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在主流热潮中,人工智能怀疑论者称这项技术被过度炒作 - 解密

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一项针对 2023 多名技术及相关领域专业人士的最新调查显示,ChatGPT 等人工智能工具将在 1,500 年“毫无疑问地成为主流”。 然而,尽管人工智能得到了迅速采用,但大多数受访者仍然认为人工智能被夸大了。 不到四分之一的人称其“评价不错”。

由 Retool 主持的调查发现,人们普遍热情高涨,但同时也受到怀疑。 Retool 成立于 2017 年 XNUMX 月,是 Y Combinator 加速器计划的一部分,提供了一个使用可视化开发界面构建内部业务软件的平台。

报告指出:“到 2023 年,人工智能,特别是生成式人工智能,已经明确成为主流。” “似乎每个人都尝试过大型语言模型 (LLM),而且凭借每周超过 100 亿的活跃用户,ChatGPT 几乎已经成为家喻户晓的名字。”

研究发现,教师、脱口秀主持人,甚至祖父母现在使用人工智能聊天机器人的目的不仅仅是为了笑。 但现实世界的应用只是人工智能潜力的“皮毛”。

超过一半的受访者 (51.6%) 仍然认为人工智能被过度炒作,而只有 23.4% 的受访者认为人工智能的评价还算公平。 高层管理人员和高管表达了最有利的观点。 最接近实施工作的软件工程师则更加持怀疑态度。

人工智能改变就业和行业

受访者一致认为人工智能将在五年内大幅改变他们的行业和工作。 按照 0 到 10 分的影响等级,平均得分超过 7。运营职位的人员预计变革程度最高,其次是产品经理和工程师。

期望集中在四个关键领域:提高效率、减少无聊的工作、学习新技能和更新设计流程。 但受访者还希望确保人工智能将安全发展。

报告敦促道:“他们还有一个重要的要求:对人工智能治理和道德进行投资,以确保该技术的未来朝着积极的方向发展。”

对 Stack Overflow 的依赖下降

堆栈溢出
图片:重组

现在,许多工程师不再依赖流行的 Stack Overflow 编程网站来获取编码帮助。 自 60 年以来,近 2022% 的受访者减少使用 Stack Overflow。其中,十分之一的人已完全停止使用它。

造成下滑的主要原因是什么? GitHub Copilot 和 ChatGPT。 他们加在一起几乎占了回复的 94%。

GitHub Copilot 于 2021 年推出,可在程序员输入时根据上下文建议代码。 人工智能工具充当自动结对程序员。

现在需要人工智能技能吗?

在评估雇用擅长使用 ChatGPT 和 GitHub Copilot 编写代码的候选人的可能性时,受访者的平均分为 6.7(满分为 10 分)。 小型初创企业表现出最大的开放性,而中型企业则更加谨慎。

但近 30% 的人仍然表示自己对人工智能编码技能持中立态度。 只有极少数受访者认为它们是负面的。

报告称:“虽然使用人工智能编写代码的能力对大多数人(63.2%)产生了一定程度的积极影响,但相当一部分受访者(27.1%)仍然相当中立。”

企业对人工智能的渴求背后是什么?

受访者认为,成本节约和热议推动大多数企业追求人工智能。 最主要的动机包括降低成本(38.7%)、时尚(35.2%)、客户需求(32.9%)和竞争压力(31.1%)。

相比之下,只有 25.5% 的受访者认为直接收入影响是关键驱动因素。 该报告表明,公司可能会将人工智能视为一种在增加收入的同时削减开支的方式,至少目前是这样。

人工智能很有用,但不准确

那些积极使用人工智能工具的公司认为它们非常有用,但并不完美。 准确性、数据安全和彻底的幻觉问题是他们抱怨的首要问题。

报告明智地指出:“无论你用它们做什么,今天的人工智能工具都不太可能是完美的。” “但是了解任何技术的优点和缺点都可以帮助你更好地使用它。”

近 40% 的受访者认为“模型输出准确性”是开发人工智能应用程序的关键痛点,“幻觉”以 28.1% 的比例位居第三。 数据安全性位居两者之间,为 33.4%。

OpenAI 的主导地位会持续吗?

对于实施人工智能的企业来说,OpenAI 的自然语言产品比其他供应商占据主导地位。 ChatGPT 的各种风格在很大程度上构成了受访者最常用的模型。

但坚持使用现成的产品仍然比定制更重要。 目前,公司自托管开源算法而不是使用打包服务仍然是例外。

数字背后

Retool 报告中的见解来自 1,578 月份对 39 名受访者进行的一项公共调查。 技术人员占参与者的 12%,其次是咨询和专业服务人员(10%)和金融服务人员(XNUMX%)。

超过三分之一的人将自己定位为工程师,超过五分之一的人将自己定位为运营角色,12% 的人将自己定位为产品经理。 28% 的人担任首席执行官等最高级别职位,20% 的人担任中高级管理人员,XNUMX% 的人担任初级职位。

员工人数1至99人的企业占60%,员工100至999人的中型企业占26%,员工1,000人以上的大型企业占14%。

编者注:这篇文章是由 Decrypt AI 根据文中引用的来源起草的,并且 事实检查 作者:瑞恩·小泽。

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