เมื่อ Codex เปิดตัว มีคำถามว่าเราจะทำอย่างไรเมื่อ Codex สามารถตอบโจทย์การใช้งานที่เราใช้เวลาหลายเดือนในการสร้างขึ้นมาได้ในครั้งเดียว คำถามนี้คือหัวใจสำคัญของ FDE ที่ OpenAI
ตัวอย่างเช่น เทคโนโลยี See & Spray สำหรับควบคุมวัชพืชแบบแม่นยำ ใช้กล้องและ Machine Learning เพื่อระบุและฉีดพ่นเฉพาะวัชพืช ช่วยลดการใช้สารเคมีได้ถึง 70% AI สามารถตอบคำถามเกษตรกร ให้คำแนะนำการตั้งค่า และช่วยให้เกษตรกรเข้าใจถึงคุณค่าที่ได้รับจากเทคโนโลยีนี้
ในอีกกรณีหนึ่ง ทีมงานได้เข้าไปทำงานร่วมกับทีมตรวจสอบของลูกค้า เพื่อทดสอบว่า AI สามารถสร้างชุดทดสอบที่มีประโยชน์และวินิจฉัยความล้มเหลวของชิปได้อย่างถูกต้อง ซึ่งแสดงให้เห็นว่า FDE ต้องเรียนรู้ในอุตสาหกรรมนั้นๆ แม้จะไม่ได้มีความรู้พื้นฐานมาก่อนก็ตาม
ด้วยการทำงานเช่นนี้ พวกเขาช่วยลดโค้ดเฉพาะทาง (custom code) ในแต่ละโปรเจกต์ไปได้ถึงประมาณ 90% และสามารถใช้ประโยชน์จากการปรับปรุง Codex ส่วนกลาง ทำให้ลดปริมาณโค้ดเชื่อมต่อ (glue code) ที่ต้องใช้ในแต่ละกรณีการใช้งาน
ศัพท์ที่ควรรู้
- Codex – คือโมเดล AI ที่ OpenAI ใช้ในการพัฒนาและประยุกต์ใช้เพื่อตอบโจทย์การใช้งานเฉพาะทาง
- FDE – ย่อมาจาก Forward Deployed Engineering คือการที่ทีมงานต้องลงไปทำงานและเรียนรู้ในบริบทของลูกค้าอย่างลึกซึ้ง
- See & Spray – คือเทคโนโลยีควบคุมวัชพืชที่ใช้กล้องและ Machine Learning เพื่อการฉีดพ่นที่แม่นยำ
- Machine Learning – คือเทคนิคที่ทำให้ AI สามารถเรียนรู้จากข้อมูลเพื่อนำไปสู่การตัดสินใจหรือการทำงานอัตโนมัติ
- Glue code – คือโค้ดส่วนที่ทำหน้าที่เชื่อมโยงส่วนประกอบต่างๆ เข้าด้วยกันในแต่ละกรณีการใช้งาน
ที่มา: OpenAI