El abismo de la desilusión Estás utilizando Gen AI de manera incorrecta. El abismo de la desilusión está sobre nosotros. Casi todo el mundo utiliza la IA generativa de forma incorrecta. Ésa es la mala noticia. La buena noticia es que esto hará las cosas infinitamente más fáciles para el resto de nosotros, especialmente aquellos de nosotros que hemos existido el tiempo suficiente para ver el mundo girar antes de que esta proverbial solución milagrosa se generalizara. La IA generativa se malinterpreta como una herramienta inteligente capaz de generar resultados expertos. ¡Estamos a punto de golpear a AGI, lloran! La verdad es que la IA generativa es capaz de realizar enormes cantidades de trabajo, hasta un nivel intermedio (en el mejor de los casos). Dada la velocidad del resultado, perdonamos a la IA Generativa por errores e imprecisiones que no toleraríamos en ningún ámbito de la vida, es decir, de absolutamente cualquiera que realmente supiera lo que estaba haciendo. "Lo siento señor, no amputé el brazo correcto, ¡pero seguía siendo un brazo!" ¿Es realmente inminente el AGI? Probablemente, pero sólo a una definición específica y defectuosa. Aquí hay una distinción importante. La inteligencia no es sinónimo ni igual a competencia. Einstein habría sido un pésimo ingeniero de software al escribir sus primeras líneas de código. Estamos combinando inteligencia con experiencia y competencia. Este es un problema común en las personas hiperinteligentes. Pero quiero que pienses, ¿la "mejor" persona que conoces en un determinado profesional es también la "más inteligente"? Posiblemente, pero rara vez. Estos sofisticados algoritmos bien pueden alcanzar niveles de inteligencia sobrehumanos. ¿Importa? En cuanto a la experiencia y el rendimiento reales, son, en el mejor de los casos, mediocres. Para un principiante en cualquier campo, el nivel intermedio es impresionante. Una velocidad incomparable junto con algo que se asemeja (pero no es igual) a la competencia tiene el efecto de que quienes se inician en cualquier campo quedan asombrados por esta herramienta. Son graduados confiados que, sin saberlo, arruinan la competencia profesional de su negocio. Existe una falacia profundamente arraigada de que, dado que los LLM ya han alcanzado un cierto nivel de competencia, es simplemente una cuestión de tiempo y optimización antes de que nos conviertan en simples mortales en superfluos. Esto no podría estar mas alejado de la verdad. Nuestra lógica es defectuosa. El simple hecho de que alguien tenga un conocimiento sobrehumano de la nutrición y el ejercicio no significa que vaya a vencer al hombre más fuerte del mundo en una pulseada o que sea un buen entrenador personal. AGI no es igual a experiencia, repite conmigo. Algoritmo Sigue siendo un algoritmo tonto... Los LLM son algoritmos que han sido entrenados con enormes cantidades de datos. Dada la cantidad de datos que se han analizado, pueden predecir patrones, reconocer problemas comunes y formular interpretaciones lógicas de lo que debería suceder a continuación. Francamente, dados sus miles de millones de dólares en capacitación, me preocuparía que no pudieran engañar a los investigadores diciendo que eran una niña de 20 años. La generación de IA se puede entrenar a partir de datos pasados para reconocer patrones y predecir lo que podría suceder después. Habiendo conocido anteriormente a suficientes chicas de 20 años, ahora pueden imitar a una. Esto es increíblemente útil, porque significa que ahora se pueden automatizar tareas repetitivas, aburridas y francamente absurdas de una manera que era una quimera hace unos años. Pero no existe una comprensión profunda de los problemas, sino simplemente una predicción de lo que podría suceder a continuación dado un conjunto de datos del pasado extremadamente grande. Estamos tan obsesionados con medir la inteligencia que hemos desacoplado el concepto mismo del "ser útil". La gente ve esta máquina ultracapaz y asume que el conocimiento