内容生成中的任务驱动优先级
Posted: Mon Dec 09, 2024 8:47 am
即使人类和人工智能机器人能够完成相同的任务，他们也会以不同的熟练程度完成任务。这些差异将影响机器人是扮演主角还是配角。
在某些情况下，个人的才能或专业知识总是会比机器人本身产生更好的输出，而在其他情况下，由于训练的规模，机器人将比人类具有明显的优势。
对于许多任务，机器人只在某些方面表现优异。从某些方面来看，机器人在某些任务上可能表现更好，而人类在其他方面则表现更好。即使可以做出这样的概括，机器人和个人之间的表现也可能存在很大差异，其中一些差异源于环境（例如，人类在匆忙时表现会下降）。
人类通常更适合处理小规模的任务，因为他们可以快速运用判断力来开发符合需求的内容。但当任务涉及规模时，机器人就具有优势。
考虑人和机器人如何满足您对内容的优先级。内容试图实现什么？开发该内容存在哪些限制，例如可用的资源或时间以及所需输出的范围或规模？
从不同的优先级考虑人类和机器人的优势：
措辞准确性和情感基调
独创性
准确性
内容开发速度
内容的数量和变化
人类和机器人在内容工作的不同维度上表现出色
人类的措辞更精确 山东省手机号码数据库 当精确而细致的措辞至关重要时——尤其是需要多个利益相关者参与的措辞——那么人们就需要主导内容开发。机器人可以帮助完成中间步骤，例如措辞建议，但它们无法可靠地开发精确的措辞。
实施环境很重要。在某些方面，例如原创性和准确性，人类和机器人的相对优势高度依赖于实施环境。当给出一个有针对性的但开放式的提示和一个多样化的 LLM 时，机器人可以在其输出中产生意想不到但相关的联系。LLM 可以在广泛的材料上进行训练，这些材料可以为新想法提供丰富的基础。但公式化的提示，尤其是针对广泛讨论的话题，通常会导致对现有内容的重复，而不是有才华的人可能提供的真正原创的想法。
LLM 训练数据的庞大规模也会导致准确度结果存在差异。LLM 可能会过度概括并做出不准确的断言，从而忽略该领域专家所了解的关键相关细节。但 LLM 也有可能能够综合不同资源中存在的细节，并能够提供比普通人更完整、更准确的问题输出答案。
机器人在规模任务方面的表现一直优于人类。由于速度快、具有并行处理能力，机器人在生成大量内容方面更胜一筹，尤其是当要创建的内容基于常见的提示模式时。机器人在创建现有内容的变体方面也非常高效。
生成式人工智能利用计算的性能优势，同时降低与软件开发相关的技术开销，从而提高参与内容开发过程的所有角色的效率。
采取适合您需求的正确方法
当您决定使用生成式 AI 时，您应该采用增强方法还是转向自动化方法？有些团队可能会决定从使用增强内容生成开始，但他们的最终目标是实现自动化。考虑到他们负责的内容类型，其他团队可能对实施完全自动化的内容生成不感兴趣。这些决定将反映与特定内容类型和主题相关的业务目标和要求。
自动化需要更大的前期努力来通过迭代来设计提示，但与增强内容生成方法相比，它在设置后可以节省更多的时间。
为意外做好准备。一个关键的考虑因素是机器人需要多大程度地适应不同的情况。两个因素在机器人的适应能力方面起着重要作用：
任务和环境的可预测性——任务是否每次都以相同的方式重复，以及机器人是否知道并理解任务所涉及的情况
实施的成熟度——识别和指定参数将影响提示的设计方式
机器人对当前环境的理解越多，它们的适应性就越强。
从简单的提示开始，然后评估缺失的内容并添加或消除产生更准确反映意图的输出的参数。
正确的方法取决于用例
本文探讨了在团队的内容开发过程中决定何时以及如何实施生成式人工智能时的一些战略考虑。
正确的决定取决于用例。例如，生成式人工智能对撰写博客文章这样的任务有多大帮助？博客文章通常是独特的内容，将反映一系列要求，例如受众、他们的兴趣以及要解决的问题或兴趣。博客文章在最好的情况下会传达一些读者会感到新鲜的东西。虽然可以让机器人撰写博客文章，但这种策略不太可能产生在信息或观点上独一无二的内容，这意味着输出可能会说出读者可能已经看到的其他内容中传达的相同内容。
在我开始写这篇文章后，我问了 ChatGPT 一个简单的问题，关于增强内容生成和自动内容生成之间的区别。答案虽然完全准确，但并不那么有趣。ChatGPT 的一个行为特征是它倾向于用笼统的概括来回答广泛的问题。答案陈述了我已经知道的事情。不可否认，我比很多人都更了解这个话题，但我仍然希望得到一些新的见解。我把这个回答搁置了几天，当我后来阅读它时，我注意到输出中有一个与增强生成 AI 的用例相关的次要的一般性评论，我开始思考这个问题。这个回答并没有非常有力地表达或详细阐述这个想法。但它提供了一个我以前没有想过的想法的核心，我认为需要进一步调查和开发。
