환멸의 골짜기 Gen AI를 잘못된 방식으로 사용하고 있습니다. 환멸의 골짜기가 우리에게 닥쳤습니다. 거의 모든 사람들이 제너레이티브 AI를 잘못된 방식으로 사용하고 있습니다. 그것은 나쁜 소식입니다. 좋은 소식은 이것이 나머지 우리들, 특히 이 속담의 만병통치약이 주류가 되기 전에 세상이 돌아가는 것을 충분히 오랫동안 지켜본 우리들에게 일이 무한히 쉬워질 것이라는 것입니다. 제너레이티브 AI는 전문적인 결과물을 낼 수 있는 지각 있는 도구로 오해되고 있습니다. 우리는 그들이 울고 있는 AGI를 칠 것입니다! 사실, Generative AI는 중간(기껏해야) 수준까지 엄청난 양의 작업을 수행할 수 있습니다. 출력 속도를 고려하면, 우리는 인생의 어떤 분야에서도 용납할 수 없는 오류와 부정확성에 대해 Generative AI를 용서합니다. "죄송합니다 선생님, 제가 절단한 것은 올바른 팔이 아니었지만 그래도 팔이었습니다!" AGI가 정말 임박한 걸까요? 아마도, 그러나 구체적이고 결함이 있는 정의에만 해당됩니다. 여기에는 중요한 차이점이 있습니다. 지능은 능력과 동의어도 아니고 동등하지도 않습니다. 아인슈타인이 첫 번째 코드 줄을 작성하는 것은 끔찍한 소프트웨어 엔지니어였을 것입니다. 우리는 지능과 전문성, 역량을 융합하고 있습니다. 이것은 극도로 지능적인 사람들에게 흔히 나타나는 문제입니다. 하지만 저는 여러분이 알고 있는 어떤 특정 전문가에서든 "최고"인 사람이 "가장 지능적인" 사람인지 생각해 보시기 바랍니다. 아마도, 그러나 드물게. 이러한 멋진 알고리즘은 초인적인 수준의 지능에 도달할 수도 있습니다. 그게 그렇게 중요한 건가? 실제 전문 지식과 성과를 고려하면 기껏해야 평범합니다. 어느 분야든 초보자에게 중급은 인상적이다. 비슷한(그러나 같지는 않은) 능력과 함께 비교할 수 없는 속도는 어떤 분야에서든 시작하는 사람들이 이 도구에 경외심을 갖게 만드는 효과를 가져옵니다. 그들은 자신도 모르게 귀하의 비즈니스의 전문적 역량을 망치는 자신감 있는 졸업생입니다. LLM이 이미 특정 수준의 역량에 도달했다는 뿌리깊은 오류가 있습니다. LLM이 우리를 단순한 필사자로 만들기까지는 시간과 최적화의 문제일 뿐입니다. 이것은 진실에서 더 이상 벗어날 수 없습니다. 우리의 논리에는 결함이 있습니다. 누군가가 영양과 운동에 대해 초인적인 이해를 갖고 있다고 해서 팔씨름에서 세계에서 가장 강한 남자를 이기거나 훌륭한 개인 트레이너가 될 것이라는 의미는 아닙니다. AGI는 전문 지식과 같지 않습니다. 다시 한번 말씀해 주십시오. 연산 여전히 어리석은 알고리즘입니다 ... LLM은 엄청난 양의 데이터에 대해 훈련된 알고리즘입니다. 분석된 데이터의 양을 고려하면 패턴을 예측하고 일반적인 문제를 인식하며 다음에 올 내용에 대한 논리적 해석을 공식화할 수 있습니다. 솔직히 말해서 수십억 달러의 훈련을 받았기 때문에 그들이 20세 소녀인 연구원들을 속일 수는 없을지 걱정됩니다. Gen AI는 과거 데이터를 학습하여 패턴을 인식하고 이후에 일어날 일을 예측할 수 있습니다. 