experto ya no es necesario para resolver problemas complejos, porque simplemente podemos preguntarle a esta "IA inteligente". Los nuevos proyectos de IA caen en la misma trampa una y otra vez. Identificar un problema. Al no poder resolver este problema, asumimos que la "IA" lo solucionará. Por lo tanto, creamos el "Proyecto X", que subcontrata la complejidad de la resolución de problemas a la IA, y anunciamos con entusiasmo al mundo cómo hemos solucionado el "Problema X". A través de nuestra emoción y la velocidad con la que cosechamos los frutos de la mediocridad, perdonamos la increíblemente mala calidad de lo que podemos ver con nuestros ojos: "Dado lo rápido que hemos llegado hasta aquí, es sólo cuestión de tiempo antes de que suceda". 'funciona". Los coches autónomos quieren una palabra... Muchas personas ya han profundizado en destrozar algunos de estos grandiosos proyectos. Desmentiendo a Devon [YouTube] Desmentir a Devon [Medio] Pericia ¿A diferencia de cualquier otra herramienta que haya visto introducida en mi vida profesional? Puede parecer que soy escéptico con respecto a la propia IA generativa. Nada mas lejos de la verdad. Es una herramienta fantástica y sorprendente, que revolucionará la forma en que trabajamos y la calidad de lo que producimos, a diferencia de cualquier otra herramienta que haya visto introducida en mi vida profesional. Pero aquí está la cuestión. La IA generativa es una poderosa herramienta que puede utilizarse para aprovechar las habilidades del portador, no para reemplazarlas. Es inteligencia sobrehumana de la misma manera que una carretilla elevadora para un constructor es una fuerza sobrehumana. Como programadores vemos esto en nuestra vida diaria; La cantidad y calidad de la producción utilizando LLM para ayudarnos a producir código es el cambio más importante que he visto en nuestros procesos de trabajo. ** PERO ** He estado haciendo esto durante 15 años. Esto me da una habilidad importante; la capacidad de manejar esta poderosa herramienta. , sufrí y aprendí. Ahora puedo reconocer buenas estructuras, buenas prácticas y, lo más importante, puedo ver muy rápida y claramente cuando mi "IA sensible" se va por la tangente y hace las cosas completamente mal. Me dediqué a la elaboración de mi código a un nivel profundo Sé cuando esta herramienta genera accidentalmente código inexacto o antipatrones. Pero este conocimiento me llevó 15 años adquirirlo. De la misma manera que un conductor de carretilla elevadora sabe cómo mover objetos, cuánto transportar y los sistemas para garantizar la seguridad. Me preocupo por los niños; ¿Qué pasa con los ingenieros de software (o cualquier ámbito de la vida) que están comenzando ahora? La disponibilidad de la mediocridad instantánea destruirá su motivación para convertirse alguna vez en expertos. "Debemos convertirnos en portadores de IA, ¡el conocimiento es redundante!". Es una falacia tan peligrosa. "Mira qué fuerte es esta grúa, ¿para qué necesito brazos?". Sin experiencia, no se puede aprovechar esta herramienta para nada más que producir enormes cantidades de basura. Esta es una tendencia preocupante que estamos experimentando en este momento, llenando el pozo de la desilusión con absoluta basura. No hay nada más evidente que esto en las grandes empresas, donde la gente utiliza los LLM para generar documentos y presentaciones. Blogs y documentos creados a la velocidad del rayo, invisibles para los humanos de su generación y no leídos por los humanos en su consumo. Una pequeña frase de valor entra en el algoritmo, para producir páginas y páginas de mediocridad. Es una demostración impresionante y maravillosa de las ineficiencias de nuestras empresas y economías. Siento que ya estamos llegando a un punto de inflexión en el que preferimos recibir una sola frase humana de valor en lugar de un documento de 50 páginas de tonterías. Por favor querido lector. Concéntrate aquí. Esto es valor. Condensar, no inflar. Lo real está en el medio. La