AI: สุดยอดนักฝึกงาน
ไม่สำคัญว่า AI จะไม่ฉลาดเท่ามนุษย์ในทีมของคุณ มันสามารถประหยัดเวลาและพลังงานของคุณได้แล้วโดยการทำงานที่ง่ายที่สุดออกจากมือของคุณ ทำให้คุณมีอิสระที่จะจดจ่อกับสิ่งที่สำคัญกว่า
หนึ่งในข้อถกเถียงที่สำคัญในขณะนี้คือปัญญาประดิษฐ์ (AI) (ซึ่งมักหมายถึงการเรียนรู้ของเครื่อง) จะส่งผลต่อตลาดงานอย่างไร สิ่งล่อใจคือปล่อยให้จินตนาการโลดแล่น ข่าวดังกล่าวเต็มไปด้วยเรื่องราวต่างๆ เช่นAI สองตัวที่ประดิษฐ์ภาษาของตนเองมีเพียง44% ของผู้ใหญ่ใน OECD ที่มีทักษะที่ดีกว่า AIหรือ AI สามารถเรียนรู้ได้ภายในสี่วันว่ามนุษย์ใช้เวลา 1,000 ปีในการได้มาอย่างไร เมื่อได้ยินสิ่งเหล่านี้ คุณอาจคิดว่าพวกเราทั้งหมดกำลังจะให้เครื่องจักรเข้ามาแทนที่งานของเรา
อนาคตแบบอัตโนมัติอย่างสมบูรณ์ยังอีกยาวไกล คอมพิวเตอร์ทำงานได้ดีที่สุดเมื่อต้องตัดสินใจอย่างเป็นรูปธรรม เกม ‘Go’ เป็นตัวอย่างที่ดี – มันซับซ้อนอย่างมากที่จะเล่นได้ดี แต่ก็มีกฎและพารามิเตอร์ที่ชัดเจนซึ่งตัดสินว่าบุคคลหรือโปรแกรมจะชนะ แพ้ หรือเสมอเกมหรือไม่ ในสถานการณ์จริงส่วนใหญ่ เราไม่มีความชัดเจนแบบนั้น
ผู้คนยังดีกว่า AI ในการตัดสินใจโดยอิงจากข้อมูลที่ไม่สมบูรณ์ หรือในสถานการณ์ที่มีตัวอย่างก่อนหน้าสองสามตัวอย่างเพื่อทำหน้าที่เป็นแนวทางในพฤติกรรม ในช่วงสูงสุดของสงครามเย็นการแทรกแซงของมนุษย์จาก Stanislav Petrovเพื่อหลีกเลี่ยงสงครามนิวเคลียร์ โดยการแทนที่คอมพิวเตอร์ที่เตือนอย่างผิด ๆ เกี่ยวกับการปล่อยขีปนาวุธโดยสหรัฐอเมริกา
แล้วเราจะใช้ AI ได้ที่ไหน?
