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Re: [請益] AI到底是遇到什麼問題？

看板Stock (股票)作者 (浪人47之華麗的天下無雙)時間8月前 (2024/08/03 07:39), 編輯推噓35(35推 0噓 60→)
留言95則, 39人參與, 8月前最新討論串14/18 (看更多)
※ 引述《neo5277 (I am an agent of chaos)》之銘言： : 雖然這版是投資版，但是我覺得技術問題，還是先跟投資切開來比較好一點。 技術跟應用場景的問題我不談，之前的人已經談過了，大致上沒有問題。 不同領域的人可能體驗不太一樣，但LLM普及的程度並沒有這麼低，具體而言，主要是 ChatGPT ，在部分領域已經是不可或缺的必要工具，到了掛掉會影響到正常工作或不能工作的程度。 首先是 coding，就我而言，至少有50%的程式碼已經是由 ChatGPT 完成的，遇到 bug 我幾乎沒有再用 Google 或是 stackoverflow ，log 直接丟進 ChatGPT , 大部分情況下它都能大幅減少我的工作時間。 除了遇到有關於 pydantic 的問題，因為這個 module 最近出了V2，模型的回答經常會混合V1的答案，而且傻傻分不清楚，在之前舊的沒有納入 pydantic 的版本時，這問題更為嚴重，必須要自己先提供文件用RAG 讓它知道。 但是就我實際的觀察周邊的人，發現LLM 對於低階的工程師，高階的工程師的幫助個別顯著，但是對於中階工程師而且有使用上的困難。 低階的工程師處理的是低階的問題，本來基礎就不好，LLM本身的能力就能超越這些低階工程師。 高階工程師的能精準的知道自己需要的是什麼，哪些部分可以透過LLM來做比較快，那些自己來做比較不會出錯。懂得如何 prompting ，做問題拆解，所以也能很好的利用到LLM的好處。 而中階工程師就會卡在不上不下的狀況，低階的工作可以自己處理，但是有時候要處理高階工作時不知道要怎麼問LLM，不曉得怎麼做問題拆解，不知道怎麼為 LLM 的回答加入 constraints，那LLM的回答就經常不會是自己想要的答案，甚至是會繞遠路，簡單來講，就是不會發問，因為處理高階問題時，問出正確的問題，提供正確的限制式很重要。 我舉例來說，我自己做RAG的系統，很多人問問題的方式不是在問問題，而是提供幾個關鍵字，當作搜尋引擎在用，那回答的品質當然不好，這也是為什麼 OpenAI 還要做 SearchGPT 的原因之一。 同樣的狀況，也會發生在其他會大量使用到 LLM 的領域上面，必須學術研究。 我不相信現在還有大學生研究生不用 ChatGPT 的，但是但是它肯定也是只能對高階跟低階用戶比較有用，中階用戶因為不懂得問題拆解以及提問技巧，得到的有可能是無法讓人滿意，甚至可能是抄襲出來，虛構的答案，而這些是中階用戶很難判斷的。 LLM具體應用的場景絕對已經深入到某些領域而且已經無法回頭了。 現在的問題是為了持續擴大這個領域，各家公司必須持續軍備競賽，所以成本居高不下。 使用單位大量缺乏問題拆解能力以及提問能力的人無法滲透，即便現在有透過 multiagent 的技術試圖讓LLM能自己做問題拆解，但LLM的大局觀仍遠不如人類。 其實這就有點類似圍棋之前的狀況，LLM善於最後的收官階段，卻沒有大局觀不擅長整體布局，直到 AlphaGo 出現之後達到技術突破。 AIPC是各家CPU公司試圖讓自己從NVIDIA 沒有多少投入的 To C市場突破的一個行銷方式，我仍稱這種是行銷方式是我認為 CPU ＋ NPU 這種應用在PC上面除了拿來做指紋辨識，臉部辨識，這種通用應用以外，To C的NPU場景還沒有那種我不得不用，不用會完蛋的那種應用。 而這種應用在NVIDIA的To B場景下已經有很多了。 如果OpenAI減緩研發腳步，停止讓LLM普及化的燒錢，專注於特定領域的應用，肯定可以很快的改善獲利，問題是這不是一個可以停下來的情況，誰能達到下一個階段的突破，誰就能吃下整個市場。 所以我認為不是LLM應用場景不足，而是目前投入成本不但高，而且根本停不下來。 ----- Sent from JPTT on my Vivo V2124. -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 101.8.37.233 (臺灣) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Stock/M.1722641986.A.4BF.html
推
08/03 07:52, 8月前 , 1F
