Tüüpilised ChatGPT vead ja kuidas vältida nende lõksudesse langemist

Informatec Digital » Ressursid » Tüüpilised ChatGPT vead ja kuidas vältida nende lõksudesse langemist

Alates selle ilmumisest 2022. aasta lõpus on ChatGPT-st saanud peamine tööriist sõnumite kirjutamiseks, kahtluste lahendamiseks ja tehniliste ülesannete lahendamisel abi saamiseks, kuid selle tohutu edu kõrval eksisteerib ebamugav reaalsus: see pole eksimatu; see teeb vigu ja mõnikord teeb seda liigse kindlusega . Hispaanias kasutavad seda juba miljonid inimesed, kuigi andmed näitavad, et vaid väike protsent kasutab seda iga päev, peamiselt seetõttu, et see pole päris loonud oodatavat usaldust.

Paljud kasutajad leiavad, et kuigi ChatGPT on väga kasulik, sepitseb see mõnikord andmeid, läheb iseendaga vastuollu, tõlgendab konteksti valesti või reageerib nii, nagu teaks see rohkem, kui tegelikult teab . Seda süvendavad muud praktilised puudused: teenuse ülekoormus, kiired arvamuse muutused, raskused iroonia mõistmisel ning probleemid matemaatilise või erialase arutluskäiguga. Nende piirangute mõistmine on võtmetähtsusega, et seda tõhusalt kasutada, ilma et langetaks lõksu mõelda: "Kui tehisintellekt nii ütleb, peab see tõsi olema."

Miks ChatGPT on vale, kuigi see kõlab nii veenvalt

Esimene asi, mida tuleb mõista, on see, et ChatGPT ei ole loodud "tõe otsimiseks", vaid pigem sõnade ennustamiseks . See on keelemudel, mis arvutab kõige põhjal, mida ta on oma treeningu ajal näinud, milline terminite kombinatsioon sobib kõige tõenäolisemalt teie küsimusele. See tähendab, et see seab esikohale sujuvuse ja näilise sidususe, mitte range faktide kontrollimise. Kui olete huvitatud sarnaste mudelite võrdlustest, vaadake Claude'i, ChatGPT ja Gemini erinevusi.

Selline toimimisviis põhjustab kurikuulsaid tehisintellekti "hallutsinatsioone" – see tähendab väljamõeldud vastuseid, mis kõlavad märkimisväärselt mõistlikult . See võib viidata olematutele uuringutele, mainida seadusi, mida kunagi vastu ei võetud, või kirjeldada täiesti väljamõeldud ajaloolisi juhtumeid – kõik see nii enesekindlalt, et seda on raske kahtluse alla seada. Väljastpoolt kõlab see nagu entsüklopeedia, kuid sisemiselt on see lihtsalt keeleliste mustrite ekstrapoleerimine.

Neid mudeleid analüüsivad eksperdid rõhutavad, et me peame vältima antropomorfismi : ChatGPT ei "tea", sellel ei ole uskumusi ega kavatsusi, see genereerib ainult teksti. Kuna tegemist on generatiivse süsteemiga, on alati veamarginaal , olenemata sellest, kui palju selle loojad mudeleid uuenduste ja täienduskoolitusega täiustavad.

Erialavaldkondades – turundus, konsultatsioonid, tervishoid, rahandus, andmeanalüüs – on sellel otsene tagajärg: ilma inimese järelevalve ja usaldusväärsete allikate abil kontrollimiseta on oht teha otsuseid valeandmete või väärtõlgenduste põhjal . See tööriist võib tööd märkimisväärselt kiirendada, kuid kriitiliste filtriteta kasutamisel võib see ka vigu võimendada; tehisintellekti kombineerimise väljavaadete ja riskide paremaks mõistmiseks on oluline juhtimis- ja kontrollialane koolitus.

Usaldamatus, tegelik kasutamine ja teadmiste piirid ChatGPT kohta

Hispaanias läbi viidud uuringutes tunnistab märkimisväärne hulk kasutajaid, et nad ei usalda ChatGPT vastuseid täielikult . Tegelikult nimetab märkimisväärne protsent peamise põhjusena, miks tööriista sagedamini ei kasutata, "usalduse puudumist genereeritud vastuste suhtes". Ja see pole üllatav: kui näete, et see on sageli õige, kuid teeb aeg-ajalt tõsiseid vigu, kiputakse seda võtma teatava umbusuga.