แม้จะมีข้อจำกัดในปัจจุบัน แต่ AI ก็มีมากมายที่จะนำเสนอโลกแห่งการทำงาน เราอาจห่างไกลจากหุ่นยนต์ที่ทำงานในสำนักงานของเรา แต่ในระหว่างนี้ ควรพิจารณาว่า AI จะเปลี่ยนวิธีการทำงานของคุณได้อย่างไร
ตอนนี้ AI ช่วยคุณได้อย่างไร? วิธีคิดที่ดีคือจินตนาการว่า AI เป็นผู้ช่วยเสมือนหรือเด็กฝึกงาน มีความสามารถในกิจกรรมที่อธิบายไว้ที่ระดับ 1 และ 2 ในแผนภาพด้านบน เอไอเอสประเภทนี้อยู่แล้วทำให้ความแตกต่างในจำนวนของภาครวมทั้งการบริการลูกค้า , ทำงานตามกฎหมายและการธนาคาร , การเกี่ยวกับงานประมวลผลข้อมูลตามปกติมอบหมายให้พนักงานจูเนียร์และฝึกงาน
ตัวอย่างเช่น Linklaters กำลังใช้โปรแกรม AI ที่เป็นกรรมสิทธิ์ซึ่งเรียกว่าLinkRFI เพื่อจำแนกชื่อลูกค้า ซึ่งสามารถประมวลผลชื่อได้หลายพันชื่อในเวลาเพียงเสี้ยวเดียวของมนุษย์ Ocado ซูเปอร์มาร์เก็ตออนไลน์ใช้แมชชีนเลิร์นนิงเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพความสัมพันธ์กับลูกค้าสร้างโปรแกรมซอฟต์แวร์ที่สามารถคัดแยกอีเมลของลูกค้าเป็นอีเมลที่ไม่ต้องการการตอบสนอง การตอบกลับอัตโนมัติ หรือการตอบกลับด่วนจากมนุษย์
เช่นเดียวกับเด็กฝึกงาน AI สามารถทำงานประจำซึ่งใช้เวลามากแต่ใช้พลังสมองเพียงเล็กน้อย เช่นเดียวกับผู้ฝึกงานที่ดีที่สุด มันจะเรียนรู้ได้อย่างรวดเร็วจากความผิดพลาดและจะดีขึ้นเมื่อเวลาผ่านไป และที่สำคัญ เช่นเดียวกับมนุษย์ พนักงานฝึกงานด้าน AI ต้องการการดูแลที่ชัดเจนเพื่อหลีกเลี่ยงไม่ให้ถูกควบคุม
แต่จะไม่เหนื่อยเหมือนเด็กฝึกงาน มันจะสนุกไปกับงานปริมาณมหาศาลเมื่อมันรู้วิธีการทำ คุณสามารถดูนี้ในการดำเนินการในการให้บริการเช่นการจัดหมวดหมู่ภาพจากแอปเปิ้ล , Facebook และ Google แนะนำใหม่จาก Netflix , ตั้งเวลาช่วย x.ai หรือคำแนะนำไวน์ที่ฉันได้รับจาก Naked ไวน์
เมื่อคุณกำลังคิดเกี่ยวกับวิธีการควบคุม AI ในทีมของคุณ ให้คิดว่ามันเหมือนกับกองทัพของนักศึกษาฝึกงานที่ไม่รู้จักเหน็ดเหนื่อยและปรับใช้ที่:
มีผลลัพธ์ที่กำหนดไว้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ
มีข้อมูลให้ AI เรียนรู้จาก
มีระบบที่ชัดเจนในการดูแลวิธีการทำงาน
ความท้าทายที่ไม่เหมือนใครในยุคนี้ รวมถึง Brexit แรงกดดันทางการเงิน และภูมิทัศน์ทางการเมืองที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลา ยังทำให้เรามีโอกาสพิเศษในการทำสิ่งต่างๆ ให้ดีขึ้น ด้วยจิตวิญญาณนี้ เมื่อวันศุกร์ที่แล้ว อาสาสมัครที่ยอดเยี่ยมที่OneTeamGovได้จัดงานชุมนุมครั้งใหญ่ซึ่งประกอบด้วยกลุ่มผู้นำข้าราชการพลเรือน (ปลัดปลัดกระทรวงและผู้อำนวยการทั่วไปมากกว่าหนึ่งร้อยคน) ข้าราชการอื่น ๆ จากระดับและแผนกต่างๆ และภาครัฐในวงกว้างรวมถึงทีมงานจาก Oxford Insights เป้าหมายคือการสร้างพื้นที่เพื่อคิดใหม่ว่าภาครัฐจะทำงานอย่างไรในอีกห้าปีข้างหน้า วิธีการนี้เป็นการไม่ประชุมกัน การไม่ประชุมไม่ใช่แนวคิดใหม่ แต่การนำไปใช้ในการบริการสาธารณะและโครงสร้างองค์กรมีแนวโน้มเพิ่มขึ้น ผลลัพธ์ของ Reimagine2017 ช่วยสร้างกรณีที่รัฐบาลทั่วโลกจะได้รับประโยชน์อย่างมากจากการจัดงานที่คล้ายกัน
สำหรับผู้ที่ไม่คุ้นเคยกับการไม่ประชุม แนวคิดพื้นฐานคือผู้เข้าร่วมประชุมเป็นผู้กำหนดระเบียบวาระ กล่าวอีกนัยหนึ่ง คนที่เข้าร่วมการประชุมใหญ่สามารถสนทนาเกี่ยวกับความท้าทายที่พวกเขาต้องเผชิญกับคนอื่นๆ ที่กำลังเผชิญกับความท้าทายแบบเดียวกันได้ ดังนั้น เมื่อเสร็จสิ้นในการบริการสาธารณะ การประชุมใหญ่จะรวบรวมผู้นำในระดับต่างๆ และจากภาคส่วนต่างๆ ของรัฐบาลมาแบ่งปันแนวปฏิบัติและค่านิยม ประสบการณ์ และแนวคิด โดยเน้นที่การคิดเชิงนวัตกรรมและการดำเนินการแบบจุลภาคเพื่อการปรับปรุงและเปลี่ยนแปลง คุณสามารถอ่านเพิ่มเติมเกี่ยวกับวิธีการได้ที่นี่ , ที่นี่ , และที่นี่. ผู้เสนอวิธีการหลายคนโต้แย้งว่าประโยชน์สูงสุดคือได้เปิดเผยความรู้โดยปริยายซึ่งมีรากฐานมาจากบริบทและประสบการณ์ และสิ่งนี้เกิดขึ้นอย่างแน่นอนที่ Reimagine2017 อย่างไรก็ตาม ในความเห็นของฉัน การมีส่วนร่วมที่ยิ่งใหญ่ที่สุดของการไม่ประชุมในการตั้งค่าของรัฐบาลคือความเท่าเทียมกันที่เกิดขึ้นในหมู่ผู้เข้าร่วม
โครงสร้างการประชุมหรือการประชุมเชิงปฏิบัติการแบบดั้งเดิมจะลดระดับตัวเองลงในลำดับชั้นของทุกประเภท ด้วยเหตุนี้ การทำงานร่วมกันอย่างแท้จริงและการคิดเชิงนวัตกรรมข้ามแผนกและระดับอาวุโสจึงเป็นเรื่องยากที่จะส่งเสริม ในการประชุมใหญ่ ทุกคนจะไปถึงระดับเดียวกัน และการมีส่วนร่วมของทุกคนก็มีค่า การประชุมใหญ่มีกฎ “สองฟุต” คือ หากคุณไม่ได้ร่วมให้ข้อมูลหรือถามคำถาม แสดงว่าคุณอยู่ผิดห้อง ดังนั้น ความสำเร็จของรูปแบบนี้คือการบังคับผู้ที่มีความสนใจ เดิมพัน และความคิดเห็นมาที่เดียวกัน: ไม่มีที่ว่างสำหรับผู้ชม ตลอดทั้งวันในทุกเซสชั่น ฉันชอบดูปลัดกระทรวงพูดคุยอย่างเปิดเผยกับเจ้าหน้าที่รุ่นเยาว์เกี่ยวกับหัวข้อต่างๆ ตั้งแต่การแบ่งปันข้อมูลไปจนถึงการสร้างความสัมพันธ์ที่ดีกับภาคเอกชน พลังงานแพร่เชื้อและเพิ่มขึ้นตลอดทั้งวัน (โดยปกติในการประชุม พลังงานจะสลายไปเมื่อผลของคาเฟอีนในช่วงเช้าหมดไป!) การอภิปรายร่วมกันนำไปสู่แนวคิดที่สร้างสรรค์อย่างแท้จริง คงจะเป็นการน้อยที่จะพูดว่า Reimagine2017 ประสบความสำเร็จ
