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Sie verwenden generative KI falsch: Hören Sie auf, mit Vorschlaghämmern Nüsse zu knacken

von tyingshoelaces.com11m2024/06/14
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Zu lang; Lesen

Wir sind am Tiefpunkt der Ernüchterung angelangt. Fast jeder verwendet generative KI falsch. Intelligenz ist kein Synonym oder gleichbedeutend mit Kompetenz. AGI ist nicht gleichbedeutend mit Fachwissen, wiederholen Sie es nach mir. Es gibt kein tiefes Verständnis der Probleme, sondern nur Vorhersagen darüber, was passieren könnte.
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Das Tal der Ernüchterung

Sie verwenden die KI der Generation falsch.


Wir sind am Ende der Ernüchterung angelangt. Fast jeder nutzt Generative AI falsch. Das ist die schlechte Nachricht.


Die gute Nachricht ist, dass dies die Dinge für den Rest von uns unendlich einfacher machen wird, insbesondere für diejenigen von uns, die schon lange genug dabei sind, um die Welt sich drehen zu sehen, bevor dieses sprichwörtliche Wundermittel zum Mainstream wurde.


Generative KI wird missverstanden als empfindungsfähiges Werkzeug, das zu Expertenleistungen fähig ist. Wir stehen kurz vor der AGI, schreien sie! Die Wahrheit ist, dass generative KI in der Lage ist, enorme Arbeitsmengen auf einem (bestenfalls) mittleren Niveau zu erledigen. Angesichts der Geschwindigkeit der Leistung verzeihen wir generativen KI Fehler und Ungenauigkeiten, die wir in keinem Lebensbereich tolerieren würden, d. h. von absolut jedem, der wirklich weiß, was er tut. „Entschuldigen Sie, Sir, ich habe nicht den richtigen Arm amputiert, aber es war immerhin ein Arm!“


Steht AGI wirklich unmittelbar bevor? Wahrscheinlich, aber nur in einer bestimmten und fehlerhaften Definition. Hier gibt es einen wichtigen Unterschied. Intelligenz ist kein Synonym oder gleichbedeutend mit Kompetenz. Einstein, der seine ersten Codezeilen schrieb, wäre ein schrecklicher Softwareentwickler gewesen. Wir verwechseln Intelligenz mit Fachwissen und Kompetenz. Dies ist ein häufiges Problem bei hyperintelligenten Menschen. Aber ich möchte, dass Sie darüber nachdenken: Ist die „beste“ Person, die Sie in einem bestimmten Beruf kennen, auch die „intelligenteste“? Möglicherweise, aber selten.


Diese ausgefallenen Algorithmen erreichen möglicherweise übermenschliche Intelligenzniveaus. Ist das wichtig? In Bezug auf tatsächliche Fachkenntnisse und Ergebnisse sind sie bestenfalls mittelmäßig. Für einen Anfänger in jedem Bereich ist ein mittleres Niveau beeindruckend. Eine beispiellose Geschwindigkeit in Verbindung mit etwas, das Kompetenz ähnelt (aber nicht gleichzusetzen ist), hat zur Folge, dass Anfänger in jedem Bereich Ehrfurcht vor diesem Tool haben. Sie sind die selbstbewussten Absolventen, die unwissentlich die professionelle Kompetenz Ihres Unternehmens ruinieren.


Es ist ein tief verwurzelter Irrtum, dass LL.M. bereits ein gewisses Kompetenzniveau erreicht haben und es nur eine Frage der Zeit und Optimierung ist, bis sie uns Normalsterbliche überflüssig machen. Das könnte nicht weiter von der Wahrheit entfernt sein. Unsere Logik ist fehlerhaft. Nur weil jemand ein übermenschliches Verständnis von Ernährung und Bewegung hat, heißt das nicht, dass er den stärksten Mann der Welt im Armdrücken besiegen oder ein guter Personal Trainer sein wird. AGI ist nicht gleichbedeutend mit Fachwissen, wiederholen Sie es nach mir.

Algorithmus

Es ist immer noch ein Algorithmus, du Dummkopf …


LLMs sind Algorithmen, die anhand enormer Datenmengen trainiert wurden. Angesichts der Menge der analysierten Daten können sie Muster vorhersagen, häufige Probleme erkennen und logische Interpretationen dessen formulieren, was als nächstes passieren sollte. Ehrlich gesagt, angesichts ihrer Milliarden Dollar an Training wäre ich besorgt, wenn sie den Forschern nicht vorgaukeln könnten, sie seien ein 20-jähriges Mädchen. Die KI der Generation kann anhand von Daten aus der Vergangenheit trainiert werden, um Muster zu erkennen und vorherzusagen, was danach passieren könnte. Nachdem sie zuvor genug 20-jährige Mädchen getroffen haben, können sie jetzt eines imitieren.