이전에 충분히 20세 소녀를 만났던 그들은 이제 한 사람을 흉내낼 수 있습니다. 이는 매우 유용합니다. 반복적이고 지루하며 솔직히 말도 안 되는 작업을 몇 년 전만 해도 꿈이었던 방식으로 자동화할 수 있기 때문입니다. 그러나 문제에 대한 깊은 이해는 없으며, 과거의 매우 큰 데이터 세트를 고려하여 다음에 무슨 일이 일어날지 예측만 할 뿐입니다. 우리는 지능 측정에 너무 집착하여 "유용함"이라는 개념 자체를 분리했습니다. 사람들은 이 초능력 기계를 보고 복잡한 문제를 해결하는 데 더 이상 전문 지식이 필요하지 않다고 생각합니다. 왜냐하면 우리는 이 "지각이 있는 AI"에게 간단히 물어볼 수 있기 때문입니다. 새로운 AI 프로젝트는 매번 같은 함정에 빠지게 됩니다. 문제를 식별합니다. 이 문제를 해결할 수 없기 때문에 “AI”가 해결해 줄 것이라고 가정합니다. 따라서 우리는 문제 해결의 복잡성을 AI에 아웃소싱하는 "프로젝트 X"를 구축하고 "문제 X"를 해결한 방법을 전 세계에 열정적으로 발표합니다. 우리는 우리의 흥분과 평범함의 열매를 거두는 속도를 통해 우리 눈으로 볼 수 있는 것의 믿을 수 없을 만큼 열악한 품질을 용서합니다. '작동한다'. 자율주행차는 한마디를 원한다… 많은 사람들이 이미 이러한 거창한 프로젝트 중 일부를 산산조각으로 만드는 데 깊이 빠져들었습니다. 데본의 정체를 폭로하다 [YouTube] 데본의 정체를 폭로하다 [중간] 전문적 지식 내 직업 생활에서 소개된 다른 도구와는 다르게요? 제가 Generative AI 자체에 회의적인 것처럼 들릴 수도 있습니다. 진실에서 더 이상 벗어날 수 있는 것은 없습니다. 그것은 환상적이고 놀라운 도구이며, 제가 직업 생활에서 소개한 다른 어떤 도구와도 달리 우리가 작업하는 방식과 우리가 생산하는 제품의 품질에 혁명을 일으킬 것입니다. 그러나 여기에 문제가 있습니다. 생성적 AI는 사용자의 기술을 대체하는 것이 아니라 활용하는 데 사용할 수 있는 강력한 도구입니다. 건축업자에게 지게차가 초인적인 힘인 것과 마찬가지로 그것은 초인적인 지능입니다. 프로그래머로서 우리는 일상생활에서 이것을 봅니다. 코드 생성을 돕기 위해 LLM을 사용하는 결과물의 양과 질은 제가 본 것 중 작업 프로세스에 대한 가장 중요한 변화입니다. ** 하지만 ** 나는 이 일을 15년 동안 해왔습니다. 이것은 나에게 중요한 기술을 제공합니다. 이 강력한 도구를 휘두르는 능력. 고통을 겪었고 배웠습니다. 이제 나는 좋은 구조와 모범 사례를 인식할 수 있고, 가장 중요한 것은 내 "Sentient AI"가 방향을 틀어 일이 완전히 잘못되는 시기를 매우 빠르고 명확하게 볼 수 있다는 것입니다. 나는 깊은 수준에서 내 코드를 작성하는 데 참여했으며 나는 이 도구가 실수로 부정확한 코드나 안티패턴을 대량으로 생성하는 경우를 알고 있습니다. 하지만 이 지식을 습득하는 데 15년이 걸렸습니다. 이는 지게차 운전자가 물건을 옮기는 방법, 운반할 양, 안전을 보장하는 시스템을 아는 것과 같습니다. 나는 아이들이 걱정됩니다. 지금 시작하는 소프트웨어 엔지니어(또는 모든 계층)는 어떻습니까? 