務實的AI：在發展中的熱情與懷疑之間取得平衡

在不斷發展的人工智能世界中，保持平衡的觀點對於在.NET和C＃生態系統中工作的開發人員至關重要。儘管人工智能的潛力令人興奮，但一定的懷疑量確保了其實用有效的整合。本文對AI採用了務實的方法，探索其功能，同時突出其局限性。它提供了有關使用AI作為支持工具的見解，強調了紮根的應用程序，並警告過度過度的危險。

關鍵點

• AI是一種強大的工具，但不是一種尺寸適合的解決方案。
• 平衡的方法將熱情與懷疑主義混合在一起，對於成功的AI整合至關重要。
• 在特定需求和現實期望中基礎AI應用是至關重要的。
• 檢索增強發電（RAG）通過提供相關上下文來增強AI模型。
• 微調應集中於行為調整，而不僅僅是添加內容。
• 人類的監督和專業知識對於指導AI開發和確保其有效使用至關重要。
• 大型語言模型擅長操縱語言，但缺乏諸如慾望和意圖之類的人類品質。

關於AI的務實觀點

熱情與懷疑主義：找到適當的平衡

圍繞AI進步的興奮是顯而易見的，但是以紮實的視角處理這項技術至關重要。作為開發人員，我們的任務是評估AI可以真正為我們的項目增加價值以及它可能不足的位置。將AI應用於每個問題很誘人，但這並不總是有效或可持續的。我們需要成為發燒友和懷疑論者，了解AI的優勢，同時意識到其局限性。這種平衡的方法是以帶來切實的好處而不會陷入炒作或不切實際的期望的方式的方式集成AI的關鍵。

AI作為副駕駛：增強人類能力

將AI視為副駕駛，它可以增強和支持人類能力而不是更換它們的工具。這類似於Github Copilot在Visual Studio中的工作方式或ChatGpt如何回答問題。這些工具可以加速某些任務，協助完成代碼完成並提供信息，但它們並不是完全自主的。由Microsoft推廣的“ Copilot”品牌有效地捕捉了AI作為助手的角色，從而提高了人類專業知識，而不是代替它。

接地AI應用的重要性

接地AI涉及給出上下文和結構以指導其行動和輸出。沒有此，AI很容易產生無關緊要或不准確的結果。作為.NET開發人員，我們必須為我們的AI實施設置明確的界限和目標。諸如檢索增強生成（RAG）之類的技術通過將相關數據拉到矢量數據庫中，從而幫助基礎AI，確保響應是準確的，而不僅僅是構成。 AI模型在定義明確的框架中表現最好，該框架與特定的目標和需求保持一致。請記住，AI缺乏真正的靈魂。

大語言模型的局限性：進行微調的需求

像GPT-4這樣的大型語言模型（LLM）在操縱語言方面令人印象深刻，但它們的局限性。這些模型擅長使用統計模式來生成聽起來令人信服的文本，但它們並不真正理解或意圖。這可能會導致輸出看起來正確，但實際上是不正確的或不正確的。在這裡進行微調至關重要，因為它使我們能夠調整模型的行為以更好地適合特定的任務和域。但是，我認為不應將微調用於接地，因為AI已經有必要的信息。

人類因素：為什麼開發人員仍然重要

慾望和人類創造力

人工智能沒有人類創造力的火花。它仍然依賴開發商渴望推動其目標的願望。人類是富有創造力和聰明的，這就是賦予人工智能意義的原因。沒有人類意圖，計算機和人工智能就沒有目的。大型語言模型仍然需要此意圖才能有效運行。與其讓AI接管，不如將其用作取得更好結果的工具。

AI實際整合到您的工作流程中

在C＃中使用打開AI的分步指南

如果您想使用打開的AI和C＃啟動AI項目，這就是您可以開始的方法：

1. 設定:第一步是設置您的環境以與開放AI模型進行通信。
2. 提出問題：設置後，您需要提供提示。點擊“ go”後，消息將發送到模型。
3. AI做魔術：收到您的提示後，開放的AI服務使用神經網絡來生成響應，尋找連接和模式以提供有用的和相關的答案。
4. 您會得到一個答案：打開的AI模型然後生成響應，該響應可能是文本，代碼或您要求的任何其他內容。

通過遵循以下步驟，您可以集成開放的AI模型以增強您的項目並改善.NET結果。

AI優點和缺點

優點

• 平凡任務的自動化
• 協助集思廣益和解決問題
• 可以幫助節省編碼時的時間
• 可以幫助您開始寫作

缺點

• 沒有創造性的新見解；缺乏“慾望”，需要人類的動力
• 可以成為拐杖或習慣，而不是正確使用
• AI沒有靈魂；它缺乏人類擁有的額外的東西

常見問題

將AI集成到.NET和C＃項目中的主要好處是什麼？

將AI集成到.NET和C＃項目中提供了幾個優點，包括提高效率，任務自動化，通過數據分析增強決策以及具有具有自然語言處理和預測功能等功能的智能應用程序的能力。

如何確保我的AI應用程序是基礎的，並避免產生不准確或無關緊要的結果？

為了確保您的AI應用程序是基礎的，請使用諸如檢索增強發電（RAG）之類的技術來提供相關的數據和上下文。為AI設定明確的邊界和目標，並不斷監視其輸出，以確保與目標的準確性和一致性。擁有所有必要的信息有助於AI提供最佳的答案。

什麼是微調，應該如何在AI模型開發中使用？

微調涉及調整AI模型的行為以更好地適合特定任務或域。它應用於控制模型的樣式或格式，而不是注入新信息或改變其基本知識庫。將微調視為訓練模型以某種風格的行為，而不是增加事實的方式。

相關問題

在軟件開發中使用AI時，有什麼道德考慮？

在開發AI驅動軟件時，道德考慮至關重要。要考慮的關鍵領域包括：

• 偏見與公平： AI模型可以在其培訓數據中延續和擴大偏見。開發人員必須積極識別和減輕這些偏見，以確保公平並防止歧視。
• 隱私： AI系統通常處理大量數據，這對於通過強大的安全措施和知情數據收集同意確定用戶隱私至關重要。
• 透明度和解釋性： AI決策應該是透明的和可以解釋的，尤其是在關鍵應用程序中，以使問責制和用戶了解AI系統如何做出決策。
• 問責制：必須定義對AI操作的明確問責​​制，並具有解決錯誤，偏見和意外後果的機制。
• 工作流離失所：應考慮AI對就業的潛在影響，重點是開發增強人類能力而不是完全自動化工作的AI解決方案。

通過解決這些道德考慮，我們可以利用AI的權力，同時最大程度地減少潛在的危害並確保負責任的發展。