آذر
هوش مصنوعی
12 اشتباه در نوشتن پرامپت‌های هوش مصنوعی
اشتباهاتی که در نوشتن پرسش‌های مرتبط با هوش مصنوعی که باید اجتناب شوند
هنگامی که تازه با ایجاد پرسش‌های مرتبط با هوش مصنوعی شروع می‌کنید، احتمال اشتباه کردن وجود دارد. استفاده صحیح از ابزارهای هوش مصنوعی می‌تواند شما را بهره‌ورتر و کارآمدتر کند، اما اگر دقت کافی نداشته باشید، ممکن است عادت‌های نادرستی ایجاد کنید. در این مقاله به ده اشتباه رایج می‌پردازیم که باید از ابتدا از آن‌ها پرهیز کنید.
اشتباه یک: اختصاص ندادن زمان کافی برای نوشتن و آزمایش پرسش‌ها
یکی از اشتباهات رایج هنگام استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی این است که برای ایجاد پرسش‌های دقیق وقت کافی نمی‌گذارید. ممکن است وسوسه شوید که به سرعت یک پرسش بنویسید و منتظر پاسخ از سوی هوش مصنوعی باشید، اما پرسش‌های سریع و بی‌دقت معمولاً خروجی‌های متوسط تولید می‌کنند. صرف زمان برای ایجاد یک پرسش با زبان شفاف و واضح، احتمال دریافت پاسخ مطلوب را افزایش می‌دهد. پاسخ‌های ضعیف نشان‌دهنده نیاز به ارزیابی پرسش و بهبود آن است. این یک فرآیند تکرار شونده است، بنابراین تعجب نکنید اگر مجبور شوید دستورالعمل خود را چندین بار اصلاح کنید.
اشتباه دو: فرض کردن اینکه هوش مصنوعی زمینه یا معنای ضمنی(Subtext) را درک می‌کند
اغلب کاربران بیش از حد به توانایی‌های هوش مصنوعی اطمینان دارند و فکر می‌کنند این ابزارها زبان را مانند انسان‌ها درک می‌کنند. اما ابزارهای هوش مصنوعی کنونی زبان را به صورت کاملاً تحت‌اللفظی تفسیر می‌کنند. انسان‌ها می‌توانند فراتر از کلمات نوشته‌شده فکر کنند و معنای پنهان را درک کنند، اما هوش مصنوعی فقط به الگوها و مفاهیم مبتنی بر داده‌های آموزشی خود تکیه دارد و اغلب نمی‌تواند به درستی زیرمتن یا زمینه را شناسایی کند.
اشتباه سوم: پرسیدن سوالات بسیار کلی یا مبهم
هنگام تعامل با هوش مصنوعی، از سوالات بسیار کلی یا مبهم پرهیز کنید. هوش مصنوعی زمانی بهترین عملکرد را دارد که پرسش‌های مشخص و دقیق ارائه شود. به عنوان مثال، پرسشی مانند “درباره تاریخ بشر توضیح بده” بسیار کلی است و پاسخ متمرکزی تولید نمی‌کند.
پرسش‌های دقیق‌تر، مانند “این مقاله تحقیقاتی را در دو پاراگراف خلاصه کن“، خروجی‌های بهتری ارائه می‌دهند.
ارائه مثال‌های مشخص به هوش مصنوعی کمک می‌کند تا پاسخ‌های مرتبط‌تر و بهتری بدهد.
اشتباه چهارم: بررسی نکردن خطاها و سوگیری‌ها در خروجی‌ها
اشتباه رایجی که هنگام استفاده از هوش مصنوعی رخ می‌دهد این است که نتایج به دست آمده را بدون بررسی می‌پذیرید. سیستم‌های هوش مصنوعی ممکن است حاوی سوگیری باشند یا اطلاعات نادرست تولید کنند. فقط به این دلیل که محتوایی از یک هوش مصنوعی آمده است، به معنای صحیح بودن آن نیست.
همیشه داده‌ها را بررسی کنید و از صحت و دقت آن‌ها اطمینان حاصل کنید.