Üks üllatavamaid aspekte inimeste jaoks on mudeli teadmiste ajaline piiratus . Klassikalisi versioone treeniti andmetega umbes aastani 2021, mis tähendab, et nad ei ole hästi kursis (või täiesti teadmatud) hiljutiste sündmuste, seadusandlike muudatuste, tehnoloogia arengu või esilekerkivate avaliku elu tegelastega . See suudab "ette kujutada" vastust varasemate mustrite põhjal, kuid see ei konsulteeri reaalajas sellega, mis sel nädalal juhtunud on.

See puudujääk muutub veelgi ilmsemaks spetsialiseeritud valdkondades : väga hiljutine õigus, tipptasemel meditsiin, väga spetsiifilised tehnilised nišid või riigi reaalsusele omased detailid. Sellistel juhtudel pakub ChatGPT mittetäielikke, pealiskaudseid või lihtsalt valesid vastuseid , isegi kui need on esitatud laitmatus kirjas.

Seepärast soovitavad paljud eksperdid seda kasutada mustandite generaatori või mallina , mitte kunagi ainsa allikana. Idee on selge: see säästab teie aega struktureerimise, kokkuvõtete tegemise või ideede andmise kaudu, kuid peaksite olema see, kes sisu oma teadmiste ja kontrollitud väliste allikate põhjal üle vaatab, võrdleb ja kohandab.

Tüüpilised vead vastamisel: faktidest sõnastuseni

Lisaks hallutsinatsioonidele ja hiljutiste teadmiste puudumisele koguneb ChatGPT oma vastustes rea levinud vigu . Mõned on puhtalt sisuga seotud, teised aga mõjutavad kirjutamisstiili või konteksti mõistmist. Nende vigade mõistmine aitab kindlaks teha, millal on asjakohane kahtlustada või paluda chatGPT-l ümber sõnastada.

Üks ekspertide poolt enim mainitud vigu on selle võime moonutada kontrollitavaid fakte . See tähendab, et see võib teha vigu arvudes, kuupäevades, pärisnimedes või põhjuslikes seostes, mida saab hõlpsasti kontrollida lihtsa otsinguga andmebaasis või ametlikus allikas. Probleem muutub veelgi teravamaks, kui küsitakse väga spetsiifilisi üksikasju, mis tavaliselt treeningandmetes ei esine.

Samuti on levinud mittetäielikud vastused , mis ei vasta teie küsitule . Need võivad jätta olulisi osi vahele, mitte järgida täpselt teie soovitud vormingut või jätta teie küsimuses tähelepanuta olulised nüansid. Mõnikord juhtub see seetõttu, et mudel seab esikohale selle, mida ta peab kõige asjakohasemaks, ja jätab ülejäänu välja.

Teine probleemide allikas on see, et ChatGPT püüab vastata peaaegu kõigele, isegi kui tal pole piisavalt teavet . Selle asemel, et selgelt öelda "Ma ei tea", genereerib see sageli ebamäärase, kuid mõnevõrra katkendliku vastuse. See on mugav kannatamatutele kasutajatele, kuid ohtlik, kui on vaja täpsust ja korrektsust.

Keelelisel tasandil on hispaania keele kvaliteet inglise keelega võrreldes samuti langustrendis . Esineb rohkem grammatilisi vigu, aluse ja tegusõna kokkusobimatuse vigu, kirjavahemärkide probleeme ja ebaloomulikke fraasipöördeid. Lisaks korduvad teatud tüüpilised tehisintellekti "tikid" – struktuurid nagu "Mitte ainult... vaid ka...", "Alates... kuni..." ja selliste sõnade nagu "põnev" või "õppiv" liigkasutamine –, mis näitavad kohe, et tekst on loodud mudeli abil.

