في ظل التطور السريع في تقنيات الذكاء الاصطناعي، ظهرت وظائف جديدة لم تكن موجودة في السابق، وواحدة من هذه الوظائف المهمة هي مهندس أوامر للذكاء الاصطناعي.
وتعتمد هذه الوظيفة على التفاعل مع النماذج اللغوية الكبيرة، إذ يوجه مهندس أوامر الذكاء الاصطناعي هذه النماذج من أجل تقديم نتائج دقيقة وفعالة بناءً على التعليمات أو الأوامر المقدمة.
وبعبارة أخرى، يتخصص مهندسو الأوامر في تحقيق أقصى استفادة من نماذج الذكاء الاصطناعي، إذ يفهمون خبايا وأسرار كيفية التفكير في هذا المجال، ويصممون أوامر الذكاء الاصطناعي الأكثر كفاءة لتحقيق النتائج المرجوة.
ويمتلك هؤلاء المهندسون مستقبلًا واعدًا، إذ من المتوقع أن ينمو حجم السوق العالمية لهندسة أوامر الذكاء الاصطناعي بمعدل نمو سنوي مركب يبلغ نحو 33% من عام 2024 إلى 2030.
ونتناول بهذا المقال كيف تصبح مهندس أوامر ذكاء اصطناعي ناجحا، والخطوات التي تحتاج لاتباعها، والمهارات المطلوبة.
ما هندسة أوامر الذكاء الاصطناعي؟
تُعد بمنزلة عملية تحسين مخرجات نماذج اللغة، مثل “شات جي بي تي” (ChatGPT) من خلال صياغة أوامر إدخال تساعد نماذج اللغة في فهم المخرجات المطلوبة.
وتتلخص هندسة الأوامر في طرح أسئلة أفضل على نموذج اللغة، وإعطائه تعليمات أفضل، وحتى تعيين دور له حتى يولد المخرجات التي تريدها، مثل قائمة مواضيع المدونة، وأوصاف المنتجات، ووثائق البرمجة.
وتربط الأوامر الجيدة ما يريد الإنسان إنشاءه بما يمكن للآلة توليده. وتُعد هندسة الأوامر تلك بمنزلة علم تعديل أوامر الذكاء الاصطناعي للحصول على خوارزميات النظام ونماذج لفهم الناتج المطلوب بشكل أفضل.
وتعتمد هندسة أوامر الذكاء الاصطناعي على إبداعك وقدرتك على حل المشكلات لطرح أسئلة أفضل على النماذج اللغوية الكبيرة، ومساعدتها في تعلم المزيد.
وتتمثل مهمة مهندسي هذا الشأن في ربط البشر بالذكاء الاصطناعي. وتساعد الأسئلة التي تصممها هذه النماذج في غربلة المخرجات المحتملة للعثور على تلك التي تعطينا بالضبط ما نريده.
وتُستخدم هندسة الأوامر في المقام الأول مع نماذج تحويل النص إلى نص آخر، مما يعني أن النص يشتمل على المدخلات (الأوامر) والمخرجات. وتسمح نماذج أخرى، مثل تحويل النص إلى صوت وتحويل النص إلى صورة، لمهندسي الأوامر بإدخال النص وجعل النموذج ينتج ملفات صوتية أو صورًا.
لماذا تعد هندسة أوامر الذكاء الاصطناعي مهمة؟
تُعد هندسة الأوامر مهمة لمهندسي الذكاء الاصطناعي من أجل إنشاء خدمات أفضل، مثل روبوتات الدردشة التي يمكنها التعامل مع المهام المعقدة، مثل خدمة العملاء أو إنشاء العقود القانونية.
ويعوض مهندس أوامر الذكاء الاصطناعي الماهر بطريقة ما عن قيود الذكاء الاصطناعي، إذ قد تكون روبوتات الدردشة مفيدة في بناء الجملة والمفردات، لكنها لا تمتلك خبرة مباشرة في العالم، مما يجعل تطوير الذكاء الاصطناعي مسعى متعدد التخصصات.
