一位资深作家和记者可能是最不可能接受人工智能的人，但这准确地描述了斯科特·雷克斯对此事的看法。
“人工智能是一个内容生产过程，但它还没有思考。”雷克斯说。– 我们希望教学生使用人工智能引擎，通过编写提示来增强他们的流程，使机器能够帮助人类已经在做的事情。 一个
雷克斯是营销实践讲师、西北互助数据科学研究所联席主任，他的工作很辛苦。
他必须将人工智能融入到他的课程中，以提高学生的熟练程度，但又不会过时或规避学习过程。最终，他的目标是让学生在短期内找到工作，同时培养一系列无法长期外包给人工智能的技能。为此，雷克斯将数据科学和分析纳入了他的工具包中。
增强、替换、创建一个
当 Rex 教授人工智能时，他谈到了 ARC 流程，它代表增强（Augment）、替换（Replace）和创建（Create）。在第一阶段，新技术建立在工人现有能力的基础上，使他们能够更轻松、更快地完成工作。在第二阶段，它取代了这些工人。在最后阶段，它为高技能工人创造了新的就业机会。
公司现在正在寻找熟练掌握人工智能工具的学生。然而，雷克斯认识到许多企业正在寻求进入“替换”阶段。在设计课程时，他主要关注一个问题：学生如何经受住“替换”并转向“创造”？
他在马凯特的文科核心中看到了解决方案，该核心教学生如何思考，而不是思考什么。
“学习如何通过具有创造力和批判性思维的过程进行推理至关重要，”雷克斯说。“你必须经历的脑力劳动是有价值的部分，如果你只关注产品而不是过程，你就会亏待自己。”
使用正确的数据进行训练一个
大多数围绕人工智能的公开炒作都来自于根据从互联网上抓取的数据进行训练的大型语言模型。这将不可避免地导致原创作品被用于未经授权的目的，并可能导致版权侵权的法律索赔。
“作为一名前记者和作家，我的书面作品将被用来培训一名法学硕士，而这个人可能会被某人用来试图取代我，这是令人痛苦的，”雷克斯说。
相反，雷克斯认为利用内部专有数据训练人工智能具有更大的价值。公司可以将客户关系管理数据库中的数据输入人工智能软件，并比以前更快、更准确地识别趋势。
“未来五年，检索增强型人工智能将变得巨大，”雷克斯说。– 我可能并不特别关心整个互联网对某事的看法，但我想要能够查询我自己的数据以找到联系的软件。 –
挑战引擎一个
人工智能可能扮演的另一个角色是“挑战引擎”。雷克斯鼓励他的学生询问大型语言模型，让他们了解如何响应提示，然后对听起来最有说服力的提示进行独立研究有希望的。
这确保了学习和批判性思维过程仍在进行；它们只是比没有人工智能时发生得更快。
– 人工智能应该开辟不同的探究途径。过去，你会偶然遇到一些超出你参考范围的事情；现在，你可能会遇到一些意外的事情。也许在图书馆或通过随机谷歌搜索。人工智能的价值在于设计那些偶然的时刻，让您更快地走上正确的道路，”雷克斯说。