認同啊，軟體從業人員已經無法不用，產出速度和品
08/03 07:52, 1F
→
08/03 07:52, 8月前 , 2F
質都是數倍於以往。多的時間ㄏㄏㄏ
08/03 07:52, 2F
推
08/03 07:54, 8月前 , 3F
你說的情境 就是滿多人說的 99分的人會變得更有效率
08/03 07:54, 3F
→
08/03 07:54, 8月前 , 4F
30分的人會大躍進變70分 原本70分的人可能只變80分
08/03 07:54, 4F
推
08/03 07:56, 8月前 , 5F
推 強的或更能善加利用的會更有優勢 沒跟上的人自己
08/03 07:56, 5F
→
08/03 07:57, 8月前 , 6F
看著辦
08/03 07:57, 6F
推
08/03 08:08, 8月前 , 7F
認同 現在燒錢就是在搶先做出一個適合大眾使用的模
08/03 08:08, 7F
→
08/03 08:08, 8月前 , 8F
型 一旦成功所有市場都是一家獨吃
08/03 08:08, 8F
推
08/03 08:18, 8月前 , 9F
我看法相反欸 增加效率並不代表獲利增加
08/03 08:18, 9F
→
08/03 08:19, 8月前 , 10F
例如娛樂 廣告 或至於專利 因為實際上餅並不會爆發
08/03 08:19, 10F
→
08/03 08:19, 8月前 , 11F
性成長
08/03 08:19, 11F
推
08/03 08:22, 8月前 , 12F
AI真的有顯著助益反而是在專業領域 例如生技醫藥研
08/03 08:22, 12F
→
08/03 08:22, 8月前 , 13F
究
08/03 08:22, 13F
→
08/03 08:23, 8月前 , 14F
比較有機會帶來突破爆發的可能性
08/03 08:23, 14F
推
08/03 08:24, 8月前 , 15F
碼農效益增加對獲利沒什麼太大幫助 頂多可以多裁2個
08/03 08:24, 15F
→
08/03 08:24, 8月前 , 16F
省錢
08/03 08:24, 16F
推
08/03 08:32, 8月前 , 17F
就像掃描器 鍵盤 只是減少文員的雇用
08/03 08:32, 17F
→
08/03 08:33, 8月前 , 18F
辦公室行政人力下降
08/03 08:33, 18F
推
08/03 08:47, 8月前 , 19F
創造失業率 呵呵
08/03 08:47, 19F
推
08/03 09:08, 8月前 , 20F
不見得提高失業率，可能比較關於個人較有益。那麼就
08/03 09:08, 20F
→
08/03 09:08, 8月前 , 21F
是一種服務。那麼要花多少錢買這服務而已
08/03 09:08, 21F
推
08/03 09:16, 8月前 , 22F
原Po能否提幾個“高階”問題作為範例？
08/03 09:16, 22F
推
08/03 09:17, 8月前 , 23F
chatgpt就是幫你統整網路上資料的小幫手 實際上工
08/03 09:17, 23F
→
08/03 09:17, 8月前 , 24F
作的內容還是有很大一部分是需要自己發想的
08/03 09:17, 24F
推
08/03 09:17, 8月前 , 25F
程式設計開發 快真的很多 有些雜事的code 自己寫要
08/03 09:17, 25F
→
08/03 09:17, 8月前 , 26F
一兩個小時 丟給gpt 改一改 5分鐘內搞定
08/03 09:17, 26F
→
08/03 09:24, 8月前 , 27F
有站在從業人員角度看XD 產品要能賺大錢就是要跟智
08/03 09:24, 27F
→
08/03 09:24, 8月前 , 28F
慧型手機一樣 小到小朋友 大到阿公阿嬤都在用 你軟
08/03 09:24, 28F
→
08/03 09:24, 8月前 , 29F
體業從業人員全地球佔比才幾%
08/03 09:24, 29F
推
08/03 09:27, 8月前 , 30F
以這篇來說AI是個工具，這工具會用的人會覺得很好
08/03 09:27, 30F
→
08/03 09:27, 8月前 , 31F
用
08/03 09:27, 31F
推
08/03 09:29, 8月前 , 32F
我外國朋友開的軟體小公司被ai寫程式打敗了 幫QQ
08/03 09:29, 32F
推
08/03 09:30, 8月前 , 33F
文書處理 書信 美術 影片等也都可以處理..
