我在微軟工作，並教授斯坦福在線課程，這是我對非技術工作者的建議
我在微軟工作，並教授一門關於生成式人工智能的斯坦福在線課程。我的名字叫Aditya Challapally，我的課程專為與技術相關的專業人士設計，幫助他們提升技術能力或成為人工智能領域的專家。
我從事人工智能工作已有十年，最初在Uber擔任數據科學實習生，之後在麥肯錫從事人工智能諮詢，現在在微軟負責Copilot的工作。四年前，我開始在斯坦福擔任客座講師，最近共同創建了一門名為《掌握生成式人工智能以促進產品創新》的課程，該課程於2024年8月在斯坦福在線上推出。這是一個全年開放的在線自學課程，所有研究均來自與300多名用戶和50多位高管的對話。
參加這門課程的許多人都是與技術相關的職業，例如技術產品的客戶支持代表或軟件或硬件產品的產品經理。他們通常會處理某種技術產品，而這門課程幫助他們更深入理解生成式人工智能。
我們在這門課程中教授三個模塊。第一個模塊解釋了什麼是生成式人工智能以及最大的機會所在。第二個模塊則講述了優秀的生成式人工智能產品的特徵。第三個模塊探討了如何構建優秀的生成式人工智能產品，以及個人如何為自己設置更具影響力、相關性和實用性，從而在構建生成式人工智能產品時發揮作用。
技能提升道路一：技術能力
當我與《財富》500強企業的領導者交談時，他們表示他們最迫切的需求是能夠橋接商業需求和技術需求的專業人士。這並不一定意味著你需要學習編碼，但至少需要具備足夠的技術素養，能夠將產品願景轉化為技術需求。
初學者可以從精通提示工程開始。這聽起來很基本，但理解提示的具體限制，以及文本、音頻和圖像等不同工具的使用，已經讓你在商業環境中變得非常有價值，因為你可以在技術團隊介入之前幫助生成想法。
在中級階段，你還應該開始了解生成式人工智能系統在系統設計中的運作，比如生成式人工智能模型如何在你的數據邊界內被調用。公司有數據邊界，與客戶達成協議，確保數據不會超出這些邊界。例如，如果你是一家銀行，可能會與客戶達成協議，只有銀行可以使用他們的信息。如果你將這些數據發送到OpenAI的某個聊天中，就會違反公司的數據邊界。僅僅了解這一點就已經非常有幫助了。
在這條道路的高級階段，有兩個選擇。一些不在大型公司工作的人會更深入了解編碼，而在大型科技公司工作的人則通常會深入研究系統架構，理解數據邊界和數據流圖的更多細節。
技能提升道路二：成為行業內的人工智能專家
行業專業知識的道路是商業人士自然而然會傾向的方向，並且他們在這方面具有優勢。這不僅僅是知道行業的更多知識，而是深入了解生成式人工智能如何在該領域應用。
例如，在金融領域，你必須了解可以用來訓練特定模型的數據類型。你還需要知道需要遵循哪些隱私和安全法規才能獲得應用程序的批准或發布與生成式人工智能相關的應用程序。
這種技能組合的價值如此之高，以至於公司會為擁有這種專門知識的顧問支付大量費用。我認識的一位前銀行運營經理，找到了生成式人工智能最有價值的應用場景，現在公司會打電話給他，尋求他對於在哪裡推出生成式人工智能產品的建議。
使用工具並了解其限制以改善提示
我看到人們做得最好的事情之一就是嘗試用生成式人工智能自動化他們的生活。他們使用ChatGPT或Claude來處理所有事情，這有助於他們很好地理解人工智能的限制以及如何進行提示。
當初學者開始使用生成式人工智能時，他們不習慣我所謂的“智能的豐富性”。他們可能會問：“你能給我這條短信的回覆嗎？”而經驗豐富的使用者則會這樣問：“你能給我20條這條短信的回覆嗎？”然後他們會用自己的品味選擇其中一條。
在工作之外，我也以多種方式使用它來思考許多計劃。即使是用於溝通、一般規劃，或是一些簡單的旅行計劃，它對我來說都非常有幫助。
與其向朋友尋求建議，不如考慮向大型語言模型或聊天機器人尋求建議。這樣一來，你才真正開始理解它的實用性。
這段內容不僅提供了一些實用的技巧，還強調了在當今快速變化的科技環境中，提升自身技能和專業知識的重要性。隨著人工智能技術的日益普及，無論是技術背景的人還是商業專業人士，理解並善用這些工具都將成為未來職場的關鍵競爭力。
以上文章由特價GPT API KEY所翻譯及撰寫。而圖片則由FLUX根據內容自動生成。
