هنر پرسیدن: ایجاد اعلان‌های موثر هوش مصنوعی

هنگامی که فناوری‌ها یا نوآوری‌های جدید به چرخه تبلیغات می‌رسند، اغلب یک نقش شغلی جدید و ناشناخته ظاهر می‌شود. در سال های اخیر، معماران بلاک چین، متخصصان DevOps، استراتژیست های راه حل های ابری و البته جذاب ترین شغل قرن بیست و یکم، دانشمند داده، برای جفت شدن با جدیدترین فناوری های “پیشگامانه”. و با انفجار هوش مصنوعی مولد در جریان اصلی، ما یک عنوان شغلی دیگر داریم که باید به آن عادت کنیم.

معرفی مهندس سریع.

وظیفه مهندس سریع بسیار ساده است – برنامه های کاربردی هوش مصنوعی مانند ChatGPT یا Pencil را دریافت کنید تا کاری را که می خواهید انجام دهند. شما حتی لازم نیست کدنویسی یا دانش فنی داشته باشید، فقط تخصص موضوع را داشته باشید تا بدانید چه چیزی خوب به نظر می رسد و توانایی دریافت هوش مصنوعی برای ارائه آن به شما.

از نظر تئوری – و من نمی‌خواهم در اینجا با جامعه مهندسی سریع شروع کنم – هر کسی می‌تواند یک مهندس سریع باشد، صرف نظر از اینکه در آن تخصص دارد. آنها ممکن است طراحان ماهر، کپی‌نویسان، خلاقان، استراتژیست‌ها یا حتی کدنویسان باشند. مدیران پروژه

همانطور که هوش مصنوعی مولد به تکامل خود ادامه می دهد، پیچیدگی و اهمیت ایجاد دستورات دقیق آشکارتر شده است و تعادل ظریف بین هنر تخصص انسانی و علم یادگیری ماشین را در کانون توجه قرار می دهد.

مرتبط:قدرت راهنمای کاربر مبتنی بر هوش مصنوعی در پذیرش دیجیتال

اما تلقین خوب چگونه است؟

همه مدل ها یکسان نیستند

این اساساً مهمترین جنبه تحریک است – هیچ دو مدل هوش مصنوعی مولد یکسان نیستند. هر کدام تفاوت های ظریف خاص خود را دارند. بعضی ها در بعضی چیزها بهتر از بقیه هستند. این می تواند به معنای ایجاد تصویر یا پاسخ دادن به سؤالات ریاضی باشد – هر مدلی برای انجام کارهای مشابه ایجاد و تنظیم نشده است.

مدل های مختلف نیز سفرهای یادگیری متفاوتی داشته اند. اصول یادگیری ماشینی به این معنی است که هرکسی که در مدل ها وارد می شود، همان کسی است که ماشین از او یاد می گیرد. انواع مختلف افراد از مدل های متفاوتی استفاده می کنند، به این معنی که دانش با دانش مدل های دیگر متفاوت است. و این قبل از اینکه درگیر تعصبات و داده های “کثیف” مدل های مختلف شوید.

این بدان معناست که نمی توان از همان اعلان در بین مدل ها استفاده کرد. بنابراین، یک درخواست کننده “خوب” درک عمیقی از مدلی که استفاده می کند، پلت فرمی که بر روی آن کار می کند و اینکه واقعاً چه نتیجه ای در آن مدل خاص ممکن است، خواهد داشت.

اما عمیق‌تر از آن است – مدل‌های مشابه به این معنی نیست که درخواست‌های مشابه نتایج مشابهی به همراه خواهند داشت. Midjourney vs. Stable Diffusion را انتخاب کنید – شما نمی‌توانید فقط درخواست‌های یکسانی ارسال کنید و نتایج یکسانی را دریافت کنید. باید یک رویکرد در نظر گرفته شده برای ساخت این دستورالعمل ها و درک چگونگی تفسیر مدل های مختلف وجود داشته باشد.

مرتبط:چراغی از نوآوری: نسل افزوده بازیابی چیست؟

از بسیاری جهات شبیه انسان ها و سبک های یادگیری است. برخی از ما یادگیرندگان دیداری هستیم، برخی شنوایی و برخی دیگر حرکتی هستند. شما نمی توانید انتظار داشته باشید که هر مدلی هر چقدر هم که شبیه هم باشد، به یک شکل پاسخ دهد.

این فرآیند نه تنها فنی است، بلکه بسیار خلاقانه است و به ترکیبی از تفکر تحلیلی و حل مسئله تخیلی نیاز دارد. باید تعادلی بین استراتژی و خلاقیت وجود داشته باشد تا اعلانات نتایج مطلوب را ارائه دهند.

یکی از بزرگترین چالش‌های مهندسی سریع، منحنی یادگیری تند مورد نیاز برای تسلط بر آن است. در یک سازمان، افرادی مانند برنامه ریزان استراتژیک تا طراحان خلاق، سطوح مختلفی از مهارت در ایجاد اعلان های مؤثر دارند. این می تواند منجر به تغییر شدید کیفیت خروجی های تولید شده با هوش مصنوعی شود.

