Tipične ChatGPT greške i kako izbjeći upadanje u njihove zamke

Informatec Digital » Resursi » Tipične ChatGPT greške i kako izbjeći upadanje u njihove zamke

Od svog pojavljivanja krajem 2022. godine, ChatGPT je postao glavni alat za pisanje poruka, rješavanje nedoumica i dobijanje pomoći s tehničkim zadacima, ali njegov ogroman uspjeh koegzistira s neugodnom stvarnošću: nije nepogrešiv; pravi greške, a ponekad to čini s pretjeranom sigurnošću . Milioni ljudi ga već koriste u Španiji, iako podaci pokazuju da ga samo mali postotak koristi svakodnevno, uglavnom zato što nije sasvim izazvao nivo povjerenja koji bi se mogao očekivati.

Mnogi korisnici smatraju da, iako je vrlo koristan, ChatGPT ponekad fabrikuje podatke, proturječi sam sebi, pogrešno tumači kontekst ili reaguje kao da zna više nego što zapravo zna . Ovo je pogoršano drugim praktičnim nedostacima: preopterećenjem usluga, brzim promjenama mišljenja, poteškoćama u razumijevanju ironije i problemima s matematičkim ili specijaliziranim zaključivanjem. Razumijevanje ovih ograničenja ključno je za efikasno korištenje bez upadanja u zamku razmišljanja: "Ako vještačka inteligencija tako kaže, onda mora biti istina."

Zašto je ChatGPT pogrešan iako zvuči tako uvjerljivo

Prvo što treba shvatiti je da ChatGPT nije dizajniran za "traženje istine", već za predviđanje riječi . To je jezički model koji, na osnovu svega što je vidio tokom obuke, izračunava koja kombinacija pojmova najvjerovatnije odgovara vašem pitanju. To znači da daje prioritet tečnosti i prividnoj koherentnosti, a ne rigoroznoj provjeri činjenica. Ako ste zainteresirani za poređenja između sličnih modela, pogledajte razlike između Claudea, ChatGPT-a i Geminija.

Ovakav način rada uzrokuje zloglasne "halucinacije" umjetne inteligencije - to jest, izmišljene odgovore koji zvuče izuzetno logično . Može citirati nepostojeće studije, spominjati zakone koji nikada nisu usvojeni ili detaljno opisivati ​​potpuno izmišljene historijske slučajeve, sve s takvom sigurnošću da je teško dovesti u pitanje. Izvana zvuči kao enciklopedija, ali iznutra jednostavno ekstrapolira lingvističke obrasce.

Stručnjaci koji analiziraju ove modele insistiraju da moramo izbjegavati antropomorfizam : ChatGPT ne "zna", nema uvjerenja ili namjere, samo generira tekst. Po svojoj prirodi, budući da je generativni sistem, uvijek će postojati margina greške , bez obzira na to koliko njegovi kreatori usavršavaju modele ažuriranjima i obukom za pojačavanje.

U profesionalnim oblastima – marketingu, konsaltingu, zdravstvu, finansijama, analizi podataka – ovo ima direktnu posljedicu: bez ljudskog nadzora i provjere s pouzdanim izvorima, postoji rizik od donošenja odluka na osnovu lažnih podataka ili pogrešnih tumačenja . Alat može značajno ubrzati rad, ali može i pojačati greške ako se koristi bez kritičnih filtera; da bi se bolje razumjeli izgledi i rizici kombinovanja vještačke inteligencije, obuka u upravljanju i kontrolama je neophodna.

Nepovjerenje, stvarna upotreba i ograničenja znanja o ChatGPT-u

U anketama provedenim u Španiji, značajan broj korisnika priznaje da ne vjeruju u potpunosti odgovorima ChatGPT-a . U stvari, znatan postotak navodi "nedostatak povjerenja u generirane odgovore" kao glavni razlog zašto ne koriste alat češće. I to ne čudi: kada vidite da je često u pravu, ali povremeno pravi ozbiljne greške, skloni ste ga uzeti s rezervom.