وتوجد حالات استخدام لا حصر لها للتكنولوجيا التوليدية، وتستمر معايير الجودة لمخرجات الذكاء الاصطناعي في الارتفاع. وهذا يشير إلى هندسة أوامر الذكاء الاصطناعي بصفتها وظيفة ذات قيمة ولن تختفي في أي وقت قريب.
ماذا يفعل مهندس أوامر الذكاء الاصطناعي؟
يبدو من السهل استخدام أداة الذكاء الاصطناعي وطرح الأسئلة التي تريد الإجابة عليها، ويذهب مهندسو أوامر الذكاء الاصطناعي إلى ما هو أعمق من ذلك.
ويُعد مهندس أوامر الذكاء الاصطناعي بمنزلة الشخص الذي يتقن صياغة الأوامر أو التعليمات التي يجري إدخالها في نماذج الذكاء الاصطناعي، وخاصة تلك القائمة على معالجة اللغة الطبيعية، للحصول على إجابات دقيقة أو تنبؤات مفيدة.
وبصفتك مهندس أوامر، تحتاج إلى أن تكون قادرًا على إنشاء أوامر موجزة ولكن فعالة باستخدام تقنيات مختلفة تنتج المخرجات التي تحتاجها.
ومن خلال تحسين المدخلات المقدمة للذكاء الاصطناعي، فإن مهندسي أوامر الذكاء الاصطناعي يضمنون أن النظام يولد مخرجات دقيقة وذات صلة ومفيدة.
ويستطيع هذا النوع من المهندسين استخراج أفضل النتائج من منصات الذكاء الاصطناعي التي نستخدمها يوميًا من خلال فهم طريقة العمل الداخلية للنماذج اللغوية الكبيرة، وذلك من أجل تأطير الأسئلة بطرق تحقق أقصى استفادة من منصات الذكاء الاصطناعي التوليدي.
وتتمثل إحدى الطرق -التي يمكن من خلالها لمهندسي أوامر الذكاء الاصطناعي فعل ذلك- في مطالبة الذكاء الاصطناعي بوضع نفسه مكان صاحب السؤال.
وعلى سبيل المثال، يمكنك الدخول إلى “شات جي بي تي” وطلب تعليمات برمجية بلغة البرمجة “بايثون” (Python).
وقد تحصل على التعليمات البرمجية المطلوبة بشكل مباشر، ولكن الذين يفهمون هندسة أوامر الذكاء الاصطناعي قد يقدمون طلبهم بطريقة مختلفة، مثل “تصرف بصفتك مطور بايثون لتعليم مطور مبتدئ كيفية الكتابة”.
ويتيح طرح أسئلة مثل هذه لمهندسي أوامر الذكاء الاصطناعي استخدام أعمق مستوى من قوة الحوسبة لنموذج الذكاء الاصطناعي.
ويفهم المهندسون هذه الفروق الدقيقة لأنهم يقضون الكثير من وقتهم في ابتكار الأوامر لاختبار نماذج الذكاء الاصطناعي، وتحسينها قبل طرحها في السوق.
المسؤوليات اليومية لمهندس أوامر الذكاء الاصطناعي
تشمل ما يلي:
- صياغة أوامر الذكاء الاصطناعي بطريقة محددة تساعد النموذج في فهم المهمة المطلوبة بدقة.
- اختبار أوامر الذكاء الاصطناعي المختلفة لتحديد أفضل استجابة.
- تقييم الجانب الأخلاقي لأوامر الذكاء الاصطناعي، أي الحساسية الثقافية والأخلاقية والتحيز والإنصاف.
- تقديم أوامر ذكاء اصطناعي مختلفة إلى منصات الذكاء الاصطناعي لضبط المخرجات.
- التفاعل مع النماذج اللغوية من خلال فهم كيفية عمل نماذج الذكاء الاصطناعي.
- الاستفادة من الذكاء البشري لمعرفة المخرجات المفقودة وتعديل المطالبات لملء تلك الفجوات.
- التعاون مع الفرق المختلفة لإنشاء منتجات الذكاء الاصطناعي.
- إدارة ومراقبة أداء أنظمة الذكاء الاصطناعي.
