كيف ساعد الذكاء الاصطناعي أحد الباحثين المحترفين الذين ليس لديهم خبرة في البرمجة في بناء أداة برمجية

يعد ترميز الاستجابات المفتوحة يدويًا مهمة تستغرق وقتًا طويلاً لأي متخصص في العلاقات العامة أو البحث في جمع المشاعر أو التعليقات. حتى مع بعض الأتمتة، غالبًا ما تكون الأداة قديمة وخرقاء.

لكن هاري موريس، مدير المشروع في قادة السمعة، رأى فرصة لاستخدام الذكاء الاصطناعي لإنشاء برنامج لتسريع العملية. ومع عدم وجود خبرة في برمجة البرامج، فقد فعل ذلك، مع القليل من الدعم من رئيس العمليات ديفيد ليندون.

وإليك كيف نجحوا في ذلك – وكيف يمكنك أن تفعل الشيء نفسه.

تم تحرير الإجابات من أجل الإيجاز والوضوح.

كيف بدأت التحقيق في الذكاء الاصطناعي في شركة Status Leaders؟

موريس: نحن نجري الكثير من الاستطلاعات، ونطرح الكثير من الأسئلة النصية المفتوحة حيث يمكن للأشخاص كتابة إجاباتهم. نحن نستخدم برنامجًا إحصائيًا يمكنه أتمتة بعض هذه الإحصائيات، ولكن بشكل عام يستغرق الأمر دائمًا بضعة أيام إذا كان هناك الكثير من الردود. واعتقدت أنه ربما يمكنني بناء شيء ما. لقد اعتقدت دائمًا أن البرمجة أمر رائع، لكنني لم أتمكن أبدًا من القيام بذلك فعليًا، بخلاف أجزاء صغيرة من JavaScript، والتي علمني إياها ديفيد بالفعل بخلفيته في هندسة البرمجيات. ولكن مع تقدم ChatGPT، بدأ إنشاء الأكواد الخاصة به يصبح جيدًا جدًا.

كنت أرغب في الحصول على قائمة الإجابات المفتوحة وتصنيفها إلى فئات، ولكن أفضل من مجرد التقاط مجموعات من الكلمات، وهو ما تفعله النماذج الإحصائية في الأساس.

كان لدي اتجاه ووضعه في ChatGPT. من خلال عملية التشاور مع الذكاء الاصطناعي، يمكنك تكوين الفكرة أثناء إجراء تلك المحادثة.

أنا أقول “نحن” كما لو كان ChatGPT شخصًا، ولكن يبدو الأمر كذلك عندما تكون في هذه العملية. ربما بعد 20 دقيقة من تلك المحادثة، كانت لدي فكرة مدروسة جيدًا عما أريد بناءه. ثم قلت: حسنًا، لدينا فكرة. قم بترميزها.

لقد بصقت هذه القائمة الطويلة والمختلطة التي تضم الكثير من الأشياء. ولم أفهم بشكل خاص ما كان يحدث. أخذته ووضعته في جداول بيانات Google. يمكنك تشغيل التعليمات البرمجية في الواجهة الخلفية لبرامج Google، وهو ما يشبه نوعًا ما ما يمكنك فعله باستخدام Excel. لقد وضعته واختبرته ولم يفعل أي شيء.

اعتقدت أنه سيعمل في المرة الأولى، لكنه لم ينجح تمامًا. بمجرد أن واجهت مشكلة، كان بإمكاني اكتشاف الخطأ، والحصول على مقتطف التعليمات البرمجية، وإعادته إلى GPT، والتكرار، والاختبار، ثم إصلاح كل جزء. استغرق ذلك وقتًا أطول قليلاً، ولكن بعد بضع ساعات نجح الأمر تمامًا كما أردت، الأمر الذي أذهلني قليلاً، لأن هذه كانت المرة الأولى التي نجرب فيها شيئًا كهذا.

أطلعني على “المحادثة” التي أجريتها مع ChatGPT لتحديد فكرتك. كيف كان الأمر مثل العصف الذهني مع الروبوت؟

موريس: لم أبدأ بشيء معقد للغاية. كان عبارة عن سطرين، – أردت أن تتضمن قائمة، وتعطيني بعض المواضيع، وتلفظ بعض الفئات. ثم ارجع وقم بوضع كل إجابة في تلك المواضيع. فرجع فسألني قائلا: هل فكرت في هذا؟ هل فكرت في طول الفئات؟ هل فكرت كم يجب أن يكون هناك؟ هل فكرت في X وY وZ؟ كان بإمكاني المضي قدمًا خلال تلك المحادثة واختيار الأجزاء التي أعجبتني.