اشتباه پنجم: بررسی نکردن خروجی‌ها از نظر خطاها و سوگیری‌ها
یکی از اشتباهات رایج هنگام استفاده از برنامه‌های هوش مصنوعی این است که نتایج ارائه‌شده را بدون بررسی می‌پذیرید. سیستم‌های هوش مصنوعی ممکن است سوگیری‌ها را منعکس کنند یا متنی تولید کنند که به نظر درست می‌آید اما در واقع دارای خطاهایی است. اینکه محتوا توسط یک هوش مصنوعی تولید شده است، به این معنی نیست که لزوماً دقیق است.
بازبینی پاسخ‌های هوش مصنوعی و عدم اعتماد کورکورانه به آن بسیار مهم است. باید به دنبال مواردی از سوگیری باشید که ممکن است گروه‌های خاصی را به‌طور منفی توصیف کنند یا کلیشه‌ها (کلیشه‌های کلی) را تقویت کنند.
همیشه اعداد و اطلاعات را با منابع دیگر مقایسه کنید. به دنبال نشانه‌هایی باشید که نشان می‌دهند هوش مصنوعی دچار “سردرگمی” شده است.
ارائه بازخورد زمانی که هوش مصنوعی اشتباه می‌کند، می‌تواند به بهبود مدل کمک کند. کلید موفقیت، نزدیک شدن به پاسخ‌ها با دید انتقادی است و نه فرض اینکه هوش مصنوعی همیشه نتایج کاملی تولید می‌کند. همانند هر همکار انسانی، بازبینی کار آن‌ها قبل از استفاده ضروری است. نظارت دقیق بر ابزارهای هوش مصنوعی خطرات را کاهش می‌دهد.
اشتباه ششم: استفاده از پرسش‌های غیر اخلاقی، خطرناک، یا توهین‌آمیز
یکی از نگرانی‌های اصلی در کار با هوش مصنوعی این است که این برنامه‌ها ممکن است به طور ناخواسته سوگیری‌های مضر را تقویت کنند، اگر کاربران از پرسش‌های غیر اخلاقی، خطرناک یا توهین‌آمیز استفاده کنند. هوش مصنوعی تقریباً برای هر ورودی متنی تولید می‌کند، اما ممکن است به شما اطلاع دهد که پرسش شما مضر است و از ارائه پاسخ خودداری کند.
پرسش‌هایی که دارای زبان نامناسب یا محتوای تبعیض‌آمیز هستند، ممکن است سوگیری‌هایی را که در داده‌های آموزشی مدل وجود دارد، تقویت کنند.
اگر کاربران در هنگام نوشتن پرسش‌ها دقت کافی داشته باشند، می‌توانند فناوری را به سمت تولید پاسخ‌های متفکرانه‌تر هدایت کنند.
اشتباه هفتم: انتظار خلاقیت یا اصالت بیش از حد از هوش مصنوعی
یکی از اشتباهات رایج در استفاده از برنامه‌های هوش مصنوعی، انتظار بیش از حد برای تولید ایده‌های خلاقانه یا اصیل است. ابزارهای هوش مصنوعی می‌توانند ترکیبات منحصربه‌فردی از متن، تصاویر و دیگر رسانه‌ها ایجاد کنند، اما محدودیت‌هایی نیز دارند.
تا زمان نگارش این مقاله، برنامه‌های هوش مصنوعی تنها قادر به بازترکیب اطلاعات و الگوهای موجود به شکل ترکیبات جدید هستند. آن‌ها نمی‌توانند واقعاً پاسخ‌هایی تولید کنند که نوآورانه یا بی‌سابقه باشند. هوش مصنوعی هیچ حس طبیعی از خلاقیت، مشابه هنرمندان یا متفکران انسانی، ندارد. داده‌های آموزشی آن تنها شامل آثار گذشته و حال است. بنابراین، در حالی که هوش مصنوعی می‌تواند خروجی‌های جدیدی تولید کند، انتظار یک “شاهکار” واقع‌گرایانه نیست.
اشتباه هشتم: کپی کردن متن تولید شده بدون ویرایش
یکی از اشتباهات بزرگ کاربران هنگام استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی این است که متن تولید شده را بدون هیچ گونه ویرایش یا بازبینی استفاده می‌کنند. در حالی که متن تولید شده ممکن است در نگاه اول به خوبی نوشته شده به نظر برسد، اغلب نیاز به ویرایش و اصلاح دارد. کپی کردن خروجی خام می‌تواند منجر به تولید محتوای مبهم و عمومی شود. (همچنین سرقت ادبی یا ادعای اینکه نوشته تولید شده کار خود شماست، غیراخلاقی است.)