Probleemid konteksti, tooni ja loomuliku keele mõistmisega

Üks eriti problemaatiline aspekt on ChatGPT raskused konteksti, kultuuri või ajaloolise hetke nüansside haaramisel . Kui esitada küsimusi, mis nõuavad selle paigutamist konkreetsesse reaalsusesse – näiteks kohalik poliitiline olukord, konkreetne sotsiaalne norm või väga lokaliseeritud kultuuriline viide –, kipub see pakkuma liiga üldiseid, mitmetähenduslikke või ebaolulisi vastuseid.

See on märgatav näiteks vastustes, mis ei vasta teie soovitud toonile . Isegi kui täpsustate, et soovite midagi iroonilist, sarkastilist või väga kõnekeelset, säilitab mudel tavaliselt neutraalse, viisaka ja mõnevõrra üldise registri. Ja kui see püüab sarkasmi või irooniat taasesitada, võib see seda teha kohmakalt, teie kavatsust valesti tõlgendades ja vastates millegagi, mis pole teie kavandatud humoorika nüansiga üldse seotud.

Pikkades vestlustes ilmneb teist tüüpi tõrge: konteksti kadumine . ChatGPT haldab piiratud arvu märke (omamoodi aktiivset mälu). Kui suhtlus venib, kaob osa alguses öeldust sellesse "mentaalsesse ruumi" ja mudel hakkab olulisi detaile unustama, endale vastu rääkima või kordama juba antud selgitusi.

See viib sageli vastuoludeni, näiteks „sa ütlesid mulle varem A ja nüüd ütled B” või vastusteni, mis tunduvad eelmisest vestlusest lahti seotud olevat . Hea tehnika selle minimeerimiseks on paluda neil esitada perioodilisi kokkuvõtteid – vaid mõne punkti ulatuses – seni kokkulepitud asjadest ja kasutada seda kokkuvõtet uute küsimuste kontekstina.

Lisaks võib mudel pakkuda jäiku või ebaloomulikke vastuseid, kui kasutaja keel on segane või halvasti kirjutatud . Kui küsimuses on ühes lauses segamini palju teemasid, puuduvad kirjavahemärgid või esineb tõsiseid õigekirjavigu, suureneb tõenäosus, et vestlusrobot tõlgendab küsimust valesti ja vastab millegagi, mis ei vasta päris sellele, mida te teada soovisite.

Stiilivead: tekstid, mis "lõhnavad" tehisintellekti järele

Need, kes töötavad iga päev digitaalse kirjutamisega, on tuvastanud ChatGPT loodud tekstides rea korduvaid mustreid , sedavõrd, et need on muutunud selgeteks märkideks, et "selle kirjutas tehisintellekt". Kuigi neid saab ülevaatamise käigus hõlpsalt parandada, tasub need siiski tuvastada, et teie sisu ei kõlaks kloonituna; on olemas ka tööriistu, näiteks laiendus ChatGPT loodud sisu ennetamiseks ja muud tehisintellektid, mis aitavad neid tuvastada.

Üks neist halbadest harjumustest on selliste struktuuride nagu „Mitte ainult…, vaid ka…“ süstemaatiline kasutamine . Jah, need on õiged, aga kui need esinevad samas tekstis korduvalt, muutub tulemus tüütuks ja kunstlikuks. Sama kehtib ka kombinatsiooni „X-st Y-ni“ kohta, mida tehisintellekt sageli kasutab teemade, tasemete või eeliste vahemike loetlemiseks.

Teine tüüpiline joon on selliste terminite nagu „põnev“, „õppiv“, „avastus“ või „rikastav kogemus “ ülekasutamine. Need on küll õiged sõnad, aga kui neid peaaegu igas lõigus korratakse, kõlab tekst üldiselt, liialdatult ja tegelikule sihtrühmale halvasti. Parem on need asendada konkreetsema ja kirjeldavama sõnavaraga, mis on kohandatud teie edastatavale sisule.

Tehisintellekti mõju on ilmne ka pealkirjades, kus iga sõna algab suure algustähega – see on inglise keeles tavaline, kuid hispaania keeles ebatavaline tava. Loomulikult kirjutatakse hispaania keeles suure algustähega ainult esimene sõna ja pärisnimed. Selle parandamine parandab oluliselt sisu välimust, jättes mulje, nagu oleks selle kirjutanud inimene, mitte anglosaksi konventsioonidest lähtuv mitmekeelne mudel.

