เพื่อสร้างเวที ฉันต้องการแบ่งปันคำพูดที่กระตุ้นความคิดจาก Lex Friedman เกี่ยวกับอนาคตของ AGI (Artificial General Intelligence) จากการแนะนำพอดคาสต์กับ Sam Altman :

…ในเร็ว ๆ นี้ไม่มีใครรู้ว่าเมื่อไหร่ แต่หลายคนเชื่อว่าจะเกิดขึ้นได้ในช่วงชีวิตของเรา หน่วยสืบราชการลับรวมของสายพันธุ์มนุษย์เริ่มซีดเซียวเมื่อเปรียบเทียบกับหน่วยข่าวกรองทั่วไปในระบบ AI ที่สร้างและปรับใช้ตามขนาด

มันทั้งตื่นเต้นและน่ากลัว เป็นเรื่องน่าตื่นเต้นเพราะมีแอปพลิเคชั่นจำนวนนับไม่ถ้วนที่เรารู้และยังไม่รู้ซึ่งจะช่วยให้มนุษย์สร้างความเจริญเพื่อหลีกหนีการแพร่กระจายของความยากจนและความทุกข์ทรมานที่มีอยู่ในโลกปัจจุบันและประสบความสำเร็จในการแสวงหาความสุขแบบเก่า ๆ ของมนุษย์ มันน่าสะพรึงกลัวเพราะพลังของ AGI สุดอัจฉริยะที่ใช้ทำลายล้างอารยธรรมมนุษย์ทั้งโดยตั้งใจและไม่ตั้งใจ พลังที่จะบั่นทอนจิตวิญญาณของมนุษย์ในแนวทางเผด็จการของจอร์จ ออร์เวลล์ในปี 1984 หรือความสุขที่กระตุ้นความคลั่งไคล้ในโลกใหม่ที่กล้าหาญ ซึ่งอย่างที่ฮักซ์ลีย์เห็น ผู้คนต่างชื่นชอบการกดขี่ของพวกเขาและชื่นชอบเทคโนโลยีที่ยกเลิกความสามารถในการคิดของพวกเขา

ก้าวของความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีเป็นประวัติการณ์อย่างแท้จริง ฉันไม่เคยเห็นอะไรแบบนี้มาก่อนในชีวิต ฉันไม่คิดว่าตัวเองเป็นผู้เผยแพร่ศาสนา AI ที่ฉูดฉาด ถึงกระนั้น เมื่อพิจารณาจาก OpenAi ทั้งหมดและการค้นพบใหม่ ๆ ของ AI อีกนับไม่ถ้วน ฉันคงไม่แปลกใจหากเราได้เห็นสิ่งต่าง ๆ ในปีหน้าซึ่งดูเหมือนจะเป็นไปไม่ได้ในนิยายแฟนตาซี

เช่นเดียวกับ Lex Friedman ฉันรู้สึกตื่นเต้นและหวาดกลัวทั้งในฐานะบุคคลและมืออาชีพจากความก้าวหน้าล่าสุดทั้งหมดและความเป็นไปได้ที่รออยู่ข้างหน้า ทั้งจินตนาการและจินตนาการไม่ได้ และฉันเฝ้าถามตัวเองอยู่เสมอ ฉันจะทำอย่างไรเพื่อขี่คลื่น AI นี้ หรืออย่างน้อยก็ไม่ถูกมันลากไปทั้งหมด

อนาคตของพรอมต์สู่ผลิตภัณฑ์

โดยรวมแล้ว ฉันค่อนข้างมองโลกในแง่ดีเกี่ยวกับศักยภาพของ LLM และ AI การได้เห็น Greg Brockman สาธิตว่า GPT-4 ทำอะไรได้บ้างในสตรีมสดล่าสุดของนักพัฒนา — เช่น เปลี่ยนภาพร่างธรรมดาให้เป็นแอปที่ทำงานได้อย่างสมบูรณ์ — ทำให้ฉันคิดถึงความเป็นไปได้ที่น่าตื่นเต้นทั้งหมดที่อยู่ข้างหน้า

ลองนึกภาพว่าคุณเป็นผู้จัดการผลิตภัณฑ์ นักออกแบบ หรือผู้ก่อตั้งที่มีแนวคิดในการทดสอบ:

