Ang paspas nga inhenyero mikuha sa generative AI nga kalibutan pinaagi sa bagyo. Ang trabaho, nga naglakip sa pag-optimize sa textual input aron epektibong makigkomunikar sa dagkong mga modelo sa pinulongan, gidayeg sa World Economic Forum isip numero uno. “trabaho sa umaabot” samtang ang Open AI CEO Sam Altman naghulagway niini isip usa ka “katingalahan nga adunay taas nga leverage nga kahanas.” Ang social media puno sa usa ka bag-ong balud sa mga influencer nga nagpakita sa “magic prompts” ug nagsaad og talagsaon nga mga resulta.
Bisan pa, bisan pa sa buzz nga naglibot niini, ang pagkaprominente sa dali nga inhenyeriya mahimong lumalabay tungod sa daghang mga hinungdan. Una, ang umaabot nga mga henerasyon sa mga sistema sa AI mahimong labi ka intuitive ug hanas sa pagsabut sa natural nga sinultian, nga makunhuran ang panginahanglan alang sa makuti nga pagkahimong mga pag-aghat. Ikaduha, ang bag-ong AI nga mga modelo sa lengguwahe sama sa GPT4 nagpakita na og maayo nga saad sa paghimo og mga prompt – ang AI mismo anaa sa tumoy sa paghimo sa prompt nga engineering nga dili na magamit. Sa katapusan, ang kaepektibo sa mga pag-aghat nagdepende sa piho nga algorithm, nga naglimite sa ilang gamit sa lainlaing mga modelo ug bersyon sa AI.
Mao nga, unsa ang usa ka labi ka malungtaron ug mapahiangay nga kahanas nga magpadayon nga makahimo kanato nga magamit ang potensyal sa generative AI? Kini mao pagporma sa problema — ang abilidad sa pag-ila, pag-analisar, ug pagdelineate sa mga problema.
Ang pagporma sa problema ug ang dali nga inhenyeriya lahi sa ilang pokus, panguna nga mga buluhaton, ug nagpahiping mga abilidad. Ang paspas nga engineering nagpunting sa paghimo sa labing maayo nga input sa teksto pinaagi sa pagpili sa angay nga mga pulong, hugpong sa mga pulong, istruktura sa mga pulong, ug punctuation. Sa kasukwahi, ang pagporma sa problema nagpasiugda paghubit sa problema pinaagi sa paglatid sa pokus, kasangkaran, ug mga utlanan niini. Ang dali nga inhenyero nanginahanglan usa ka lig-on nga pagsabut sa usa ka piho nga himan sa AI ug kahanas sa lengguwahe samtang ang pagporma sa problema nanginahanglan usa ka komprehensibo nga pagsabut sa natad sa problema ug katakus sa pagwagtang sa mga isyu sa tinuud nga kalibutan. Ang tinuod mao, kung wala ang usa ka maayo nga pagkaporma nga problema, bisan ang labing sopistikado nga mga pag-aghat mapakyas. Apan, sa higayon nga ang usa ka problema klaro nga gihubit, ang linguistics nuances sa usa ka prompt mahimong tangential sa solusyon.
Ikasubo, ang pagporma sa problema usa ka kaylap nga wala matagad ug wala maugmad nga kahanas alang sa kadaghanan kanato. Ang usa ka hinungdan mao ang dili parehas nga gibug-aton nga gihatag sa pagsulbad sa problema sa gasto sa pagporma. Kini nga dili balanse tingali labing maayo nga gihulagway sa kaylap apan sayop nga panultihon sa pagdumala, “ayaw kog hatagi ug problema, hatagi kog solusyon.” Busa dili ikatingala nga makita ang usa ka bag-ong surbi nga nagpadayag niana Giisip sa 85% sa mga executive sa C-suite ang ilang mga organisasyon nga dili maayo sa pag-diagnose sa mga problema.
