雖然 OpenAI 的新聞讓人覺得他們可能跌落神壇,但是最近在使用上還是覺得這個 AI 助理非常強大。
想像一下你和一個新進同事解釋上班的事情,同事可能不可能一次就把交代的事情學到位,反而要多次的練習。
其實我們以後在 AI 相處的時候也是如此,給予助理一個代辦事項,然後開始執行,發現哪裡不好之後,馬上修正方向。
這邊就以畫畫為例。
一開始是和小孩在玩 OpenAI 多模態的功能,想說整合之後到底有多厲害,所以問小孩想要畫什麼圖片。
第一次題詞:幫我畫一隻貓咪,他住在一個芝麻饅頭裡面。想像一下這隻貓咪的頭從咬了一口的芝麻饅頭裡探出來。然後風格用卡通版本,可愛一點。
然後出現了一隻咖啡色的貓咪圖片。
其實已經超級可愛了,但是其實我們心中想像的芝麻包是白色的然後內餡黑色,所以開始迭代修正方向。
第二次題詞:我其實要的芝麻饅頭是外面白色的,芝麻餡在裡面是黑色的。
結果圖片修正後確實有出現黑色的餡,但是並不像市面上賣的芝麻包一樣。
所以我想說,不然給他看一張照片作為參考好了。
第三次題詞:我給你一張芝麻饅頭作為參考,我不要咖啡色的外皮。
外加放上一張網路上隨便抓的芝麻饅頭照片。
然後 AI 總算把顏色弄對了,但是看一看好像覺得哪裡不太對勁。
原來是饅頭的切線看起來就很怪,所以決定再修正一次。
第四次題詞:很接近配色和設計了,但是我希望貓咪得頭是和第一張你給的圖片角度一樣,不是從饅頭的正上方探頭,而是從側面探頭出來。
這次其實已經接近心目中 90% 的樣貌了,就是一隻貓咪藏在芝麻包裡面探出頭來,可能就是眼睛我比較喜歡第一個版本吧。
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看到這裡,你一定覺得,這不就好像我平常在和同事工作的樣子嗎?
交代他一件事情幫忙,然後如果他夠厲害,一開始就會問好最後成品需要呈現的樣貌。
如果一次做不好,那就多修正幾次,最後就會達到想要的樣子。
其實大型語言模型在這方面和人類是非常相似的,也會因為語言的曖昧不明而產出不盡人意的結果。
但是只要不斷的學習,那麼他們就會變得更厲害,甚至比自己還要厲害。
所以在看到這些科技發展這麼迅速的時候,不妨停下腳步想想,與其追隨那些日新月異的技術,何不找出自己工作上適合的模式然後慢慢磨合那個配合度呢?(其實是自己買了一堆課根本上不完,也學不來)
雖然不到完全取代自己的工作,但是利用這些已經建立好的邏輯和流程,一個人還是可以製造出兩三個人的產值的!
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