- ChatGPT ģenerē tekstu, pamatojoties uz varbūtību, nevis patiesību, izraisot halucinācijas un kļūdas pat tad, ja tas izklausās ļoti pārliecinoši.
- Visbiežāk pieļautās kļūdas ir safabricēti dati, konteksta zudums, toņa problēmas, neobjektivitāte un jaunāko zināšanu ierobežojumi.
- Jautājumu uzdošanas veids lielā mērā ietekmē atbilžu kvalitāti; neskaidri pavedieni bez konteksta vai piemēriem vairo kļūdas.
- Pārbaude ar uzticamiem avotiem, cilvēku veikta pārskatīšana un stila pielāgošana ir galvenie faktori, lai ChatGPT varētu droši lietot profesionālā vidē.
Kopš parādīšanās 2022. gada beigās, ChatGPT ir kļuvis par galveno rīku ziņojumu rakstīšanai, šaubu risināšanai un palīdzības saņemšanai tehniskos uzdevumos, taču tā milzīgie panākumi pastāv līdzās neērtai realitātei: tas nav nekļūdīgs; tas pieļauj kļūdas, un dažreiz to dara ar pārmērīgu pārliecību . Spānijā to jau izmanto miljoniem cilvēku, lai gan dati liecina, ka tikai neliela daļa to lieto katru dienu, galvenokārt tāpēc, ka tas nav radījis tādu uzticības līmeni, kādu varētu sagaidīt.
Daudzi lietotāji uzskata, ka, lai gan ChatGPT ir ļoti noderīgs, tas dažreiz safabricē datus, nonāk pretrunās ar sevi, nepareizi interpretē kontekstu vai reaģē tā, it kā zinātu vairāk, nekā patiesībā zina . To sarežģī citi praktiski trūkumi: pakalpojumu pārslodze, straujas viedokļu maiņas, grūtības saprast ironiju un problēmas ar matemātisku vai specializētu spriešanu. Šo ierobežojumu izpratne ir būtiska, lai to efektīvi izmantotu, neiekrītot domāšanas slazdā: "Ja mākslīgais intelekts tā saka, tam jābūt patiesībai."
Kāpēc ChatGPT ir nepareizs, lai gan tas izklausās tik pārliecinoši
Pirmkārt, jāsaprot, ka ChatGPT nav paredzēts "patiesības meklēšanai", bet gan vārdu paredzēšanai . Tas ir valodas modelis, kas, pamatojoties uz visu, ko tas ir redzējis apmācības laikā, aprēķina, kura terminu kombinācija, visticamāk, atbildīs jūsu jautājumam. Tas nozīmē, ka prioritāte ir plūdumam un šķietamai saskaņotībai, nevis stingrai faktu pārbaudei. Ja vēlaties redzēt salīdzinājumus starp līdzīgiem modeļiem, apskatiet atšķirības starp Claude, ChatGPT un Gemini.
Šāds darbības veids izraisa slavenās mākslīgā intelekta "halucinācijas" — proti, safabricētas atbildes, kas izklausās ļoti pārliecinošas . Tas var citēt pētījumus, kas neeksistē, pieminēt likumus, kas nekad nav pieņemti, vai detalizēti aprakstīt pilnīgi izdomātus vēsturiskus gadījumus ar tik pārliecinātu toni, ka to ir grūti apšaubīt. No ārpuses tas izklausās pēc enciklopēdijas, bet iekšēji tas tikai ekstrapolē lingvistiskus modeļus.
Eksperti, kas analizē šos modeļus, uzstāj, ka mums jāizvairās no antropomorfisma : ChatGPT "nezina", tai nav pārliecību vai nodomu, tā tikai ģenerē tekstu. Pēc būtības, būdama ģeneratīvs sistēmas elements, vienmēr pastāvēs kļūdas robeža neatkarīgi no tā, cik lielā mērā tā veidotāji uzlabo modeļus ar atjauninājumiem un pastiprināšanas apmācību.
