Abrazando la IA generativa

Sentimiento intuitivo

He estado tratando de usar ChatGPT en escenarios de trabajo recientemente. Puede agregar y organizar información, y dar una respuesta muy completa y precisa basada en preguntas.

Actualmente, ChatGPT tiene enormes ventajas en el trabajo de procesamiento de textos basado principalmente en la agregación y organización de información y formatos de texto fijos. Se puede utilizar para redactar informes de investigación de la industria y formular planes de negocios. Mirándolo ahora, ChatGPT puede ayudar a las personas en al menos dos aspectos. Para las personas, uno es compensar las deficiencias de conocimiento personal, ayudar a las personas a verificar las brechas y llenarlas, y formar un sistema de conocimiento personal más completo. El segundo es utilizar una nueva habilidad o un nuevo método que es completamente desconocido para resolver problemas no profesionales en un contexto de conocimiento cero. Por ejemplo, todos pueden usar ChatGPT para generar guiones de video para temas específicos. En el campo empresarial, la IA generativa es particularmente adecuada para generar informes de la industria, investigación y análisis, brindar orientación comercial, etc. En el pasado, los compradores compraban principalmente estos contenidos a terceros en forma de servicios de compra. Con la popularización de la IA generativa, la demanda de la Parte A de contenido relacionado se reducirá en gran medida, y las empresas que brindan servicios de consultoría como modelo de ganancias perderán gradualmente su mercado original y serán reemplazadas por la IA.

Tecnología detrás de ChatGPT

ChatGPT es un modelo de lenguaje a gran escala basado en principios de aprendizaje profundo y procesamiento del lenguaje natural (NLP). Utiliza la arquitectura de red neuronal Transformer para procesar y comprender la entrada de lenguaje natural y generar respuestas.

Durante el proceso de entrenamiento, ChatGPT se alimenta con cantidades masivas de datos de texto, lo que le permite aprender patrones y relaciones en el lenguaje. Una vez que se completa el entrenamiento, puede generar respuestas a la entrada de lenguaje natural al predecir la secuencia de palabras con mayor probabilidad de seguir al texto de entrada.

ChatGPT utiliza tecnología de IA generativa. La IA generativa es una tecnología de inteligencia artificial que tiene como objetivo generar lenguaje natural similar a lo que dicen los humanos al aprender las leyes estadísticas de los conjuntos de datos de lenguaje natural.

Impacto de la IA generativa

Los libros aportan conocimiento a los humanos, las redes aportan información a las personas y la IA generativa nos aporta información integrada.

Una característica importante de la IA generativa es su capacidad para integrar y procesar grandes cantidades de información y datos para generar información que satisfaga necesidades específicas. Esta tecnología puede aportar un gran valor a los humanos en muchos campos, como el procesamiento del lenguaje natural, la escritura automática y la recomendación inteligente. En la producción y la vida, la IA generativa también puede ayudar a las personas a procesar y analizar datos en el proceso de producción más rápido, mejorar la eficiencia y la calidad de la producción, y también brindar a los consumidores mejores recomendaciones de productos y servicios personalizados.

Cómo usar y cómo evitar ser eliminado

El impacto de la IA generativa en los humanos todavía se encuentra en una etapa muy temprana. La gente ya ha sentido una gran conmoción. Con la mayor madurez de la IA generativa, el impacto del reconocimiento facial anterior y la recomendación de intereses en las personas fue muy limitado. En el peor de los casos, no uso productos relacionados, pero el impacto de la IA generativa en los humanos es una verdadera subversion y un cambio de paradigma, que se transmitirá a todos. Nadie puede quedarse fuera, e incluso las personas que nunca han oído hablar de la IA generativa se verán afectadas por ella. Además, cuanto menos proactivamente las personas adopten la IA generativa, más se verán afectadas por ella.

Para las personas, cuanto más proactivamente adopten la IA generativa, más podrán asegurar un lugar en el estricto entorno de supervivencia del futuro. El futuro no es una competencia entre humanos e IA, sino una competencia entre personas que son buenas usando IA y personas que no son buenas usando IA.

