Sau tất cả sự phấn khích ban đầu đối với các công cụ trí tuệ nhân tạo (AI) như ChatGPT, việc sử dụng chúng trong công việc đang dần trở nên phổ biến hơn. Tuy nhiên, không phải ai cũng biết cách ra lệnh cho những cỗ máy thông minh này một cách chính xác.
Kỹ thuật ra lệnh cho AI
Để giao tiếp hiệu quả với các mô hình AI tổng quát, chúng ta cần có những kỹ thuật cơ bản để thu về kết quả đúng như mong muốn. Các hệ thống như ChatGPT, Bard và Dall-E được coi là “thông minh” khi có thể tạo ra văn bản, hình ảnh và đoạn nhạc khi được cung cấp những yêu cầu đầu vào. Những yêu cầu này được gọi là prompt (lời nhắc), có nhiệm vụ hướng dẫn chúng về những thứ chúng cần tạo ra.
Tuy nhiên, với cùng một mong muốn, cách diễn đạt khác nhau của lời nhắc có thể ảnh hưởng và đưa ra những kết quả khác nhau. Kỹ thuật ra lệnh là quá trình xây dựng lời nhắc cho một hệ thống AI để hệ thống này tạo ra kết quả phù hợp nhất với mong đợi của người dùng.
Về cơ bản, nó khác với việc chỉ đặt câu hỏi cho AI. Kỹ thuật ra lệnh đòi hỏi người dùng cẩn thận hơn khi đưa ra các lời nhắc. Kỹ thuật ra lệnh liên quan đến việc xem xét các đặc điểm riêng của một mô hình AI để xây dựng các yếu tố đầu vào mà nó sẽ hiểu rõ ràng. Nhờ vậy, AI có xu hướng tạo ra các kết quả hữu ích, thú vị và phù hợp hơn với yêu cầu của người dùng. Một lời nhắc được xây dựng tốt có thể đem lại phản hồi vượt qua mong đợi của người dùng.
Kỹ năng thiết yếu mới
Các chatbot AI như ChatGPT, Bard và Bing Chat là những trợ lý ảo cực kỳ thuận tiện để hoàn thành các tác vụ hàng ngày. Nhiều người đã sử dụng chúng để soạn thảo email, tóm tắt ghi chú cuộc họp, soạn thảo hợp đồng, lên kế hoạch cho các kỳ nghỉ và tìm câu trả lời cho các câu hỏi phức tạp.
“Mọi người có thể có một trong những trợ lý cá nhân đắc lực nhất hành tinh, nhưng bạn phải hiểu cách tương tác với nó”, Jules White, phó giáo sư khoa học máy tính tại Đại học Vanderbilt ở Nashville, Tennessee, cho biết, nhấn mạnh tầm quan trọng của cách đưa ra lời nhắc hiệu quả cho các chatbot AI.
Hiểu biết về cách tạo lời nhắc cho AI cũng có thể gây ấn tượng với người quản lý tuyển dụng. Matt Burney, cố vấn chiến lược tài năng tại trang web nghề nghiệp Indeed cho biết, số lượng quảng cáo việc làm yêu cầu trình độ thông thạo AI tuy ít nhưng đang tăng lên và các công ty trong nhiều ngành nghề khác nhau đang tìm cách tích hợp các mô hình này vào quy trình làm việc của họ ngày càng nhiều. “Nếu bạn không sử dụng nó ngay bây giờ, bạn sẽ bị tụt hậu so với những người đang sử dụng, ông Matt cho biết.
Dấu hiệu của một nghề nghiệp mới
Đối với một số người, đây có thể là một nghề nghiệp đầy hứa hẹn trong tương lai. Các nhà phát triển AI đã thuê các kỹ sư chuyên ra lệnh cho AI để kiểm tra các hạn chế và thiếu sót trong các mô hình của họ, nhằm tinh chỉnh, giúp AI xử lý tốt hơn các thông tin đầu vào của người dùng.
Thế nhưng, một số chuyên gia cho rằng "tuổi thọ" của những vị trí này không được đảm bảo. Rhema Linder, giảng viên khoa học máy tính tại Đại học Tennessee (Mỹ), gợi ý rằng các nhà phát triển có thể thích các nhà khoa học máy tính chuyên ngành hơn là các kỹ sư tự phong và việc không có chứng chỉ được công nhận đồng nghĩa với sự khó khăn khi đánh giá khả năng của một người.
Trong thị trường việc làm, kỹ thuật ra lệnh cho AI có thể sẽ được ứng dụng theo hướng quản lý số liệu hoặc tối ưu hóa công cụ tìm kiếm. Đây là một kỹ năng được yêu cầu ở nhiều vai trò khác nhau và hiện tại đang được các nhà quản lý tuyển dụng đánh giá cao, như một điểm nhấn khác trong hồ sơ xin việc của người ứng tuyển.
“Kinh nghiệm sử dụng một mô hình ngôn ngữ lớn hoặc trí tuệ nhân tạo đào tạo trước sẽ là một yêu cầu đối với hầu hết mọi công việc văn phòng. Bởi vì nếu bạn không làm được, bạn sẽ đạt được mục tiêu của mình chậm hơn", ông Burney cho biết.
Bên cạnh những tiềm năng về một nghề nghiệp mới, những kỹ sư ra lệnh cho AI cũng phải đối mặt với sự thay đổi nhanh chóng của công nghệ hiện đại. Giống như các mô hình AI vốn không ổn định về lâu dài, các phương pháp hay nhất về kỹ thuật cũng sẽ bị thay đổi nhanh chóng.
Các kỹ thuật ra lệnh đang hoạt động tốt với các hệ thống hiện tại có thể tỏ ra ít hữu ích hơn trong các phiên bản cập nhật trong tương lai, mặc dù không rõ các thay đổi có thể sẽ ảnh hưởng như thế nào.
“Tôi nghĩ sẽ có những khái niệm và khuôn mẫu cốt lõi không thay đổi và sẽ trở thành tiêu chuẩn mà các mô hình AI mới sẽ được đào tạo dựa trên đó", Jules White, phó giáo sư khoa học máy tính tại Đại học Vanderbilt ở Nashville, Tennessee (Mỹ) cho biết.
Quan trọng hơn, khả năng hiểu những gợi ý của các hệ thống AI trong tương lai có thể sớm được cải thiện một cách đáng kể. Khi các hệ thống này được cải tiếng, mang tính đàm thoại cao hơn và cách tương tác với chúng trở nên trực quan hơn, chúng ta có thể không cần kỹ thuật ra lệnh phức tạp để điều hướng AI làm việc theo ý mình. Tuy nhiên, đây vẫn chỉ là một dự đoán. Hiện tại, kỹ năng ra lệnh cho AI vẫn còn là một yếu tố khá mới mẻ trong thị trường việc làm.
Không phải lúc nào các mô hình AI cũng có thể hiểu rõ yêu cầu của người sử dụng. Cùng một ý tưởng, nhưng các cách diễn đạt khác nhau có thể khiến chúng đưa ra những kết quả khác nhau. Do đó, người sử dụng phải nắm chắc cách ra lệnh, điều hướng thông tin để AI hoạt động theo ý mình.