즉각적인 평범함은 그들이 전문가가 되려는 동기를 파괴할 것입니다. “우리는 AI의 사용자가 되어야 합니다. 지식은 중복됩니다!” 참 위험한 오류입니다. "이 크레인이 얼마나 강한지 보세요. 팔이 왜 필요한가요!." 전문 지식이 없으면 엄청난 양의 쓰레기를 대량으로 처리하는 것 외에는 이 도구를 활용할 수 없습니다. 이것은 우리가 지금 경험하고 있는 걱정스러운 추세이며, 환멸의 골짜기를 완전히 쓰레기로 채우고 있습니다. 사람들이 LLM을 사용하여 문서와 프레젠테이션을 생성하는 대기업에서는 이보다 더 분명한 것은 없습니다. 빛의 속도로 생성된 블로그와 문서는 같은 세대의 인간에게는 보이지 않고, 인간이 소비할 때는 읽혀지지 않습니다. 가치 있는 작은 문장 하나가 알고리즘에 들어가 평범한 페이지를 생성합니다. 이는 우리 기업과 경제의 비효율성을 인상적이고 훌륭하게 보여줍니다. 나는 우리가 이미 50페이지 분량의 허황된 문서 대신 인간의 가치 있는 문장 한 장을 더 선호하는 전환점에 도달했다고 생각합니다. 독자 여러분, 부탁드립니다. 여기에 집중하세요. 이것이 가치입니다. 팽창시키지 말고 응축하십시오. 진짜 부분은 중간에 있습니다. 크림은 항상 위로 올라가고 중간과 바닥에는 지루한 슬러지가 이렇게 많이 있었던 적이 없습니다. 나는 우리가 알고리즘의 장황한 내용만 소비하고 있다는 우려 때문에 이미 회의적이며 긴 형식의 콘텐츠를 소비할 수 없게 되었다는 점을 우려합니다. 아직은 우리가 바라던 황금시대가 아닙니다. 기회? 이 도구를 사용하여 성장하는 전문가들이 걱정됩니다. 나는 이 도구를 사용하여 성장하는 전문가들을 걱정하면서도 오히려 이기적으로 기회를 봅니다. 이 두 가지 경향; 1. 대량생산과 2. 품질저하가 최근 가장 큰 기회가 아닐까 싶습니다. 이 블로그의 모든 단어는 손으로 작성되었습니다. 평범함을 향한 모든 외부적 경향은 실제로 눈에 띄기 위해 더 높은 품질의 무언가를 생산하기 위해 시간과 노력을 기꺼이 투자하려는 사람들에게 독특한 기회를 제공합니다. 우수성에 대한 장벽은 그 어느 때보다 낮습니다. 알고리즘과 그 알고리즘에 참여하지 않고 경험이 부족한 마스터와의 경쟁이 점점 더 치열해지고 있기 때문입니다. LLM이 표시하는 무능의 장벽을 뛰어넘고 나면 직업 생활이 그 어느 때보다 경쟁이 치열했던 적이 없습니다. 교훈을 기억하십시오. AGI는 전문성과 동일하지 않습니다. AGI는 EXPERTIS E와 같지 않습니다. 티셔츠에 인쇄하겠습니다. 반등은 이미 시작되었으며 점점 더 빠르게 형성되고 있습니다. 긴장감이 느껴지지만 쓰나미가 예상됩니다. 생성된 콘텐츠와 불량한 제품이 점점 더 실망스러워짐에 따라 필연적인 반응과 품질에 대한 반등이 있을 것입니다. 우리는 지식 경제를 위한 유기농 식품 트렌드에 직면해 있습니다. 품질이 좋지 않은 대량 생산이 얼마나 쉬워졌는지를 생각하면, 장인이 되기 위해 투자하기에 이보다 더 좋은 시기는 절대 없습니다. 우리가 생산하는 제품의 품질과 마찬가지로 전문가에게도 논리를 적용할 수 있습니다. “소프트웨어 엔지니어가 교체될 것입니다”와는 거리가 멀고 실제로는 그 반대라고 생각합니다. 