Lõpuks loob tehisintellekt sageli tekste, millel on lame, neutraalne ja isikupäratu toon . Neil puuduvad iseloomulikud täitesõnad, hästi paigutatud kõnekeelsed väljendid või peened huumoripunktid, mida inimene lisaks. Stiili kohandamine oma brändi hääletoonile või oma kõnemaneerile – metafooride, leebete naljade või äratuntavate viidete lisamise abil – on oluline, et sisu ei tunduks lihtsalt vestlusest kopeeritud ja kleebitud tekstina.

Levinud vead ChatGPT kasutamisel andmeanalüüsiks ja tehnilisteks ülesanneteks

Kui ChatGPT-d kasutatakse Exceli, Power BI, SQL-i, Pythoni või muude andmeanalüüsi tööriistade abivahendina , ei sõltu tõrked mitte ainult mudelist endast, vaid ka sellest, kuidas kasutaja sellega suhtleb. Paljud analüütikud teevad planeerimisvigu, mis vähendavad saadud lahenduste kvaliteeti.

Üks levinumaid vigu on päringu liiga üldine või ebamäärane sõnastus . Sellised fraasid nagu „Tee minu eest analüüs”, „Kirjuta SQL-päring” või „Aita mind Power BI-ga” ei anna peaaegu mingit konteksti, seega saab mudel tagastada ainult lihtsaid näiteid, üldisi malle või eeldusi, mis harva vastavad tegelikule probleemile.

Teine väga levinud viga on näidisandmete esitamata jätmine või tabeli struktuuri selgitamata jätmine . Ilma teadmata, millised veerud teil on, mis tüüpi andmeid need sisaldavad või kuidas need üksteisega on seotud, saab ChatGPT soovitada ainult ligikaudset koodi. Niipea kui proovite seda oma keskkonnas käivitada, hakkate saama vigu väljanimede, ühildumatute andmetüüpide või halvasti määratletud filtritega.

Samuti on tavaline, et vajalikku detailsuse või keerukuse taset ei täpsustata . Kui oled algaja ja soovid lihtsalt samm-sammult selgitust, võib mudel anda tulemuseks liiga tehnilise tulemuse. Ja kui oled ekspert, kes otsib edasijõudnutele suunatud optimeerimist, võib see pakkuda vaid pealiskaudseid lahendusi. Oma tehnilise taseme selgitamine säästab palju edasi-tagasi suhtlemist.

Lõpuks kipuvad paljud kasutajad taotlema "kõike korraga" ühe pika käsuga : täielikke armatuurlaudu, globaalseid aruandeid, KPI-sid, segmente, nuppe... Tulemuseks on tavaliselt lõputu vastus, mida on raske jälgida ja keeruline rakendada. Palju tõhusam on jagada probleem väikesteks sammudeks ja töötada lahenduse kallal etappide kaupa; kui vajate praktilisi juhiseid tehisintellekti integreerimiseks kontorirakendustega, vaadake, kuidas tehisintellekti Excelis ja Wordis kasutada.

Ebakõlad, reageeringu muutused ja teenuse küllastus

Teine hämmastav käitumine on see, et ChatGPT muudab mõnikord oma vastust samale küsimusele, kui seda mõne aja pärast korrata. Üldine tähendus jääb tavaliselt samaks, kuid detailid, nüansid või argumenteerimisviis võivad erineda. See tuleneb mudeli tõenäosuslikust olemusest: see ei genereeri alati sama teksti, vaid uurib erinevaid usutavaid kombinatsioone.

Mitteametliku kasutamise puhul pole see tavaliselt tõsine probleem, kuid keskkondades, kus on vaja jälgitavust või järjepidevust – näiteks tehniline dokumentatsioon, klienditeeninduse vastused, sisearuanded –, on oluline tehisintellekti väljundite inimesepoolse läbivaatamise põhjal läbi vaadata, standardiseerida ja vajadusel luua stabiilsed mallid.