- تحليل الاستجابات التي يقدمها النموذج وتحسين أوامر الذكاء الاصطناعي لتحقيق أفضل النتائج.
- مواكبة التطورات في أبحاث الذكاء الاصطناعي ودمج تقنيات جديدة لتحسين عمليات هندسة أوامر الذكاء الاصطناعي.
المهارات المطلوبة لكي تكون مهندس أوامر ذكاء اصطناعي
يحتاج صاحب هذه الوظيفة إلى اكتساب مجموعة من المهارات التقنية والعملية، وأبرزها:
مهارات البرمجة
تُعد بايثون لغة البرمجة الأساسية لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي. ويتطلب كونك مهندس أوامر ذكاء اصطناعي أحيانًا ليس فقط معرفة هذه الوسيلة البرمجية، ولكن إتقانها.
وبصفتك مهندس أوامر ذكاء اصطناعي، فإنك تراجع غالبًا مخرجات النماذج اللغوية الكبيرة التي تستفيد من بايثون.
ويمنحك تعلم بايثون أيضًا نظرة ثاقبة على تقنية “معالجة اللغة الطبيعية” (NLP) نظرًا لأنها أيضًا واحدة من أكثر التقنيات شيوعًا لهذه التطبيقات.
وفي حين أن تعلم بايثون مفيد في تشغيل تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، فهناك لغات برمجة أخرى من المفيد معرفتها، وبعض هذه اللغات هي:
- Java: لغة برمجة قوية وقابلة للنقل ومفتوحة المصدر، مما يجعلها وسيلة مفيدة للفرق للتعاون في مشاريع الذكاء الاصطناعي الكبرى.
- R: لغة برمجة مفيدة في التعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة وإجراء عمليات معقدة، مثل معالجة البيانات أو تحليلها وإنشاء نماذج تنبؤية.
- ++C: لغة برمجة تقدم مجموعة واسعة من أدوات البرمجة والوظائف، مما يجعلها وسيلة مفيدة لحل مشكلات الذكاء الاصطناعي المعقدة.
أساسيات الذكاء الاصطناعي
مثل أي مهنة، يبدأ تعلم كيف تصبح مهندس أوامر ذكاء اصطناعي بفهم الأساسيات، إذ يجب التعمق في فلسفة الذكاء الاصطناعي الأساسية والبدء بفهم أكبر عدد ممكن من مجالاته الفرعية.
وتتشابك مفاهيم الذكاء الاصطناعي، مثل النماذج اللغوية الكبيرة، التعلم الآلي، التعلم العميق، معالجة اللغة الطبيعية، لجعل المنصات الأكثر تعقيدًا التي نستخدمها تعمل.
وفي حين أنك لن تكون مسؤولاً عادةً عن إنشاء هذه الأشياء بصفتك مهندس أوامر ذكاء اصطناعي، لكن فهمها جزء من وظيفتك، إذ إن فهم التكنولوجيا التي تقف وراءها وسيلة مفيدة لتعزيز آفاقك المهنية.
التعلم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية
معالجة اللغة الطبيعية هي قدرة نظام الذكاء الاصطناعي على معالجة الكلمات والجمل كما يستطيع الإنسان. وتُعد هذه التكنولوجيا ضرورية لقدرة الذكاء الاصطناعي على إنتاج مخرجات تشبه مخرجات الإنسان استجابةً للأوامر.
وعلى هذا النحو، فإن فهم كيفية عمل معالجة اللغة الطبيعية يقطع شوطًا طويلاً نحو تصميم أوامر الذكاء الاصطناعي الأكثر فعالية قدر الإمكان.
ومن أساسيات معالجة اللغة الطبيعية، تبدأ بالتفرع إلى مواضيع أكثر تعقيدًا مثل تلخيص النص، الرموز المميزة، تحليل المشاعر.
في حين أن التعلم الآلي مفهوم مهم آخر لمهندس أوامر الذكاء الاصطناعي، وهو أحد مجالات الذكاء الاصطناعي، ويتضمن إنشاء أنظمة وخوارزميات يمكنها تعلم الأنماط والرؤى من البيانات.