08/03 09:30, 33F
推
08/03 09:32, 8月前 , 34F
對的時間炒股
08/03 09:32, 34F
推
08/03 09:43, 8月前 , 35F
目前工程師的市場成長，但其他就都還沒看到市場，
08/03 09:43, 35F
→
08/03 09:43, 8月前 , 36F
其他像ai可以替代部分客服問題，就不需要那麼多客
08/03 09:43, 36F
→
08/03 09:43, 8月前 , 37F
服人員
08/03 09:43, 37F
推
08/03 09:45, 8月前 , 38F
公司可以多裁幾個瑪農省錢而已，嘻嘻
08/03 09:45, 38F
推
08/03 09:46, 8月前 , 39F
以前可能要花一天時間寫的程式。現在有AI，可能只
08/03 09:46, 39F
→
08/03 09:46, 8月前 , 40F
需要一個小時
08/03 09:46, 40F
→
08/03 09:52, 8月前 , 41F
你講的是ai讓工程師失業了，不是ai怎麼賺錢
08/03 09:52, 41F
推
08/03 09:57, 8月前 , 42F
看起來AI讓部分工程師準備失業了==
08/03 09:57, 42F
推
08/03 09:57, 8月前 , 43F
投資人的問題是你花多少錢在ai上
08/03 09:57, 43F
→
08/03 10:01, 8月前 , 44F
問題是AI根本還賺不了錢，投入上千億美，連詐騙阿
08/03 10:01, 44F
→
08/03 10:01, 8月前 , 45F
祖的車尾燈都看不到
08/03 10:01, 45F
推
08/03 10:08, 8月前 , 46F
減少員工就是減少成本，24HR還不用勞基法不用各種
08/03 10:08, 46F
→
08/03 10:08, 8月前 , 47F
員工福利，獲利大提升
08/03 10:08, 47F
推
08/03 10:12, 8月前 , 48F
降低成本這件事就是一種效益
08/03 10:12, 48F
→
08/03 10:12, 8月前 , 49F
AI還沒帶來商業模式 但降低成本是正在發生的事
08/03 10:12, 49F
推
08/03 10:15, 8月前 , 50F
推
08/03 10:15, 50F
推
08/03 10:19, 8月前 , 51F
推這篇，碼農會覺得AI好用是因碼農本身熟悉使用方式
08/03 10:19, 51F
→
08/03 10:19, 8月前 , 52F
一般人覺得AI無用，是因一般人不熟悉使用方式
08/03 10:19, 52F
→
08/03 10:20, 8月前 , 53F
覺得有潛力的，自然會去學
08/03 10:20, 53F
推
08/03 10:23, 8月前 , 54F
碼農還是不要自稱工程師吧…工程師是幾百年前就有
08/03 10:23, 54F
→
08/03 10:23, 8月前 , 55F
的優秀職業。
08/03 10:23, 55F
→
08/03 10:24, 8月前 , 56F
高階問題範例：打造一個可用的ERP系統，我想建立一
08/03 10:24, 56F
→
08/03 10:24, 8月前 , 57F
個CRM平台…
08/03 10:24, 57F
→
08/03 10:25, 8月前 , 58F
越高階的問題越需要細部拆解成各種可以處理的子問題
08/03 10:25, 58F
→
08/03 10:35, 8月前 , 59F
聽起來是苦力型的程設人員可以多砍幾個…
08/03 10:35, 59F
→
08/03 10:36, 8月前 , 60F
但是成品售價不會因此拉高…？
08/03 10:36, 60F
推
08/03 10:38, 8月前 , 61F
我也是
08/03 10:38, 61F
→
08/03 10:38, 8月前 , 62F
對業績有幫助就兩個方向，一是創造高利潤產品，一
08/03 10:38, 62F
→
08/03 10:38, 8月前 , 63F
是降售價但大量銷售，這能做到哪個？
08/03 10:38, 63F
推
08/03 10:41, 8月前 , 64F
我文組 試用chatgpt 似乎是把網路上有的資料加以整
08/03 10:41, 64F
→
08/03 10:41, 8月前 , 65F
合 我比較把它看成是一個有整理的資料庫
08/03 10:41, 65F
