对话的黎明:人工智能从实验室跳跃到客厅
Tyler Thomas Procko1, Timothy Elvira1, Omar Ochoa1
1Department of Electrical Engineering and Computer Science, Embry-Riddle Aeronautical University, Daytona Beach, FL, United States.
大型语言模型 (LLM) 引入了人工智能使用的新实际背景,与理论和技术应用区别开来. 这种转变意味着用户可以在没有深入技术知识的情况下利用AI,而是专注于有效的提示.
科学领域:
- 人工智能的人工智能
- 计算机科学 计算机科学
背景情况:
- 从历史上看,人工智能使用被分为理论 (数学,研究) 和技术 (编程,培训) 背景.
- 像ChatGPT这样的主流大型语言模型 (LLM) 的出现引入了一个新的范式.
研究的目的:
- 识别和定义由LLMs启用的人工智能使用的新实际背景.
- 探索理论,技术和实践AI背景的融合.
主要方法:
- 人工智能使用范式的概念分析.
- 区分不同AI环境的用户知识要求.
主要成果:
- 人工智能使用的新"实际"背景已经出现,其特点是黑子方法.
- 这种实践背景只需要提示技能,而不是深入的理论或技术AI知识.
- 这三个背景 (理论,技术,实践) 现在交叉,塑造人工智能交互的未来.
结论:
- 法律法规的兴起需要对人工智能交互的新理解,强调用户友好性.
- 未来的人工智能用户将越来越多地在这种实用,黑子框架内运行,突出了快速工程的重要性.
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