务实的AI：在发展中的热情与怀疑之间取得平衡

在不断发展的人工智能世界中，保持平衡的观点对于在.NET和C＃生态系统中工作的开发人员至关重要。尽管人工智能的潜力令人兴奋，但一定的怀疑量确保了其实用有效的整合。本文对AI采用了务实的方法，探索其功能，同时突出其局限性。它提供了有关使用AI作为支持工具的见解，强调了扎根的应用程序，并警告过度过度的危险。

关键点

• AI是一种强大的工具，但不是一种尺寸适合的解决方案。
• 平衡的方法将热情与怀疑主义混合在一起，对于成功的AI整合至关重要。
• 在特定需求和现实期望中基础AI应用是至关重要的。
• 检索增强发电（RAG）通过提供相关上下文来增强AI模型。
• 微调应集中于行为调整，而不仅仅是添加内容。
• 人类的监督和专业知识对于指导AI开发和确保其有效使用至关重要。
• 大型语言模型擅长操纵语言，但缺乏诸如欲望和意图之类的人类品质。

关于AI的务实观点

热情与怀疑主义：找到适当的平衡

围绕AI进步的兴奋是显而易见的，但是以扎实的视角处理这项技术至关重要。作为开发人员，我们的任务是评估AI可以真正为我们的项目增加价值以及它可能不足的位置。将AI应用于每个问题很诱人，但这并不总是有效或可持续的。我们需要成为发烧友和怀疑论者，了解AI的优势，同时意识到其局限性。这种平衡的方法是以带来切实的好处而不会陷入炒作或不切实际的期望的方式的方式集成AI的关键。

AI作为副驾驶：增强人类能力

将AI视为副驾驶，它可以增强和支持人类能力而不是更换它们的工具。这类似于Github Copilot在Visual Studio中的工作方式或ChatGpt如何回答问题。这些工具可以加速某些任务，协助完成代码完成并提供信息，但它们并不是完全自主的。由Microsoft推广的“ Copilot”品牌有效地捕捉了AI作为助手的角色，从而提高了人类专业知识，而不是代替它。

接地AI应用的重要性

接地AI涉及给出上下文和结构以指导其行动和输出。没有此，AI很容易产生无关紧要或不准确的结果。作为.NET开发人员，我们必须为我们的AI实施设置明确的界限和目标。诸如检索增强生成（RAG）之类的技术通过将相关数据拉到矢量数据库中，从而帮助基础AI，确保响应是准确的，而不仅仅是构成。 AI模型在定义明确的框架中表现最好，该框架与特定的目标和需求保持一致。请记住，AI缺乏真正的灵魂。

大语言模型的局限性：进行微调的需求

像GPT-4这样的大型语言模型（LLM）在操纵语言方面令人印象深刻，但它们的局限性。这些模型擅长使用统计模式来生成听起来令人信服的文本，但它们并不真正理解或意图。这可能会导致输出看起来正确，但实际上是不正确的或不正确的。在这里进行微调至关重要，因为它使我们能够调整模型的行为以更好地适合特定的任务和域。但是，我认为不应将微调用于接地，因为AI已经有必要的信息。

人类因素：为什么开发人员仍然重要

欲望和人类创造力

人工智能没有人类创造力的火花。它仍然依赖开发商渴望推动其目标的愿望。人类是富有创造力和聪明的，这就是赋予人工智能意义的原因。没有人类意图，计算机和人工智能就没有目的。大型语言模型仍然需要此意图才能有效运行。与其让AI接管，不如将其用作取得更好结果的工具。

AI实际整合到您的工作流程中

在C＃中使用打开AI的分步指南

如果您想使用打开的AI和C＃启动AI项目，这就是您可以开始的方法：

1. 设置：第一步是设置您的环境以与开放AI模型进行通信。
2. 提出问题：设置后，您需要提供提示。点击“ go”后，消息将发送到模型。
3. AI做魔术：收到您的提示后，开放的AI服务使用神经网络来生成响应，寻找连接和模式以提供有用的和相关的答案。
4. 您会得到一个答案：打开的AI模型然后生成响应，该响应可能是文本，代码或您要求的任何其他内容。

通过遵循以下步骤，您可以集成开放的AI模型以增强您的项目并改善.NET结果。

AI优点和缺点

优点

• 平凡任务的自动化
• 协助集思广益和解决问题
• 可以帮助节省编码时的时间
• 可以帮助您开始写作

缺点

• 没有创造性的新见解；缺乏“欲望”，需要人类的动力
• 可以成为拐杖或习惯，而不是正确使用
• AI没有灵魂；它缺乏人类拥有的额外的东西

常见问题

将AI集成到.NET和C＃项目中的主要好处是什么？

将AI集成到.NET和C＃项目中提供了几个优点，包括提高效率，任务自动化，通过数据分析增强决策以及具有具有自然语言处理和预测功能等功能的智能应用程序的能力。

如何确保我的AI应用程序是基础的，并避免产生不准确或无关紧要的结果？

为了确保您的AI应用程序是基础的，请使用诸如检索增强发电（RAG）之类的技术来提供相关的数据和上下文。为AI设定明确的边界和目标，并不断监视其输出，以确保与目标的准确性和一致性。拥有所有必要的信息有助于AI提供最佳的答案。

什么是微调，应该如何在AI模型开发中使用？

微调涉及调整AI模型的行为以更好地适合特定任务或域。它应用于控制模型的样式或格式，而不是注入新信息或改变其基本知识库。将微调视为训练模型以某种风格的行为，而不是增加事实的方式。

相关问题

在软件开发中使用AI时，有什么道德考虑？

在开发AI驱动软件时，道德考虑至关重要。要考虑的关键领域包括：

• 偏见与公平： AI模型可以在其培训数据中延续和扩大偏见。开发人员必须积极识别和减轻这些偏见，以确保公平并防止歧视。
• 隐私： AI系统通常处理大量数据，这对于通过强大的安全措施和知情数据收集同意确定用户隐私至关重要。
• 透明度和解释性： AI决策应该是透明的和可以解释的，尤其是在关键应用程序中，以使问责制和用户了解AI系统如何做出决策。
• 问责制：必须定义对AI操作的明确问责​​制，并具有解决错误，偏见和意外后果的机制。
• 工作流离失所：应考虑AI对就业的潜在影响，重点是开发增强人类能力而不是完全自动化工作的AI解决方案。

通过解决这些道德考虑，我们可以利用AI的权力，同时最大程度地减少潜在的危害并确保负责任的发展。