Kỹ năng thầm lặng để đánh giá công việc của AI (Và tại sao nó hiện là năng lực cốt lõi)
Việc tạo ra sản lượng gần như miễn phí, điều đó có nghĩa là kỹ năng khan hiếm sẽ được di chuyển xuống phía dưới. Đánh giá tốt là một công việc có quy tắc và hầu hết mọi người đều làm theo nó.
Khi đầu ra đắt đỏ thì việc tạo ra sản phẩm là kỹ năng. Đầu ra bây giờ gần như miễn phí, và năng lực khan hiếm đã chuyển sang xem xét: khả năng xem xét một bản dự thảo có vẻ tốt và tìm ra ba điểm sai trong đó. Hầu như không ai đào tạo điều này, và nó cho thấy.
Cốt lõi của kỹ năng này là biết những gì bạn không thể kiểm tra bằng cách đọc. Sự lưu loát đánh lừa con mắt; một đoạn văn trôi chảy có vẻ đúng. Vì vậy, việc xem xét phải được xác minh trước tiên: mọi tuyên bố có trọng lượng đều được truy tìm nguồn gốc, mọi con số đều được tính toán lại, mọi báo giá đều được kiểm tra so với bản gốc. Đọc là để cấu trúc; kiểm tra là sự thật. Làm hai người bối rối là cách tàu trôi chảy vô nghĩa.
Quy tắc thứ hai là xem xét theo mục đích chứ không phải theo chất lượng. Một bản nháp có thể được viết tốt nhưng lại sai đối với công việc: bài luận đúng trả lời sai câu hỏi, bản tóm tắt chính xác bỏ qua nội dung mà khán giả của bạn thực sự cần. Tôi giữ nguyên ý định ban đầu của mình bằng văn bản trước khi tạo và bài đánh giá đặt ra một câu hỏi: điều này có thực hiện được những gì tôi đã viết ra không?
Thứ ba là hiệu chỉnh các thay đổi. Những người đánh giá mới bắt đầu viết lại mọi thứ (trở thành tác giả, với AI là người đánh máy đắt tiền) hoặc không viết gì (gửi bất cứ thứ gì đến). Kỹ năng nằm ở giữa: giữ cái đúng, sửa cái sai và biết cái nào là cái nào. Đánh giá đó là kiến thức chuyên môn về miền đội mũ biên tập viên, đó là lý do tại sao AI đã làm cho chuyên môn về miền có giá trị hơn chứ không kém đi.
Các đội tìm ra điều này lặng lẽ dẫn trước các đội vẫn đang tranh luận xem liệu AI có viết tốt hay không. Câu hỏi đã được giải quyết; nó viết đầy đủ. Tác phẩm bây giờ có tốt hay không phụ thuộc hoàn toàn vào việc ai đọc nó trước khi nó xuất xưởng. Người đó là chất lượng của hệ thống và nó cũng có thể được đào tạo.