Aditya Challapally在斯坦福大学任教面向技术相关专业人士的生成式人工智能在线课程。

　　Challapally解释了个人如何在技术上获得技能或成为人工智能领域的专家。

　　他还表示，使用ChatGPT或Claude等工具可以帮助人们更好地理解人工智能。

　　这篇按要求写的文章是基于与阿迪亚·查拉帕利的对话。查拉帕利是一名30岁的微软员工，在斯坦福大学在线教授一门关于生成式人工智能的课程。为了篇幅和清晰起见，本文经过了编辑。

　　大约十年前，我开始在人工智能领域工作。我最初是在优步（Uber）做数据科学实习生，然后在麦肯锡（McKinsey）做人工智能咨询，后来加入了微软（Microsoft），现在在微软的Copilot工作。

　　四年前，我开始在斯坦福大学客座授课，最近与人合作开设了一门名为“精通生成式人工智能产品创新”的课程，该课程于2024年8月在斯坦福大学在线推出。这是一门全年在线、自定进度的课程。所有的研究都来自于与300多名用户和50多名高管的交谈。

　　很多上这门课的人都是技术人员，比如技术产品的客户支持代表，或者软件或硬件产品的产品经理。他们通常会在某种技术产品上工作，这门课程可以帮助他们更多地了解人工智能。

　　这门课我们教三个模块。第一个模块解释了什么是新一代人工智能以及最大的机会在哪里。在第二个模块中，我们将讨论伟大的新一代人工智能产品是什么样的。

　　第三个模块讨论了如何构建伟大的新一代人工智能产品，以及在构建新一代人工智能产品时，个人可以做些什么来让自己变得更有影响力、更相关、更有用。

　　这是你可以采取的两种主要途径。

　　当我出去和财富500强的领导者交谈时，他们说他们最迫切需要的是能够在两个世界之间架起桥梁的专业人士——既了解业务需求，也了解技术需求。

　　这并不一定意味着你必须学习如何编码，但你至少需要有足够的技术素养，可以将产品愿景转化为技术需求。

　　初级版本在即时工程方面做得非常好。这听起来似乎很基本，但了解提示和所有不同的文本、音频和图像工具的确切限制，使您在业务设置中非常有价值，因为您甚至可以在技术团队获得想法之前帮助生成想法。

　　在中间阶段，你还应该开始理解世代AI系统在系统设计中的工作原理，比如如何在数据边界内调用世代AI模型。

　　公司有数据边界，他们与客户有协议，他们的数据不能超出。因此，如果你是一家银行，你可能会与客户达成协议，只有银行才能使用他们的信息。如果你把它以聊天的形式发送给OpenAI，那就打破了公司的数据边界。知道这些就已经很有帮助了。

　　在这条赛道的高级阶段，有两个选择。

　　一些不在大公司工作的人会更深入地理解编码。在大型科技公司工作的人通常会更深入地研究系统架构。这样他们就能更详细地理解数据边界和数据流程图。

　　领域专业知识轨道是业务人员自动倾向并具有优势的地方。这并不意味着你需要对行业有更多的了解，而是要更详细地了解gen AI如何应用于该领域。

　　例如，在金融领域，你必须知道可以使用哪些数据来训练特定的模型。你还必须了解你必须通过哪些类型的隐私和安全法规才能获得应用程序的批准或发布与人工智能相关的应用程序。

　　这种技能非常有价值，所以公司会向拥有这种专业技能的顾问支付大笔费用。我认识一个人，他曾经在一家银行做运营经理，他发现了人工智能最有价值的地方。现在，公司只会打电话给他，想清楚在哪里推出他们的通用人工智能产品。

　　我看到人们做的最好的事情就是尝试用人工智能自动化他们的很多生活。他们使用ChatGPT或Claude来处理所有事情，这有助于他们很好地理解人工智能的局限性以及如何提示它。

　　当初学者开始使用gen AI时，他们并不习惯我所说的丰富的智能。他们会说：“你能给我回复这条短信吗？”

　　经常使用人工智能的专家会说，“你能给我这条短信20个回复吗？”然后他们会根据自己的口味挑选一个。

　　在工作之外，我在很多方面都用它来思考很多计划。作为我的思想伙伴，它真的很有帮助，即使是在沟通、总体规划或甚至像旅行计划这样平庸的事情上。

　　不要向朋友寻求建议，你应该考虑向法学硕士或聊天机器人寻求建议。这时你才真正开始理解它的用处。