ในงานนั้นRichardและฉันเป็นผู้นำเซสชั่นเพื่อจัดทำโมเดลในอนาคตเพื่อตอบสนองต่อการหยุดชะงักทางเทคโนโลยี ผู้เข้าร่วมมีความสนใจว่ารัฐบาลจะดูแลผู้คนได้อย่างไรเมื่อ AI “เข้าทำงาน” ผลกระทบทางเศรษฐกิจโดยรวมของ AI ต่อเศรษฐกิจของสหราชอาณาจักรนั้นยากต่อการวัดแต่เรามั่นใจได้ว่าปัญญาประดิษฐ์จะนำไปสู่การปรับโครงสร้างตลาดแรงงานครั้งใหญ่ มีการหารือเกี่ยวกับแนวคิดบางอย่าง เช่นรายได้พื้นฐานแต่ประเด็นสำคัญคือ เป็นความรับผิดชอบของรัฐบาลในการส่งเสริมการพัฒนาทักษะใหม่ของตลาดแรงงาน แต่ประเด็นคือรัฐบาลไม่ตามทันกับภาคเอกชนในแง่ของการยอมรับและบูรณาการ AI ผลที่ตามมาคือ รัฐบาลจะนำการพัฒนาทักษะของตลาดแรงงานได้อย่างไร?
มีหลายสิ่งที่ต้องทำเพื่อเพิ่มความสามารถของภาครัฐในการผสานรวม AI เข้ากับความคิดและกลไกการส่งมอบ และสิ่งเหล่านี้คือพื้นที่ที่เราเชี่ยวชาญใน Oxford Insights เราจะเผยแพร่เพิ่มเติมในอีกไม่กี่เดือนข้างหน้าเกี่ยวกับแนวคิดที่ว่ารัฐบาลสามารถเตรียมพร้อมสำหรับ AI ได้อย่างไร ทั้งภายในและภายนอกรัฐบาล
ในแง่ของความสามารถของรัฐบาลในการตอบสนองต่อความท้าทายทางเทคโนโลยีที่กำลังจะเกิดขึ้น การประชุมใหญ่เปิดเผยว่ายังมีงานอีกมากที่ต้องทำ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในแง่ของการสร้างขีดความสามารถ เพื่อตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงทางเทคโนโลยีและความก้าวหน้า การรวมตัวของผู้นำจากภาครัฐอย่างไม่เคยปรากฏมาก่อนนี้เป็นก้าวแรกที่ยอดเยี่ยมสู่อนาคตที่สดใส ปัจจุบัน Oxford Insights กำลังวางรากฐานในการใช้รูปแบบเปิดแบบเดียวกันนี้เพื่อขยายการอภิปรายไปสู่ผู้ฟังในวงกว้างในอ็อกซ์ฟอร์ดและทั่วโลก
มีเหตุผลว่าทำไม Ipsos MORI พบว่าความไว้วางใจในข้าราชการนั้นสูงกว่าเจ้าของธุรกิจ นักข่าว หรือนักการเมืองโดยทั่วไป จากประสบการณ์ของผม ข้าราชการเป็นคนซื่อสัตย์ สร้างสรรค์ และเป็นคนที่มีความสามารถมากที่สุดในประเทศของเรา เหตุการณ์นี้แสดงให้เห็นว่าเหนือสิ่งอื่นใด ข้าราชการใส่ใจว่าสิ่งที่พวกเขาทำจะช่วยปรับปรุงชีวิตของผู้ที่พวกเขารับใช้ ความปรารถนาเดียวของฉันคือให้คนทั่วไปได้เห็นคนที่น่าทึ่งเหล่านี้ทำในสิ่งที่พวกเขาทำได้ดี
ความหลากหลายทางโลกทัศน์