ويسير التعلم الآلي جنبًا إلى جنب مع معالجة اللغة الطبيعية عند إنشاء أحد أنظمة الذكاء الاصطناعي الأساسية، وهو النموذج اللغوي الكبير.
وتصبح النماذج اللغوية الكبيرة في الأساس بمثابة عقل منصة الذكاء الاصطناعي، إذ إنها تشكل البنية التي تحكم كيفية تفكير الذكاء الاصطناعي التوليدي ورؤيته للعالم.
وبناء عليه، فإنه بدون فهم كل من معالجة اللغة الطبيعية والتعلم الآلي قد يكون من الصعب هندسة أوامر تزيد من فعالية الذكاء الاصطناعي.
تقنيات التوجيه والنماذج اللغوية
تُعد النماذج اللغوية بمنزلة نظام معقد من البيانات والخوارزميات التي تشكل عقل منصة الذكاء الاصطناعي. وتتكون نماذج اللغة هذه من “كتل البناء” التي تُعرف باسم النماذج المدربة مسبقًا.
وتتعلم هذه النماذج المدربة مسبقًا من خلال تزويدها بمجموعات بيانات كبيرة تستعين بها بعد ذلك، وتحللها عندما يحين وقت إنشاء مخرجات الذكاء الاصطناعي.
إن التعرف على هذه النماذج المدربة مسبقًا وكيفية عملها يشبه الدخول إلى عقل الذكاء الاصطناعي. وبمجرد الدخول، يصبح من السهل صياغة أوامر توجه الذكاء الاصطناعي للاستجابة بأكثر المخرجات عمقًا وتزويد المستخدمين بإجابات دقيقة ومدروسة.
المهارات التحليلية
يتطلب تحليل نتائج النماذج وتحسين الأوامر مهارات تحليلية قوية لفهم الاستجابات وتحديد المشكلات المحتملة واقتراح حلول، كما أن مهندس أوامر الذكاء الاصطناعي يجب أن يكون مرنًا وقادرًا على التجربة والتحسين المستمر للأوامر، حيث لا توجد صيغة واحدة تناسب جميع الحالات.
وتُعد صياغة الأوامر بشكل واضح ودقيق جزءًا أساسيًا من هذه الوظيفة، وبالتالي يجب أن تكون لديك مهارات قوية في التواصل سواء كتابيًا أو شفهيًا.
خطوات لتصبح مهندس أوامر ذكاء اصطناعي
يوجد عدد من المسارات الممكنة لكيفية أن تصبح مهندس أوامر ذكاء اصطناعي، ولكن بغض النظر عن المسار الذي تختاره، فإنك بحاجة إلى البدء بأساس متين من خلال نوع ما من دراسة هندسة الأوامر الرسمية.
الحصول على المؤهلات
يبدأ مهندسو أوامر الذكاء الاصطناعي المحتملون رحلتهم عادةً بالحصول على المؤهلات. وقد يعني هذا متابعة التعليم التقليدي والحصول على درجة جامعية لمدة 4 سنوات.
وتقدم العديد من الجامعات الآن برامج متخصصة في الذكاء الاصطناعي توفر أساسًا متينًا في التعلم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية.
وقد يختار البعض تعلم كيفية أن يصبحوا مهندسي أوامر ذكاء اصطناعي بدون شهادة جامعية، وذلك من خلال التسجيل في دورة دراسية ذاتية عبر الإنترنت.
وتُعد هذه الدورات خيارًا مفيدة لأولئك الذين قد يكون لديهم بعض المعرفة الأساسية في العالم الحقيقي أو لديهم ظروف قاهرة، مثل العمل لساعات غير منتظمة، أو الحاجة إلى البقاء بالمنزل مع العائلة، أو الحاجة لتسهيلات تعليمية يمكن الوصول إليها.
بناء مهارات الهندسة
ابحث عن فرص لتحسين مهاراتك خارج مسار التعلم الرسمي. وقد تبدو هذه التجربة مختلفة بالنسبة للجميع، وقد تأتي في شكل تدريب داخلي أو عمل مستقل أو فرص تطوعية أو ربما تدريب مهني.