بهترین رویکرد این است که از پیشنهادات هوش مصنوعی به عنوان نقطه شروع استفاده کنید و با ویرایش و بازنویسی آن، محصولی نهایی و دقیق تولید کنید. بخش‌های قوی را نگه دارید و آن را به اثری اصیل تبدیل کنید. نکته کلیدی این است که برنامه هوش مصنوعی باید از کار شما پشتیبانی کند، نه آن‌که جایگزین آن شود. با ویرایش و پالایش مناسب، می‌توانید محصولی تولید کنید که به آن افتخار کنید.
اشتباه دهم: ارائه تعداد کم مثال‌ها و موارد استفاده
هنگام آموزش یک برنامه هوش مصنوعی برای انجام یک کار جدید، اشتباه رایجی که رخ می‌دهد، ارائه تعداد کمی از نمونه‌ها به آن است. انسان‌ها معمولاً می‌توانند از چند نمونه نتیجه‌گیری کنند، اما هوش مصنوعی نمی‌تواند.
برای درک کامل محدوده یک موضوع، هوش مصنوعی باید مثال‌های متنوعی دریافت کند. محدود کردن پرسش‌ها به چند نمونه اندک، نتایج ضعیفی تولید می‌کند، زیرا هوش مصنوعی اطلاعات کافی برای تشخیص مرزهای کار ندارد. ارائه مثال‌های گوناگون به هوش مصنوعی کمک می‌کند تا پاسخ‌های مناسب‌تری تولید کند. صبر و ارائه مثال‌های متعدد به هوش مصنوعی کمک می‌کند که بهتر عمل کند.
اشتباه یازدهم: عدم سفارشی‌سازی پرسش‌ها برای موارد استفاده مختلف
یکی از اشتباهات رایج در کار با ابزارهای هوش مصنوعی، تلاش برای استفاده از یک پرسش عمومی برای تمامی موارد استفاده است. اگرچه ایجاد یک پرسش همه‌جانبه ساده‌تر است، اما نتایج ناامیدکننده‌ای ارائه می‌دهد.
هر مورد استفاده و کاربرد خاص دارای اهداف منحصربه‌فرد و اطلاعاتی است که باید منتقل شود. همان‌طور که در این کتاب توضیح داده شده، به عنوان مثال، پرسشی که برای یک داستان غیرداستانی خلاقانه طراحی شده، باید به طور متفاوتی از پرسشی که برای یک مقاله پزشکی طراحی می‌شود، تنظیم شود.
داشتن مجموعه‌ای از پرسش‌های سفارشی برای موارد استفاده مختلف به هوش مصنوعی امکان می‌دهد تا سریع‌تر به نیازهای گوناگون شما پاسخ دهد. نکته کلیدی، سفارشی‌سازی است. ساختن کتابخانه‌ای از پرسش‌های تخصصی سرمایه‌گذاری است که در طولانی‌مدت نتایج مفیدی ارائه می‌دهد.
اشتباه دوازدهم: وابستگی بیش از حد به هوش مصنوعی برای کارهایی که مناسب انسان‌هاست
تقریباً همه افراد از استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی برای آسان‌تر کردن کارهایشان هیجان‌زده هستند. اما مهم است که از وابستگی بیش از حد به آن‌ها اجتناب کنید.
هوش مصنوعی برای کارهایی مانند خودکارسازی و شخصی‌سازی فوق‌العاده است، اما اعمال اصول اخلاقی و انتقال احساسات همچنان نقاط قوت انسان‌ها هستند.
با اینکه فناوری هوش مصنوعی می‌تواند بسیاری از وظایف را بهبود بخشد، جایگزین مناسبی برای توانایی‌های انسانی در برخی زمینه‌ها نیست. برای بهترین نتیجه، از آن به‌عنوان ابزاری برای کمک به خود استفاده کنید و نه جایگزینی برای مهارت‌ها و قضاوت‌های انسانی.
منبع: کتاب پرامپت نویسی