Jedan od najiznenađujućih aspekata za ljude je vremensko ograničenje njegove baze znanja . Klasične verzije modela su obučavane na podacima do otprilike 2021. godine, što znači da nema dobro razumijevanje (ili je potpuno nesvjestan) nedavnih događaja, zakonodavnih promjena, tehnološkog napretka ili novih javnih ličnosti . Može "zamisliti" odgovor na osnovu prošlih obrazaca, ali ne provjerava u stvarnom vremenu šta se dogodilo ove sedmice.

Ovaj nedostatak postaje još očigledniji u specijaliziranim područjima : vrlo nedavnom pravu, najsavremenijoj medicini, vrlo specifičnim tehničkim nišama ili detaljima specifičnim za stvarnost određene zemlje. U tim slučajevima, ChatGPT nudi nepotpune, površne ili jednostavno netačne odgovore , čak i ako su predstavljeni besprijekornim pisanjem.

Zato mnogi stručnjaci preporučuju korištenje kao generatora nacrta ili predloška za rad , nikada kao jedinog izvora. Ideja je jasna: štedi vam vrijeme strukturiranjem, sažimanjem ili davanjem ideja, ali vi biste trebali biti ti koji će pregledati, upoređivati ​​i prilagođavati sadržaj na osnovu vlastitog znanja i provjerenih vanjskih izvora.

Tipične greške u načinu odgovaranja: od činjenica do formulacije

Pored halucinacija i nedostatka novijeg znanja, ChatGPT akumulira niz uobičajenih grešaka u svojim odgovorima . Neke su isključivo povezane sa sadržajem, dok druge utiču na stil pisanja ili razumijevanje konteksta. Razumijevanje ovih grešaka pomaže u određivanju kada je prikladno biti sumnjičav ili tražiti od chatGPT-a da preformuliše odgovor.

Jedan od najčešće navođenih nedostataka od strane stručnjaka je njegova sposobnost da pogrešno predstavlja provjerljive činjenice . To znači da može praviti greške u brojkama, datumima, vlastitim imenima ili uzročno-posljedičnim vezama koje se lako mogu provjeriti jednostavnom pretragom u bazi podataka ili službenom izvoru. Problem postaje još akutniji kada se od njega traže vrlo specifični detalji koji se obično ne pojavljuju u podacima za obuku.

Nepotpuni odgovori su također česti , nepotpuni i ne ispunjavaju ono što ste tražili . Moguće je da izostavljaju važne dijelove, da ne prate tačan format koji ste tražili ili da previde ključne nijanse u vašem pitanju. Ponekad se to dešava jer model daje prioritet onome što interpretira kao najrelevantnije, a ostalo izostavlja.

Drugi izvor problema je taj što ChatGPT pokušava odgovoriti na gotovo sve, čak i kada nema dovoljno informacija . Umjesto jasnog navođenja "Ne znam", često generira nejasan, ali pomalo nepovezan odgovor. Ovo je zgodno za nestrpljive korisnike, ali opasno kada su potrebni preciznost i tačnost.

Na lingvističkom nivou, kvalitet španskog jezika također pokazuje pad u poređenju s engleskim . Ima više gramatičkih grešaka, grešaka u slaganju subjekta i predikata, problema s interpunkcijom i neprirodnih obrata fraza. Nadalje, određeni tipični "tikovi" umjetne inteligencije se ponavljaju - strukture poput "Ne samo... već i...", "Od... do...", i prekomjerna upotreba riječi poput "uzbudljivo" ili "učenje" - što odmah otkriva da je tekst generiran modelom.