Primero, frente a la IA generativa, primero debemos aprender a hacer preguntas. Solo haciendo preguntas profesionales podemos obtener buenas respuestas. 1. Antes de hacer una pregunta, piense qué respuesta desea obtener y qué tan importante es esta respuesta para usted. Esto le ayuda a concebir mejor su pregunta. 2. La pregunta debe ser concisa, inequívoca y fácil de entender. Y proporcione tanta información de contexto como sea posible. 3. Asegúrese de que la pregunta sea específica. Una pregunta específica obtendrá una respuesta más específica, lo que le facilitará la comprensión y la toma de medidas. 4. Evite la subjetividad. Trate de evitar expresar sus prejuicios u opiniones subjetivas en la pregunta. Esto le ayuda a obtener una respuesta más objetiva. 5. Utilice preguntas abiertas. Las preguntas abiertas son aquellas que no se pueden responder simplemente con un “sí” o un “no”. Pueden conducir a un pensamiento más profundo y respuestas más específicas.

En segundo lugar, aprender y dominar nuevas habilidades: la IA generativa está cambiando nuestra producción y estilo de vida. Las personas necesitan aprender y dominar constantemente nuevas habilidades para adaptarse a este cambio. Por ejemplo, aprender programación, análisis de datos, inteligencia artificial y otras habilidades relacionadas, estas habilidades se convertirán en una competitividad importante para la búsqueda de empleo en el futuro. También es necesario aprender y comprender activamente la tendencia de desarrollo de la IA generativa, observar el posible impacto de su desarrollo en la vida personal y el trabajo, y adoptar activamente el cambio.

Tercero, mantener la innovación y el pensamiento creativo: aunque la IA generativa puede ayudarnos a generar automáticamente cierto contenido, no puede reemplazar nuestro pensamiento creativo. Mantener la innovación y el pensamiento creativo puede hacernos más competitivos.

Cuarto, mantener las conexiones entre las personas: el desarrollo de la IA generativa puede hacer que las personas dependan más de las redes y los dispositivos inteligentes, pero las conexiones entre las personas

Quinto, a partir de ahora, ya sean asuntos grandes o pequeños en el trabajo y la vida, intente resolver problemas a través de la IA generativa. Ya sea que la programación, la escritura, la creatividad, el asesoramiento psicológico, el ejercicio físico puedan ser reemplazados por IA generativa, utilícelo todo como sustituto.

Sexto, la IA generativa tiene el potencial de evolucionar hacia un asistente digital personal real. Por lo tanto, para que la IA lo entienda mejor, es mejor unificar todas las interacciones en una plataforma. La IA generativa evoluciona rápidamente y el proceso de interacción del usuario con la IA ayudará en gran medida a que la IA evolucione. Cuanto antes se lance la plataforma de IA, más ventaja de primer movimiento tendrá.

Séptimo, aprender pensamiento crítico, mejorar la capacidad de juicio y mantener la agilidad mental a través de la escritura, el manejo de eventos de crisis, etc.

Problemas que enfrenta la IA generativa

Primero, la IA generativa todavía se encuentra en una etapa muy temprana. La IA generativa puede generar contenido falso, inexacto o engañoso, especialmente cuando hay sesgo en los datos de entrenamiento, lo que requiere un examen y procesamiento manual.

Segundo, el contenido generado puede carecer de coherencia y lógica: dado que la IA generativa generalmente se basa en modelos de probabilidad, el texto generado puede carecer de coherencia de contexto y lógica.

Tercero, el contenido generado puede carecer de diversidad: la IA generativa generalmente tiende a generar contenido similar a los datos de entrenamiento, lo que lleva a una falta de diversidad en el contenido generado.

Cuarto, limitaciones de los datos de entrenamiento: el rendimiento de la IA generativa está limitado por la calidad y la cantidad de los datos de entrenamiento. Si los datos de entrenamiento son insuficientes o no son representativos, el rendimiento de la IA generativa puede verse afectado.

Publicado el: 3 de mar de 2013 · Modificado el: 4 de dic de 2025