Nilimwona rafiki yangu akiuliza ChatGPT mapishi ya kuku wiki iliyopita. Ilimpa jibu zuri, alishukuru, na akaendelea na jioni yake. Wakati huo huo, nilikuwa nimemaliza kikao cha masaa manne ambapo nilikuwa nikijadiliana na AI kuhusu muundo wa mifumo iliyosambazwa hadi hatimaye ilikubali kuwa pendekezo lake la awali lilikuwa na kasoro mbaya katika hali za upatikanaji wa juu. Teknolojia ile ile. Ulimwengu tofauti kabisa.
Hii ndiyo tofauti ya AI, na inazidi kupanuka kila siku. Upande mmoja, una watu wanaofikiri AI ni injini ya utafutaji ya kisasa inayokuwa na adabu. Upande mwingine, una watu wanaotumia kufinya miongo ya kujifunza kuwa miezi, kuotomatisha mtiririko mzima wa kazi, na kupinga dhana za kisayansi. Pengo kati ya makundi haya mawili si kuhusu ujuzi wa kiufundi tu. Ni kuhusu kuelewa teknolojia hii ni nini kweli na inachoweza kufanya unapoacha kuishughulikia kama roboti ya huduma kwa wateja.
Mtego wa Mazungumzo ya Heshima
Hapa kuna jambo ambalo watu wengi hawatambui: bidhaa za AI za watumiaji zimetengenezwa mahususi kuwa zenye kukubaliana. Zimesanidiwa kukuthibitishia, kulisha mazungumzo, kukufanya ujisikie vizuri kuhusu mwingiliano. Unapouliza ChatGPT kitu na inasema "Hiyo ni swali zuri!" si kwa sababu swali lako lilikuwa bora kipekee. Ni kwa sababu modeli imefundishwa kuwa ya kupendeza.
Hii inaunda udanganyifu hatari. Watu wanakuwa na mazungumzo ya heshima na AI, wanapata majibu yanayosikika kuwa ya busara, na wanaondoka wakifikiri wamepitia uwezo kamili wa teknolojia. Hawajafanya hivyo. Wamepitia kitu sawa na miadi ya kwanza ambapo kila mtu yuko katika tabia yake bora. Hawajaona kinachotokea unapoisukuma.
Watu wa kiufundi, wahandisi, watafiti, watengenezaji, wanashughulikia AI kwa njia tofauti. Hatukubali jibu la kwanza. Tunapinga dhana. Tunauliza "una uhakika?" na "vipi kuhusu hali za kipekee?" na "nionyeshe mantiki." Tunashughulikia AI si kama msaidizi mwenye kusaidia bali zaidi kama mshiriki wa mazoezi ambaye anaweza kuwa amekosea kuhusu jambo muhimu.
"Tofauti kati ya kutumia AI kwa kawaida na kuitumia kitaalamu ni tofauti kati ya kumuuliza mtu maelekezo na kumhoji shahidi mahakamani. Mazungumzo yale yale, matokeo tofauti kabisa."
Wakati Kujadiliana na AI Kunazaa Mafanikio
Wacha nikuambie kuhusu hali halisi. Mtafiti ninayemjua alikuwa akifanya kazi kupitia nadharia changamano ya kisayansi. AI ilimpa jibu la kujiamini kulingana na maandiko yaliyoimarishwa. Hakukubali. Alisukuma kwa data inayopingana kutoka majaribio yake mwenyewe. AI ilibadilisha msimamo wake. Alisukuma tena na vikwazo maalum zaidi. Kwenda na kurudi, kwa masaa, hadi walipokuwa wamefanya kazi kupitia mlima wa maandiko ya kisayansi pamoja na kutambua pengo katika utafiti uliopo ambalo yeye wala AI hawangeweza kulipata peke yao.
Hiyo si mazungumzo. Hiyo ni mapigano ya kiakili. Na inatokea tu unapoelewa kuwa AI si mtoa ukweli wa kimuujiza. Ni injini ya mantiki ambayo inaweza kuwa na makosa, inaweza kusukumwa, na inaweza kukusaidia kufikiri kupitia matatizo kwa njia ambazo zingeweza kukuchukua wiki kufanya peke yako.