• คุณเขียน PRD อย่างง่ายพร้อมคำอธิบายผลิตภัณฑ์พื้นฐาน เรื่องราวของผู้ใช้ และสมมติฐาน แล้วส่งไปยังเครื่องมือ AI เรียกมันว่า 'พร้อมท์สินค้า'
• เพียงคลิกปุ่ม เครื่องมือจะสร้างแอปที่ใช้งานได้และปรับใช้กับเซิร์ฟเวอร์โฮสต์ในพื้นที่ของคุณ
• คุณทดสอบแอปและระบุปัญหา ซึ่งคุณอธิบายถึงเครื่องมือเหมือนกับที่คุณอธิบายให้นักพัฒนาทราบ และดำเนินการสนทนากับเครื่องมือต่อไปจนกว่าจะพอใจ
• จากนั้นคุณขอให้เครื่องมือปรับใช้แอปกับสภาพแวดล้อมการทดสอบ
• เมื่อแอปของคุณออนไลน์ คุณจะใช้เครื่องมืออื่นที่เรียกว่า 'พร้อมท์เพื่อทดสอบ' เพื่อทำการทดสอบโดยผู้ใช้ที่ไม่มีการควบคุมกับผู้ใช้ภายนอก เพียงอัปโหลดรายชื่ออีเมลและเลือกสมมติฐานที่จะทดสอบ จากนั้น 'พร้อมท์เพื่อทดสอบ' จะจัดการกระบวนการทดสอบที่เหลือ
• สั้นๆ 'พร้อมท์เพื่อทดสอบ' ให้คุณมีข้อสังเกตทั่วไปและคำแนะนำสำหรับการปรับปรุง ซึ่งคุณสามารถยอมรับหรือแก้ไขได้
• คุณอาจจ้างนักออกแบบและวิศวกรเพื่อทำให้ผลิตภัณฑ์ของคุณดียิ่งขึ้นและปรับให้เหมาะกับขนาด
• นักออกแบบสามารถปรับแต่ง UX โดยใช้ข้อความแจ้งและร่างภาพ
• วิศวกรสามารถดูโค้ดเพื่อแก้ไขปัญหาฐานข้อมูลที่อาจเกิดขึ้น และเพิ่มการปรับปรุงความเป็นส่วนตัว ตัวอย่างเช่น ทั้งหมดนี้มีข้อความแจ้งเล็กน้อยและการแทรกแซงการเข้ารหัสเพียงเล็กน้อยหรือไม่มีเลย
• หลังจากผ่านการทดสอบบางอย่างแล้ว ผลิตภัณฑ์ของคุณก็พร้อมวางจำหน่ายทั่วโลก
• และส่วนที่ดีที่สุด? คุณทำทั้งหมดนี้ได้ในเวลาเพียงหนึ่งสัปดาห์โดยมีการแจ้งเตือนกลับไปกลับมาสองสามครั้ง!

อนาคตกำลังสดใสสำหรับบุคลากรด้านผลิตภัณฑ์ ผู้ก่อตั้ง และผู้สร้างสรรค์ ด้วยความก้าวหน้าทางเทคโนโลยี คุณไม่จำเป็นต้องให้ใครมาเขียนโค้ดให้คุณเพื่อนำผลิตภัณฑ์ของคุณออกสู่ตลาด “ทำไม” ที่อยู่เบื้องหลังผลิตภัณฑ์ของคุณจะยิ่งมีความสำคัญมากกว่าคำว่า “อย่างไร”

แน่นอนว่าข้อเสียคือจะต้องมีผลิตภัณฑ์เส็งเคร็งและลอกเลียนแบบจำนวนมากอย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้ ในแง่ดี มันจะปลดปล่อยความคิดสร้างสรรค์ของมนุษย์ ส่งผลให้เพชรส่องประกายผ่านถังโคลน

ความเป็นจริงในปัจจุบัน

อย่างไรก็ตาม เรามาดูรายละเอียดเกี่ยวกับเครื่องมือเหล่านี้กันดีกว่า ยังคงจำเป็นต้องมีทักษะการเขียนโค้ดและความคุ้นเคยในระดับหนึ่งกับเทคโนโลยีหรือเฟรมเวิร์กที่คุณกำลังทำงานด้วย เพื่อให้แน่ใจว่าแอปของคุณทำงานได้ตามที่ตั้งใจไว้