Teenuse tasandil on tööriista populaarsus tekitanud ka korduva probleemi: serveri ülekoormuse . Tipptundidel võib juurdepääs olla piiratud, vastuste saatmine võtab kauem aega või isegi esineda vigu, mis takistavad vestluse jätkamist. Kuigi süsteemi uusimad versioonid püüavad koormust paremini hallata, pole kogemus alati ideaalne.

Lisaks on mõnes kontekstis tuvastatud õigekirja-, grammatika- ja kirjavahemärkide vigu , eriti kui viip on mitmetähenduslik, halvasti kirjutatud või segab samas lauses mitut teemat. Mudel teeb oma parima, et "arvata", mida sa mõtled, kuid tulemuseks võib olla kummaline tekst vormindusprobleemidega, mis vajavad põhjalikku ülevaatamist.

Kõik see kinnitab ideed, et pimesi ühele tehisintellektiga peetud vestlusele lootma jäämine pole tark tegu. Kui vastus ei sobi, on mõistlik küsimus ümber sõnastada, küsida selgitust või taotleda teist versiooni, selle asemel, et eeldada, et esimene vastus on lõplik ja õige.

Kasutaja tajumise vead: mida me (valesti) ChatGPT-lt ootame

Kõik probleemid ei tulene mudeli enda vigadest: märkimisväärne osa probleemidest tuleneb selle kasutajate ekslikest ootustest . Tehisintellektile kiputakse projitseerima inimvõimeid, mida sel tegelikult pole, mis viib sagedaste arusaamatusteni.

Väga levinud viga on keelelise täpsuse ja tõesuse segi ajamine . Kuna tekst on hästi kirjutatud, eeldame, et sisu on õige. Kuid oleme juba näinud, et mudeli prioriteediks on sidusate lausete loomine, mitte faktilise täpsuse garanteerimine. See autoriteedi illusioon suurendab ohtu, et fabritseeritud andmeid neelatakse ilma küsimusi esitamata.

Samuti on tavaline alahinnata küsimuse sõnastuse mõju . Vaid mõne sõna muutmine küsimuses võib täielikult muuta vastuse lähenemist: millist teavet esile tõstetakse, millist välja jäetakse ja milliseid tõlgendusi pakutakse. Uskumine, et "pole vahet, kuidas ma küsin, tehisintellekt saab minust juba aru", on veel üks suur enesepettus; tulemuste parandamiseks võib kiire juhend olla äärmiselt kasulik.

Paljud kasutajad kipuvad inimlikkust tõlgendama ka seal, kus on ainult vorm . Kui modell vabandab, ütleb "Ma saan teie murest aru" või kasutab tuttavaid väljendeid, näib see empaatiat ja mõistmist üles näitavat, kuid tegelikkuses kopeerib see vaid keelelisi mustreid. See vale ettekujutus teisest otsast inimese olemasolust võib panna meid teda liiga palju usaldama.

Lõpuks eeldatakse sageli, et ChatGPT mäletab isiklikke reegleid või üksikasju teistest seanssidest , kuigi tegelikkuses piirdub selle mälu praeguse vestlusega (välja arvatud teatud püsivad mälufunktsioonid, mis on samuti piiratud). Iga uus vestlus algab peaaegu nullist, seega peate uuesti selgitama konteksti, stiilijuhiseid või piiranguid, mida soovite, et see järgiks.

Eelarvamused, filtrid ja eetilised piirid vastustes

Teine aspekt, mida kasutajad sageli tähelepanuta jätavad, on see, et ChatGPT ei ole oma vastustes ei neutraalne ega täiesti vaba . Selle väljundeid mõjutavad andmed, mille põhjal see treeniti – mis sisaldavad juba kultuurilisi, soolisi, geograafilisi ja ideoloogilisi eelarvamusi – ning filtrid ja reeglid, mille loojad on lisanud probleemse sisu vähendamiseks.

See toob kaasa vastuseid, mis võivad taastoota stereotüüpe või inimlikke eelarvamusi , isegi kui neid püütakse leevendada, ning ka sõnumeid, kus mudel keeldub vastamast, suunab vestluse ümber või reageerib tundlike teemade (tervis, poliitika, väärinfo, turvalisus jne) tuvastamisel väga üldiselt. See ei ole „oraakel“, vaid kasutuspoliitikaga piiratud tööriist.