وبغض النظر عن كيفية حصولك على خبرتك، تأكد من أن عملك يركز على مهارات مثل البرمجة، معالجة اللغة الطبيعية، التعلم الآلي، أساسيات الذكاء الاصطناعي. وقد ترغب أيضًا في البحث عن فرص لتطوير مهارات غير تقنية، مثل حل المشكلات والتواصل اللفظي والتعاون.
البحث عن وظائف مهندس أوامر ذكاء اصطناعي
عند العمل في أول وظيفة مهندس أوامر ذكاء اصطناعي أو حتى في الدورات الدراسية، احتفظ بمجموعة مستمرة من الأوامر التي تنشئها والمشكلات التي تحلها لعملاء مختلفين. واجمعها جميعًا عبر موقع محفظة تكنولوجيا المعلومات، مثل غت هب (GitHub) أو بيهانس (Behance) بحيث يكون لديك رابط واضح وموحد لتقديمه إلى أصحاب العمل في المستقبل مع تقدم حياتك المهنية.
واكب مشهد الذكاء الاصطناعي والتقنيات
افعل كل ما بوسعك للبقاء على اطلاع بأحدث المستجدات في مجال الذكاء الاصطناعي. ويوجد عدد كبير جدًا من النشرات الإخبارية والمنظمات وقنوات الوسائط الاجتماعية التي يمكنك متابعتها للبقاء على اطلاع، إذ إنك تقطع شوطًا طويلًا نحو إثارة إعجاب المحاورين أثناء عملية التقديم لوظيفة مهندس أوامر ذكاء اصطناعي من خلال القدرة على مناقشة وإبداء موقف حول هذه الموضوعات.
كيفية هندسة أوامر الذكاء الاصطناعي التوليدي
إليك دليل سريع خطوة بخطوة لهندسة أوامرك.
عبّر عن استفسارك بوضوح قدر الإمكان
نظرًا إلى أن الذكاء الاصطناعي التوليدي هو نموذج تعلم عميق مدرب على البيانات التي ينتجها البشر والآلات، فإنه لا يمتلك القدرة على غربلة ما تتواصل به لفهم ما تقوله، وما تقوله هو ما تحصل عليه. وعند إدخال استعلام في مولد الذكاء الاصطناعي، من الأفضل الاستعلام بلغة وسياق محددين وواضحين.
جرب للتوصل إلى أفضل الممارسات
قد ترغب في تجربة الذكاء الاصطناعي التوليدي باستخدام أشكال مختلفة من نفس الطلب لكل نوع من المخرجات. وبهذه الطريقة، حدد إذا كنت بحاجة إلى تضمين إرشادات مثل “بطريقة رسمية”. وإذا كنت بحاجة إلى تضمين “طريقة” في الأمر، فهل يجب أن تكتب “بطريقة مهنية” أو “رسمية”. كما يجب التفكير في إدخال مخططات عينة في أمر أو تقديم أمثلة ترغب في أن ينمذجها المولد.
المتابعة بالتعليمات أو الأسئلة
بمجرد تشكيل ناتجك بالتنسيق والطريقة الصحيحين، قد ترغب في الحد من عدد الكلمات أو الأحرف، أو قد ترغب في إنشاء نسختين منفصلتين من المخطط، واحدة لأغراض داخلية. ويمكن للمولد فعل ذلك بناءً على الناتج الذي قدمه سابقًا، إذ يجب مواصلة الأوامر حتى تحقق النتائج المرجوة.
تجربة تقنيات أوامر مختلفة
لا يزال الذكاء الاصطناعي التوليدي تقنية جديدة وقيد التطوير، ولكن هذا لا يعني أن الباحثين لم يطوروا بعض الإستراتيجيات لتصميم الأوامر الفعالة. وأثناء التعامل مع الذكاء الاصطناعي التوليدي، حاول استخدام بعض تقنيات الأوامر المتقدمة لتحقيق النتائج التي تبحث عنها.