crema siempre subirá a la superficie y nunca ha habido tanto lodo triste en el medio y en el fondo. Me temo que ya nos hemos vuelto escépticos y no podemos consumir contenido de formato largo por la preocupación de que no estemos consumiendo más que las divagaciones de un algoritmo. Ésta aún no es la edad de oro que imaginábamos. ¿Oportunidad? Me preocupan los profesionales que crecen con esta herramienta. Si bien me preocupo por los profesionales que crecen con esta herramienta, de manera bastante egoísta veo una oportunidad. Estas dos tendencias; 1. cantidad masiva y 2. reducción de la calidad, son probablemente la mayor oportunidad de los últimos tiempos. Cada palabra de este blog ha sido escrita a mano. Cada tendencia externa hacia la mediocridad brinda una oportunidad única para que las personas realmente dispuestas a invertir tiempo y esfuerzo en producir algo de mayor calidad se destaquen. La barrera de la excelencia nunca ha sido tan baja, porque la competencia se centra cada vez más en un algoritmo y su maestro poco comprometido e inexperto. La vida profesional nunca ha sido tan poco competitiva, una vez que se supera la barrera de la incompetencia que marcan los LLM. Recuerda la lección. AGI no es igual a experiencia. AGI no es igual a EXPERTIS E. Lo voy a imprimir en una camiseta. El repunte ya ha comenzado y se está gestando cada vez más rápido. Veo tensión pero espero un tsunami. A medida que el contenido generado y los productos deficientes se vuelvan cada vez más frustrantes, habrá una reacción inevitable y un rebote hacia la calidad. Estamos al borde de la tendencia de los alimentos orgánicos para las economías del conocimiento. Dado lo fácil que se ha vuelto producir en masa mala calidad, nunca ha habido un mejor momento para invertir en ser artesano. Al igual que con la calidad de lo que estamos produciendo, podemos aplicar la lógica a los profesionales. Lejos de “los ingenieros de software serán reemplazados”, en realidad pienso lo contrario; Esta tendencia hacia la inexperiencia hará que los ingenieros de software genuinos tengan mayor demanda que nunca. Se ha trazado la línea de experiencia, estás compitiendo con un algoritmo, tienes más competencia que este robot y tendrás una demanda cada vez mayor. Sólo sufrirán aquellos que nunca alcanzaron la excelencia en su oficio. El robot nunca alcanzará una verdadera experiencia, porque nunca habrá un conjunto de datos suficiente de expertos genuinos para colaborar. Y el crowdsourcing hace que el resultado medio no sea el mejor. El robot no piensa. Se repite. Derrota a la mafia. Por supuesto, esto hace que pasar de principiante a experto sea más desafiante que nunca, simplemente porque ya no tiene mucho valor ser principiante en nada. Pero conviértase en un experto y las recompensas serán mayores que nunca. Para poder manejar de manera competente la IA generativa, primero debe haber hecho todo lo posible para comprender qué es la excelencia. Luego podrás corregir y guiar esta herramienta eléctrica hasta que alcance un resultado de calidad. Es una herramienta para potenciar a los profesionales, no para reemplazarlos. Simplemente magnificará su competencia (o, en muchos casos, su incompetencia). Puedes conducir la carretilla elevadora o enamorarte de ella y adorarla. La elección es tuya y ten cuidado porque las recompensas son mayores que nunca. Algunos controlarán su destino, otros quedarán cautivados y se debilitarán. ¡Bienvenidos al estado del mundo en 2024! Cómo usarlo Supongamos que la IA generativa es una herramienta de aumento. Entonces, ¿qué quiero decir con aumento? En realidad, creo que debemos separar la experiencia y la herramienta sobrehumana. Si asumimos que la IA generativa es una herramienta de mejora, debemos dedicar más tiempo y esfuerzo que nunca a comprender el problema y abordarlo profundamente. Este es el valor. Una analogía es como la de una fábrica de automóviles de lujo. La IA generativa es el proceso de fábrica, puede tomar