Problemi s kontekstom, tonom i razumijevanjem prirodnog jezika

Jedan posebno problematičan aspekt je ChatGPT-ova poteškoća u shvatanju nijansi konteksta, kulture ili historijskog trenutka . Kada mu postavite pitanja koja zahtijevaju da bude smješten u određenu stvarnost - na primjer, lokalnu političku situaciju, određenu društvenu normu ili vrlo lokaliziranu kulturnu referencu - on ima tendenciju da nudi previše općenite, dvosmislene ili irelevantne odgovore.

Ovo je primjetno, na primjer, u odgovorima koji ne odgovaraju tonu koji ste tražili . Čak i ako navedete da želite nešto ironično, sarkastično ili vrlo kolokvijalno, model obično održava neutralan, pristojan i donekle generički registar. A kada pokuša reproducirati sarkazam ili ironiju, to može učiniti nespretno, pogrešno protumačivši vašu namjeru i odgovorivši nečim potpuno nepovezanim s humorističnom nijansom koju ste namjeravali.

U dugim razgovorima javlja se druga vrsta greške: gubitak konteksta . ChatGPT upravlja ograničenim brojem tokena (vrsta aktivne memorije). Kada se interakcija oduži, dio onoga što je rečeno na početku gubi se u tom "mentalnom prostoru", a model počinje zaboravljati važne detalje, proturječiti sam sebi ili ponavljati objašnjenja koja vam je već dao.

Ovo često dovodi do kontradikcija poput "prije si mi rekao A, a sada kažeš B", ili do odgovora koji se čine nepovezanima s prethodnim razgovorom . Dobra tehnika za minimiziranje ovoga je tražiti od njih da periodično daju sažetke - u samo nekoliko tačaka - onoga što je do sada dogovoreno i da se taj sažetak ponovo koristi kao kontekst za nova pitanja.

Nadalje, model može ponuditi krute ili neprirodne odgovore kada je jezik korisnika zbunjujući ili loše napisan . Ako upit miješa mnogo tema u jednoj rečenici, nedostaje mu interpunkcija ili sadrži ozbiljne pravopisne greške, povećava se vjerovatnoća da će chatbot pogrešno protumačiti pitanje i odgovoriti nečim što se ne podudara u potpunosti s onim što ste željeli znati.

Stilske mane: tekstovi koji "mirišu" na vještačku inteligenciju

Oni koji svakodnevno rade s digitalnim pisanjem identificirali su niz ponavljajućih obrazaca u tekstovima koje generira ChatGPT , do te mjere da su postali jasni znakovi "ovo je napisala umjetna inteligencija". Iako se mogu lako ispraviti tokom pregleda, vrijedi ih identificirati kako vaš sadržaj ne bi zvučao klonirano; postoje i alati poput proširenja za sprječavanje sadržaja generiranog ChatGPT-om i drugim umjetnom inteligencijom koji pomažu u njihovom otkrivanju.

Jedna od ovih loših navika je sistematska upotreba struktura poput „Ne samo... već i...“ . One su tačne, da, ali kada se više puta pojavljuju u istom tekstu, rezultat postaje dosadan i vještački. Isto važi i za kombinaciju „Od X do Y“, koju vještačka inteligencija često koristi za navođenje niza tema, nivoa ili pogodnosti.

Još jedna tipična osobina je pretjerana upotreba termina poput "uzbudljivo", "učenje", "otkriće" ili "obogaćujuće iskustvo ". To su valjane riječi, ali kada se ponavljaju u gotovo svakom paragrafu, tekst na kraju zvuči generički, pretjerano i neprimjereno stvarnoj publici. Bolje ih je zamijeniti konkretnijim i deskriptivnijim vokabularom, prilagođenim onome što želite komunicirati.

Utjecaj umjetne inteligencije je također očigledan u naslovima, gdje svaka riječ počinje velikim slovom , što je uobičajena praksa u engleskom jeziku, ali neobična u španskom. Naravno, španski jezik piše velikim slovom samo prvu riječ i vlastite imenice. Ispravljanje ovoga znatno poboljšava izgled sadržaja, čineći da izgleda kao da ga je napisao čovjek, a ne višejezični model vođen anglosaksonskim konvencijama.

