- Aditya Challapally giảng dạy một khóa học trực tuyến của Stanford về AI tạo sinh cho các chuyên gia liên quan đến công nghệ. 🎓
- Challapally đã giải thích cách mọi người có thể nâng cao kỹ năng kỹ thuật hoặc trở thành chuyên gia trong lĩnh vực AI. 🚀
- Ông cũng cho biết việc sử dụng các công cụ như ChatGPT hoặc Claude có thể giúp mọi người hiểu rõ hơn về AI. 💡
Bài viết này được kể lại dựa trên cuộc trò chuyện với Aditya Challapally, một nhân viên 30 tuổi của Microsoft, người đang giảng dạy một khóa học về trí tuệ nhân tạo tạo sinh cho Stanford Online. Câu chuyện này đã được biên tập để đảm bảo ngắn gọn và rõ ràng.
Tôi bắt đầu làm việc trong lĩnh vực AI khoảng một thập kỷ trước. Tôi khởi đầu với vị trí thực tập sinh khoa học dữ liệu tại Uber, sau đó làm tư vấn AI tại McKinsey, và cuối cùng gia nhập Microsoft, nơi hiện tại tôi đang làm việc về Copilot.
Tôi bắt đầu giảng dạy với tư cách khách mời tại Stanford cách đây bốn năm và gần đây đã cùng tạo ra một khóa học có tên Mastering Generative AI for Product Innovation’ (Làm chủ AI Tạo sinh cho Đổi mới Sản phẩm), được ra mắt trên Stanford Online vào tháng 8 năm 2024. Đây là một khóa học trực tuyến, tự học theo nhịp độ cá nhân và diễn ra trong suốt năm. Tất cả các nghiên cứu đều đến từ việc trao đổi với hơn 300 người dùng và hơn 50 giám đốc điều hành.
Nhiều người tham gia khóa học này làm việc trong các lĩnh vực liên quan đến công nghệ, chẳng hạn như đại diện hỗ trợ khách hàng cho một sản phẩm kỹ thuật, hoặc quản lý sản phẩm cho một sản phẩm phần mềm hoặc phần cứng. Họ thường làm việc với các sản phẩm có tính kỹ thuật nhất định và khóa học giúp họ hiểu rõ hơn một chút về AI tạo sinh.
Chúng tôi giảng dạy ba mô-đun trong khóa học này. Mô-đun đầu tiên giải thích AI Tạo sinh là gì và những cơ hội lớn nhất nằm ở đâu. Trong mô-đun thứ hai, chúng tôi nói về những sản phẩm AI Tạo sinh tuyệt vời trông như thế nào.
Mô-đun thứ ba nói về cách các sản phẩm AI Tạo sinh tuyệt vời được xây dựng và những gì cá nhân có thể làm để tự chuẩn bị trở nên có ảnh hưởng hơn, phù hợp hơn và hữu ích hơn khi xây dựng các sản phẩm AI Tạo sinh.
Đây là hai con đường chính mà bạn có thể theo để làm điều đó.
Track 1: Skill up technically
Hướng 1: Nâng cao kỹ năng kỹ thuật
Khi tôi đi ra ngoài và nói chuyện với các lãnh đạo của các công ty trong danh sách Fortune 500, họ nói rằng nhu cầu cấp thiết nhất của họ là những chuyên gia có thể kết nối cả hai thế giới – những người vừa hiểu được yêu cầu kinh doanh vừa hiểu được yêu cầu kỹ thuật.
Điều này không nhất thiết có nghĩa là bạn phải học cách lập trình, nhưng ít nhất bạn cần có đủ kiến thức kỹ thuật để có thể chuyển đổi tầm nhìn sản phẩm thành các yêu cầu kỹ thuật.
Phiên bản cho người mới bắt đầu chỉ là trở nên thực sự giỏi trong việc thiết kế câu lệnh (The beginner version is just getting really good at prompt engineering). Điều này nghe có vẻ khá cơ bản, nhưng việc hiểu rõ những hạn chế chính xác của các câu lệnh và tất cả các công cụ khác nhau trên văn bản, âm thanh và hình ảnh đã khiến bạn trở nên rất có giá trị trong môi trường kinh doanh. Bởi vì bạn có thể giúp tạo ra ý tưởng ngay cả trước khi chúng được chuyển đến đội ngũ kỹ thuật.