Profesionālajās jomās — mārketingā, konsultācijās, veselības aprūpē, finansēs, datu analīzē — tam ir tiešas sekas: bez cilvēka uzraudzības un pārbaudes ar uzticamiem avotiem pastāv risks pieņemt lēmumus, pamatojoties uz nepatiesiem datiem vai nepareizām interpretācijām . Šis rīks var ievērojami paātrināt darbu, taču tas var arī pastiprināt kļūdas, ja to izmanto bez kritiskiem filtriem; lai labāk izprastu mākslīgā intelekta apvienošanas perspektīvas un riskus, ir nepieciešama apmācība pārvaldībā un kontrolē.
Neuzticība, faktiskā izmantošana un zināšanu ierobežojumi par ChatGPT
Spānijā veiktajās aptaujās ievērojams skaits lietotāju atzīst, ka pilnībā neuzticas ChatGPT atbildēm . Patiesībā ievērojama daļa min "neuzticēšanos ģenerētajām atbildēm" kā galveno iemeslu, kāpēc rīks netiek izmantots biežāk. Un tas nav pārsteidzoši: redzot, ka tas bieži vien ir pareizs, bet reizēm pieļauj nopietnas kļūdas, jūs to uztverat ar zināmu skepsi.
Viens no pārsteidzošākajiem aspektiem cilvēkiem ir tā zināšanu bāzes laika ierobežojums . Modeļa klasiskās versijas tika apmācītas ar datiem līdz aptuveni 2021. gadam, kas nozīmē, ka tam nav labas izpratnes par (vai tas pilnībā nezina) par nesenajiem notikumiem, likumdošanas izmaiņām, tehnoloģiskajiem sasniegumiem vai jaunām publiskām personām . Tas var "iztēloties" reakciju, pamatojoties uz pagātnes modeļiem, taču tas reāllaikā nepārbauda, kas ir noticis šonedēļ.
Šis trūkums kļūst vēl acīmredzamāks specializētās jomās : ļoti nesen pieņemtos tiesību aktos, progresīvākā medicīnā, ļoti specifiskās tehniskās nišās vai detaļās, kas raksturīgas konkrētas valsts realitātei. Šādos gadījumos ChatGPT piedāvā nepilnīgas, virspusējas vai vienkārši nepareizas atbildes , pat ja tās ir sniegtas nevainojamā rakstībā.
Tāpēc daudzi eksperti iesaka to izmantot kā melnrakstu ģeneratoru vai veidni, no kuras strādāt , nevis kā vienīgo avotu. Ideja ir skaidra: tas ietaupa jūsu laiku, strukturējot, apkopojot vai sniedzot idejas, taču jums vajadzētu būt tam, kurš pārskata, salīdzina un pielāgo saturu, pamatojoties uz savām zināšanām un pārbaudītiem ārējiem avotiem.
Tipiskas kļūdas atbildes veidā: no faktiem līdz formulējumam
Papildus halucinācijām un jaunāko zināšanu trūkumam, ChatGPT savās atbildēs uzkrāj virkni izplatītu kļūdu . Dažas no tām ir tikai ar saturu saistītas, bet citas ietekmē rakstīšanas stilu vai konteksta izpratni. Šo kļūdu izpratne palīdz noteikt, kad ir pareizi būt aizdomīgam vai lūgt chatGPT pārfrāzēt atbildi.
Viens no ekspertu visbiežāk minētajiem trūkumiem ir spēja sagrozīt pārbaudāmus faktus . Tas nozīmē, ka tā var pieļaut kļūdas skaitļos, datumos, īpašvārdos vai cēloņsakarībās, kuras var viegli pārbaudīt ar vienkāršu meklēšanu datubāzē vai oficiālā avotā. Problēma kļūst vēl aktuālāka, ja tiek prasīta ļoti specifiska informācija, kas parasti neparādās apmācības datos.
Bieži sastopamas arī nepilnīgas atbildes , kas neatbilst jūsu prasītajam . Tajās var būt izlaistas svarīgas sadaļas, neatbilstība precīzam pieprasītajam formātam vai nepamanītas būtiskas nianses jūsu jautājumā. Dažreiz tas notiek tāpēc, ka modelis piešķir prioritāti tam, ko tas interpretē kā visatbilstošāko, un izlaiž pārējo.