전문성이 부족한 이러한 경향은 진정한 소프트웨어 엔지니어에 대한 수요를 그 어느 때보다 높게 만들 것입니다. 전문 지식의 범위가 정해졌고, 귀하는 알고리즘과 경쟁하고 있으며, 이 로봇보다 더 많은 역량을 갖고 있으며 수요가 증가할 것입니다. 자신의 기술에서 탁월함을 달성하지 못한 사람만이 고통을 겪을 것입니다. 크라우드소싱할 수 있는 진정한 전문가의 데이터세트가 충분하지 않기 때문에 로봇은 결코 진정한 전문 지식에 도달하지 못할 것입니다. 그리고 크라우드소싱은 최선의 결과가 아닌 평균적인 결과를 취합니다. 로봇은 생각하지 않습니다. 반복됩니다. 마피아를 물리치세요. 물론 이는 초보자에서 실제 전문가로 전환하는 것을 그 어느 때보다 어렵게 만듭니다. 더 이상 초보자가 되는 것에는 가치가 거의 없기 때문입니다. 하지만 전문가가 되면 보상은 그 어느 때보다 풍부해질 것입니다. 제너레이티브 AI를 유능하게 활용하려면 먼저 우수성이 무엇인지 이해하기 위한 어려운 작업을 수행해야 합니다. 그런 다음 이 전동 공구가 품질에 도달할 때까지 수정하고 안내할 수 있습니다. 이는 전문가를 교체하는 것이 아니라 강화하는 도구입니다. 그것은 단순히 당신의 능력(또는 많은 경우 무능력)을 확대할 뿐입니다. 지게차를 운전할 수도 있고, 사랑에 빠져 숭배할 수도 있습니다. 선택은 당신의 몫이며 보상이 그 어느 때보다 크기 때문에 조심하세요. 일부는 자신의 운명을 통제할 것이고, 다른 일부는 매료되어 약해질 것입니다. 2024년의 세계 상황에 오신 것을 환영합니다! 사용 방법 생성 AI가 증강을 위한 도구라고 가정합니다. 그렇다면 증강이란 무엇을 의미하는가? 간단히 말해서, 전문 지식과 초인적인 도구를 분리해야 한다고 생각합니다. 생성 AI가 증강을 위한 도구라고 가정한다면 문제를 이해하고 깊이 관여하기 위해 그 어느 때보다 더 많은 시간과 노력을 투자해야 합니다. 이것이 바로 가치입니다. 한 가지 비유는 고급 자동차 공장과 비슷합니다. 생성 AI는 공장 프로세스로, 각 구성 요소에 대한 계획과 프로세스를 취하고 로봇 공학을 사용하여 이를 통합할 수 있습니다. 놀라운 속도와 효율성으로 그렇게 할 수 있습니다. 프로세스의 인수분해는 놀라운 잠재력을 제공합니다. 하지만 공장 자체는 아무것도 이해하지 못하고 반복만 할 뿐입니다. 첫째, '전체', 즉 엔진에서 바퀴의 역할이나 섀시가 인테리어와 어떻게 어울리는지에 대한 지식이 없습니다. LLM 프로덕션을 구성하기 전에 이전보다 세부 사항에 대해 더 깊이 들어가야 합니다. 계획을 세울 때 더 주의 깊게, 정확하고 자세하게 계획하세요. 로봇과 공장은 매우 상세하고 지식이 풍부한 지침을 통해 정확하고 우수성을 생산할 수 있습니다. 바이너리 명령어. 전문가의 바이너리 지침(이 전문가는 그 어느 때보다 드물습니다!) LLM을 사용하는 잘못된 방법은 "제너레이티브 AI에 대한 블로그를 작성해 주세요"라고 말하는 것입니다. 현재 거의 모든 사람들이 이 일을 하고 있습니다. 왜냐하면 그들은 실제로 힘든 일을 할 지식도 없고 의지도 없기 때문입니다. 