Unsaon nimo pag-ayo sa pagporma sa problema? Pinaagi sa pag-synthesize sa mga panabut gikan sa nangaging panukiduki sa pagporma sa problema ug disenyo sa trabahoingon man sa akong kaugalingon kasinatian ug panukiduki sa mga platform sa crowdsourcing – diin ang mga hagit sa organisasyon kanunay nga gipahayag ug giablihan sa daghang mga mamiminaw – nahibal-an nako ang upat ka hinungdanon nga sangkap alang sa epektibo nga pagporma sa problema: problema diagnosis, pagkadunot, pag-reframeug disenyo sa pagpugong.
Diagnosis sa Problema
Ang pagdayagnos sa problema mao ang bahin sa pag-ila sa kinauyokan nga problema aron masulbad sa AI. Sa ato pa, may kalabotan kini sa pag-ila sa panguna nga katuyoan nga gusto nimo mabuhat sa generative AI. Ang pipila ka mga problema medyo yano nga ipunting sama sa kung ang katuyoan mao ang pag-angkon og kasayuran sa usa ka piho nga hilisgutan sama sa lainlaing mga estratehiya sa HRM alang sa bayad sa empleyado. Ang uban mas mahagiton sama sa pagsuhid sa mga solusyon sa usa ka problema sa kabag-ohan.
Usa ka kaso sa punto mao ang InnoCentive (karon Wazoku Crowd). Gitabangan sa kompanya ang mga kliyente niini nga makahimo og labaw sa 2,500 nga mga problema, nga adunay usa ka impresibo nga rate sa kalampusan nga labaw sa 80%. Ang akong mga interbyu sa mga empleyado sa InnoCentive nagpadayag nga usa ka hinungdan nga hinungdan sa kini nga kalampusan mao ang ilang abilidad sa pag-ila sa sukaranan nga hinungdan sa usa ka problema. Sa tinuud, kanunay nilang sugdan ang ilang proseso sa pagporma sa problema pinaagi sa paggamit sa “Lima ka Ngano” teknik aron mailhan ang mga hinungdan gikan sa mga simtomas lamang.
Usa ka partikular nga pananglitan mao ang problema sa subarctic oil, nga naglakip sa paglimpyo sa subarctic nga tubig human sa katalagman nga Exxon Valdez oil spill. Nakigtambayayong sa Oil Spill Recovery Institute, gipunting sa InnoCentive ang hinungdan nga hinungdan sa isyu sa paglimpyo sa lana ingon ang viscosity sa krudo nga lana: ang frozen nga lana nahimong baga kaayo aron mabomba gikan sa mga barge. Kini nga pagdayagnos mao ang yawe sa katapusan nga pag-crack sa duha ka dekada nga problema sa usa ka solusyon nga naglambigit sa paggamit sa usa ka giusab nga bersyon sa mga kagamitan sa konstruksyon nga gidisenyo aron ma-vibrate ang lana, nga gitipigan kini sa usa ka likido nga kahimtang.
Pagkadunot sa Problema
Ang pagkadunot sa problema naglakip sa pagbungkag sa mga komplikadong problema ngadto sa mas gagmay, madumala nga mga sub-problema. Labi na kini nga hinungdanon kung imong giatubang ang daghang mga problema, nga sagad labi ka komplikado aron makamugna mga mapuslanon nga solusyon.
Tagda pananglitan ang hagit sa InnoCentive Amyotrophic Lateral Sclerosis (ALS). Imbis nga mangita og mga solusyon alang sa halapad nga problema sa pagdiskobre sa usa ka pagtambal alang sa ALS, ang hagit nakasentro sa usa ka subcomponent niini: pag-ila ug pagmonitor sa pag-uswag sa sakit. Tungod niini, ang usa ka biomarker sa ALS naugmad sa unang higayon, nga naghatag ug usa ka non-invasive ug cost-efficient nga solusyon base sa pagsukod sa electrical current flow pinaagi sa muscle tissue.
