Trois conseils de Reid Hoffman pour travailler avec Chat GPT

L’entrepreneur américain Reid Hoffman a cofondé le réseau de carrière Linkedin en 2002. Depuis lors, Hoffman est actif en tant qu’investisseur et a investi dans des startups d’IA telles que Tome, qui peut transférer du contenu dans des présentations, et parfois dans la société de recherche en IA OpenAI, qui a mis son assistant vocal ChatGPT à la disposition du public en 2022. En mars 2023, Hoffman a démissionné de son poste d’actionnaire pour éviter les conflits d’intérêts avec d’autres investissements dans l’IA..

Un an plus tôt, il avait été annoncé que le fondateur construisait une nouvelle startup avec Inflection AI et travaillait sur son propre modèle de langage appelé « Pi ». Selon le site Internet, l’IA répondra aux questions « allant des connaissances générales aux relations personnelles ». Hoffman travaille également comme écrivain : dans son nouveau livre (traduit) « Des idées sur simple pression d’un bouton – comment nous pouvons développer notre plein potentiel avec l’aide de l’intelligence artificielle », le pionnier de la technologie traite expérimentalement de la dernière version d’OpenAI, GPT 4. Hoffman analyse pour différents domaines de la vie – de l’éducation à la justice en passant par les médias sociaux – comment fonctionne le modèle linguistique et quels avantages il peut apporter personnellement et dans le monde du travail.

Un extrait du livre « Des idées sur simple pression d’un bouton – comment nous pouvons développer notre plein potentiel avec l’aide de l’intelligence artificielle » de Reid Hoffman, publié par Börsenmedien AG 2023.

Tout comme j’attends de GPT-4 et des technologies similaires qu’elles transforment le monde du travail, j’attends également d’elles qu’elles transforment ma façon de travailler. J’ai eu l’occasion d’expérimenter GPT-4 pendant quelques mois, et même si je sais que je suis encore dans la partie abrupte de ma courbe d’apprentissage, je pense avoir suffisamment d’expérience pour donner quelques conseils sur l’utilisation de ces outils.

Lorsque des technologies de rupture apparaissent, la plupart des gens sont tentés de les utiliser pour remplacer une technologie ou une technique existante. Cela semble judicieux car cela minimise le temps et les efforts nécessaires à l’utilisation de la nouvelle technologie, mais cette approche est en réalité un piège : la nouvelle technologie est rarement un analogue exact de ce qui l’a précédée. Lorsque Internet est apparu, des services pionniers comme Yahoo! les annuaires téléphoniques en ligne. Les annuaires étaient utilisés pour trouver des choses, la première étape apparemment logique consistait donc à créer un annuaire en ligne.

Au fil du temps, nous avons découvert que la meilleure approche consistait à créer un nouvel outil : le moteur de recherche. Nous sommes encore dans la phase d’annuaire téléphonique en ligne des LLM. Il est peu probable qu’ils remplacent directement les moteurs de recherche dans bon nombre de leurs cas d’utilisation, mais ils offriront aux utilisateurs de nouveaux moyens de collecter des informations pertinentes et utiles. Voici trois principes clés que j’ai trouvés utiles dans mes propres tentatives d’utilisation de GPT-4 dans mon travail.

Principe 1 : Traitez GPT-4 comme un étudiant assistant de recherche, et non comme un oracle omniscient.

Si vous avez déjà travaillé avec un assistant de recherche (ou en avez été un vous-même), vous savez qu’un tel assistant est à la fois puissant et limité à certains égards. À certains égards, GPT-4 surpasse de loin n’importe quel assistant de recherche humain : il a accès à une base de connaissances incroyablement large, il est ultra-rapide et il est disponible chaque fois que vous en avez besoin (au lieu d’avoir à étudier à mi-session). Il présente également de nombreux autres inconvénients d’un assistant de recherche humain : ce n’est pas un expert, sa compréhension d’un sujet donné est assez superficielle et il commet des erreurs. Si c’est faux, c’est encore pire qu’un assistant de recherche humain, car un humain a souvent le bon sens de vous avertir s’il n’est pas sûr de la qualité de son travail.

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Malgré ces inconvénients, ce qui est vraiment remarquable, c’est que chacun a accès à un soutien à la recherche quasi instantané et à la demande. Assurez-vous simplement de croiser les résultats avec des sources plus approfondies et de véritables experts humains.

Principe 2 : Considérez-vous comme un réalisateur et non comme un menuisier.

