Generative künstliche Intelligenz ist der neue Favorit des Silicon Valley. Aber was genau ist das? Und was bedeutet es für die Zukunft der Arbeit für Sie und mich? Experten gehen davon aus, dass generative KI bald den Arbeitsplatz erreichen wird, und prognostizieren, dass generative KI bis 2023 in der Lage sein wird, wissenschaftliche Arbeiten mit visuellen Designmodellen zu kombinieren Zusammengenommen wird es bis 2030 in der Lage sein, besser zu schreiben, zu entwerfen und zu programmieren als menschliche Fachleute auf diesem Gebiet.
Allerdings haben nur wenige von uns eine klare Vorstellung davon, wie sich das auswirken wird. Wie wird alles beginnen? Deshalb ist es wichtig, sich mit der Frage zu befassen, was Technologie ist und was nicht.
Aus Sicht der Versicherungsbranche geht man davon aus, dass generative KI nicht jeden kreativen Arbeiter aus dem Job werfen wird, aber die Art und Weise, wie er seine Arbeit verrichtet und wofür er Zeit und Energie aufwendet, verändern wird wird konzentriert Wo.
Hier erfahren Sie, was generative KI kann und was nicht und wie sie sich auf unsere Arbeitsweise auswirkt:
Aber wie werden diese Informationen generiert? Ist es smart geworden? Verfügt es über einen Algorithmus, der auf weltliche Eingaben reagiert?
Fortschrittliche Modelle der künstlichen Intelligenz haben Hunderte Milliarden Wörter verdaut. Heute können sie die wahrscheinlichsten Kombinationen von Wörtern und Phrasen vorhersagen. Dadurch kann die generative KI Wörter vorschlagen, die Sie möglicherweise als Nächstes eingeben möchten. Während Sie die generative KI bitten können, uns einen Witz zu erzählen, kann sie nur mit dem Datensatz antworten, den sie verarbeitet hat. Obwohl der KI-Roboter die Anweisungen zu verstehen scheint, ist dies nicht wirklich mit „Verstehen“ vergleichbar. Es ähnelt eher einer gut gestalteten automatischen Vervollständigung.
Wenn Sie beispielsweise einen Roboter mit generativer künstlicher Intelligenz zulassen und ihm die Eingabeaufforderung 2+2= geben, antwortet er mit „2+2=4“. Das liegt jedoch nicht daran, dass es über einen internen Algorithmus wie einen Taschenrechner verfügt, der Ihre Anfragen verarbeitet. Aus dem gesamten Internet wurde lediglich abgeleitet, dass die wahrscheinlichste Antwort auf 2+2 tatsächlich 4 ist. In diesem Fall ist dies auch sachlich richtig.
Mit anderen Worten: Eine gute Autovervollständigungsfunktion kann sehr effizient sein. Es nimmt im Grunde unsere unstrukturierten Gedanken, Notizen und Zeichnungen und bringt etwas Schönes hervor. Ein grobes Brainstorming kann zum ersten Entwurf eines Artikels werden. Obwohl diese Ergebnisse großartig sein mögen, stellen sie nicht das Endprodukt dar und sollten nicht als fertige Produkte betrachtet werden.
Wird generative künstliche Intelligenz die Art und Weise verändern, wie Arbeit erledigt wird?
Der erste Schritt bei der Integration künstlicher Intelligenz in den Arbeitsplatz besteht darin, ihre Grenzen zu verstehen. Nach der Erfassung von Milliarden von Datenpunkten verfügt die KI über die theoretische Intelligenz eines Erwachsenen, aber über das realistische Urteilsvermögen eines Zweijährigen. Das bedeutet, dass es gut darin ist, Anweisungen zu befolgen, aber es fällt ihm schwer zu wissen, wann und ob sie richtig sind.
Nehmen Sie als Beispiel eine einfache Aufgabe, listen Sie die wichtigsten Punkte zu einem bestimmten Thema auf und schreiben Sie dann einen Blogbeitrag. Generative KI kann dies sehr gut. Aber es weiß nicht, wer seine Leser sind oder welche Schlagworte sie fesseln werden.
Ich weiß nicht einmal, welche Blog-Beiträge ich zuvor geschrieben habe und welche Nuancen die Leistungsverbesserung verursacht haben. Es weiß auch nicht, wann es etwas völlig Neues tun soll, weil das, was es jetzt tut, einfach keine Ergebnisse bringt. Alles, was es weiß, wird aus dem gelernt, was andere online geschrieben haben. Dieser Mangel an Kontext geht noch weiter. Obwohl KI menschlich aussehen und klingen kann, weiß sie eigentlich nicht, in welcher Welt wir leben. Generative Pretrained Transformer 3, kurz GPT-3, ist beispielsweise ein generatives KI-Modell, das Deep Learning nutzt, um menschenähnlichen Text zu generieren. Aber GPT-3 wurde auf einem Internet-Index aus dem Jahr 2016 trainiert. Fragen Sie ihn, wer der Präsident der Vereinigten Staaten ist, und er wird Ihnen sagen, dass es Donald Trump ist. Wenn Sie es als Referenz auf die Popkultur verwenden, ist es wahrscheinlich, dass es veraltet ist. Es wird die Aufgabe blind ausführen, aber möglicherweise Antworten ausspucken, die einfach falsch sind.