→
08/03 10:41, 8月前 , 66F
平常人可以拿來查一些資料是很好用 但如果是學生/
08/03 10:41, 66F
→
08/03 10:41, 8月前 , 67F
研究員使用也好用嗎 機器給你是整合好的資料 至於
08/03 10:41, 67F
→
08/03 10:41, 8月前 , 68F
來龍去脈都不清楚 不會有心虛的感覺嗎
08/03 10:41, 68F
推
08/03 10:45, 8月前 , 69F
AI的用途不是只有chatgpt
08/03 10:45, 69F
→
08/03 10:57, 8月前 , 70F
08/03 10:57, 70F
→
08/03 11:27, 8月前 , 71F
研究員當然也很好用，因為他們問問題絕對跟菜鳥不一
08/03 11:27, 71F
→
08/03 11:27, 8月前 , 72F
樣
08/03 11:27, 72F
推
08/03 11:28, 8月前 , 73F
大家都想搶這塊餅自然競賽很兇
08/03 11:28, 73F
→
08/03 11:29, 8月前 , 74F
跟你老闆講 薪水付一半給你就好
08/03 11:29, 74F
→
08/03 11:29, 8月前 , 75F
搶得兇就算了，問題是老黃晶片更新有夠快
08/03 11:29, 75F
→
08/03 11:29, 8月前 , 76F
不更新又怕追不上，於是更燒錢
08/03 11:29, 76F
→
08/03 11:38, 8月前 , 77F
重演.com時代的困境
08/03 11:38, 77F
推
08/03 11:55, 8月前 , 78F
想不到會在股版看到pydantic 我也被這鬼東西搞過好
08/03 11:55, 78F
→
08/03 11:55, 8月前 , 79F
幾次
08/03 11:55, 79F
→
08/03 12:20, 8月前 , 80F
沒AI幣！算心酸的。
08/03 12:20, 80F
→
08/03 12:21, 8月前 , 81F
v1 v2不相容超靠北 但最慘的是 FastAPI 新版依賴v2
08/03 12:21, 81F
→
08/03 12:25, 8月前 , 82F
應該能造成降價，因為工程師可少聘，但工程師占成
08/03 12:25, 82F
→
08/03 12:25, 8月前 , 83F
本比例低，難大量降價。期待看到其他領域AI有大突
08/03 12:25, 83F
→
08/03 12:25, 8月前 , 84F
破...認識兩個頂博做AI開發應用 東西差異大 一般人
08/03 12:25, 84F
→
08/03 12:25, 8月前 , 85F
要駕馭這工具 可能沒這麼容易。
08/03 12:25, 85F
推
08/03 13:05, 8月前 , 86F
但是我們終究是少數人，不管事chatgpt或是gitcopilt
08/03 13:05, 86F
→
08/03 13:07, 8月前 , 87F
用爽爽，佔他現金流就是只有一點點，基金會或是2B
08/03 13:07, 87F
→
08/03 13:08, 8月前 , 88F
訂閱，就像買office或是IDE訂閱那樣不會有大的
08/03 13:08, 88F
→
08/03 13:09, 8月前 , 89F
繼續發展我是100%贊成，我不知道股東跟董事CEO
08/03 13:09, 89F
→
08/03 13:09, 8月前 , 90F
挺不挺得住~~
08/03 13:09, 90F
推
08/03 13:51, 8月前 , 91F
程式寫得好要飯要到老 這是以前戲謔的順口溜
08/03 13:51, 91F
→
08/03 13:51, 8月前 , 92F
把寫程式的過程變得更有效率 稱不上突破性的應用
08/03 13:51, 92F
推
08/03 14:46, 8月前 , 93F
如果你說的高階是指管理階層 LLM給一個預設值的框架
08/03 14:46, 93F
→
08/03 14:46, 8月前 , 94F
那確實是 但發生問題或要改新東西 管理階層肯定完蛋
08/03 14:46, 94F
→
08/03 15:46, 8月前 , 95F
高階問題是概念性問題需要細部拆解的問題
08/03 15:46, 95F
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