Das ist unglaublich nützlich, denn es bedeutet, dass sich repetitive, langweilige und ehrlich gesagt alberne Aufgaben nun auf eine Weise automatisieren lassen, die vor wenigen Jahren noch ein Wunschtraum war. Aber es gibt kein tiefes Verständnis der Probleme, sondern nur Vorhersagen darüber, was angesichts eines extrem großen Datensatzes aus der Vergangenheit als nächstes passieren könnte. Wir sind so besessen davon, Intelligenz zu messen, dass wir das Konzept selbst von „nützlich sein“ abgekoppelt haben.

Die Menschen sehen diese überaus leistungsfähige Maschine und gehen davon aus, dass zum Lösen komplexer Probleme kein Expertenwissen mehr erforderlich ist, weil wir einfach diese „bewusste KI“ fragen können.


Neue KI-Projekte tappen immer wieder in dieselbe Falle. Wir identifizieren ein Problem. Da wir dieses Problem nicht lösen können, gehen wir davon aus, dass „KI“ es beheben wird. Deshalb bauen wir „Projekt X“, das die Komplexität der Problemlösung an KI auslagert, und verkünden der Welt begeistert, wie wir „Problem X“ gelöst haben.


Durch unsere Begeisterung und die Geschwindigkeit, mit der wir die Früchte der Mittelmäßigkeit ernten, verzeihen wir die unglaublich schlechte Qualität dessen, was wir mit unseren Augen sehen können: „Angesichts der Geschwindigkeit, mit der wir so weit gekommen sind, ist es nur eine Frage der Zeit, bis es ‚funktioniert‘.“ Selbstfahrende Autos wollen ein Wörtchen mitreden …

Viele Leute haben bereits große Anstrengungen unternommen, um einige dieser grandiosen Projekte in Stücke zu reißen.


Debunking Devon [YouTube]

Devon entlarven [Mittel]

Sachverstand

Anders als bei allen anderen Tools, die ich in meinem Berufsleben erlebt habe?


Es mag so klingen, als wäre ich der generativen KI gegenüber skeptisch. Nichts könnte ferner von der Wahrheit sein. Es handelt sich um ein fantastisches und erstaunliches Werkzeug, das unsere Arbeitsweise und die Qualität unserer Produkte revolutionieren wird wie kein anderes Werkzeug, das ich in meinem Berufsleben je erlebt habe.


Aber hier ist die Sache.


Generative KI ist ein leistungsstarkes Werkzeug, das die Fähigkeiten des Anwenders nutzt, nicht ersetzt. Es ist übermenschliche Intelligenz, so wie ein Gabelstapler für einen Bauarbeiter übermenschliche Stärke ist. Als Programmierer sehen wir dies in unserem täglichen Leben; die Quantität und Qualität der Ergebnisse, die wir durch die Verwendung von LLMs zur Code-Erstellung erzielen, ist die wichtigste Änderung unserer Arbeitsprozesse, die ich je gesehen habe.


** ABER **


Ich mache das seit 15 Jahren. Dadurch habe ich eine wichtige Fähigkeit erlangt: die Fähigkeit, dieses mächtige Werkzeug zu handhaben. Ich habe mich intensiv mit der Entwicklung meines Codes beschäftigt , ich habe gelitten und ich habe gelernt. Ich bin jetzt in der Lage, gute Strukturen und gute Praktiken zu erkennen, und, was am wichtigsten ist, ich kann sehr schnell und deutlich erkennen, wenn meine „bewusste KI“ vom Thema abkommt und Dinge völlig falsch macht.


Ich weiß, wenn dieses Tool versehentlich ungenauen Code oder Anti-Patterns ausspuckt. Aber ich habe 15 Jahre gebraucht, um mir dieses Wissen anzueignen. Auf die gleiche Weise weiß ein Gabelstaplerfahrer, wie er Gegenstände bewegt, wie viel er transportieren muss und welche Systeme für die Sicherheit sorgen.


Ich mache mir Sorgen um die Kinder. Was ist mit den Software-Ingenieuren (oder aus anderen Bereichen), die jetzt anfangen? Die Verfügbarkeit sofortiger Mittelmäßigkeit wird ihre Motivation zerstören, jemals Experten zu werden. „Wir müssen KI-Beherrscher werden, Wissen ist überflüssig!“. Das ist ein so gefährlicher Trugschluss. „Seht, wie stark dieser Kran ist, wozu brauche ich überhaupt Arme?“ Ohne Fachwissen können Sie dieses Werkzeug für nichts anderes nutzen, als enorme Mengen an Müll zu produzieren.