Wenn diese Art von Fehlinformationen maßgeblich und gut zusammengestellt erscheint, kann sie in großen Unternehmen großen Schaden anrichten, da ihre Vermögenswerte oft ohne Kontext verbreitet werden.
Aus diesem Grund kann generativer KI heute nur noch für sehr klar definierte Aktivitäten vertraut werden. Und verwenden Sie nur ein leistungsstarkes benutzerdefiniertes Framework als Leitfaden und überprüfen Sie alles, bevor Sie es bereitstellen. Das heißt nicht, dass diese Technologie nicht bahnbrechend sein wird. Wenn Sie jedoch als CEO hoffen, dass KI das Denken Ihrer besten Mitarbeiter ersetzen wird, ist es unwahrscheinlich, dass dies in absehbarer Zeit der Fall sein wird. Ich glaube, dass künstliche Intelligenz die meisten Arbeitsplätze kurzfristig nicht ersetzen wird. Durch die Übernahme weniger geistig anspruchsvoller, aber zeitaufwändiger Aufgaben werden die Mitarbeiter für Dinge frei, die KI nicht kann und die fortgeschrittene menschliche Einsicht, Empathie und kritisches Denken erfordern. Hier drei Beispiele: Generative KI kann den Schreibprozess vom Artikel bis zum Website-Text beschleunigen. Wir können einige Stichpunkte zur Kernbotschaft aufschreiben, sie durch ein kopierähnliches Programm laufen lassen und in Sekundenschnelle zwei Drittel des Weges dorthin schaffen. Es kann später einige Überprüfungs- und Bearbeitungsrunden dauern, aber es kann trotzdem Zeit sparen. Dies bedeutet, dass mehr Zeit damit verbracht werden kann, tiefer in Geschichten einzutauchen, zu analysieren, welche Themen Interesse wecken, und Menschen persönlich zu treffen. Kundenorientierte Rollen bieten auch vielfältige Einsatzmöglichkeiten für generierte KI. Mitarbeiter können den Text jeder Konversation abrufen und KI kann nutzlose Details in Konversationen schnell herausfiltern. Produktdesigner können generative KI verwenden, um einfache kreative visuelle Modelle zu erstellen, ohne stundenlang vor einem Computer zu verbringen. Durch den Aufbau grundlegender Gerüste in einem frühen Stadium kann die Technologie den Mitarbeitern mehr Zeit geben, sich kreativ mit den Kunden auseinanderzusetzen, bevor Feedback und Überarbeitungen vorgenommen werden. Wenn Sie diese drei Beispiele sehen, was haben sie gemeinsam? Nun, bei all diesen sehr nützlichen Aufgaben wird immer noch davon ausgegangen, dass man die zu erledigende Arbeit plant. Denn die KI hat noch keine originelle Idee hervorgebracht. Im Gegensatz dazu führt dies zu einer tieferen Beziehung zum Kunden und zur Umwandlung dieser in klar definierte Arbeitseinheiten, die KI bei der Ausführung unterstützen kann. Das ist der wahre Wert der generativen KI am Arbeitsplatz: Sie beseitigt zeitaufwändige Aufgaben, die nicht die Intelligenz der Mitarbeiter erfordern, und gibt Zeit für die Erledigung all der „nicht automatisierbaren“ Dinge, die Interaktion mit potenziellen Kunden usw Finden Sie heraus, was sie motiviert, machen Sie ein Brainstorming über ihre individuellen Bedürfnisse, passen Sie das Produkt an ihre Ziele an und lernen Sie aus Beispielen. Ich glaube, dass jeder Arbeitsplatz Missverständnisse über generative KI ausräumen muss, damit wir ihre Macht nutzen können und sie nicht unverantwortlich nutzen, weil wir denken, sie würde diese hochrangigen Aufgaben ersetzen. Es wird den Menschen nicht ersetzen, aber es wird die Zukunft der Arbeit revolutionieren und den Menschen wertvolle Zeit für die Arbeit geben, die wirklich wichtig ist. Wie nutzt man generative KI?
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2. Verbessern Sie den Kundenservice.
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Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie wird sich generative KI auf die Zukunft der Arbeit auswirken?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!