Lisaks, kuna nad ei tee selget vahet üldise reegli ja erandi vahel, on neil raskusi aru saada, millal pilt, andmeosa või näide tegelikkust esindab . Seda on täheldatud korduvate visuaalsete vigade puhul multimodaalsetes mudelites: kellad, mis näitavad alati 10:10, kuna see on reklaamfotodel kõige levinum kellaaeg, või raskused vasaku käega kirjutava inimese täpse kujutamisega, kuna paremakäeliste inimeste pildid on valdavad.

Sellised struktuurivead näitavad, et tehisintellekt pärib ja võimendab veebis nähtu jaotust , selle asemel, et nullist arutleda selle üle, milline maailm peaks olema. Seetõttu ei tee see alati head vahet anomaalia ja reegli vahel, mis piirab selle otsustusvõimet haruldaste juhtumite korral.

Ettevõtete kontekstis on sellel kõigel selge mõju mainele, regulatiivsele vastavusele ja riskijuhtimisele . Üksainus kallutatud sisu või halvasti sõnastatud soovitus võib sotsiaalmeedias kiiresti eskaleeruda, mõjutada brändi tajumist või isegi minna vastuollu andmekaitse, võrdõiguslikkuse või tõese reklaami eeskirjadega.

ChatGPT vigade minimeerimise parimad tavad

Selles olukorras ei ole lahendus tööriista kasutamise lõpetamine, vaid pigem selle piirangutega elama õppimine ja vigade minimeerimine . On mitmeid praktilisi juhiseid, mis on igapäevaelus nii isiklikus kui ka tööalases elus väga kasulikud.

Esimene samm on olulise teabe kontrollimine teiste usaldusväärsete allikate abil , eriti kui kavatsete avaldada, teha strateegilisi otsuseid või käsitleda tundlikke teemasid. Andmete võrdlemine ametlike dokumentide, tunnustatud uuringute või spetsialiseeritud andmebaasidega on endiselt oluline; professionaalses keskkonnas aitab tehisintellekti mudelite automatiseeritud testimine tuvastada regressioone ja vigu.

Teine samm on ülesannete kvaliteedi parandamine . Täpne olemine, konteksti pakkumine, eesmärkide määratlemine, detailsuse taseme märkimine ja väljundvormingu (ülevaade, tabel, loend, toon, pikkus jne) täpsustamine muudab vastuse kasulikkust radikaalselt. Mida selgemad on teie juhised, seda vähem on mudelil ruumi lünkade täitmiseks asjade väljamõtlemisega.

Kolmandaks on ülioluline arendada kriitilist mõtteviisi ja teatud teadmisi valdkonnast, milles tegutsed . Mida rohkem sa teemast tead, seda kiiremini märkad tehisintellekti väljundis vastuolusid, puudujääke või eelarvamusi. Sa ei pea olema igas valdkonnas ekspert, aga sa ei tohiks otsustusõigust täielikult masinale delegeerida.

Lõpuks on soovitatav loodud tekste enne nende olemasoleval kujul kasutamist kohandada ja inimlikumaks muuta . Tooni kohandamine oma hääle või brändi omaga sobivaks, tüüpiliste tehisintellekti täitesõnade eemaldamine, õigekirja ja grammatika kontrollimine ning struktuuri ümberkorraldamine parema sujuvuse tagamiseks teevad kõik vahet, kas sisu on "robotlik" või sisu, mis teie sihtrühmaga tõeliselt ühenduse loob.

ChatGPT-i valdamine tänapäeval hõlmab nii selle tugevuste kui ka nõrkuste mõistmist , selle tohutu ideede genereerimise ja aja säästmise võime ärakasutamist, samal ajal selgete filtrite, arvustuste ja kriteeriumide loomist, et vältida pettekujutluste, eelarvamuste või kontekstuaalsete vigade küüsi langemist. Targalt kasutatuna on see võimas liitlane; kontrollimatult kasutatuna võib see muutuda probleemide ja halbade otsuste vaikseks allikaks.