تقنيات هندسة أوامر الذكاء الاصطناعي
تتطور هندسة أوامر الذكاء الاصطناعي باستمرار مع تطوير الباحثين لتقنيات وإستراتيجيات جديدة، وإليك بعض التقنيات التي يجب أن يكون كل مهندس أوامر ذكاء اصطناعي على دراية بها:
التوجيه المباشر
تُعد هذه التقنية بمنزلة الطريقة الأكثر مباشرة وبساطة في هندسة الأوامر، إذ تعطي الذكاء الاصطناعي التوليدي تعليمات مباشرة أو تطرح سؤالًا عليه دون تزويده بمعلومات إضافية. ومن الأفضل استخدام هذه الطريقة للمهام البسيطة نسبيًا وليس المعقدة.
التوجيه بخطوات قليلة
بخلاف تقنية التوجيه المباشر التي لا تقدم أي أمثلة للنموذج، فإن تقنية التوجيه بخطوات قليلة تقدم للنموذج بضعة أمثلة للمساعدة في توجيه النتائج. وعادةً ما تكون هذه الطريقة فعالة لتوجيه نموذج لغوي كبير بالإضافة إلى إظهار كيفية تنسيق البيانات.
التوجيه بخطوات متسلسلة
تساعد هذه التقنية في تحسين مخرجات النماذج اللغوية الكبيرة من خلال تقسيم التفكير المعقد إلى خطوات وسيطة، مما قد يساعد النموذج في إنتاج نتائج أكثر دقة.
التوجيه المتدرج
تُقسم هذه التقنية المهمة المعقدة إلى مهام فرعية أصغر وأسهل، ومن ثم تستخدم مخرجات الذكاء الاصطناعي التوليدي لإنجاز المهمة الشاملة، ويمكن لهذه التقنية تحسين الموثوقية والاتساق لبعض المهام الأكثر تعقيدًا.
الاتساق الذاتي
هو شكل متقدم من أشكال التوجيه بسلسلة الأفكار، وتتضمن هذه التقنية إعطاء الذكاء الاصطناعي أمثلة متعددة لأنواع مختلفة من الاستدلال التي تقوده إلى الإجابة الصحيحة ومن ثم اختيار الإجابة الأكثر اتساقًا التي يقدمها.
تقنيات أوامر أكثر تقدمًا
بمجرد تجاوزك للتقنيات السابقة، تنتقل إلى تقنيات هندسة أوامر أكثر تقدمًا تتطلب منك أن يكون لديك فهم أعمق لكيفية عمل نماذج اللغة الكبيرة، وأن تكون قادرًا على العمل مع البيانات المنظمة وحتى توجيهها مباشرةً باستخدام سطر الأوامر.
ويجري تطوير الكثير من هذه التقنيات من قبل الباحثين لتحسين أداء النماذج اللغوية الكبيرة عبر معايير محددة ومعرفة طرق جديدة لتطوير نماذج الذكاء الاصطناعي وتدريبها والعمل بها. وبعض هذه التقنيات:
- التوجيه بشجرة أفكار: تعمم هذه التقنية مبدأ تسلسل الأفكار، وتسمح للنماذج اللغوية الكبيرة بالتفكير في مسارات استدلال متعددة ومختلفة واختيار أفضلها في كل خطوة.
- التوليد المعزز بالاسترجاع: يعد التوليد المعزز بالاسترجاع بمنزلة طريقة لتوجيه نموذج لغوي كبير مدرب مسبقًا من خلال مجموعة بيانات من الأمثلة التي يمكن تحديثها دون الحاجة إلى إعادة تدريب النموذج.
- الاستدلال التلقائي واستخدام الأدوات: يسمح الاستدلال التلقائي واستخدام الأدوات بشكل أساسي للنموذج اللغوي الكبير بإنشاء سلسلة أفكاره من خلال تحديد مثال مناسب من مكتبة المهام.
أفضل ممارسات هندسة أوامر الذكاء الاصطناعي
تتلخص هندسة أوامر الذكاء الاصطناعي في اتباع نهج منطقي لإنشاء الأوامر التي توجه نموذج الذكاء الاصطناعي إلى إعطاء الإجابة الصحيحة الممكنة، إلى جانب تنظيم الأوامر منطقيًا.