Ở giai đoạn trung cấp (intermediate stage), bạn cũng nên bắt đầu hiểu một chút về cách các hệ thống AI tạo sinh hoạt động trong thiết kế hệ thống (how gen AI systems work in systems design), chẳng hạn như cách các mô hình AI tạo sinh (gen AI models) có thể được gọi (be called) trong ranh giới dữ liệu của bạn (your data boundary). 🧠💻🔒
Các công ty có ranh giới dữ liệu mà họ đã thỏa thuận với khách hàng rằng dữ liệu của họ không thể vượt qua. Vì vậy, nếu bạn là một ngân hàng, bạn có thể có thỏa thuận với khách hàng rằng chỉ ngân hàng mới sử dụng thông tin của họ. Nếu bạn gửi thông tin đó dưới dạng trò chuyện nào đó cho OpenAI, điều đó sẽ vi phạm ranh giới dữ liệu của công ty. Vì vậy, chỉ cần biết điều đơn giản như vậy đã rất hữu ích rồi.
Ở giai đoạn nâng cao của hướng này, có hai lựa chọn.
Một số người không làm việc trong các công ty lớn thường đi sâu hơn vào việc hiểu biết về lập trình một chút. Những người làm việc trong các công ty công nghệ lớn thường đi sâu hơn vào kiến trúc hệ thống. Vì vậy, họ sẽ hiểu rõ hơn về những thứ như ranh giới dữ liệu và sơ đồ luồng dữ liệu một cách chi tiết hơn nhiều.
Track 2: Become an AI expert for your industry
Hướng 2: Trở thành chuyên gia AI trong ngành của bạn
Hướng chuyên môn ngành là nơi mà những người làm kinh doanh tự động nghiêng về và có lợi thế. Điều này không nhất thiết là biết nhiều hơn về ngành, mà là biết cách AI tạo sinh có thể áp dụng vào lĩnh vực đó một cách chi tiết hơn.
Ví dụ, trong lĩnh vực tài chính, bạn phải biết những điều như loại dữ liệu nào có thể sử dụng để huấn luyện một mô hình cụ thể. Bạn cũng phải biết những điều như các loại quy định về quyền riêng tư và bảo mật mà bạn phải tuân thủ để được phê duyệt một ứng dụng hoặc phát hành một ứng dụng liên quan đến AI tạo sinh.
Bộ kỹ năng này có giá trị đến mức các công ty sẵn sàng trả số tiền lớn cho các chuyên gia tư vấn có chuyên môn đặc biệt này. Tôi biết một người từng làm quản lý vận hành tại một ngân hàng và anh ấy đã tìm ra nơi mà AI tạo sinh có giá trị nhất. Bây giờ, các công ty sẽ chỉ cần gọi cho anh ấy để tìm hiểu nơi nào nên triển khai sản phẩm AI tạo sinh của họ.
Sử dụng các công cụ và tìm hiểu giới hạn của chúng để cải thiện các câu lệnh của bạn
Điều tốt nhất mà tôi thấy mọi người làm là cố gắng tự động hóa nhiều khía cạnh trong cuộc sống của họ bằng Gen AI. Họ sử dụng ChatGPT hoặc Claude cho mọi thứ và điều đó giúp họ hiểu rất rõ về những hạn chế của AI cũng như cách đưa ra yêu cầu cho nó.
Khi người mới bắt đầu sử dụng Gen AI, họ chưa quen với điều mà tôi gọi là ‘sự dồi dào của trí thông minh’. Họ sẽ nói ‘Bạn có thể cho tôi một câu trả lời cho tin nhắn này không?’
Các chuyên gia thường xuyên sử dụng AI tạo sinh sẽ nói điều gì đó như: ‘Bạn có thể đưa ra 20 câu trả lời cho tin nhắn này không?’ 🤔 Sau đó, họ sẽ dùng khả năng đánh giá của mình để chọn một câu trả lời phù hợp nhất. 👀
Ngoài công việc, tôi sử dụng nó theo nhiều cách để suy nghĩ về nhiều kế hoạch. Nó thực sự hữu ích như một đối tác tư duy cho tôi, dù là để giao tiếp, lập kế hoạch chung, hay thậm chí cho những việc tầm thường như lên kế hoạch cho chuyến đi.
Thay vì hỏi ý kiến một người bạn, bạn nên nghĩ đến việc hỏi ý kiến một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) hoặc một chatbot. Đó là lúc bạn thực sự bắt đầu hiểu được nó hữu ích như thế nào.
Để lại một bình luận