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第一批掌握“提示语”的打工人,已经患上AI依赖症?

2024-10-31 16:38:48  浏览:53  作者:管理员
第一批掌握“提示语”的打工人,已经患上AI依赖症?

就在不知不觉中,一批AI工具已经潜入职场日常工作中,成为了打工人身边的“小答应”。它们处理烦人的周报,起草各类文书,迅速搞定语言翻译,还能给创意设计人士提供灵感。难怪有些打工人表示,已经产生了AI依赖症!

与此同时,一些从没用过AI工具的老板们,也在催促着他们的员工尽快掌握AI,提升效率,创造业绩。网络上也出现了很多针对提示语言的AI教程,复制粘贴即可使用。

在向AI提问题的时候,你是否也问过自己这些问题:我真的懂得AI,会用AI吗?在我们不断驯化着自己的“AI小答应”的同时,是否也在不可避免的被AI所驯化?

作为第一批熟练掌握提示语的一位普通打工人,徐天宇在过去的18个月里一直在思考这些问题,并且与全球打工人们分享着他的探索和实践。

在过去的18个月时间里,他从一个业余技术爱好者+ChatGPT的熟练使用者,成为了一位AI培训讲师+一本AI学习书籍的联合作者。他(工作生活在新加坡)在领英平台上的关注量增长了近10倍!他的学员和关注者中既有职场专业人士、企业管理者、也有大学教授和创意内容生产者。作为一个“非技术科班出身”的AI创业者,他是如何吸引这些职场人士注意的?他的故事对普通打工人有什么样的启示?让我们听听天宇自己的讲述吧。

作为ChatGPT的熟练使用者,我在突如其来的裁员时,已经有了下一步棋

我的大学专业是偏商科的,在过去的职业生涯中,我做过社交媒体数据分析师,项目管理,也做过销售专员。尽管这些工作的性质和角色截然不同,然而作为一个技术爱好者,我始终对数据保持着敏锐的直觉,无论工作角色如何,我总在思考如何通过数据优化我的工作?如何通过数据让客户更满意?

2023年初,我任职多年的一家总部在美国的互联网公司突然宣布裁员,在那一刻很多在任职多年的老员工情绪都比较激动,而我还算淡定。因为在此之前,我已经想好了下一步的职业方向。当时,我已经是ChatGPT的熟练使用者,因此我给自己列出了两个选项:

选项A:找一份与之前职位相似的工作。我可以利用ChatGPT生成个性化的简历和求职信,提高求职效率。

选项B:借助我对AI的兴趣与专长,深入研究生成式AI技术和工具,探索一条全新的职业道路,特别是我热衷于从事能直接帮助他人的工作,如咨询和培训。

最终,我选了B。因为我坚信,这场AI革命会深刻影响每一个职业和每个人的生活。其实在很多年前,AI就以“某种形式”成为了我工作中不可分割的一部分。如今大家提到AI,首先想到的是ChatGPT和生成式AI。而过去很久以来,AI技术的核心基础,或者说雏形早已被广泛商用了,例如“大数据”和“算法”技术,这些技术颠覆了社交媒体、电商平台以及整个广告行业,我还接触过GPT-2(早期的GPT模型)相关的分析工具。在ChatGPT发布后,它迅速成为了我日常生活中的对话伙伴。我很快意识到,它可能为我今后的职业生涯提供机会。

2023年,除了ChatGPT这类大语言模型,生成式图片技术(如Midjourney)也进入了公众视野。在对这些主流工具进行大量测试,并开始帮助客户解决实际问题的过程中,我发现虽然目前市面上主流的AI工具都近在眼前,看似也很容易上手,但是对普通人来说,“真正用好”它们却依然是个谜题,首先“提问”本身就是一门艺术。

已经熟练掌握“提示语”的人脑会被Ai激发?还是会因AI变得懒惰?

生成式AI有一个显著的优势:任何人只需使用自然语言就可以与AI互动并协同工作。一个富有想象力的小朋友,可能会用AI生成比成年人更具创意的视觉内容;而一个没有数据分析背景的人,也可以通过ChatGPT实现自动化的数据分析和报告撰写。如何最有效地使用各类生成式AI?关键在于掌握“提问的艺术”。“提示工程”(Prompt Engineering),就是其中的核心。

“提示工程”也是我培训内容的一部分,其方法论核心来源于我之前作为数据分析师的积累,我的工作是在数据与用户之间搭建桥梁,而提示工程则是在人脑思维与机器思维之间搭建桥梁。

然而以机械的方式掌握提示语,可能并不会让我们变得更“智慧”。现在网络上充斥着大量的ChatGPT提示指南,但其中很多都像产品说明书一样,列出一些应用场景,然后教人按步骤复制粘贴Prompt。如果我们只会复制粘贴,恐怕用不了多久就会被AI取代了,而且AI大模型演进速度很快的,同样的prompt结果会非常不同。