كانت لديك خبرة قليلة جدًا في البرمجة، ومع ذلك قمت باستكشاف الأخطاء وإصلاحها في التعليمات البرمجية. كيف عمل ذلك؟

موريس: سيشير معظم مشغلي التعليمات البرمجية إلى الصف الذي لا يعمل، ولأنني أعرف ما أريده في النهاية، يمكنني إضافة عمليات تحقق لأرى، على سبيل المثال: “حسنًا، في هذه المرحلة، ما هو هذا المتغير؟”

طوال هذه العملية برمتها، إذا لم أكن أعرف ما كنت أفعله، فإن ChatGPT لديه فهم للغات البرمجة، لذا يمكنني أن أخبره باللغة الإنجليزية الأساسية ما أحتاج إليه، على سبيل المثال، “أريد إضافة نقطة توقف تخبرني ما هو المتغير A موجود في هذه المرحلة من الكود، ثم أعيده إلى مشغل الكود، ثم يقوم بتشغيله مرة أخرى. ويمكنك بناء التفاهم من خلال هذه العملية.

ديفيد، لديك خبرة في البرمجة والبرمجيات. ماذا صنعت من هذه العملية؟

ليندون: نعم، من المضحك الاستماع إلى هاري يتحدث عن ذلك، في الواقع، لأن “مشغل الكود”، على سبيل المثال، هذه ليست اللغة التي سيستخدمها أي مهندس برمجيات على الإطلاق. لكن بالطبع، هذا منطقي تمامًا في الكلام العادي، ويتيح لك الذكاء الاصطناعي القيام بذلك.

عندما جاءني هاري بالمخرجات، وأظهر لي ما فعله، كان جزء مني معجبًا للغاية، لأنه كان عبارة عن برنامج يعمل من البداية إلى النهاية ويفعل بالضبط ما أراد أن يفعله .

كان جزء آخر مني محبطًا للغاية، لأنني إذا أردت القيام بذلك، فأنا أملك هذه المهارات التي تعني أنني أستطيع القيام بذلك، لكن في الواقع كان الأمر سيستغرق وقتًا طويلاً، حتى مع كل المهارات التي اكتسبتها حتى أكثر من 25 عاما. لا يزال يتعين عليّ الخضوع لعملية الترميز والاختبار هذه. لذا فإن رؤية النتيجة النهائية والقول، واو، لقد ثابر هاري بالفعل خلال هذه العملية، وقد سمح له بالانتقال من المفهوم إلى المنتج في فترة زمنية قصيرة إلى حد معقول، هو أمر مثير للإعجاب للغاية.

لذا، هل يمكنك تحديد المدة التي كان سيستغرقها هذا الأمر للقيام بالطريقة القديمة؟

ليندون: لو أخذت هذا وكان لدي الوقت لتشفيره بنفسي، لقلت ست إلى ثماني ساعات.

وهاري كم من الوقت استغرق منك القيام بذلك؟

موريس: أود أن أقول، للوصول إلى النقطة التي أظهرت فيها لديفيد، ربما كان ضعف ذلك.

ليندون: نعم، ولكن لدي 25 عاما من الخبرة. إذن فهي 25 سنة بالإضافة إلى ست إلى ثماني ساعات.

بمجرد أن أصبحت هذه الأداة في حالة صالحة للعمل وقمت بنشرها، كيف أثر ذلك على سير عملك؟

موريس: لقد أجرينا الحسابات لذلك. ربما كلفنا ذلك 60 جنيهًا إسترلينيًا في التكاليف، ثم ساعات العمل ما بين 700 جنيه إسترليني و1000 جنيه إسترليني، لذا فإن إجمالي ما يزيد قليلاً عن 1000 جنيه إسترليني في المملكة المتحدة لبناء هذا. سيكون استخدام هذه الأداة أسرع بحوالي 20 مرة من إجراء العملية يدويًا.

في أحد المشروعات الأسبوع الماضي، حصلت على بعض التعليقات من أحد المقالات وقمت بتشغيلها عبر الكود. استغرق الأمر مني خمس دقائق لإضافته، ولكننا تحدثنا عنه مطولاً خلال العرض التقديمي الأخير للعميل، لأنهم اعتقدوا أنه كان مفيدًا.

لذلك فإن هذا يغير حقًا منتج العميل الخاص بك بعدة طرق.

ليندون: انها نوعية متزايدة. إنه يزيد من عمق التحليل الذي يمكننا القيام به. إنه يوفر لنا الوقت، نعم، لكنه لا يجبرنا على تغيير الطريقة التي نعمل بها، والطريقة التي نفعل بها الأشياء.

إلى أين ستذهب من هنا، بعد أن أصبح لديك هذا الأساس؟

ليندون: أعتقد أن الحد الآن هو الخيال. إذن ماذا يمكنك أن تتخيل هذا يفعل؟ ومن ثم اذهب واختبره. أحيانًا ينجح الأمر وأحيانًا لا ينجح، لكنه جديد جدًا الآن. لا نعرف ما هي تلك المبادئ التوجيهية. ولا نعرف ما هي تلك الحواجز. نحن لا نعرف ما هي الحدود.

تعليق