ดังนั้น Open Phil ในปัจจุบันจึงแบ่งการให้ออกเป็นสามกลุ่มใหญ่ๆ หรือโลกทัศน์… การคิดระยะยาวกับการแบ่งระยะใกล้คือการที่ค่ายระยะยาวพยายามที่จะพึ่งพาความหมายของลัทธิการใช้ประโยชน์ทั้งหมด เพราะเป็นการดีที่จะทำให้มีคนมากขึ้น การใช้ชีวิตที่คุ้มค่ากว่าที่เคยเป็นมา คุณควรให้ความสำคัญกับการลดความเสี่ยงที่มีอยู่ เพื่อรักษาอนาคตระยะยาวที่ยิ่งใหญ่นี้ไว้ซึ่งคุณค่าทางศีลธรรมส่วนใหญ่อยู่ที่มุมมองที่เป็นประโยชน์ทั้งหมด
แล้วมุมมองระยะใกล้ ผมจะไม่พูดว่ามันเป็นมุมมองที่ไม่สนใจอนาคต หรือมีความมุ่งมั่นแบบจริงจังว่า “คนที่มีอยู่ในวันนี้เท่านั้นที่มีความสำคัญ และเรานับมัน เป็นศูนย์ถ้าเราทำอะไรที่ช่วยอนาคต” ฉันคิดว่ามันเหมือนมุมมองนี้เล็กน้อยที่ไม่เชื่อว่าจะลงไปในโพรงกระต่ายที่ทำให้คุณ “สิ่งเดียวที่สำคัญคือการลดความเสี่ยงที่มีอยู่” และเป็นการถดถอยกลับสู่สภาวะปกติเล็กน้อย
นี่อาจมาจากความสงสัยเกี่ยวกับจริยธรรมของประชากรในมุมมองโดยรวม…อาจมาจากความสงสัยเกี่ยวกับความสามารถในการสืบค้นกลับของการพยายามส่งผลกระทบต่อความเสี่ยงที่มีอยู่ หรือเกี่ยวกับการพยายามทำสิ่งที่ไม่มีลูปการตอบรับที่ดี จึงมีการพิจารณาที่ยุ่งเหยิงทำให้คุณอยากไป “เอาล่ะ ให้ฉันถอยออกมาและให้ฉันลองเป็นเชิงปริมาณ เข้มงวด และเป็นประโยชน์ในวงกว้างเกี่ยวกับการไล่ตามปลายที่กว้างขึ้นซึ่งเป็นที่รู้จักมากขึ้นว่าเป็นการกุศลหรือการทำ ดีสำหรับคนอื่น ๆ และนั่นไม่ใช่การให้สิทธิพิเศษอย่างยิ่งต่อการโต้แย้งเชิงปรัชญานี้” นั่นคือวิธีที่ฉันใส่การแยกนั้น การแยกระยะยาวกับการแยกระยะใกล้
แล้วในค่ายระยะใกล้ มีคำถามที่คล้ายคลึงกันมากว่า เรารวมสัตว์หรือไม่? ที่ซึ่งมุมมองแบบรวมสัตว์ — คล้ายกับมุมมองระยะยาว — บอกว่า โอเค ในโลกนี้มีสัตว์มากกว่าจำนวนมนุษย์ และสัตว์จำนวนมากกำลังเผชิญกับสภาพที่เลวร้ายยิ่งกว่าสภาพที่มนุษย์เผชิญ และเราทำได้ อาจช่วยพวกเขาได้อย่างถูกมาก ดังนั้นแม้ว่าคุณจะไม่คิดว่าเป็นไปได้มากที่สัตว์มีค่าทางศีลธรรมอย่างคร่าว ๆ เทียบได้กับคน ถ้าคุณคิดว่าพวกมันมีค่า 1% หรือมีค่า 10% หรือแม้แต่ 0.001% ของมีค่า คนส่วนใหญ่ ความพยายามของคุณเกี่ยวกับโลกทัศน์ในระยะใกล้นี้ควรเน้นที่การช่วยเหลือสัตว์
[NPC4]ดังนั้นนี่คืออีกตัวอย่างหนึ่งของพลวัตนี้ ที่โลกทัศน์ที่รวมสัตว์เป็นหนึ่งเดียว ไม่สนใจมนุษย์ แต่จบลงด้วยการเน้นพลังงานทั้งหมดไปที่ประชากรผู้ได้รับผลประโยชน์จำนวนมากขึ้น ดังนั้นจึงเป็นเรื่องเดียวกันกับที่มีการอ้างว่าโลกทัศน์ที่รวมสัตว์เข้าไปมีส่วนได้เสียมากกว่าในโลกทัศน์ที่มีมนุษย์เป็นศูนย์กลาง และมีข้ออ้างเพิ่มเติมว่าในโลกทัศน์ระยะยาวมีความเสี่ยงมากกว่าเมื่อเทียบกับโลกทัศน์ในระยะใกล้ .