Gisulayan nako kung giunsa ang pag-uswag sa AI sa pagkadunot sa problema gamit ang usa ka tukma sa panahon ug komon nga hagit sa organisasyon: pagpatuman sa usa ka lig-on nga cybersecurity framework. Ang mga solusyon sa Bing AI kay lapad kaayo ug generic aron magamit dayon. Apan pagkahuman sa pagbungkag niini sa mga sub-problema – pananglitan, mga palisiya sa seguridad, mga pagsusi sa pagkahuyang, mga protocol sa pag-authenticate, ug pagbansay sa empleyado – ang mga solusyon miuswag pag-ayo. Ang mga snapshot sa ubos nag-ilustrar sa kalainan. Mga pamaagi sama sa functional decomposition o istruktura sa pagkaguba sa trabaho makatabang kanimo sa biswal nga paghulagway sa mga komplikadong mga problema ug pasimplehon ang pag-ila sa indibidwal nga mga sangkap ug ang ilang mga interkoneksyon labing may kalabutan sa imong organisasyon.
Pag-refram sa Problema
Ang pag-reframe sa problema naglakip sa pagbag-o sa panglantaw diin ang usa ka problema gitan-aw nga makapahimo sa alternatibong mga interpretasyon. Pinaagi sa pag-usab sa usa ka problema sa lainlaing mga paagi, mahimo nimong giyahan ang AI aron mapalapad ang sakup sa mga potensyal nga solusyon, nga mahimo, sa baylo, makatabang kanimo. pagpangita og labing maayo nga mga solusyon ug buntoga ang mamugnaong mga babag.
Hunahunaa si Doug Dietz, usa ka arkitekto sa kabag-ohan sa GE Healthcare, kansang panguna nga responsibilidad mao ang pagdesinyo sa mga state-of-the-art nga MRI scanner. Atol sa pagbisita sa ospital, nakita niya ang usa ka nahadlok nga bata nga naghulat sa usa ka MRI scan ug nadiskobrehan nga ang usa ka makapakurat nga 80% sa mga bata nanginahanglan pagpakalma aron masagubang ang makahadlok nga kasinatian. Kini nga pagpadayag nag-aghat kaniya sa pag-usab sa problema: “Unsaon nato paghimo ang makahahadlok nga kasinatian sa MRI ngadto sa usa ka kulbahinam nga adventure alang sa mga bata?” Kini nga bag-ong anggulo misangpot sa pag-uswag sa GE Adventure Series, nga mahinuklugong nagpaubos sa pediatric sedation rates ngadto sa 15% lamang, nagdugang sa mga marka sa katagbawan sa pasyente sa 90%, ug nagpauswag sa episyente sa makina.
Karon hunahunaa kini: ang mga empleyado nagreklamo bahin sa kakulang sa magamit nga mga parkinganan sa bilding sa opisina. Ang inisyal nga framing mahimong mag-focus sa pagdugang sa parking space, apan pinaagi sa pag-usab sa problema gikan sa panglantaw sa mga empleyado – pagpangita sa parking nga stress o adunay limitado nga mga kapilian sa pag-commute – mahimo nimong masusi ang lainlaing mga solusyon. Sa pagkatinuod, sa dihang akong gihangyo ang ChatGPT sa pagmugna og mga solusyon alang sa problema sa parking space gamit ang inisyal ug alternatibong mga frame, ang kanhi naghatag og mga solusyon nga nakasentro sa pag-optimize sa parking layout o alokasyon ug pagpangita og bag-ong mga luna. Ang naulahi nagpatunghag lainlain nga set sa solusyon sama sa pagpasiugda sa alternatibong transportasyon, malungtarong pag-commute, ug layo nga trabaho.
Aron epektibong mabag-o ang mga problema, hunahunaa ang pagkuha sa panan-aw sa mga tiggamit, pagsuhid sa mga analohiya sa pagrepresentar sa problemagamit ang abstractionug aktibo nga pagpangutana sa mga katuyoan sa problema o pag-ila sa nawala nga mga sangkap sa kahulugan sa problema.