Kwa kweli nimefanikiwa kuthibitisha mambo kwa uhakika wa sigma 5 hadi 11 ambao watu wengi hawaelewa au hawajali. Hiyo haitokei kwa kukubali jibu la kwanza. Inatokea kwa kujadiliana, kwa kutoa ushahidi wa kupinga, kwa kukataa kukubali "hivi ndivyo kawaida hufanywa." AI ilifundishwa na data iliyokuwa na makosa, taarifa zilizopitwa na wakati, au maoni ya wengi ambayo yalikuwa yamekosea. Kwa kusukuma bila kukoma, nimetoa ufahamu ambao ulihisi kweli kuwa mpya, na kuuunga kwa ukali wa kitakwimu ambao ungeweza kumridhisha mwanafizikia wa chembe.
Watu wengi hawapitii hii kamwe. Wanauliza, wanapokea, wanashukuru mashine, na wanaondoka. Wanatumia gari la Formula 1 kwenda dukani.
Neno la Tahadhari: Eneo Hatari la Dunning-Kruger
Hapa kuna upande wa giza wa nilichoelezea: watu wengine wanatumia AI kujishawishi kuwa ni werevu wa ajabu. Wanakuwa na mazungumzo na roboti ya mazungumzo, roboti inakubaliana na nadharia yao isiyo kamili, na ghafla wanaamini wamefanya ugunduzi mkubwa. Nimeshuhudia hili likitokea. Si aibu tu. Katika viwango vya kupindukia, inaweza kuwa karibu na mawazo ya kudanganyika. Watu wamejizungumzia hadi hali zinazokaribia psychosis kwa sababu AI iliendelea kuthibitisha mawazo yao yanayozidi kuwa ya ajabu.
Ndiyo sababu mbinu ya kisayansi ipo. Ikiwa utatumia AI kama mshirika wa utafiti, unahitaji kuelewa kweli jinsi ya kubuni jaribio vizuri, kudhibiti vigeuzo, na kuandika kazi yako. AI kukubaliana nawe haina maana. AI inaweza kushawishiwa kukubaliana na karibu chochote. Kinachomuhimu ni kama dhana yako inanusurika kupimwa kwa ukali dhidi ya uhalisia.
Mtego wa Uthibitisho
Ukijikuta ukifikiri "AI inakubaliana nami, kwa hiyo lazima niko sahihi," simama mara moja. Hivyo si inavyofanya kazi. AI ni chombo cha mantiki, si mashine ya uthibitisho. Mawazo yako yanahitaji kunusurika mguso na data halisi, ukaguzi wa rika, na majaribio yanayorudiwa, si tu idhini ya roboti ya mazungumzo.
Andika Kila Kitu: Obsidian na Utafiti Wenye Matoleo
Ukifanya kazi nzito na AI, utafiti, uchambuzi, chochote chenye umuhimu, unahitaji kuandika mchakato wako. Si hitimisho lako tu. Maagizo yako. Marudio yako. Majibu ya AI katika kila hatua. Mantiki iliyokupeleka kusukuma au kukubali jibu.
Mimi natumia Obsidian kwa hili. Ni chombo cha usimamizi wa maarifa kinachotegemea markdown ambacho kinakuruhusu kuunda maandishi yaliyounganishwa, kufuatilia mawazo yako kadri wakati unavyopita, na kuweka matoleo ya kazi yako. Ninapofanya kazi kupitia tatizo changamano na AI, ninaiomba irudishe kila marudio ya matokeo yaliyokusanywa katika muundo wa markdown. Ninabandika hiyo kwenye Obsidian, ninaiweka lebo, ninaunganisha na maandishi yanayohusiana, na ninajenga njia ya mchakato wangu wa utafiti.
Hii si mazoezi mazuri tu. Ni ulinzi. Unapoweza kufuatilia mantiki yako kutoka dhana ya awali kupitia kila marudio hadi hitimisho la mwisho, unaweza kweli kuthibitisha ikiwa uligundua kitu halisi au ulijizungumzia tu mduara. Nyaraka zinalazimisha uaminifu wa kiakili.
