W tym tekście
Tytuł jest trochę przewrotny, ponieważ trudno mówić o winie w kontekście otrzymywania nietrafionych odpowiedzi z narzędzi AI. Nazwałabym to bardziej problemami komunikacyjnymi między partnerami. Sytuacje, w których otrzymujemy odpowiedź nieprecyzjną, niepełną, złą czy na zupełnie inny temat są dość często zasługą nieumiejętnego korzystania z modeli AI przez użytkowników i wpisywania przez nich niewłaściwych promptów. Oczywiście – sztuczna inteligencja potrafi halucynować, a jej odpowiedzi czy tworzone przez nią filmy bywają niedoskonałe, jednak efekt bardzo często zależy od tego, jak my jako użytkownicy komunikujemy się z narzędziami i czy mamy podstawową wiedzę na temat ich działania. Jakie są zatem częste błędy popełniają użytkownicy m.in. Chata GPT i Gemini? Zapraszam na subiektywne zestawienie.
Nie traktuj AI, jakby wiedział wszystko
Modele AI trenowane są na dużych zasobach danych. Aby mogły udzielić odpowiedzi na dany temat, najpierw muszą zostać wytrenowane na informacjach, które dotyczą interesującego nas zagadnienia. Jakiś czas temu przeczytałam komentarz jednej z internautek, która skrytykowała GPT za to, że nie dostarczył jej satysfakcjonującej i dobrej instrukcji obsługi nowej pralki. Problem polega na tym, że Chat GPT, mógł nigdy nie być trenowany na tej instrukcji. Jest duża szansa, że podałby poprawną odpowiedź, gdyby użytkowniczka dodała tę instrukcję do narzędzia, a następnie poprosiła je odpowiednim promptem o podsumowanie lub najważniejsze wskazówki. GPT zyskałby wtedy potrzebną wiedzę.
PRZECZYTAJ TAKŻE: Co potrafi GPT 5.4?
Nie oczekuj szczegółowej odpowiedzi dając ogólne polecenia
To chyba jeden z najczęściej popełnianych błędów. Aby narzędzie sztucznej inteligencji udzieliło satysfakcjonującej nas odpowiedzi powinno otrzymać dokładne polecenie, informację o roli, w którą ma się wcielić, kontekst, a często także dane, na których ma pracować. Pisząc prompt: “napisz raport o sprzedaży”, nie licz na wartościową odpowiedź.
Poprawiaj i.. poprawiaj
Wpisując pierwsze polecenie często nie uzyskamy interesującej nas odpowiedzi. Nad pożądanym efektem należy zazwyczaj pracować poprawiając prompt lub uzupełniając rozmowę o szczegółowe informacje.
Gdzie jest kontekst?
Podawanie kontekstu jest bardzo ważne, szczególnie jeśli dodajemy do modelu duże ilości danych. Jeśli nie poinformujesz narzędzia, na czym ma się skupić, uzyskasz ogólnikową odpowiedź lub model skupi się na innym obszarze danych.
Nie mieszaj czatowi w „głowie”
Jeśli zacząłeś swoją pracę w oknie czata od wygenerowania zdjęcia dotyczącego medytacji, to to samo okno może nie być najlepszym miejscem do głębokiej analizy finansowej spółki akcyjnej. Narzędzie AI najlepiej porusza się w ramach określonego kontekstu. Mieszanie wątków w jednym oknie może spowodować, że narzędzie podając odpowiedź o wynikach finansowych spółki może próbować nawiązać do… badań nad medytacją lub zaskoczyć Cię w inny sposób.
Przyda się przykład
Kiedy poprosisz o wygenerowanie zdjęcia lub filmu w wymiarze 9:16 sztuczna inteligencja, która działa jeszcze w sposób niedoskonały (zapewne jeszcze tylko przez pewien czas), może podać Ci inny format, np.: 16:9. Tutaj przydaje się przykład – gotowy szablon, który wgrasz do okna czata (czarny prostokąt 9:16).
Komentarze na temat tego, że model sztucznej inteligencji sobie z czymś nie poradził, w pierwszym odruchu wywołują we mnie pewną dozę sceptycyzmu. AI jest jeszcze niedoskonałe, ale nieodpowiedni sposób korzystania z narzędzi to często główna przyczyna problemu. Wiedza na temat AI wymaga szerokiej, stałej edukacji, aby każda osoba mogła w tej trwającej rewolucji technologicznej, zyskać na niej jak najwięcej.
