學習如何編碼？ 標準工程學位可能還不夠。
在最近的一篇文章中 哈佛商業評論高盛資訊長Marco Argenti表示，人工智慧現在可以編寫高品質的程式碼，有時甚至比人類還要出色，而且科技只會變得更好。
那麼工程師要如何跟上呢？ 他告訴讀者他給上大學的女兒的建議：“如果你想從事工程職業，除了傳統的工程課程之外，你還應該專注於學習哲學。”
Argenti 是一名工程師，擁有科技創業背景，並曾在亞馬遜網路服務和諾基亞等其他大公司擔任領導職務。
左為高盛資訊長 Marco Argenti，右為華納音樂集團執行長 Robert Kyncl。 圖片來源：Patrick McMullan/PMC via Getty Images
他表示，隨著人工智慧複雜性的增加，普通的工程課程是不夠的，因為人工智慧程式碼可能在技術上是正確的，但無法完成其應該做的事情。
如果工程師沒有得到正確的提示，人工智慧將創建在最好的情況下可能有些正確的程式碼，但在最壞的情況下可能完全錯誤。 但有哲學基礎的工程師應該具備跟上步伐的推理能力和第一原理思維。
工程師面臨的問題不會是“你會編碼嗎？” 但是“你能通過提出正確的問題從你的人工智能中得到最好的代碼嗎？”
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人工智慧提示工程，或用最好的語言與人工智慧進行交流以獲得所需的輸出，是一個新興領域。 微軟首席科學家 Jaime Teevan 在去年 12 月寫道，與人工智慧溝通與告訴團隊成員該做什麼不同。 人工智慧需要更多的背景信息，並且可能需要重新措辭或範例才能產生可行的輸出。
普華永道合夥人Robin Stein 告訴《CIO》雜誌，普華永道「很快意識到，我們必須在生成式人工智慧的基礎上提高75,000 名員工的技能，如何負責任地應用生成式人工智慧，以及如何成為一名快速工程師。
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Argenti 強調，在人工智慧幻覺時代，提出正確的問題並運用哲學思維變得更加重要。
「圍繞著問題擁有清晰的思維模型，能夠將其分解為易於處理的步驟，完美的第一原理思維，有時做好準備（並能夠）與頑固的人工智能進行辯論——這些技能將成為偉大的人工智慧未來的工程師，同樣的考慮可能適用於許多工作類別，」阿根蒂寫道。