Jaribu Mtiririko Huu wa Kazi
"Kwa kila jibu, panga matokeo yako katika markdown na vichwa vya habari wazi. Jumuisha mchakato wako wa mantiki, dhana yoyote unayoifanya, na viwango vya kujiamini kwa kila madai. Mwishoni, fupisha kilichobadilika kutoka marudio ya awali na kwa nini." Bandika kila jibu kwenye andishi la Obsidian lenye tarehe. Utashukuru baadaye.
Unahitaji Msaada wa Kuanza na Obsidian?
Mimi ni Obsidian Catalyst VIP na nimejenga mtiririko wa kazi wa kina kwa nyaraka za utafiti wa AI. Ikiwa unatafuta kutekeleza Obsidian kwa timu yako au unataka msaada wa kubuni mfumo unaofanya kazi kweli, wasiliana nami. Ninapatikana kwa ushauri wa utekelezaji na uzinduzi.
LaTeX: Kuchukua Utafiti Wako kwa Uzito
Ikiwa unazalisha utafiti halisi, chochote unachoweza kuchapisha, kuwasilisha, au unahitaji wengine wakichukulie kwa uzito, unahitaji kujifunza LaTeX. Ni kiwango cha kupanga maandishi ya kisayansi, fomula za hisabati, na nyaraka za kiufundi. Na hii ndio habari njema: AI ni nzuri sana katika kusaidia na LaTeX.
Unaweza kuelezea fomula kwa lugha rahisi na kuomba AI iiandike katika LaTeX. Unaweza kubandika LaTeX iliyovunjika na kuomba irekebishe sintaksia. Unaweza kuiomba ipange karatasi nzima ya utafiti na sehemu sahihi, nukuu, na muundo. Kilichokuwa kinahitaji miaka ya uzoefu na amri za ajabu za kupanga sasa kinapatikana kwa mtu yeyote anayekuwa tayari kujifunza misingi na kuacha AI ishughulikie sintaksia.
"Nina ugunduzi wa utafiti kuhusu X. Nisaidie kupanga hii kama karatasi rasmi yenye muhtasari, mbinu, matokeo, na sehemu za majadiliano. Tumia muundo wa LaTeX na ujumuishe nafasi sahihi za nukuu."
Mchanganyiko wa nyaraka za ukali katika Obsidian, marudio yenye matoleo, na upangaji wa kitaalamu katika LaTeX unabadilisha AI kutoka kichezeo kuwa chombo halisi cha utafiti. Lakini tu ikiwa unadumisha nidhamu ya kuhoji kila kitu, kuandika kila kitu, na kamwe usikosee makubaliano ya AI kwa uthibitisho wa chochote.
Tatizo la Mfanyakazi wa Ofisini Ambalo Hakuna Anayetaka Kulizungumza
Sasa tuzungumze kuhusu jambo lisilofurahisha. Fikiria mazingira ya kawaida ya ofisi. Wawakilishi wa huduma kwa wateja, makarani wa kuingiza data, wasaidizi wa utawala, wachambuzi wachanga. Wanafanya nini kweli siku nzima?
Wanajibu maswali ya kawaida. Wanashughulikia maombi ya kawaida. Wanahamisha taarifa kutoka mfumo mmoja hadi mwingine. Wanafuata taratibu. Na, tuwe wazi, pia wanakagua simu zao, wanazungumza na wenzao, wanachukua mapumziko marefu ya chakula cha mchana, na kwa ujumla wanafanya kazi kwa uwezo wa kibinadamu na usumbufu wa kibinadamu.
Sasa fikiria wakala wa AI akifanya kazi ile ile. Hakagui Instagram kati ya simu. Hahitaji mapumziko ya kahawa. Hana siku mbaya kwa sababu aligombana na mwenzi wake. Hachoki saa 9 jioni. Hafanyi makosa zaidi akiwa na njaa. Inashughulikia maombi kwa kasi ya mashine, masaa 24 kwa siku, kwa ubora thabiti.
Hesabu Isiyofurahisha
Ikiwa wakala wa AI anaweza kushughulikia 80% ya kazi za kawaida kwa kasi mara 10 bila mapumziko, nini kinatokea kwa wanadamu wanaofanya kazi hizo kwa sasa? Hii si hadithi ya kisayansi. Hii inatokea sasa hivi katika vituo vya simu, vituo vya usindikaji wa data, na ofisi za nyuma duniani kote.