و سپس شما این واقعیت را دارید که مهندسی سریع یک مهارت ثابت نیست. این فناوری در کنار پیشرفت‌های فناوری هوش مصنوعی، به یادگیری و سازگاری مداوم نیاز دارد. همانطور که مدل‌های هوش مصنوعی مولد از نظر عمق، عرض و پیچیدگی پیشرفته‌تر می‌شوند، تقاضا برای مهندسان سریع افزایش می‌یابد، به این معنی که آنها باید با آخرین پیشرفت‌های هوش مصنوعی به‌روز باشند و تکنیک‌های خود را بر این اساس اصلاح کنند. مهندسی سریع یک فرآیند مداوم است که پویا و همیشه در حال تغییر است. این نقشی است که در آن خلاقیت و دقت علمی باید دائماً تکامل یافته و در کنار یکدیگر تغییر کنند.

پرومترهای اصلی یک شبه ساخته نمی شوند

مهندسی سریع موثر تنها به دستیابی به خروجی های هوش مصنوعی دقیق و مرتبط نیست – بلکه به عنوان راهی برای بهینه سازی کارایی فرآیند توسعه هوش مصنوعی عمل می کند. با به حداقل رساندن نیاز به تکرارها و اصلاحات متعدد، دستورات به خوبی ساخته شده می توانند در زمان و منابع صرفه جویی کنند و در نتیجه بهره وری کلی را افزایش دهند.

در یک زمینه تجاری، اعلان‌ها فقط دستورالعمل‌های فنی نیستند. آنها ابزارهای استراتژیک هستند که به تصمیم گیری و خلاقیت کمک می کنند. به عنوان مثال، درخواستی که برای خلاصه کردن یک سند طراحی شده است باید با اهداف تجاری خاص، خواه برجسته کردن بینش های کلیدی برای یک کمپین بازاریابی باشد یا تجزیه اطلاعات پیچیده برای مدیران، هماهنگ باشد. ایجاد این دستورات مستلزم درک لایه‌ای از یک تجارت و قابلیت‌های هوش مصنوعی است. با گنجاندن اعلان‌های منفی در یک اعلان، درخواست را بیشتر اصلاح می‌کنید تا عناصری که مورد نیاز نیستند را نیز حذف می‌کنید، و در نتیجه کارایی بیشتری نیز به همراه دارد.

تخصص انسانی و دقت علمی – تنش پایدار

در هسته نوشتن سریع خوب یک تنش اساسی نهفته است – تنش بین تخصص انسانی و دقت علمی. مدل‌های هوش مصنوعی بر اساس الگوریتم‌های داده‌محور عمل می‌کنند، اما درخواست‌هایی که آنها را راهنمایی می‌کنند اغلب از شهود، خلاقیت، زیبایی‌شناسی، بینش و تجربیات زیسته انسان سرچشمه می‌گیرند. این رابطه پویا هم چالش‌ها و هم فرصت‌ها را ارائه می‌کند، زیرا مهندسان سریع تلاش می‌کنند تا ضمن رعایت محدودیت‌های فنی، پتانسیل هوش مصنوعی را به حداکثر برسانند.

به عنوان مثال، ترکیب عناصر بصری – مشخص کردن زوایای دوربین یا سبک‌های زیبایی شناختی – در اعلان‌ها می‌تواند خروجی خلاقانه مدل‌های هوش مصنوعی را تقویت کند، به ویژه در زمینه‌هایی مانند هنر و طراحی. با این حال، مهندسان سریع باید توانایی‌های فنی و محدودیت‌های مدل‌های هوش مصنوعی را که استفاده می‌کنند، درک کرده و با آن‌ها سازگار شوند. این تضمین می‌کند که ایده‌های خلاقانه می‌توانند به نتایج قابل دستیابی ترجمه شوند، و به طور مؤثری شکاف بین تخیل و اجرا را در فرآیندهای مبتنی بر هوش مصنوعی پر کند.

خلاقیت انسان و توانایی درک زمینه‌های ظریف به درخواست‌کنندگان اجازه می‌دهد تا پایه‌ای برای ایجاد سریع هوش مصنوعی مولد تعیین کنند. با شهود انسانی، مدل‌های هوش مصنوعی می‌توانند در جهتی هدایت شوند که با ارزش‌ها، درک و اهداف انسانی همسو باشد. این توانایی انسانی به سطحی از انعطاف پذیری و سازگاری اجازه می دهد که رویکردهای صرفاً مبتنی بر داده ها به تنهایی نمی توانند به آن دست یابند.

در نهایت، با خروجی های استثنایی که توسط استراتژیست ها، مدیران پروژه و خلاقان به طور یکسان بر روی پروژه ها ارائه می شود، تحریک به طور فزاینده ای به نقش ناشناس تبدیل شده است. همانطور که هوش مصنوعی مولد به تکامل خود ادامه می‌دهد، نقش شهود انسانی در مهندسی سریع برای اطمینان از اینکه مدل‌های هوش مصنوعی می‌توانند نتایج معنادار و مرتبط را ارائه دهند، حیاتی باقی خواهد ماند. با استقبال از هنر و علم مهندسی سریع، می‌توانیم از پتانسیل کامل این فناوری استفاده کنیم، نوآوری را پیش ببریم و به ارتفاعات جدیدی از خلاقیت و کارایی تجاری برای سال‌های آینده دست یابیم.

آیا به هنر یک اعلان خوب تسلط دارید؟