວ – ຈິນຕະນາການມາຮັບວຽກໃນມື້ອື່ນ, ສາມາດຜະລິດຫຼາຍກວ່າ 10 ເທົ່າຂອງມື້ວານ. ຖ້າພະນັກງານບໍ່ສາມາດຕິດຕາມການປັບປຸງເຫຼົ່ານີ້ຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ, “ເຈົ້າຈະຖືກເຫລືອລ່າສະເລ່ຍ.” ຄວາມຢ້ານກົວບໍ່ແມ່ນກ່ຽວກັບການໃຊ້ເຄື່ອງຊ່ວຍຫຼາຍເກີນໄປ, ແຕ່ແມ່ນການບໍ່ສາມາດຄິດອອກທຸກເສັ້ນທາງ ແລະ ທຸກການປັບປຸງເພື່ອບັນລຸຄວາມສາມາດ 10 ເທົ່ານັ້ນ.
ຄວາມເລືອກເປັນ IQ ໃໝ່
ຖ້າຄວາມສະຫຼາດ ກຳລັງຖືກຫັນເປັນສິນຄ້າໂດຍຮູບແບບທີ່ປັບປຸງຂຶ້ນຢ່າງໄວວາ, ສິ່ງທີ່ຈະກາຍເປັນມາດຕະຖານ ໃໝ່ ສຳລັບຄຸນຄ່າຂອງມະນຸດແມ່ນຫຍັງ? ອີງຕາມ Nirghin, ມັນແມ່ນ “ຄວາມເລືອກ.”
Nirghin, ເຊິ່ງມີປະສົບການເຮັດວຽກຢູ່ທີ່ , ໂຕ້ຖຽງວ່າມາດຕະຖານທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບຄວາມຖືກຕ້ອງບໍ່ໄດ້ຈັບເອົາສິ່ງທີ່ເຮັດໃຫ້ຜະລິດຕະພັນສຳເລັດ. ນາງໄດ້ອ້າງຕົວຢ່າງຂອງຕົວແທນການຂຽນລະຫັດທີ່, ໂດຍບໍ່ມີການຊີ້ ນຳ ຂອງມະນຸດ, ອາດຈະເພີ່ມ “ອີໂມຊີແສງເບິ່ງ” ໃສ່ UI ຫນ້າຫຼັກໂດຍບໍ່ສາມາດຄວບຄຸມໄດ້ເພາະວ່າພວກເຂົາ “ຮັກ” ຮູບແບບການອອກແບບບາງຢ່າງ.
“ເຈົ້າຮູ້ວ່າບາງສິ່ງບາງຢ່າງຖືກລະຫັດດ້ວຍຄວາມຮູ້ສຶກຖ້າເຈົ້າເຄີຍເຮັດວຽກກັບຕົວແທນການຂຽນລະຫັດ,” ນາງຕະຫລົກ. ຈຸດແຕກຕ່າງ ສຳ ລັບ ກຳ ລັງແຮງງານໃນອະນາຄົດຈະບໍ່ແມ່ນຄວາມສາມາດໃນການສ້າງລະຫັດຫຼືຂໍ້ຄວາມ, ແຕ່ແມ່ນການຕັດສິນໃຈທີ່ໃສ່重点ກ່ຽວກັບມະນຸດເພື່ອ ກຳ ນົດສິ່ງທີ່ຜູ້ໃຊ້ຕ້ອງການທີ່ຈິງ. “ໃນຂະນະທີ່ຮູບແບບ, ການນໍາໃຊ້ ແລະ ປະສິດທິພາບປ່ຽນແປງ,” Nirghin ກ່າວ, “ຈຸດແຕກຕ່າງຫຼັກແມ່ນຄວາມເລືອກ.”
ບົດຄວາມນີ້ຖືກຈັດສົ່ງໂດຍຜູ້ສະເຫຼີມຄວາມຫນັງສືອື່ງ. SeaPRwire (https://www.seaprwire.com/) ບໍ່ມີການຮັບປະກັນ ຫຼື ການຢືນຢັນໃດໆ.
ປະເພດ: ຂ່າວຫົວຂໍ້, ຂ່າວປະຈຳວັນ
SeaPRwire ເຫົາສະເຫຼີມຄວາມຫນັງສືອື່ງສຳລັບບໍລິສັດແລະອົງກອນຕ່າງໆ ເຫົາຄຳສະເຫຼີມຄວາມຫນັງສືອື່ງທົ່ວໂລກ ຄັກກວ່າ 6,500 ສື່ມວນຫຼວງ, 86,000 ບົດບາດຂອງບຸກຄົມສື່ຫຼື ນັກຂຽນ, ແລະ 350,000,000 ເຕັມທຸກຫຼືຈຸດສະກົມຂອງເຄືອຂ່າຍທຸກເຫົາ. SeaPRwire ເຫົາສະເຫຼີມຄວາມຫນັງສືອື່ງສະຫຼວມພາສາຫຼາຍປະເທດ, ເຊັ່ນ ອັງກິດ, ຍີປຸນ, ເຢຍ, ຄູຣີ, ຝຣັ່ງ, ຣັດ, ອິນໂດ, ມາລາຍ, ເຫົາວຽດນາມ, ລາວ ແລະ ພາສາຈີນ.
ຄຳ ແນະ ນຳ ຂອງ Nirghin ຂະຫຍາຍໄປນອກ ກຳ ລັງແຮງງານລຸ້ນຂອງນາງໄປຫາລຸ້ນເກົ່າທີ່ ກຳ ລັງຈັດ ການ ກັບພວກເຂົາໃນປັດຈຸບັນ. ນາງເນັ້ນ ໜັກ ວ່າ “ຄວາມຄ່ອງແຄ້ວໃນ AI ແມ່ນສຳຄັນທັງ ກຳ ລັງແຮງງານທີ່ເຄີຍເຂົ້າ ກຳ ລັງແຮງງານແລ້ວ,” ກະຕຸ້ນພວກເຂົາໃຫ້ໃຊ້ເຄື່ອງມືເຊັ່ນ ChatGPT ຫຼື Gemini ເປັນ