แต่กระบวนการนี้สามารถเข้าถึงได้มากขึ้น เนื่องจากคุณจำเป็นต้องเข้าใจหลักการทั่วไปและวิธีการสร้างผลิตภัณฑ์ดิจิทัลเป็นส่วนใหญ่ และต้องมีความอดทนอย่างมากในการแก้ไขจุดบกพร่องของโค้ดที่เขียนโดยเครื่องมืออย่าง ChatGPT แต่ด้วยการแจ้งแต่ละครั้งติดต่อกัน คุณสามารถสร้างต้นแบบที่ใช้งานได้เพื่อทดสอบแนวคิดของคุณกับคนทั้งโลก

ยิ่งไปกว่านั้น ต่อไปนี้คือตัวอย่างเล็กๆ น้อยๆ ของวิธีการใช้เครื่องมือเหล่านี้:

• สร้างเครื่องคิดเลขในไม่กี่นาที ;
• สร้างเว็บแอปฟูลสแตกขั้นพื้นฐานด้วย ChatGPT ;
• สร้างเกมอย่างง่ายใน Unity โดยใช้ GPT-4 และ MidJourney ;
• วิศวกรซอฟต์แวร์สามารถแก้ไขปัญหาด้วย ChatGPT

โอ้ ฉันเกือบลืมพูดถึงว่าเครื่องมืออย่าง Copilot X ยกระดับกระบวนการนี้ไปอีกขั้นโดยไม่จำเป็นต้องสลับไปมาระหว่าง IDE และเบราว์เซอร์ของคุณ

วิธีการขี่คลื่น

เมื่อฉันเริ่มเขียนบทความนี้ ประเด็นหลักอยู่ที่คำถามว่า 'คนในผลิตภัณฑ์ควรเขียนโค้ดหรือไม่' แต่เมื่อฉันขุดลึกลงไป มันทำให้ฉันตกหลุมพรางของการมองเห็นอนาคตของ AI

ดังนั้น คำตอบว่าผู้คนควรเขียนโค้ดผลิตภัณฑ์หรือไม่คือคำตอบที่ก้องกังวานว่า “ใช่” และฉันต้องการย้ำว่าพวกเขาไม่ควรรู้วิธีเขียนโค้ดเท่านั้น แต่ยังสามารถเขียนโค้ดเองได้ด้วย เนื่องจากจนกว่าจะมีเครื่องมือเช่น 'แจ้งผลิตภัณฑ์' คุณต้องแก้ไขสิ่งเล็กน้อยบางอย่างด้วยตนเองเพื่อให้ต้นแบบทำงาน

แท้จริงแล้ว เนื่องจากโซลูชัน 'พร้อมท์ต่อผลิตภัณฑ์' เหล่านี้มีความซับซ้อนมากขึ้น คนในผลิตภัณฑ์จึงต้องการทักษะในการเขียนโค้ดน้อยลงเรื่อยๆ อย่างไรก็ตาม การได้รับความรู้พื้นฐานจะช่วยให้คุณเข้าใจระบบได้ดีขึ้น และในอนาคตที่ใครก็ตามสามารถสร้างผลิตภัณฑ์ได้ด้วยคำสั่งเดียว การมีความรู้นี้อาจช่วยให้ได้เปรียบในการแข่งขัน

ย้อนกลับไปที่คำถามที่ฉันวางไว้ในตอนต้นของบทความนี้ — “ฉันจะทำอย่างไรเพื่อขี่คลื่น AI นี้ หรืออย่างน้อยก็ไม่ถูกมันลากไปทั้งหมด” — ฉันมีทางออก อย่างน้อยก็สำหรับการเริ่มต้นรุ่นปี 2023 ของตัวฉันเอง ฉันหวังว่าคุณจะพบว่ามันมีประโยชน์เช่นกัน

แผนของฉันในฐานะผู้จัดการผลิตภัณฑ์ที่เปลี่ยนจากการออกแบบผลิตภัณฑ์และมีพื้นฐานด้านวิศวกรรมมีดังนี้:

• รีเฟรชทักษะการเขียนโค้ดของฉัน
• สร้างเครื่องมือขนาดเล็กที่ใช้งานได้จริงด้วยความช่วยเหลือของ LLM หรือที่เรียกว่า 'ส่วนหน้า' สำหรับ LLM
• พัฒนาทักษะการออกแบบที่รวดเร็วของฉัน โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับความต้องการระดับมืออาชีพ
• รับความเข้าใจที่ดีขึ้นเกี่ยวกับวิธีการทำงานของ LLM
• เจาะลึกลงไปในเอกสารการวิจัย AI ล่าสุดนอกเหนือจากแนวโน้มที่อยู่บนพื้นผิว (นี่เป็นเรื่องยุ่งยาก)