โดยพื้นฐานแล้ว มีสองสิ่งที่ดูเหมือนสมเหตุสมผลที่ต้องทำ หนึ่งคือการจัดสรรตามความเชื่อระหว่างโลกทัศน์ทั้งสามนี้กับโลกทัศน์อื่นที่อาจเกิดขึ้น แล้วอีกคนหนึ่งก็พยายามหาวิธีที่จะปฏิบัติต่อสิ่งที่โลกทัศน์เหล่านี้สนใจให้เทียบเคียงได้ แล้วขยายพันธุ์เพื่อหาจำนวนที่คาดหวังของศีลธรรมที่เดิมพันในโลกทัศน์แต่ละโลกเหล่านี้ — แล้วจัดสรรเงินทั้งหมดของคุณ สู่โลกทัศน์ที่มีความเสี่ยงมากที่สุด ซึ่งในกรณีนี้ วิธีที่สมเหตุสมผลที่สุดในการทำเช่นนี้จะบอกว่าจะเป็นโลกทัศน์ระยะยาว
ขนาดที่มีประสิทธิภาพของอนาคตอันไกล
ดังนั้นข้อโต้แย้งเกี่ยวกับขยะทางดาราศาสตร์ขั้นพื้นฐาน ( Astronomy Wasteโดย Nick Bostrom เป็นบทความเชิงลึกของมุมมองโลกทัศน์ระยะยาวนี้) โดยพื้นฐานแล้วกล่าวว่ามีโอกาสดีมากที่เราสามารถตั้งอาณานิคมในอวกาศและสร้างสังคมที่ไม่เพียง แต่มีขนาดใหญ่มากเมื่อเทียบกับสิ่งที่สามารถดำรงอยู่ได้ โลก แต่ยังแข็งแกร่งมาก และมีความเสี่ยงต่ำมากที่จะสูญพันธุ์เมื่อคุณข้ามสิ่งกีดขวางนั้น
เราคิดว่านั่นเป็นส่วนสำคัญของกรณีระยะยาว ดังนั้น หากเราจินตนาการถึงการมีชีวิตที่ยืนยาวว่าเป็นเพียงการมีชีวิตอยู่ในโลก ที่ซึ่งมนุษยชาติจะดำเนินต่อไปบนโลกและสิ่งต่างๆ จะเกิดขึ้น และมันจะเป็นอย่างที่เป็นอยู่ตอนนี้ แต่มันอาจจะอยู่ได้นานจึงอาจมี หลายรุ่นในอนาคต… เราไม่เชื่อว่านั่นเพียงพอที่จะทำให้คุณลดความเสี่ยงในการดำรงอยู่เป็นความสำคัญหลักของคุณ
เพราะในโลกที่ไม่มีช่วงไหนที่เราโตเต็มที่ทางเทคโนโลยี และสามารถป้องกันความเสี่ยงที่มีอยู่ได้มากขึ้น ผลกระทบของการลดความเสี่ยงที่มีอยู่ในปัจจุบันจะถูกชะล้างออกไปมากกว่า และไม่จำเป็นต้องสะท้อนผ่าน คนรุ่นอนาคตทั้งหมดแม้ว่าจะมีหลายคนบนโลกก็ตาม
เหตุใด Ajeya จึงเขียนรายงานไทม์ไลน์ AI ของเธอ
