Bốn mức, dấu hiệu của từng mức và một bài học miễn phí để bắt đầu
Ở chỗ làm, có vẻ ai cũng đang dùng AI, và thật khó biết bạn đang đứng ở đâu. Có đồng nghiệp nhắc đến nó trong mọi cuộc họp, có người chưa bao giờ nói tới, còn phần lớn lời khuyên chỉ gói gọn trong việc dùng nhiều hơn, điều không cho bạn biết sáng thứ Hai nên làm gì. Trang này chia lời khuyên đó thành bốn mức mà bạn có thể nhận ra trong tuần của chính mình, mỗi mức có một ví dụ công việc quen thuộc và một bài học miễn phí để bắt đầu.
Bản đồ
Đọc các dấu hiệu dưới mỗi mức và để ý xem dấu hiệu nào giống tuần làm việc của bạn. Hầu hết mọi người ở nhiều hơn một hàng, và không có điểm số nào để cộng. Một chỗ tốt để bắt đầu là mức ngay sau mức bạn thấy quen thuộc.
Bốn mức này từ đâu ra
Các mức này lấy từ một bài viết của Felix Rieseberg, trưởng nhóm kỹ thuật tại Anthropic. Ý của anh là lời khuyên hãy tham vọng hơn với AI thì ai cũng nghe nhưng khó làm theo, nên anh chia tham vọng thành bốn loại: tốc độ, tầm cao, chiều sâu và độ rộng. Anh viết rằng cách tiếp cận này dùng được với mọi mô hình AI. Phần mô tả trên trang này do chúng tôi diễn đạt lại, và các ví dụ văn phòng là của chúng tôi.
Đọc bài viết của Felix RiesebergCác bài học miễn phí bên dưới dùng Claude của Anthropic. Những thói quen trong bài cũng áp dụng được với các trợ lý AI khác.
Mức 1
Công việc bạn vẫn làm, nhưng làm nhanh hơn.
Bạn ở đây nếu
Trong công việc, nó trông như thế này
Sau một cuộc họp, bạn dán ghi chú thô vào và yêu cầu một bản tóm tắt ngắn cho nhóm, có người phụ trách và hạn chót. Thời gian của bạn dành cho việc đọc và sửa bản nháp thay vì gõ nó.
Mức 2
Yêu cầu kết quả bạn cần và để AI tự tìm ra các bước.
Bạn ở đây nếu
Trong công việc, nó trông như thế này
Báo cáo quý của bạn. Ở mức tốc độ, AI điền vào mẫu của quý trước. Ở mức này, bạn hỏi điều gì đã thay đổi, vì sao và nên làm gì, rồi hỏi ba quyết định quan trọng nhất, kèm lý lẽ ủng hộ và phản đối cho từng quyết định.
Mức 3
Làm việc theo cách người giỏi nhất trong nghề sẽ làm, và kiểm tra kết quả bằng thứ khác ngoài AI.
Bạn ở đây nếu
Trong công việc, nó trông như thế này
Một bảng tính doanh số hằng tháng theo khu vực. Hãy hỏi một chuyên viên phân tích giàu kinh nghiệm sẽ xử lý nó thế nào và bắt đầu từ số liệu thô nào. Sau đó yêu cầu các con số chính xác đằng sau mỗi kết luận và tự đối chiếu với bảng tính. AI tự kiểm tra câu trả lời của mình thì không được tính là kiểm tra.
Mức 4
Mượn phương pháp từ những lĩnh vực mà công việc của bạn thoạt nhìn không cần đến.
Bạn ở đây nếu
Trong công việc, nó trông như thế này
Một chuỗi email dài đang tiến tới một quyết định. Trước khi chốt, hãy yêu cầu AI làm pre-mortem cho kế hoạch, như một nhóm dự án giả định nó đã thất bại rồi tìm lý do, sau đó tìm điểm yếu như cách một nhà đầu tư hoài nghi đọc số liệu của một công ty. Hãy yêu cầu nó làm điều người đó làm. Yêu cầu nó nói giống người đó chỉ thay đổi giọng văn.
Bắt đầu tại đây
Bài học miễn phí: pre-mortem, steelmanning và red-teamingMột giới hạn thật lòng
Các mức cao hơn hiệu quả nhất khi AI truy cập được các tệp và dữ liệu mà công việc cần, và nhiều môi trường làm việc hiện vẫn chưa cho phép điều đó. Hãy kiểm tra công ty bạn cho phép gì trước khi tải lên bất cứ thứ gì, và giữ quyền quyết định cuối cùng với mọi thứ được gửi đi dưới tên bạn.
Những gì miễn phí
Bài học đầu tiên miễn phí mất khoảng 6 phút.
Nếu có đồng nghiệp cũng đang thắc mắc như vậy, hãy gửi họ trang này.
Nightschool AI là nền tảng độc lập, không liên kết và không được Anthropic, Microsoft, OpenAI, Google hay Meta bảo trợ. Tên sản phẩm trên trang này chỉ dùng để chỉ các công cụ mà bài học của chúng tôi hướng dẫn. Bài viết của Felix Rieseberg được ghi nhận là nguồn của bốn mức; anh không duyệt trang này.
Nightschool AI là một nền tảng học tập độc lập và không liên kết, không được Anthropic chứng thực hoặc tài trợ. Claude là nhãn hiệu của Anthropic, PBC. Bạn đang tìm Claude Academy chính thức của Anthropic? Truy cập academy.claude.com.