los planes y procesos de cada componente y utilizar la robótica para ensamblarlos. Puede hacerlo a una velocidad y eficiencia asombrosas. La factorización del proceso ofrece un potencial asombroso. Pero la propia fábrica no entiende nada, sólo repite. En primer lugar, no tiene conocimiento del "conjunto", del papel de las ruedas en el motor, ni del chasis y de cómo encaja con el interior. Antes de que podamos montar la producción de LLM, debemos profundizar más que nunca en los detalles. Sea más cuidadoso, preciso y detallado con la planificación, no menos. Los robots y las fábricas sólo pueden ser precisos y producir excelencia, con instrucciones muy detalladas y bien informadas; instrucciones binarias. Instrucciones binarias de un experto (¡este experto es más raro que nunca!). La forma incorrecta de utilizar un LLM es decir: "Escríbeme un blog sobre IA generativa". Casi todo el mundo está haciendo esto actualmente, porque no tienen ni el conocimiento ni la voluntad para hacer el trabajo duro. La forma correcta es reconocer qué es el valor. El valor es contenido investigado y elaborado a mano con pensamiento detrás de cada palabra. La automatización es el trabajo de distribuir este contenido. El valor es lo que se esconde en la receta de la abuela, pero definitivamente deberíamos usar la fábrica para traer esto al mundo. Si utilizamos lodos para la entrada, producimos basura para la salida. Concéntrese en el valor. La excelencia se puede producir en masa, pero se necesita mucho trabajo para lograrlo. Conclusión Estoy usando IA generativa para resolver problemas reales que realmente encuentro, pero lo hago en un nivel ampliado. Estoy planificando, meticulosa y cuidadosamente. Y luego usar la herramienta eléctrica para ejecutar. El peor de los casos es que encontré otra forma de no usar Gen AI. Si bien hay una cosa segura, ciertamente no necesitamos más de estos... Es importante destacar que también he aprendido mucho sobre cómo y cuándo. El mejor de los casos es que estemos a la vanguardia de una nueva era. Estoy trabajando duro. Confío en que esto dé sus frutos. Yo creo el valor y uso IA generativa para distribuirlo. Esta es la forma. Se trata de utilizar un robot para la automatización y la experiencia humana para obtener valor. La mayoría de la gente. Cascar nueces con un mazo. Y esperemos que no estén descalzos aplastando las conchas rotas en el suelo… Antes de presionar "enviar": Buen trabajo por haber llegado tan lejos. Tómate un respiro y date una palmadita en la espalda porque escribir nunca es fácil. Ahora, antes de enviar su historia, haga lo siguiente: Como dicen, cruza las íes y pon los puntos en las T. Asegúrese de que sus enlaces de referencia sean correctos. Comprueba que has comunicado correctamente tus ideas. Revisa tu trabajo. A veces terminamos escribiendo algo diferente a lo que pretendíamos. Y eso está bien. Ahora que su artículo está terminado, asegúrese de que su título comunique claramente su contenido. Revisa tu título. , si aún no lo ha hecho. No se preocupe, HackerNoon tiene muchas opciones para elegir, incluida una Elija una imagen destacada Generador de imágenes de IA. En la sección de configuración de la historia, escribe una descripción muy breve (160 caracteres como máximo) que les diga a los motores de búsqueda y a los lectores por qué tu historia es la bomba. Escribe una meta descripción para ayudar a que tu historia se destaque. Elija etiquetas. Nuevamente, en la configuración de la historia, seleccione hasta 8 etiquetas que se alineen muy de cerca con el contenido de su historia. Si no sabe qué etiquetas seleccionar, no se preocupe, nuestros editores lo ayudarán. ¡Eso es todo! Pulsa enviar cuando hayas terminado. ¡Que la fuerza esté con usted! Conserve esta CTA cuando la envíe]: ¿Le gustaría intentar responder algunas de estas preguntas? El enlace de la plantilla es . ¿Está interesado en leer el contenido de todas nuestras indicaciones de escritura? Hacer clic . AQUÍ AQUÍ