Disenyo sa Pagpugong sa Problema
Ang laraw sa pagpugong sa problema nagpunting sa pag-deline sa mga utlanan sa usa ka problema pinaagi sa pagtino input, proseso, ug mga pagdili sa output sa pagpangita sa solusyon. Mahimo nimong gamiton ang mga pagpugong sa pagdumala sa AI sa paghimo og mga solusyon nga bililhon alang sa buluhaton nga giatubang. Kung ang tahas nag-una nga nakapunting sa pagka-produktibo, ang paggamit sa espesipiko ug estrikto nga mga pagpugong sa pag-outline sa konteksto, mga utlanan, ug mga pamatasan sa sangputanan kasagaran mas angay. Sa kasukwahi, alang sa creativity-oriented nga mga buluhaton, ang pag-eksperimento sa pagpahamtang, pagbag-o, ug pagtangtang sa mga pagpugong nagtugot sa pagsuhid sa mas lapad nga luna sa solusyon ug pagdiskubre sa mga bag-ong panglantaw.
Pananglitan, ang mga tagdumala sa brand naggamit na og daghan Mga gamit sa AI, sama sa Lately o Jasper, sa paghimo sa mapuslanon nga sulud sa social media sa sukod. Aron masiguro nga kini nga sulud nahiuyon sa lainlaing media ug imahe sa brand, kanunay sila nagbutang ug tukma nga mga pagpugong sa gitas-on, pormat, tono o target audience.
Sa pagpangita sa tinuod nga pagka-orihinal, bisan pa, ang mga tagdumala sa brand mahimong magwagtang sa mga pagpugong sa pag-format o pagpugong sa output ngadto sa dili kinaandan nga pormat. Usa ka maayong pananglitan mao ang GoFundMe’s Tabang Makausab sa Tanan kampanya. Ang kompanya nagtumong sa paghimo sa usa ka tuig-in-review nga mamugnaon nga sulud nga dili lamang magpahayag sa pasalamat sa mga nagdonar niini ug makapukaw sa mga emosyon apan lahi usab sa kasagaran nga sulud sa katapusan sa tuig. Aron matuman kini, nagbutang sila og dili ordinaryo nga mga pagpugong: ang mga biswal magsalig lamang sa AI-generated street mural-style art ug adunay bahin sa tanan nga mga kampanya sa pagkolekta ug mga donor. Ang DALL-E ug Stable Diffusion nakamugna og indibidwal nga mga hulagway nga giusab ngadto sa usa ka video nga puno sa emosyon. Ang resulta: usa ka biswal nga nagkahiusa ug talagsaon nga aesthetic nga nakuha kaylap nga pagdayeg.
Sa kinatibuk-an, ang paghan-ay sa mga kahanas sa pagdayagnos sa problema, pagkadunot, pag-usab sa porma, ug disenyo sa pagpugong hinungdanon alang sa pagpahiangay sa mga sangputanan sa AI sa mga katuyoan sa buluhaton ug pagpauswag sa epektibo nga kolaborasyon sa mga sistema sa AI.
Bisan kung ang dali nga inhenyero mahimo’g magkupot sa spotlight sa mubo nga termino, ang kakulang sa pagpadayon, kaarang sa kaarang, ug kadali sa pagbalhin naglimite sa dugay nga kalabotan niini. Ang sobra nga paghatag gibug-aton sa paghimo sa hingpit nga kombinasyon sa mga pulong mahimo’g dili produktibo, tungod kay mahimo’g makabalda sa pagsuhid sa problema mismo ug makapakunhod sa pagbati sa pagkontrol sa usa ka proseso sa paglalang. Hinuon, ang pag-master sa pagporma sa problema mahimong yawe sa pag-navigate sa dili sigurado nga umaabot kauban ang mga sopistikado nga sistema sa AI. Mahimong mapamatud-an kini nga hinungdanon sama sa pagkat-on sa mga programming language sa unang mga adlaw sa pag-compute.