Lorsque nous travaillons avec des outils, nous sommes formés à les considérer comme une extension de nous-mêmes. Un charpentier brandit un marteau et se rapproche de l’achèvement d’une maison. Il sait ce que fera le marteau à chaque fois qu’il le balancera et travaille en conséquence. Cette métaphore ne fonctionne plus lorsqu’il s’agit d’outils comme GPT-4. Au lieu de manipuler un outil physique pour obtenir un résultat prévisible et planifié, utiliser GPT-4 revient à mettre en scène une scène dans un film. En tant que réalisateur, vous travaillez avec un acteur pour obtenir la meilleure performance de sa part. Vous ne lui dites pas : « Pliez le cou à 15 degrés, puis regardez l’autre personne après 2,5 secondes. » Vous lui demandez plutôt de transmettre un certain sentiment au public : « Convainquez-nous que vous êtes amoureux. » GPT -4 n’est pas un acteur humain, mais le processus de mise en scène est similaire.

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Vous devez déterminer le résultat souhaité et peut-être essayer de nombreuses variantes à partir d’une invite, tout comme un réalisateur peut avoir besoin de faire plusieurs prises d’une scène. En fin de compte, c’est un processus collaboratif.

Principe 3 : Essayez-le !

Dans la plupart des domaines de notre travail, on nous apprend à planifier à l’avance et à éviter les erreurs. En effet, la mise en œuvre d’un plan demande beaucoup de temps et d’autres ressources – ce n’est pas pour rien que le dicton du menuisier dit : « Mesurez deux fois, coupez une fois. » Mais et si la mise en œuvre d’un plan était moins chère et plus rapide que cela ? C’est le paradoxe déroutant du GPT-4 et des LLM. En beaucoup moins de temps qu’il n’en faut pour discuter d’un plan, GPT-4 peut facilement générer une réponse complète que vous pourrez examiner. Si vous n’aimez pas la réponse, vous pouvez la jeter et en générer une autre, ou simplement générer trois variantes pour avoir plus de choix.

Par exemple, j’ai pris l’habitude d’essayer quelques instructions simples chaque fois que j’ai une tâche importante qui m’attend. Par exemple, s’asseoir pour écrire ce chapitre.

Reid : De quelles manières l’investisseur, auteur et philanthrope Reid Hoffman peut-il utiliser les LLM pour travailler plus rapidement, plus efficacement et plus efficacement ?

GPT-4 :

• Recherche automatisée : les LLM peuvent être utilisés pour rechercher et trouver des informations pertinentes rapidement et précisément. Hoffman pourrait utiliser cette technologie pour trouver rapidement des recherches et des données utiles à ses investissements et à ses efforts philanthropiques.
• Création de contenu automatisée : les LLM peuvent être utilisés pour créer du contenu tel que des articles et des rapports, ce qui permet à Hoffman de gagner du temps et des efforts en matière de recherche et de rédaction.
• Analyse automatisée : les LLM permettent d’analyser rapidement et avec précision de grandes quantités de données, permettant à Hoffman de prendre des décisions meilleures et plus rapides.
• Communications automatisées : les LLM peuvent être utilisés pour des tâches de communication automatisées telles que la réponse aux e-mails et la planification de réunions, permettant ainsi à Hoffman de se concentrer sur des tâches plus importantes.
• Décisions d’investissement automatisées : les LLM peuvent être utilisés pour prendre des décisions d’investissement basées sur des données et des algorithmes complexes, permettant à Hoffman de prendre des décisions éclairées plus rapidement.

Comme d’habitude, GPT-4 fournit des pistes de réflexion immédiates. La recherche et l’analyse sont certainement un bon cas d’utilisation pour GPT-4, car ils connaissent littéralement la majeure partie d’Internet vers 2021. Ses connaissances sont bien plus étendues que celles d’un être humain, et les futurs instruments le seront probablement encore plus. La création automatisée de contenu est intéressante pour les premières ébauches instantanées, mais je suis sceptique quand on prétend qu’elle peut être utilisée pour des textes importants sans intervention humaine – du moins pour mon travail.

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Je voudrais examiner et affiner tous les articles ou rapports créés avec, même si cela pourrait encore accélérer considérablement mon débit. Je suis un peu plus sceptique quant aux autres suggestions, comme l’automatisation de ma communication. Les gens m’envoient des e-mails demandant des décisions et des lettres de recommandation, et je ne suis pas encore tout à fait prêt à confier ces tâches à AI.

En ce qui concerne les décisions d’investissement, je pense que l’IA pourrait m’aider à prendre plus rapidement des décisions d’investissement éclairées en me faisant réfléchir et en m’aidant à prendre en compte tous les points de données potentiels. Il semble cependant exagéré de qualifier ce processus de « décision d’investissement automatisée ». Malgré ces objections mineures, GPT-4 m’a aidé à aborder ce chapitre en créant une taxonomie sensée de mon travail avec des indicateurs vers où je pourrais approfondir.

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