Konačno, vještačka inteligencija često proizvodi tekstove s ravnim, neutralnim i bezličnim tonom . Nedostaju im karakteristične riječi za popunjavanje, dobro plasirani kolokvijalni izrazi ili suptilni dodiri humora koje bi ljudski pisac uključio. Prilagođavanje stila glasu vašeg brenda ili vašem vlastitom načinu govora - dodavanjem metafora, blagih šala ili referenci s kojima se možemo poistovjetiti - ključno je kako bi se spriječilo da sadržaj izgleda kao jednostavno "kopiranje i lijepljenje" iz chata.

Uobičajene greške pri korištenju ChatGPT-a za analizu podataka i tehničke zadatke

Prilikom korištenja ChatGPT-a kao asistenta za Excel, Power BI, SQL, Python ili druge alate za analizu podataka , kvarovi ne zavise samo od samog modela, već i od načina na koji korisnik komunicira s njim. Mnogi analitičari prave greške u planiranju koje smanjuju kvalitet rješenja koja dobijaju.

Jedna od najčešćih grešaka je previše generičko ili nejasno formulisanje zahtjeva . Fraze poput "Uradite analizu za mene", "Napišite SQL upit" ili "Pomozite mi s Power BI" ne pružaju gotovo nikakav kontekst, tako da model može vratiti samo osnovne primjere, generičke predloške ili pretpostavke koje rijetko odgovaraju stvarnom problemu.

Još jedna vrlo česta greška je nepružanje primjera podataka ili objašnjenje strukture tabele . Bez znanja koje kolone imate, koju vrstu podataka sadrže ili kako su međusobno povezane, ChatGPT može predložiti samo približan kod. Čim pokušate da ga pokrenete u svom okruženju, počet ćete dobijati greške sa nazivima polja, nekompatibilnim tipovima podataka ili loše definisanim filterima.

Također je uobičajeno da se ne navodi nivo detalja ili složenosti koji vam je potreban . Ako ste početnik i samo želite detaljno objašnjenje, model bi mogao vratiti nešto previše tehničko. A ako ste stručnjak koji traži naprednu optimizaciju, model bi mogao ponuditi samo površna rješenja. Razjašnjenje vašeg tehničkog nivoa štedi mnogo napora.

Konačno, mnogi korisnici imaju tendenciju da zatraže "sve odjednom" u jednoj, dugačkoj naredbi : kompletne kontrolne ploče, globalne izvještaje, KPI-jeve, segmentacije, dugmad... Rezultat je obično beskonačan odgovor, teško ga je pratiti i komplikovan za implementaciju. Mnogo je efikasnije razbiti problem na male korake i raditi na rješenju u fazama; ako su vam potrebni praktični vodiči za integraciju vještačke inteligencije s kancelarijskim aplikacijama, pogledajte kako koristiti vještačku inteligenciju u Excelu i Wordu.

Nedosljednosti, promjene odgovora i zasićenost uslugama

Još jedno zagonetno ponašanje je to što ChatGPT ponekad mijenja svoj odgovor na isto pitanje ako ga ponovite nakon nekog vremena. Opće značenje obično ostaje isto, ali detalji, nijanse ili način argumentiranja mogu varirati. To je zbog probabilističke prirode modela: ne generira uvijek isti tekst, već istražuje različite moguće kombinacije.

Za neformalnu upotrebu ovo obično nije ozbiljan problem, ali u okruženjima gdje je potrebna sljedivost ili konzistentnost - na primjer, tehnička dokumentacija, odgovori korisničke službe, interni izvještaji - važno je pregledati, standardizirati i, ako je potrebno, uspostaviti stabilne predloške na osnovu ljudskog pregleda rezultata vještačke inteligencije.