举例来说,有很多已经熟练使用ChatGPT的同学会把大语言模型的提示词写法套用在图片或视频生成工具上,却经常发现无法达到他们想要的结果。这是因为大语言模型和图片模型虽然都是生成式ai,但它们的理解方式和能力是不一样的。对大语言模型可以像对另一个人一样进行交谈,尤其是处理复杂问题的时候需要进行“持久战”,而对图片模型或视频模型则需要给出简洁的指令,起到“一招制胜”的效果。

网络垃圾VS真实世界:当AI赋予每个人成为“内容原创者”的机会

用生成式AI制作创意内容,也是我培训课程的重要部分。在工作场景中,非创意设计专业的员工,比如销售或市场部门的员工,都可以使用AI工具将他们的创意和想法快速视觉化,而专业创意团队更可以利用AI工具,大幅提升高质量内容的制作效率。

更重要的是,今天我们的职业生涯已经不仅局限在办公室里了,很多人通过制作旅游、美食和生活场景中的各类短视频创意内容而谋生。此外,我们也可以纯粹基于自己的兴趣,将生活中热爱和珍视的瞬间做成创意内容与家人朋友分享和珍藏。

在软件开发领域有“敏捷开发”(Agile)的概念,而随着生成式AI的普及,我觉得创意生产也会变得“敏捷化”,任何人都可以参与其中。为此,我与西班牙知名讲师Ronny Hermosa合作开发了一套创意类AI课程。

最近,在用GAI生成了几万张图片和上万支视频后,我发现,如果能把各种AI工具串联起来使用,将他们无缝融入到创意内容制作流程中,普通人也可以轻松制作出“达到电影级别”的视频。这其中当然会有一些技术难点,比如,你需要对AI模型的运作方式有基本了解,需要用提示语言做大量测试和优化工作。因此,我想通过我们的培训课程帮大家跳过这些技术难点,找到捷径,从而更快上手,更轻松的使用。

与此同时,由AI生成的一些多媒体内容也在网络上引起了巨大的争议。

很多AI生成的“垃圾”内容虚假浮夸,不能给受众带来任何知识或愉悦。我每天也会收到各种“一眼假”的邮件,仅看标题就知道是AI生成的,这样的邮件谁还愿意点击阅读呢?更严重的是,它们会夹杂在新闻和政治事件中,误导受众的情绪和判断力。这个问题是需要网络平台和监管机构等多方共同解决的。

事实上,AI创作也是无法完全取代人类创意的。前不久,我看到有人在社交网络上发布了用AI重新制作的宫崎骏电影,但是被骂的很惨,因为真正的艺术“在骨不在皮”。因此我坚决提倡负责任地使用AI,我不会鼓励学员在提示词中使用任何当代艺术家或电影的名字、图片,或者上传有版权的视频进行二次创作。当每个人都有机会使用AI制作属于自己的原创内容时,这种机会也意味着一种责任。

人类沉迷于手机,机器却在学习

我与合作伙伴也经常会探讨未来的工作场景。我相信,未来五年内,我们很可能会与AI Agents并肩工作,这些Agents可能以比ChatGPT更加智能的形式,存在于系统或设备中,也可能拥有实体形态,成为我们身边的同事。因此,学习AI技能,学会与AI协作,特别是利用AI提升自己的软技能,是决定我们工作竞争力的关键。

我目前的学员中有很多是企业管理者和非技术专业人士。因此我的课程中也包括如何利用AI提升团队管理能力和处理人际关系的内容。例如,当一个涉及多个部分的大项目发生时,我们可以用ChatGPT分析每个部门的目标和KPI,从而生成一个能够平衡多方利益的目标和流程;还比如,当你作为管理者需要处理一个棘手的人际冲突的时候,你可以把背景信息给ChatGPT,让他扮演某个角色,通过它的反馈优化你的处理方式;还有,在遇到企业危机的复杂场景中,你也可以用它进行模拟演练,来帮助你评估企业的沟通信息是否对受众有效。

我现在在新加坡工作和生活,我的学员除了来自东南亚本地,还有相当一部分海外受众是我从网络平台上获取的。

在过去12个月中,我在网上撰写和发布了150多篇短文,每篇都配有原创文档、图片或视频。在这个过程中,我收获了很多重要的合作伙伴、客户,以及AI和创意领域的众多专业朋友的关注,也收到了大量的提问和反馈。

去年,一位来自加拿大约克大学的教授跟我联系,经过深入沟通,随后我与他进行了针对市场营销领域的生成式AI相关研究。我也受邀给约克大学两个不同学院的学生做了线上分享。未来我想与更多的教育机构合作,帮助他们开发一些从中学到成人教育的AI培训课程。

最后我想说,使用AI时,不能忘记你的初衷——为自己的职业生涯打破瓶颈,寻找机会。在提升AI技能的同时,更要注重提升与人相关的技能,而这正是你在职场中脱颖而出的关键。


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