Dies ist ein beunruhigender Trend, den wir gerade erleben und der die Talsohle der Desillusionierung mit völligem Blödsinn füllt. Nichts ist in der Großindustrie deutlicher zu erkennen, wo Menschen LLMs verwenden, um Dokumente und Präsentationen zu erstellen. Blogs und Dokumente werden in blitzartigem Tempo erstellt, von den Menschen ihrer Generation unbesehen und von den Menschen, die sie nutzen, unbelesen.


Ein kleiner wertvoller Satz wird in den Algorithmus eingespeist, um Seiten über Seiten Mittelmäßigkeit zu produzieren. Es ist eine beeindruckende und wunderbare Demonstration der Ineffizienz unserer Unternehmen und Volkswirtschaften.


Ich habe das Gefühl, dass wir bereits einen Wendepunkt erreichen, an dem wir lieber einen einzigen wertvollen menschlichen Satz erhalten als ein 50-seitiges Dokument voller Instinkt.


Bitte, lieber Leser. Konzentrieren Sie sich. Das ist Wert. Verdichten Sie, nicht aufblähen Sie. Das Wesentliche liegt in der Mitte. Sahne steigt immer nach oben, und noch nie gab es in der Mitte und am Boden so viel trüben Schlamm.


Ich fürchte, wir sind bereits skeptisch geworden und nicht mehr in der Lage, längere Inhalte zu konsumieren, weil wir befürchten, dass wir nichts weiter konsumieren als das Geschwafel eines Algorithmus. Dies ist noch nicht das goldene Zeitalter, das wir uns vorgestellt haben.

Gelegenheit?

Ich mache mir Sorgen um die Profis, die mit diesem Werkzeug aufwachsen.


Obwohl ich mir Sorgen um die Profis mache, die mit diesem Tool aufwachsen, sehe ich, eher egoistisch, eine Chance. Diese beiden Tendenzen, 1. enorme Quantität und 2. Qualitätsverlust, sind wahrscheinlich die größte Chance der letzten Zeit.


Jedes einzelne Wort dieses Blogs wurde von Hand geschrieben. Jede äußere Tendenz zur Mittelmäßigkeit bietet eine einzigartige Gelegenheit für Menschen, die tatsächlich bereit sind, Zeit und Mühe zu investieren, um etwas von höherer Qualität zu produzieren und sich abzuheben.


Die Hürde für Spitzenleistungen war noch nie so niedrig, denn der Wettbewerb besteht zunehmend aus Algorithmen und ihren uninteressierten und unerfahrenen Meistern. Das Berufsleben war noch nie so wettbewerbsarm, wenn man die Hürde der Inkompetenz, die durch LLMs gekennzeichnet ist, einmal überwunden hat. Denken Sie an die Lektion. AGI ist nicht gleich Fachwissen. AGI ist nicht gleich EXPERTISE. Ich werde es auf ein T-Shirt drucken.


Die Erholung hat bereits begonnen und wird immer schneller. Ich sehe Spannungen, erwarte aber einen Tsunami. Da generierte Inhalte und schlechte Produkte immer frustrierender werden, wird es eine unvermeidliche Reaktion und einen Trend hin zu mehr Qualität geben. Wir stehen am Rande des Bio-Lebensmitteltrends für Wissensökonomien.


Angesichts der Tatsache, dass die Massenproduktion minderer Qualität mittlerweile so einfach ist, gab es nie einen besseren Zeitpunkt, in das Handwerk zu investieren.


Die gleiche Logik wie für die Qualität unserer Produkte können wir auch auf Profis anwenden. Es heißt nicht, dass „Softwareentwickler ersetzt werden“, sondern ich denke das Gegenteil; diese Tendenz zur Inkompetenz wird dazu führen, dass echte Softwareentwickler gefragter sind als je zuvor.


Die Grenze der Kompetenz ist gezogen, Sie konkurrieren mit einem Algorithmus, sind kompetenter als dieser Roboter und werden immer gefragter. Nur diejenigen, die nie Spitzenleistungen in ihrem Handwerk erreicht haben, werden leiden. Der Roboter wird nie wahre Kompetenz erreichen, weil es nie einen ausreichenden Datensatz echter Experten geben wird, aus dem er Crowdsourcing betreiben kann. Und Crowdsourcing nimmt das durchschnittliche Ergebnis, nicht das beste. Der Roboter denkt nicht. Er wiederholt. Schlagen Sie den Mob.


Natürlich wird dadurch der Übergang vom Anfänger zum echten Experten schwieriger denn je, einfach weil es kaum noch einen Wert hat, in irgendetwas Anfänger zu sein. Aber wenn Sie ein Experte werden, werden Sie reichhaltiger belohnt als je zuvor.


