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還不會將 AI 融入工作? 3 大原則教你提升職場競爭力

大語言模型 GPT-4 的出現,不僅是生成式 AI 的一大進步,更顛覆現有勞力結構與職能需求。矽谷傳奇創投家雷德.霍夫曼就以親身使用經驗,為不知道如何開始使用 GPT-4 的人,提出 3 個重要原則。

還不會將 AI 融入工作? 3 大原則教你提升職場競爭力
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每當出現變革性科技時,多數人都傾向於視之為現有科技或技術的替代品。這聽起來很合理,因為它能將採用新科技要花費的時間與精力降至最低,但是這種做法其實也是陷阱,因為新舊技術之間,很少是直接取代的關係。

網路剛出現的時候,  Yahoo! 提供的創新服務就像是線上的電話簿。過去人們尋找資訊時習慣透過各種名冊、目錄,所以我們很直覺的第一步,就是建立線上的索引目錄。但隨著時間累積,我們發現更好的做法,其實是創造全新的工具:也就是搜尋引擎。

我們現在仍處於把大型語言模型看作是線上電話簿的階段。它不太可能取代搜尋引擎的使用情境,而或許能提供新方法,協助人們蒐集重要且實用的資訊。我嘗試在工作中使用 GPT-4 之後,發現了以下 3 個很有幫助的原則。

 

原則一:把 GPT-4 視為研究助理,而不是先知。

如果你曾和大學研究助理一起工作過(或是你在大學時曾當過研究助理),你就知道這樣的助手在某些方面很能幹,在某些方面的能力也有限。在某些方面, GPT-4 的表現會超越人類的研究助理:它擁有極廣泛的知識基礎,執行速度快得驚人,而且你需要的時候它都能提供協助(它不需要準備期中考)。

不過, GPT-4 也存在許多和人類研究助理一樣的缺點:它不是專家,對特定主題的理解相當膚淺,而且有可能出錯。事實上,當它犯錯時,通常比人類研究助理還要糟糕,因為人類助理對自己交出的成果品質沒把握時,通常還會先告訴你。

雖然存在這些缺點, AI 能夠讓每個人在有需要時,得到幾乎是即時的研究協助,這仍是很了不起的成就。只是你一定要記得,對於 AI 提供給你的結果,要再找更深入的資料來源、以及尋求專家意見。

 

原則二:把自己想成是導演,而不是木匠。

我們使用工具時,被訓練成將工具看作是我們的延伸。木匠揮動鎚子時,很清楚知道距離房屋完工,又更近了一步。木匠知道每次揮動鎚子具體會產生什麼結果,也會根據這個結果逐步完成他的工作。

但是,在碰到 GPT-4 這種工具時,這種比喻就完全行不通了。使用 GPT-4 不像是操控某個實體工具創造可預期、規劃好的成果,反而更像是導演電影的某個場景。身為導演,你要和演員合力激盪出最精彩的表演。你不會告訴演員:「脖子彎曲 15 度,然後 2.5 秒後看著你對面的人。」你會要求演員引發觀眾的某種情感:「讓我們相信你正在陷入熱戀。」

GPT-4 不是人類演員,但是引導的過程其實很相似。你必須誘導出你想要的結果,你可能需要嘗試各種版本的提示詞,就好比導演針對同一場戲可能要拍攝很多次一樣。這是一個合作共創的過程。

 

原則三:去試就對了!

大多數的工作都要求我們要提早規劃,避免犯錯。那是因為執行計畫的成本往往很高昂,要耗費大量的時間與資源。所以木匠才會有那句諺語:丈量兩次、切割一次。

但如果執行計畫的過程,比構思計畫還更便宜、更快速呢?這正是 GPT-4 和大型語言模型讓人困惑的一個矛盾。比起你反覆辯論、構思一個計畫, GPT-4 可以用遠遠更少的時間生成完整的回覆。如果你不喜歡它的回覆,可以直接不採用,再要求 GPT-4 重新生成另一個回覆,或是一次生成 3 種不同版本的回覆,讓你擁有更多選擇。

對我來說,我清楚知道,不論在我的專業工作或是慈善事業, AI 都將成為一股變革的力量。我預期 AI 能透過許多方法,幫助我提升效率、生產力與創造力。 AI 的龐大潛力,也能幫助我支持的組織持續擴大影響力,協助這些企業連結更廣大的顧客、優化營運流程、辨識新機會。

我深刻意識到, AI 驅動的企業有潛力達成驚人的成就。隨著全球愈來愈多人擁抱 AI ,我也要努力讓自己以及我支持的組織,站在這場變革的最前線。我希望你和你的組織也能做到。

 

 

本文摘錄自:《 AI 啟蒙時代 》,雷德.霍夫曼,天下雜誌出版

 

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