Vēl viens problēmu avots ir tas, ka ChatGPT cenšas atbildēt gandrīz uz visu, pat ja tam nav pietiekami daudz informācijas . Tā vietā, lai skaidri pateiktu "Es nezinu", tas bieži ģenerē neskaidru, bet nedaudz saraustītu atbildi. Tas ir ērti nepacietīgiem lietotājiem, bet bīstami, ja nepieciešama precizitāte un pareizība.
Lingvistiskā līmenī spāņu valodas kvalitāte salīdzinājumā ar angļu valodu arī uzrāda kritumu . Ir vairāk gramatikas kļūdu, priekšmeta un darbības vārda saskaņošanas kļūdu, pieturzīmju problēmu un nedabisku frāžu pavērsienu. Turklāt tiek atkārtoti daži tipiski mākslīgā intelekta "tiki" — tādas struktūras kā "Ne tikai... bet arī...", "No... līdz...", un pārāk bieži tiek lietoti tādi vārdi kā "aizraujoši" vai "mācoties" —, kas uzreiz atklāj, ka teksts ir ģenerēts, izmantojot modeli.
Problēmas ar kontekstu, toni un dabiskās valodas izpratni
Viens īpaši problemātisks aspekts ir ChatGPT grūtības aptvert konteksta, kultūras vai vēsturiska brīža nianses . Uzdodot jautājumus, kas prasa, lai tas atrastos konkrētā realitātē, piemēram, vietējā politiskajā situācijā, konkrētā sociālā normā vai ļoti lokalizētā kultūras atsaucē, tas mēdz sniegt pārāk vispārīgas, neskaidras vai neatbilstošas atbildes.
Tas ir pamanāms, piemēram, atbildēs, kas neatbilst jūsu pieprasītajam tonim . Pat ja jūs norādāt, ka vēlaties kaut ko ironisku, sarkastisku vai ļoti sarunvalodas, modelis parasti saglabā neitrālu, pieklājīgu un nedaudz vispārīgu reģistru. Un, mēģinot atveidot sarkasmu vai ironiju, tas var to darīt neveikli, nepareizi interpretējot jūsu nodomu un atbildot ar kaut ko pilnīgi nesaistītu ar jūsu iecerēto humoristisko niansi.
Garās sarunās parādās cita veida kļūme: konteksta zudums . ChatGPT pārvalda ierobežotu skaitu žetonu (sava veida aktīvo atmiņu). Kad mijiedarbība ieilgst, daļa no sākumā teiktā pazūd šajā "mentālajā telpā", un modelis sāk aizmirst svarīgas detaļas, nonākt pretrunās pats ar sevi vai atkārtot jau sniegtos skaidrojumus.
Tas bieži noved pie pretrunām, piemēram, "tu man iepriekš teici A, un tagad saki B", vai atbildēm, kas šķiet nesaistītas ar iepriekšējo sarunu . Labs paņēmiens, kā to mazināt, ir lūgt viņiem periodiski sniegt kopsavilkumus — tikai dažos punktos — par to, par ko līdz šim ir panākta vienošanās, un atkārtoti izmantot šo kopsavilkumu kā kontekstu jauniem jautājumiem.
Turklāt modelis var piedāvāt stingras vai nedabiskas atbildes, ja lietotāja valoda ir mulsinoša vai slikti uzrakstīta . Ja uzvednē vienā teikumā ir sajauktas daudzas tēmas, trūkst pieturzīmju vai ir nopietnas pareizrakstības kļūdas, palielinās iespējamība, ka tērzēšanas robots nepareizi interpretēs jautājumu un atbildēs ar kaut ko tādu, kas īsti neatbilst tam, ko jūs vēlējāties zināt.