وبخلاف ذلك، إليك بعض الأشياء التي يجب مراعاتها عند إنشاء الأوامر:
- كلما كان النموذج اللغوي الكبير الذي تستخدمه بسيطًا، كانت الأشكال المتقدمة من هندسة الأوامر أكثر فعالية. ويبذل “شات جي بي تي” وخاصةً إذا كنت تستخدم “جي بي تي 4” جهدًا كبيرًا لتحليل الأوامر وفهمها وتحديد كيفية التعامل معها، لذا فإن محاولاتك لتوجيهه قد لا تنجح كما لو كنت تستخدم شيئًا مثل Llama 2 70B يعمل محليًا عبر جهاز حاسوبك.
- تتضمن العديد من تقنيات هندسة الأوامر المتقدمة دفع النموذج اللغوي الكبير إلى أبعد الحدود بدلًا من مجرد اختيار كلمات فضلى، إذ يمكنك إعطاء الذكاء الاصطناعي المزيد من الأمثلة، أو أن تطلب منه تقسيم الأشياء إلى المزيد من الخطوات، أو حساب متوسط نتائج المحاولات المتعددة.
- يتعلق جزء كبير من هندسة أوامر الذكاء الاصطناعي المتقدمة بمحاولة التغلب على قدرة النموذج اللغوي الكبير المحدودة على التفكير في مشكلة معقدة. ويمكنك استكشاف تقنية التوجيه بخطوات متسلسلة أو تقنية التوجيه بشجرة الأفكار أو أي تقنية متقدمة أخرى، مع أنه من الأسرع في معظم المواقف الفردية تقسيم المشكلة إلى خطوات فردية بدلًا من محاولة العثور على الأوامر التي تجعل الذكاء الاصطناعي يفعل ذلك بنفسه.
وظائف مهندسي أوامر الذكاء الاصطناعي
مع استمرار الذكاء الاصطناعي في تغيير العديد من الصناعات، فإن الطلب على مهندسي أوامر الذكاء الاصطناعي المحترفين آخذ في الارتفاع بسرعة.
وتختلف رواتب هؤلاء المحترفين حسب الخبرة والموقع والصناعة المحددة. ومع ذلك، يمكن لمهندسي أوامر الذكاء الاصطناعي المبتدئين أن يتوقعوا كسب ما بين 70 ألف دولار و90 ألفا سنويًا، بينما يمكن للمحترفين ذوي الخبرة أن يحصلوا على رواتب تصل إلى 120 ألف دولار، مع تقارير حديثة تشير إلى أن الخبراء في هذا المجال قد يحصلون على ما يصل إلى 335 ألف دولار.
ويتزايد الطلب على المتخصصين المهرة في مجال الذكاء الاصطناعي، ومن المتوقع أن تنمو وظائف مهندسي أوامر الذكاء الاصطناعي بشكل كبير السنوات القادمة. ومع بدء المؤسسات في الاستفادة من أنظمة الذكاء الاصطناعي لتبسيط العمليات واتخاذ القرارات القائمة على البيانات، فإن خبرة مهندسي أوامر الذكاء الاصطناعي لا غنى عنها.
وظيفة لا تقتصر على التقنيين فقط
يمتلك مهندسو أوامر الذكاء الاصطناعي الاستثنائيون مزيجًا من الانضباط والفضول، مع أنهم يستفيدون عند تطوير أوامر مفيدة من المهارات العالمية التي لا تقتصر على مجال علوم الحاسوب.
ويفتح ظهور هندسة أوامر الذكاء الاصطناعي أبوابا معينة من تطوير الذكاء الاصطناعي التوليدي أمام المبدعين الذين يتمتعون بمجموعة مهارات متنوعة، ويتعلق الكثير منها بالابتكارات التي لا تحتاج إلى تعليمات برمجية.
وفي يناير/كانون الثاني 2023، صرح “أندريه كارباثي” المدير السابق للذكاء الاصطناعي في شركة تسلا أن أحدث لغة برمجة هي الإنجليزية.