Um Generative AI kompetent einsetzen zu können, müssen Sie zunächst die harte Arbeit geleistet haben, um zu verstehen, was Exzellenz ist. Dann können Sie dieses Elektrowerkzeug korrigieren und steuern, bis es ein qualitativ hochwertiges Ergebnis erzielt. Es ist ein Werkzeug, um Fachleute zu unterstützen, nicht um sie zu ersetzen. Es wird einfach Ihre Kompetenz (oder in vielen Fällen Ihre Inkompetenz) vergrößern. Sie können den Gabelstapler fahren oder sich in ihn verlieben und ihn anbeten. Die Wahl liegt bei Ihnen, und seien Sie vorsichtig, denn die Belohnungen sind größer als je zuvor. Einige werden ihr Schicksal kontrollieren, andere werden fasziniert sein und schwächer werden.


Willkommen im Zustand der Welt im Jahr 2024!

Wie man es benutzt

Gehen Sie davon aus, dass generative KI ein Werkzeug zur Erweiterung ist.


Was meine ich also mit Erweiterung? Ich denke ganz einfach, dass wir das Fachwissen und das übermenschliche Werkzeug voneinander trennen müssen. Wenn wir davon ausgehen, dass generative KI ein Werkzeug zur Erweiterung ist, müssen wir mehr Zeit und Mühe denn je aufwenden, um das Problem zu verstehen und uns eingehend damit auseinanderzusetzen. Darin liegt der Wert.


Eine Analogie dazu ist die einer Luxusautofabrik. Die generative KI ist der Fabrikprozess. Sie kann die Pläne und Prozesse für jedes Einzelteil übernehmen und Roboter verwenden, um sie zusammenzusetzen. Und das mit erstaunlicher Geschwindigkeit und Effizienz. Die Faktorisierung des Prozesses bietet ein erstaunliches Potenzial. Aber die Fabrik selbst versteht nichts, sie wiederholt nur.


Erstens hat es keine Kenntnis des „Ganzen“, der Rolle der Räder mit dem Motor oder dem Fahrgestell und wie es zum Innenraum passt. Bevor wir die LLM-Produktion zusammenstellen können, müssen wir tiefer in die Details einsteigen als je zuvor. Seien Sie bei der Planung sorgfältiger, präziser und detaillierter, nicht weniger. Roboter und Fabriken können nur mit sehr detaillierten und sachkundigen Anweisungen präzise sein und Spitzenleistungen erbringen; binäre Anweisungen. Binäre Anweisungen von einem Experten (diese Experten sind seltener denn je!).


Der falsche Weg, einen LLM zu nutzen, ist zu sagen: „Schreiben Sie mir einen Blog über Generative AI“. Das macht derzeit fast jeder, weil ihm weder das Wissen noch der Wille fehlt, die harte Arbeit tatsächlich zu leisten.


Der richtige Weg besteht darin, zu erkennen, was Wert ist.


Wert ist handgefertigter, recherchierter Inhalt, bei dem jedes Wort durchdacht ist. Automatisierung ist die Arbeit, die zur Verbreitung dieses Inhalts nötig ist. Wert ist das, was in Omas Rezepten verborgen ist, aber wir sollten unbedingt die Fabrik nutzen, um es der Welt zu präsentieren. Wenn wir Schlamm als Input verwenden, produzieren wir Müll als Output. Konzentrieren Sie sich auf den Wert. Spitzenleistungen können in Massenproduktion hergestellt werden, aber es erfordert viel Arbeit, um dorthin zu gelangen.

Abschluss

Ich verwende Generative AI, um echte Probleme zu lösen, mit denen ich tatsächlich konfrontiert bin, aber ich tue dies auf einer vergrößerten Ebene. Ich plane akribisch und sorgfältig. Und dann verwende ich das Powertool zur Ausführung.


Im schlimmsten Fall habe ich einen anderen Weg gefunden, die KI der Generation nicht zu nutzen. Eines ist sicher: Wir brauchen ganz sicher nicht mehr davon … Wichtig ist auch, dass ich viel über das Wie und Wann gelernt habe. Im besten Fall stehen wir an der Spitze einer neuen Ära. Ich gebe mir die größte Mühe. Ich vertraue darauf, dass sich das auszahlen wird.


Ich schaffe den Wert und nutze generative KI, um ihn zu verteilen. So geht das. Dabei wird ein Roboter für die Automatisierung und menschliches Fachwissen für den Wert eingesetzt.

Die meisten Leute.


Nüsse knacken mit dem Vorschlaghammer.


Und hoffen wir, dass sie die zerbrochenen Granaten nicht barfuß auf dem Boden zertreten …


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