Na nivou usluge, popularnost alata je također generirala ponavljajući problem: preopterećenje servera . Tokom vršnih perioda, pristup može biti ograničen, odgovori traju duže ili se čak povremeno javljaju greške koje sprječavaju nastavak razgovora. Iako najnovije verzije sistema pokušavaju bolje upravljati opterećenjem, iskustvo nije uvijek savršeno.

Nadalje, u nekim kontekstima su otkrivene pravopisne, gramatičke i interpunkcijske greške , posebno kada je upit dvosmislen, loše napisan ili miješa nekoliko tema u istoj rečenici. Model se trudi da "pogodi" šta mislite, ali rezultat može biti čudan tekst s problemima formatiranja koji zahtijevaju temeljit pregled.

Sve ovo pojačava ideju da nije mudro slijepo se oslanjati na jedan razgovor s umjetnom inteligencijom . Ako odgovor ne odgovara, razumno je preformulirati pitanje, zatražiti pojašnjenje ili drugu verziju, umjesto pretpostavke da je prvi odgovor definitivan i tačan.

Greške u percepciji korisnika: šta (pogrešno) očekujemo od ChatGPT-a

Nisu svi problemi posljedica nedostataka u samom modelu: značajan dio problema proizlazi iz pogrešnih očekivanja onih koji ga koriste . Postoji tendencija da se na vještačku inteligenciju projektuju ljudske sposobnosti koje ona ne posjeduje, što dovodi do čestih nesporazuma.

Vrlo česta greška je miješanje lingvističke preciznosti s istinom . Budući da je tekst dobro napisan, pretpostavljamo da je sadržaj tačan. Ali već smo vidjeli da je prioritet modela konstruiranje koherentnih rečenica, a ne garantiranje činjenične tačnosti. Ova iluzija autoriteta povećava rizik od gutanja izmišljenih podataka bez pogovora.

Također je uobičajeno potcijeniti utjecaj načina na koji formuliramo pitanje . Promjena samo nekoliko riječi u upitu može potpuno promijeniti pristup odgovoru: koje su informacije istaknute, koje su izostavljene i koja su tumačenja ponuđena. Vjerovanje da "nije važno kako pitam, vještačka inteligencija me već razumije" je još jedna velika samoobmana; za poboljšanje rezultata, vodič kroz upit može biti izuzetno koristan.

Mnogi korisnici također imaju tendenciju tumačiti čovječanstvo tamo gdje postoji samo forma . Kada se model izvinjava, kaže "Razumijem vašu zabrinutost" ili koristi poznate izraze, čini se da saosjeća i razumije, ali u stvarnosti samo replicira jezičke obrasce. Ovaj lažni osjećaj osobe s druge strane može nas navesti da joj previše vjerujemo.

Konačno, često se pretpostavlja da će ChatGPT pamtiti lična pravila ili detalje iz drugih sesija , dok je u stvarnosti njegova memorija ograničena na trenutni razgovor (osim specifičnih funkcija trajne memorije, koje su također ograničene). Svaki novi chat počinje gotovo ispočetka, tako da morate ponovo objasniti kontekst, stilske smjernice ili ograničenja koja želite da se poštuju.

Predrasude, filteri i etička ograničenja u odgovorima

Još jedan aspekt koji korisnici često previde je da ChatGPT nije ni neutralan ni potpuno slobodan u svojim odgovorima . Njegovi rezultati su pod utjecajem podataka na kojima je obučen - koji već sadrže kulturne, rodne, geografske i ideološke pristranosti - i filtera i pravila koje su njegovi kreatori dodali kako bi smanjili problematičan sadržaj.

To rezultira odgovorima koji mogu reproducirati stereotipe ili ljudske predrasude , čak i kada se pokušavaju ublažiti, a također i porukama u kojima model odbija odgovoriti, preusmjerava razgovor ili odgovara vrlo općenito kada otkrije osjetljive teme (zdravlje, politika, dezinformacije, sigurnost itd.). To nije „proročište“, već alat ograničen pravilima korištenja.

