يحذر الرئيس التنفيذي لشركة Bluesky أنه لا ينبغي لك “الاستعانة بمصادر خارجية تفكيرك” إلى الذكاء الاصطناعي

قد تقوم الذكاء الاصطناعي بتحويل وظيفتك ، لكن التفكير النقدي لا يزال أساسيًا.

هذا وفقا لرئيس تنفيذي بلوزكي جاي غرابر. أخبرت Business Insider أن تطوير مهارات التفكير الحرجة “ضروري للغاية” في هذا اليوم وهذا العصر.

“AI قادرة على أتمتة الكثير من المهام الحرجة ، وإذا قمنا بالاستعانة بمصادر خارجية تمامًا ، فهي في الواقع ليست جيدة بما يكفي للتشغيل بطريقة آلية ،” قال Graber ، الذي أسس سابقًا شبكة اجتماعية ركزت على الأحداث التي تسمى Preving Inc.

إذا كنت طالبًا ، فربما يعني ذلك كتابة مقالاتك باليد ، كما قال Graber. وقال الرئيس التنفيذي إن الفكرة هي بناء “العضلات للتفكير النقدي” ، والحفاظ على نموها.

وقالت “لا يمكنك فقط الاستعانة بمصادر خارجية تفكيرك ، أو مقالًا ، إلى الذكاء الاصطناعي”.

قال Graber إن Bluesky يستخدم الذكاء الاصطناعى في مناطق مثل الاعتدال والترتيب ولكنه لا يتيح لها العمل بشكل مستقل. وقالت إن الموظفين يقومون بفحص ومراجعة الإخراج ويستخدمون التفكير النقدي لتحديد ما يتم تنفيذه بالفعل.

وقال غرابر: “عندما تدعها تعمل بشكل مستقل ، فإنه لا يحتوي على سياق أو ذكاء فعلي ، أو الأشياء العديدة التي نحتاجها كبشر لاتخاذ قرارات جيدة”. “وهكذا تنتج أشياء تبدو أو تبدو صحيحة دون أن تكون على حق في الواقع.”

زراعة مجموعة من المهارات

ينصح غرابر بتبني عقلية عامة. مع توفير “الخبرة المتخصصة التي تم تعبئتها” ، تكمن القيمة الحقيقية في تمييز ما هو مهم.

وقال غرابر: “تحتاج إلى الحكم الجيد على كيفية استخدامك له ، ومن ثم يجب أن يكون لديك المرونة لاتخاذ هذه المعرفة والقيام بشيء مفيد معها”.

على الرغم من أن هذه المهارات الجديدة مهمة للتعلم ، إلا أن Graber لا يزال يعتقد أن الباحثين عن عمل يجب أن يكون لديهم فهم حازم لأساسيات صناعتهم.

وقال غرابر: “أعتقد أنه لا يزال من الضروري للغاية تعلم كل هذه المهارات ، سواء كانت الكتابة أو الترميز أو أي شيء آخر ستستخدمه في مساعدة الذكاء الاصطناعي”.

فقط لأن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يكتب مقالات لا يعني أن الناس لا ينبغي أن يتعلموا الكتابة بعد الآن. وينطبق الأمر نفسه على مهارات مثل الترميز. على الرغم من أن الذكاء الاصطناعى يمكن أن يساعد في إدراج بنية ، ومعرفة الأخطاء ، وإنشاء رمز ، قال Graber إنه لا تزال بحاجة إلى الحصول على أساس متين.

وقال غرابر: “إذا كنت لا تعرف شكل الكود الجيد ، إذا كنت لا تعرف كيفية إنشاء نظام فعليًا ، فلن تكون قادرًا على تقييم ناتجه”.