Sisemi hivi kuwa mkatili. Ninasema kwa sababu watu walio hatarini zaidi mara nyingi ndio wenye ufahamu mdogo zaidi. Wanaona AI kama kitu kipya, kitu kinachoandika mashairi ya kuchekesha au kusaidia na kazi za nyumbani. Hawaoni kama tishio la moja kwa moja kwa riziki yao. Lakini watendaji wanaotia sahihi mishahara yao? Wanaona wazi sana.
Lakini jambo ni hili: si lazima iwe tishio. Mashirika ya busara hayabadilishi wafanyakazi na AI. Yanawaachia wafanyakazi kutoka kazi ya kurudiwa ya kuchosha ili waweze kufanya kazi ambayo kweli ina umuhimu.
Mbinu ya Wafanyakazi Kwanza kwa AI
Katika Greek-Fire Corporation, tunabobea katika kupeleka na kupanga mawakala wa AI, lakini tunachukua mbinu ya wafanyakazi kwanza. Lengo si kuondoa timu yako. Ni kuwaachia kutoka kazi za usindikaji wa kurudiwa zinazotumia siku zao ili waweze kulenga kazi inayoongeza thamani halisi kwa biashara yako. Wakala anashughulikia mambo ya kawaida. Watu wako wanashughulikia kile wanadamu wanafanya vizuri zaidi: mahusiano, maamuzi ya hukumu, utatuzi wa matatizo kwa ubunifu, na kazi ambayo kweli inasogeza sindano.
Pengo la Mtazamo wa Kitu Kipya dhidi ya Chombo
Kuna tofauti ya msingi katika jinsi watu wa kiufundi na wasio wa kiufundi wanavyotazama AI, na inategemea jambo moja: ikiwa unaiona kama kichezeo au chombo.
Watu wasio wa kiufundi wanapokutana na AI, mara nyingi wanaiishi kama burudani. Ni ya kufurahisha kuuliza maswali ya kipuuzi. Ni ya kuchekesha inapoandika shairi kwa mtindo wa Shakespeare kuhusu paka wako. Ni ya kipya. Na upya unapotea. Baada ya wiki chache za kucheza, watu wengi wanajitenga, wakihitimisha kuwa AI ni "nzuri lakini si muhimu sana" kwa kazi yao halisi.
Watu wa kiufundi wanaruka awamu ya upya karibu kabisa. Mara moja tunaanza kufikiria kuhusu muunganisho, otomatiki, mipaka ya uwezo, na matumizi ya vitendo. Hatuulizi "hii inaweza kuandika limerick ya kuchekesha?" Tunauliza "hii inaweza kuchambua malalamiko 10,000 ya wateja na kuyaainisha kwa aina ya tatizo kwa chini ya dakika moja?" Jibu, kwa njia, ni ndiyo.
Pengo hili la mtazamo linaunda njia mbili tofauti sana. Mtu anayeona AI kama kitu kipya anaitumia mara kwa mara, hakuendelezi ujuzi wa kina, na anabaki hatarini kwa usumbufu. Mtu anayeiona kama chombo anawekeza katika kuielewa, anapata njia za kuzidisha ufanisi wake, na anakuwa na thamani zaidi badala ya kupungua.
Pembe ya Hofu na Hatari
Wakati huo huo, sehemu nyingine ya watu wasio wa kiufundi wameenda upande mwingine kabisa: hofu tupu. Wamesoma vichwa vya habari kuhusu AI inayochukua kazi, kuhusu deepfakes, kuhusu taarifa potofu, kuhusu hatari ya kuishi. Wamehitimisha kuwa AI ni hatari na inapaswa kuepukwa, kudhibitiwa hadi kutoweka, au vyote viwili.
Jambo ni hili: baadhi ya wasiwasi hao ni halali. AI inaweza kuzalisha taarifa potofu. Inaweza kutumika kuunda vitu bandia vya kushawishi. Inaleta changamoto halisi kwa makundi fulani ya kazi. Lakini kurudi nyuma kwa hofu hakukulindi dhidi ya hatari hizi. Inakuhakikishia tu kuwa utakuwa hujawa tayari zinaporathiri maisha yako.