Nadalje, budući da ne razlikuju jasno opće pravilo od izuzetka, teško im je razumjeti kada je slika, podatak ili primjer reprezentativan za stvarnost . To je uočeno kod ponavljajućih vizualnih grešaka u multimodalnim modelima: satovi koji uvijek pokazuju 10:10 jer je to najčešće vrijeme na reklamnim fotografijama ili poteškoće u preciznom prikazivanju osobe koja piše lijevom rukom jer prevladavaju slike dešnjaka.

Ove vrste strukturnih grešaka pokazuju da vještačka inteligencija nasljeđuje i proširuje distribuciju onoga što vidi na internetu , umjesto da od nule razmišlja o tome kakav bi svijet trebao biti. Zbog toga ne razlikuje uvijek dobro anomaliju od pravila, što ograničava njenu prosudbu kada se suoči s rijetkim slučajevima.

U korporativnom kontekstu, sve ovo ima jasan utjecaj na reputaciju, usklađenost s propisima i upravljanje rizicima . Jedan pristrasan sadržaj ili loše formulirana preporuka mogu brzo eskalirati na društvenim mrežama, utjecati na percepciju brenda ili čak doći u sukob s propisima koji se odnose na zaštitu podataka, jednakost ili istinito oglašavanje.

Najbolje prakse za minimiziranje ChatGPT grešaka

S obzirom na ovu situaciju, rješenje nije prestati koristiti alat, već naučiti živjeti s njegovim ograničenjima i minimizirati njegove greške . Postoji nekoliko praktičnih smjernica koje su vrlo korisne u svakodnevnom životu, kako privatnom tako i profesionalnom.

Prvi korak je provjera važnih informacija s drugim pouzdanim izvorima , posebno ako ćete objavljivati, donositi strateške odluke ili se baviti osjetljivim temama. Poređenje podataka sa službenim dokumentima, priznatim studijama ili specijaliziranim bazama podataka ostaje ključno; u profesionalnim okruženjima, automatizirano testiranje AI modela može pomoći u otkrivanju regresija i grešaka.

Drugi korak je poboljšanje kvalitete vaših uputa . Biti specifičan, pružati kontekst, definirati ciljeve, naznačiti nivo detalja i specificirati izlazni format (skica, tabela, lista, ton, dužina itd.) radikalno mijenja korisnost odgovora. Što su vaše upute jasnije, to će manje prostora biti da model popuni praznine izmišljajući stvari.

Treće, ključno je razviti kritički način razmišljanja i određeno znanje o domenu u kojem radite . Što više znate o temi, brže ćete otkriti nedosljednosti, propuste ili pristranosti u rezultatima umjetne inteligencije. Ne morate biti stručnjak za sve, ali ne biste trebali u potpunosti prepustiti procjenu mašini.

Konačno, preporučljivo je prilagoditi i humanizirati generirane tekstove prije nego što ih upotrijebite kakve jesu . Prilagođavanje tona vašem glasu ili glasu vašeg brenda, uklanjanje tipičnih AI riječi za popunjavanje, provjera pravopisa i gramatike te reorganizacija strukture za bolji protok napravit će veliku razliku između "robotskog" sadržaja i sadržaja koji se zaista povezuje s vašom publikom.

Savladavanje ChatGPT-a danas uključuje razumijevanje i njegovih snaga i slabosti , iskorištavanje njegovog ogromnog kapaciteta za generiranje ideja i uštedu vremena, uz istovremeno uspostavljanje jasnih filtera, recenzija i kriterija kako bi se izbjeglo upadanje u zablude, pristranosti ili kontekstualne greške. Kada se mudro koristi, to je moćan saveznik; kada se koristi bez kontrole, može postati tihi izvor problema i loših odluka.