人工智能可以加速许多内容开发任务。但有时，为了从中获得最大价值，你还需要放慢速度来确定它在哪里可以增加更多价值。内容生成最具创新性的结果是通过对问题和输出的迭代探索而产生的。
在某些情况下，个人的才能或专业知识总是会比机器人本身产生更好的输出，而在其他情况下，由于训练的规模，机器人将比人类具有明显的优势。
对于许多任务，机器人只在某些方面表现优异。从某些方面来看，机器人在某些任务上可能表现更好，而人类在其他方面则表现更好。即使可以做出这样的概括，机器人和个人之间的表现也可能存在很大差异，其中一些差异源于环境（例如，人类在匆忙时表现会下降）。
人类通常更适合处理小规模的任务，因为他们可以快速运用判断力来开发符合需求的内容。但当任务涉及规模时，机器人就具有优势。
考虑人和机器人如何满足您对内容的优先级。内容试图实现什么？开发该内容存在哪些限制，例如可用的资源或时间以及所需输出的范围或规模？
从不同的优先级考虑人类和机器人的优势：
措辞准确性和情感基调
独创性
准确性
内容开发速度
内容的数量和变化
人类和机器人在内容工作的不同维度上表现出色
人类的措辞更精确 山东省手机号码数据库 当精确而细致的措辞至关重要时——尤其是需要多个利益相关者参与的措辞——那么人们就需要主导内容开发。机器人可以帮助完成中间步骤，例如措辞建议，但它们无法可靠地开发精确的措辞。
实施环境很重要。在某些方面，例如原创性和准确性，人类和机器人的相对优势高度依赖于实施环境。当给出一个有针对性的但开放式的提示和一个多样化的 LLM 时，机器人可以在其输出中产生意想不到但相关的联系。LLM 可以在广泛的材料上进行训练，这些材料可以为新想法提供丰富的基础。但公式化的提示，尤其是针对广泛讨论的话题，通常会导致对现有内容的重复，而不是有才华的人可能提供的真正原创的想法。
LLM 训练数据的庞大规模也会导致准确度结果存在差异。LLM 可能会过度概括并做出不准确的断言，从而忽略该领域专家所了解的关键相关细节。但 LLM 也有可能能够综合不同资源中存在的细节，并能够提供比普通人更完整、更准确的问题输出答案。
机器人在规模任务方面的表现一直优于人类。由于速度快、具有并行处理能力，机器人在生成大量内容方面更胜一筹，尤其是当要创建的内容基于常见的提示模式时。机器人在创建现有内容的变体方面也非常高效。
生成式人工智能利用计算的性能优势，同时降低与软件开发相关的技术开销，从而提高参与内容开发过程的所有角色的效率。
采取适合您需求的正确方法
当您决定使用生成式 AI 时，您应该采用增强方法还是转向自动化方法？有些团队可能会决定从使用增强内容生成开始，但他们的最终目标是实现自动化。考虑到他们负责的内容类型，其他团队可能对实施完全自动化的内容生成不感兴趣。这些决定将反映与特定内容类型和主题相关的业务目标和要求。
自动化需要更大的前期努力来通过迭代来设计提示，但与增强内容生成方法相比，它在设置后可以节省更多的时间。
为意外做好准备。一个关键的考虑因素是机器人需要多大程度地适应不同的情况。两个因素在机器人的适应能力方面起着重要作用：
任务和环境的可预测性——任务是否每次都以相同的方式重复，以及机器人是否知道并理解任务所涉及的情况
实施的成熟度——识别和指定参数将影响提示的设计方式
机器人对当前环境的理解越多，它们的适应性就越强。
从简单的提示开始，然后评估缺失的内容并添加或消除产生更准确反映意图的输出的参数。
正确的方法取决于用例
本文探讨了在团队的内容开发过程中决定何时以及如何实施生成式人工智能时的一些战略考虑。
正确的决定取决于用例。例如，生成式人工智能对撰写博客文章这样的任务有多大帮助？博客文章通常是独特的内容，将反映一系列要求，例如受众、他们的兴趣以及要解决的问题或兴趣。博客文章在最好的情况下会传达一些读者会感到新鲜的东西。虽然可以让机器人撰写博客文章，但这种策略不太可能产生在信息或观点上独一无二的内容，这意味着输出可能会说出读者可能已经看到的其他内容中传达的相同内容。
在我开始写这篇文章后，我问了 ChatGPT 一个简单的问题，关于增强内容生成和自动内容生成之间的区别。答案虽然完全准确，但并不那么有趣。ChatGPT 的一个行为特征是它倾向于用笼统的概括来回答广泛的问题。答案陈述了我已经知道的事情。不可否认，我比很多人都更了解这个话题，但我仍然希望得到一些新的见解。我把这个回答搁置了几天，当我后来阅读它时，我注意到输出中有一个与增强生成 AI 的用例相关的次要的一般性评论，我开始思考这个问题。这个回答并没有非常有力地表达或详细阐述这个想法。但它提供了一个我以前没有想过的想法的核心，我认为需要进一步调查和开发。
人工智能可以加速许多内容开发任务。但有时，为了从中获得最大价值，你还需要放慢速度来确定它在哪里可以增加更多价值。内容生成最具创新性的结果是通过对问题和输出的迭代探索而产生的。