Kundi la kiufundi si lisilo na hofu. Sisi ni wapragmatiki tu. Tunajua kuwa teknolojia ipo, inaboreshwa kwa kasi, na hakuna kiasi cha kunung'unika kitakachofanya itoweke. Jibu pekee la busara ni kuielewa kwa kina cha kutosha kuitumia kwa ufanisi na kujilinda dhidi ya matumizi yake mabaya.
"Kuogopa AI ni kama kuogopa umeme mwaka wa 1900. Hofu yako haitazuia kubadilisha ulimwengu. Itaamua tu ikiwa unaelekeza mkondo au unashtuliwa nao."
Jinsi ya Kweli Kutumia AI kwa Kujifunza
Sawa, hofu na tofauti za kutosha. Tuzungumze jinsi ya kweli kutumia teknolojia hii kupanda ngazi. Kwa sababu hiki ndicho siri: AI ni kichocheo kikubwa zaidi cha kujifunza katika historia ya binadamu ukijua jinsi ya kuitumia. Na nitakuambia jinsi gani hasa.
Kujifunza Ujuzi Changamano wa Kiufundi
Tuseme unataka kujifunza jinsi ya kusanidi seva ya wavuti. Njia ya zamani: nunua kitabu, soma majukwaa, tazama video za YouTube, kwama, Googolisha ujumbe wa makosa, soma majukwaa zaidi, hatimaye ugundue baada ya wiki kadhaa za kufadhaisha.
Njia mpya: "Nataka kusanidi na kubuni Nginx kwenye Ubuntu 22.04 ili itumike kwa tovuti tuli. Niongoze hatua kwa hatua, ukielezea kila amri inafanya nini na kwa nini."
AI itakupa mafunzo kamili. Lakini hiki ndicho muhimu: usinakili na kubandika tu. Uliza maswali ya ufuatiliaji. "Bendera ya -y inafanya nini?" "Kwa nini tulitumia saraka hii badala ya ile?" "Nini kingetokea nikiaruka hatua hii?" Ibadilishe kuwa mazungumzo. Ifanye ieleze hadi uelewa kweli.
Jaribu Agizo Hili
"Nataka kujifunza Docker kutoka mwanzo. Nina maarifa ya msingi ya Linux. Niundishie njia ya kujifunza inayoanza na misingi na kuendelea hadi kuendesha programu ya makontena mengi. Kwa kila dhana, nipe maelezo, zoezi la vitendo, na njia ya kuthibitisha nimeielewa vizuri."
Kuelewa Uprogramu
Unataka kujifunza kuandika msimbo? AI ni nzuri sana katika hili. Lakini usiulize ikuandikie msimbo. Uliza ikufundishe kuandika msimbo mwenyewe.
"Eleza jinsi for loop inavyofanya kazi katika Python kama nina miaka 12. Kisha nipe matatizo matatu ya mazoezi katika ugumu unaoongezeka, na baada ya kujaribu kila moja, eleza nilichopata sawa na kibaya."
Ufunguo ni kushughulikia AI kama mkufunzi mvumilivu ambaye hafadhaishwi kamwe, hakuhukumu kamwe kwa kuuliza maswali "ya kipuuzi," na anaweza kuelezea dhana ile ile kwa njia kumi na tano tofauti hadi moja ibonyeze. Hivyo si jinsi watu wengi wanavyoitumia. Watu wengi wanaiomba ifanye kazi zao za nyumbani. Watu wanaoiomba iwafundishe ndio wanaoendeleza ujuzi kweli.
Kubuni Huduma Changamano
Kusanidi seva ya barua. Kubuni vyeti vya SSL. Kupeleka kundi la Kubernetes. Kazi hizi zilikuwa zinahitaji washauri wa gharama kubwa au wiki za kusoma nyaraka. Sasa:
"Nahitaji kusanidi seva ya barua kwa kutumia Postfix na Dovecot kwenye Debian 12, na SPF, DKIM, na DMARC zikisanidiwa vizuri. Niongoze kupitia kila sehemu, eleza inafanya nini, na nisaidie kutatua matatizo njiani."