ในปี 2559 โฮลเดนเขียนบล็อกโพสต์โดยกล่าวว่าจากการปรึกษาหารือกับที่ปรึกษาด้านเทคนิคซึ่งเป็นผู้เชี่ยวชาญ AI ซึ่งอยู่ในชุมชน EA และเคยคิดเกี่ยวกับสิ่งต่าง ๆ จากมุมมองของ EA จากการพูดคุยกับที่ปรึกษาด้านเทคนิคเหล่านั้น โฮลเดนรู้สึกว่า ว่ามีเหตุผลที่จะคาดหวังความน่าจะเป็น 10% ของ AI ที่เปลี่ยนแปลงได้ภายใน 20 ปี นั่นคือในปี 2559 นั่นคือปี 2579 และนั่นเป็นไม้กระดานที่สำคัญในกรณีที่มีความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นจาก AI ขั้นสูง ไม่เพียง แต่เป็นพื้นที่โฟกัส แต่ยังเป็นพื้นที่โฟกัสที่ได้รับความสนใจเป็นพิเศษจากผู้อาวุโส พนักงานทั่วไป
และในปี 2018/ต้นปี 2019 เราอยู่ท่ามกลางคำถามนี้ที่เราหวังว่าจะขยายไปสู่การบริจาคสูงสุด — สอดคล้องกับเป้าหมายของ Cari และ Dustin ในการมอบโชคลาภภายในช่วงชีวิตของพวกเขา — และเราต้องการที่จะรู้ว่าโลกทัศน์กว้างๆ แบบใด และส่วนที่เน้นในด้านโลกทัศน์จะเห็นการขยายตัวส่วนใหญ่นั้น แล้วคำถามก็กลับมามีชีวิตชีวาอีกครั้ง และมีอะไรอีกมากที่เราอยากจะตอกย้ำ แทนที่จะพึ่งพาความเคารพนับถือและการสนทนาก่อนหน้านี้ที่โฮลเดนมีมากขึ้น
ดังนั้น การขุดไทม์ไลน์ของ AI จึงรู้สึกเหมือนเป็นคำถามเร่งด่วนที่สุดในรายการคำถามเชิงประจักษ์ที่อาจส่งผลกระทบต่องบประมาณที่จ่ายไป
[NPC5]ความท้าทายที่ยิ่งใหญ่ที่สุดกับการเขียนรายงานขนาดใหญ่
สิ่งหนึ่งที่ยากจริงๆ คือ สาขาวิชาที่มีมานานแล้วมีสัญชาตญาณหรือสุนทรียภาพที่พวกเขาส่งต่อให้สมาชิกใหม่ ๆ หน่วยของงานที่เผยแพร่คืออะไร บางครั้งก็เรียกว่า ‘publon’ ผลลัพธ์แบบไหนที่ใหญ่พอ? อาร์กิวเมนต์ประเภทใดที่ดึงดูดใจเพียงพอและครบถ้วนจนคุณสามารถบรรจุลงในกระดาษและเผยแพร่ได้ และฉันคิดว่าด้วยงานที่เรากำลังพยายามทำ ส่วนหนึ่งเป็นเพราะงานใหม่และส่วนหนึ่งเป็นเพราะธรรมชาติของงานเอง มันไม่ค่อยชัดเจนนักว่าหน่วยโฆษณาที่เผยแพร่ได้คืออะไร หรือเมื่อคุณทำเสร็จแล้ว และคุณมักจะพบว่าตัวเองอยู่ในสถานการณ์ที่มีงานวิจัยมากมายที่คุณสามารถทำได้มากกว่าที่คุณคิดอย่างไร้เดียงสา และมันก็ไม่ได้เลวร้ายเสมอไป