Jei Nvidia generalinis direktorius Jensen Huang būtų vėl studentas, jis naudotų generatyvinę dirbtinį intelektą, kad sukurtų sėkmingą karjerą. „Pirmas dalykas, kurį daryčiau, būtų išmokti dirbtinio intelekto“, – sausio mėnesį televizijos laidos „Huge Conversations“ su Cleo Abram epizode sakė Huang, paminėdamas tokias priemones kaip ChatGPT, Gemini Pro ir Grok. „Išmokti sąveikauti su dirbtiniu intelektu labai panašu į tai, kaip būti žmogumi, kuris moka užduoti klausimus“, – pridūrė jis. „Kviečiant dirbtinį intelektą į pagalbą, labai svarbu būti kūrybingam ir tiksliai suformuluoti užklausas. “ Įsivaizduokite, kad esate verslininkas ir kas nors klausia: „Papasakok apie savo verslą?“ Gali būti sunku į šį klausimą atsakyti, nes verslas yra sudėtingas ir toks bendras klausimas nėra labai naudingas. Tačiau jei jie klausia: „Ar galite paaiškinti pirmuosius žingsnius pradėti internetinę mažmeninės prekybos įmonę?“ – galite pateikti konkretesnį ir naudingesnį atsakymą. Tas pats principas taikomas ir dirbtiniam intelektui. Norint užduoti geresnius klausimus, galvokite apie pokalbių robotą kaip apie vaiką, rašė Lazarus AI užklausų vadovė Kelly Daniel CNBC Make It straipsnyje vasario mėnesį. „Jūs kalbėtės su protingu vaiku, kuris nori jus nudžiuginti ir vykdyti jūsų nurodymus“, – aiškino Daniel. „Bet šis vaikas nežino visų detalių apie jūsų užduotį ar verslą. Jam trūksta konteksto ir patirties, todėl jūsų pareiga yra pateikti šią informaciją. “ Ji patarė aiškiai ir glaustai formuluoti užklausas, kad dirbtinis intelektas galėtų sugeneruoti geresnius atsakymus. Instrukcijas skaidyti į sąrašus ar žingsnius yra paprasčiau suprasti nei ilgas paragrafus.

Taip pat naudinga įtraukti pavyzdžių, ką jūs norite pasiekti. Vadovaujantis Daniel patarimais, stipri užklausa galėtų atrodyti taip: „Man reikia surengti pagrindinį pranešimą įmonės metinėje konferencijoje. Noriu, kad jis skambėtų kaip Bill Gates ankstyvosios Microsoft dienomis. Pranešimas turėtų: - Pasveikinti komandą sėkmingu pirmu ketvirčiu. - Pripažinti mūsų pažangą rinkodaros ir žiniasklaidos strategijoje. - Pristatytų naujus produktyvumo tikslus ir įkvėptų darbuotojus juos pasiekti. “ Huang požiūrį keičia tai, kad šiuo metu jauniems amerikiečiams dirbtinio intelekto naudojimas yra santykinai mažas – tik 11 % 14–22 metų jaunuolių sako naudoja generatyvinį dirbtinį intelektą kartą ar du per savaitę, rodo 2024 metų Harvardo Pedagogikos mokyklos, „Common Sense Media“ ir Hopelab ataskaita. Tačiau iki 2030 metų, pagal „LinkedIn“ 2025 m. „Work Change“ ataskaitą, įgūdžių keitimasis daugeliui darbų gali būti pakankamai didelis dėl dirbtinio intelekto technologijų. Įvaldant dirbtinio intelekto užklausas ir tobulinant klausimo uždavimo įgūdžius, šios žinios išlieka naudingos daugelį metų, todėl studentai turėtų investuoti į jų lavinimąsi nepaisant savo būsimų karjeros tikslų, akcentavo Huang. „Jei būčiau studentas šiandien, nesvarbu, ar tai matematika, mokslas, chemija ar biologija – ar bet kuris kitas mokslinis ar profesinis laukas – aš savęs paklausčiau: ‘Kaip galėčiau panaudoti dirbtinį intelektą, kad atlikčiau savo darbą geriau?’“ – sakė jis. Ieškote naujos karjeros, kurioje būtų daugiau atlygio, lankstumo ar pilnatvės?Apsvarstykite CNBC siūlomą naują internetinį kursą „Padaryk įtakingą karjeros pokytį ir gausi darbą, kurį mylėsi“. Patyrę instruktoriai padės jums išmokti tinklo kūrimo strategijų, atnaujinti CV ir užtikrintai pereiti į savo svajonių darbą.