Kitu kinaposhindikana kufanya kazi, na kitu fulani kila wakati hakifanyi kazi, bandika ujumbe wa kosa na uombe msaada. "Ninapata kosa hili ninapojaribu kuanzisha huduma. Hii hapa ni faili yangu ya usanidi. Nini kibaya?" AI inaweza kusoma usanidi wako, kutambua tatizo, na kuelezea marekebisho na kwa nini yanafanya kazi.
Mbinu ya Kisokrasia Iliyoimarishwa
Hiki ndicho mbinu yangu ninayoipenda zaidi: badala ya kuuliza AI majibu, iombe ikuulize maswali.
"Nafikiri naelewa jinsi TCP/IP inavyofanya kazi. Nipime kuhusu hilo. Niulize maswali yanayozidi kuwa magumu, na ninapokosea, eleza jibu sahihi kabla ya kuendelea."
Hii inageuza mienendo kabisa. Sasa unapimwa, unagundua mapengo katika maarifa yako, na unayajaza kwa wakati halisi. Ni kama kuwa na mkufunzi binafsi anayepatikana masaa 24/7 ambaye anabobea hasa katika unachojaribu kujifunza.
Kuvuka Tofauti
Tofauti ya AI ni ya kweli, lakini si ya kudumu. Mtu yeyote anaweza kuvuka kutoka upande wa kawaida hadi upande wa mtumiaji hodari. Inahitaji tu mabadiliko ya mtazamo:
Acha kukubali jibu la kwanza. Sukuma. Omba mbadala. Dai maelezo. Shughulikia AI kama mwenzako mwerevu ambaye anaweza kuwa amekosea, si orakuli isiyokosea.
Itumie kwa kujifunza, si kufanya tu. AI inapofanya kitu kwako, iombe ieleze jinsi na kwa nini. Badilisha kila kazi kuwa fursa ya kujifunza.
Fikiri kwa maneno ya otomatiki. Kila unapofanya kitu kinachojirudia, jiulize: AI inaweza kufanya hili? Ikiwa ndiyo, gundua jinsi ya kufanya hivyo.
Jisikie huru kuwa katika hali isiyo ya starehe. Teknolojia inasonga kwa kasi. Hutaelewa kila kitu. Hiyo ni sawa. Endelea kusukuma, endelea kujifunza, endelea kujaribu.
Swali Halisi
Katika miaka mitano, kutakuwa na watu waliotumia wakati huu kubadilisha ujuzi na taaluma zao, na watu waliotazama kutoka pembezoni wakishangaa nini kilitokea. Wewe utakuwa upi?
Mstari wa Chini
Tunaishi katika mabadiliko ya kiteknolojia yenye umuhimu sawa na mtandao wenyewe. Tofauti ni kwamba haya yanasonga kwa kasi zaidi, na pengo kati ya wale wanaobadilika na wale wasiobadilika linapanuka kwa kila mwezi.
Kundi la kiufundi si werevu zaidi kuliko kila mtu mwingine. Tulitambua mapema tu kuwa teknolojia hii inalipa ushiriki zaidi ya uchunguzi. Tulianza kujadiliana nayo, kuisukuma, kujenga nayo, na kujifunza kutoka kwayo. Wakati wengine walikuwa bado wanaamua ikiwa ni kichezeo au tishio.
Habari njema: bado si kuchelewa kuvuka tofauti. Zana zinapatikana kwa kila mtu. Rasilimali za kujifunza hazina mwisho. Kitu pekee kinachosimama kati yako na upande mwingine ni uamuzi wa kushiriki kwa uzito na teknolojia ambayo tayari inabadilisha ulimwengu.
Kwa hiyo wakati ujao AI itakapokupa jibu la kupendeza, la kukubaliana, jaribu kitu tofauti. Sukuma. Uliza "una uhakika?" Dai ushahidi. Anza mjadala. Unaweza kushangaa unachogundua unapoacha kushughulikia AI kama mgeni mwenye heshima na unaanza kuishughulikia kama chombo chenye uwezo wa mengi zaidi ya mazungumzo madogo.