올바른 방법은 가치가 무엇인지 인식하는 것입니다. 가치는 모든 단어 뒤에 생각이 담긴 손으로 제작되고 연구된 콘텐츠입니다. 자동화는 이러한 콘텐츠를 배포하는 작업입니다. 할머니의 레시피에는 가치가 숨겨져 있지만, 이를 세상에 알리려면 반드시 공장을 이용해야 합니다. 입력에 슬러지를 사용하면 출력에 쓰레기가 생성됩니다. 가치에 집중하세요. 우수성은 대량 생산될 수 있지만 거기에 도달하려면 많은 노력이 필요합니다. 결론 실제로 직면하는 실제 문제를 해결하기 위해 Generative AI를 사용하고 있지만 확대된 수준에서 그렇게 하고 있습니다. 꼼꼼하고 세심하게 계획하고 있어요. 그런 다음 powertool을 사용하여 실행합니다. 최악의 시나리오는 Gen AI를 사용하지 않는 다른 방법을 찾았다는 것입니다. 한 가지 확실한 점은 있지만, 우리에게는 이것들이 더 이상 필요하지 않다는 것입니다. 중요한 것은 저는 또한 그 방법과 시기에 대해 많은 것을 배웠다는 것입니다. 가장 좋은 시나리오는 우리가 새로운 시대의 선봉에 서 있다는 것입니다. 나는 단단한 마당을 만들고 있습니다. 나는 이것이 배당금을 지불할 것이라고 믿습니다. 나는 가치를 창출하고, 제너레이티브 AI(Generative AI)를 사용해 이를 배포합니다. 이게 방법이다. 자동화를 위해서는 로봇을, 가치를 위해서는 인간의 전문성을 활용하는 것입니다. 대부분의 사람들. 큰 망치로 견과류를 깨뜨립니다. 그리고 그들이 맨발로 바닥에 부서진 조개껍데기를 부수고 있지 않기를 바랍니다... "제출"을 누르기 전: 여기까지 오느라 수고하셨습니다. 글쓰기는 결코 쉬운 일이 아니기 때문에 잠시 쉬면서 자신을 격려해 주십시오. 이제 스토리를 제출하기 전에 다음을 수행하세요. 그들이 말했듯이 I에 십자 표시를 하고 T에 점을 찍으십시오. 참조 링크가 올바른지 확인하세요. 자신의 아이디어가 성공적으로 전달되었는지 확인하세요. 작업을 교정하세요. 때로는 의도한 것과 다른 내용을 작성하게 되는 경우도 있습니다. 그리고 괜찮습니다. 이제 기사가 완성되었으므로 제목이 내용을 명확하게 전달하는지 확인하세요. 제목을 검토하세요. . 걱정하지 마세요. HackerNoon에는 다음을 포함하여 선택할 수 있는 다양한 옵션이 있습니다. 추천 이미지를 아직 선택하지 않았다면 선택하세요 AI 이미지 생성기. 스토리 설정 섹션에서 검색 엔진과 독자에게 귀하의 스토리가 폭탄인 이유를 알려주는 매우 짧은 설명(최대 160자)을 작성하세요. 스토리가 돋보일 수 있도록 메타 설명을 작성하세요. 태그를 선택하세요. 다시 한 번 스토리 설정에서 스토리 내용과 매우 밀접하게 일치하는 태그를 최대 8개까지 선택하세요. 어떤 태그를 선택해야 할지 혼란스러워도 걱정하지 마세요. 저희 편집자가 도와드릴 것입니다. 그게 다야! 완료되면 제출을 누르세요. 포스가 함께하길! 제출 시 이 CTA를 보관하십시오.]: 이러한 질문 중 일부에 답해 보시겠습니까? 템플릿 링크는 . 모든 작문 프롬프트의 내용을 읽고 싶으십니까? 딸깍 하는 소리 . 여기 여기