وتنشر المنظمات إعلانات وظائف تبحث عن مهندسي أوامر ذكاء اصطناعي يتمتعون بعدة سنوات من الخبرة في الهندسة أو التطوير أو البرمجة، مع أن الخلفية الهندسية القوية ليست دائمًا شرطًا لهذه الوظيفة.
وفي إعلانها عن وظيفة مهندس أوامر ذكاء اصطناعي، ذكرت شركة “أنثروبيك” (Anthropic) أن المستوى العالي من المعرفة بكيفية تشغيل النماذج اللغوية الكبيرة مرغوب فيه، مع أنها تشجع المرشحين على التقديم حتى لو لم يستوفوا جميع المعايير.
وإليك نظرة على 5 مهارات غير تقنية تساهم في تطوير تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي من خلال مجال هندسة أوامر الذكاء الاصطناعي:
1- التواصل
مثل مديري المشاريع أو المعلمين أو أي شخص يطلع الآخرين على كيفية إكمال المهمة بنجاح، يحتاج مهندسو أوامر الذكاء الاصطناعي إلى القدرة على إعطاء التعليمات. ويحتاج معظم الناس إلى الكثير من الأمثلة لفهم التعليمات بشكل كامل، وينطبق الشيء نفسه على الذكاء الاصطناعي.
2- الخبرة
يتحمل العديد من مهندسي أوامر الذكاء الاصطناعي مسؤولية ضبط روبوت الدردشة لحالة استخدام محددة، مثل أبحاث الرعاية الصحية، وهذا هو سبب لأن تتطلب وظائف هندسة أوامر ذكاء اصطناعي خبرة خاصة بالصناعة، إذ إن الخبرة في الموضوع، سواء كانت في الرعاية الصحية أو القانون أو التسويق، مفيدة لصياغة أوامر قوية.
3- اللغة
لكي ينجح الذكاء الاصطناعي، لا بد من إمداده بالنية. ولهذا السبب فإن الذين يجيدون استخدام الأفعال والمفردات والأزمنة للتعبير عن هدف شامل قادرون على تحسين أداء الذكاء الاصطناعي. وبدلاً من استخدام لغات البرمجة، يستخدم الذكاء الاصطناعي الأوامر اللغوية، مما يعني أنه يجب على الناس استخدام الشغف اللغوي الداخلي عند تطوير الأوامر.
4- التفكير النقدي
لا شك أن الذكاء الاصطناعي التوليدي ماهر في تجميع كميات هائلة من المعلومات، لكنه قد يهلوس. وتحدث هلوسات الذكاء الاصطناعي عند تدريب أو تصميم روبوت الدردشة ببيانات غير كافية. ويستغل مهندسو أوامر الذكاء الاصطناعي هذا الضعف ومن ثم يدربون الروبوت ليصبح أفضل.
5- الإبداع
إن تجربة أشياء جديدة هي التعريف الحقيقي للإبداع، وهي أيضًا جوهر هندسة أوامر الذكاء الاصطناعي المفيدة. وبغض النظر عن أهمية الدقة اللغوية، فإن هناك حاجة إلى الإبداع. وكلما كان النموذج أكبر زاد التعقيد، وبالتالي زادت إمكانية الحصول على نتائج غير متوقعة، ولكنها قد تكون مفيدة. ومن خلال تجربة مجموعة متنوعة من الأوامر ومن ثم تحسينها بناءً على النتائج، يمكن لمستخدمي الذكاء الاصطناعي التوليدي زيادة احتمالية التوصل إلى نتائج فريدة.
وفي الختام، مع التقدم السريع في الذكاء الاصطناعي، تزداد أهمية مهندسي أوامر الذكاء الاصطناعي في تحسين تفاعل النماذج مع المستخدمين وتطوير حلول مبتكرة في مختلف الصناعات.
ومن المتوقع أن يزداد الطلب على هذا التخصص بالمستقبل القريب، وخاصة مع توجه المزيد من الشركات لاعتماد تقنيات الذكاء الاصطناعي في العمليات اليومية.