Stila trūkumi: teksti, kas “smaržo” pēc mākslīgā intelekta
Tie, kas ikdienā strādā ar digitālo rakstīšanu, ir identificējuši virkni atkārtotu modeļu ChatGPT ģenerētos tekstos , tiktāl, ka tie ir kļuvuši par skaidrām pazīmēm, ka "to ir uzrakstījis mākslīgais intelekts". Lai gan tos var viegli labot pārskatīšanas laikā, ir vērts tos identificēt, lai jūsu saturs neizklausītos pēc klonēšanas; ir arī tādi rīki kā paplašinājums, kas novērš ChatGPT ģenerēta satura ielāpu, un citi mākslīgie intelekti , kas palīdz tos atklāt.
Viens no šiem sliktajiem ieradumiem ir sistemātiska tādu struktūru kā “Ne tikai…, bet arī…” lietošana . Jā, tās ir pareizas, bet, ja tās atkārtoti parādās vienā tekstā, rezultāts kļūst garlaicīgs un mākslīgs. Tas pats attiecas uz kombināciju “No X līdz Y”, ko mākslīgais intelekts bieži izmanto, lai uzskaitītu tēmu, līmeņu vai ieguvumu diapazonus.
Vēl viena tipiska iezīme ir tādu terminu kā "aizraujošs", "mācīšanās", "atklājums" vai "bagātinoša pieredze " pārmērīga lietošana. Šie ir derīgi vārdi, taču, ja tie atkārtojas gandrīz katrā rindkopā, teksts galu galā izklausās vispārīgs, pārspīlēts un slikti piemērots faktiskajai auditorijai. Labāk tos aizstāt ar konkrētāku un aprakstošāku vārdu krājumu, kas pielāgots tam, ko vēlaties paziņot.
Mākslīgā intelekta ietekme ir redzama arī virsrakstos, kur katrs vārds sākas ar lielo burtu — angļu valodā šī prakse ir izplatīta, bet spāņu valodā neparasta. Protams, spāņu valodā ar lielo burtu tiek rakstīts tikai pirmais vārds un īpašvārdi. Šīs kļūdas labošana ievērojami uzlabo satura izskatu, radot iespaidu, ka to ir rakstījis cilvēks, nevis daudzvalodu modelis, kas vadās pēc anglosakšu konvencijām.
Visbeidzot, mākslīgais intelekts bieži rada tekstus ar plakanu, neitrālu un bezpersonisku toni . Tiem trūkst raksturīgo pildvārdu, labi novietotu sarunvalodas izteicienu vai smalku humora pieskaņu, ko iekļautu cilvēks. Pielāgojot stilu sava zīmola balsij vai savam runas veidam — pievienojot metaforas, maigus jokus vai saistošas atsauces —, ir svarīgi, lai saturs nešķistu vienkārši kopēts un ielīmēts no tērzēšanas sarunas.
Bieži pieļautas kļūdas, izmantojot ChatGPT datu analīzei un tehniskiem uzdevumiem
Izmantojot ChatGPT kā palīgu programmām Excel, Power BI, SQL, Python vai citiem datu analīzes rīkiem , kļūmes ir atkarīgas ne tikai no paša modeļa, bet arī no tā, kā lietotājs ar to mijiedarbojas. Daudzi analītiķi pieļauj plānošanas kļūdas, kas samazina saņemto risinājumu kvalitāti.
Viena no biežāk pieļautajām kļūdām ir pārāk vispārīga vai neskaidra pieprasījuma formulēšana . Tādas frāzes kā "Veiciet man analīzi", "Uzrakstiet SQL vaicājumu" vai "Palīdziet man ar Power BI" gandrīz nesniedz kontekstu, tāpēc modelis var atgriezt tikai pamata piemērus, vispārīgas veidnes vai pieņēmumus, kas reti atbilst faktiskajai problēmai.
Vēl viena ļoti izplatīta kļūda ir datu paraugu nesniegšana vai tabulas struktūras nepaskaidrošana . Nezinot, kādas kolonnas jums ir, kāda veida datus tās satur vai kā tās ir savstarpēji saistītas, ChatGPT var ieteikt tikai aptuvenu kodu. Tiklīdz mēģināsiet to palaist savā vidē, jūs sāksiet saņemt kļūdas ar lauku nosaukumiem, nesaderīgiem datu tipiem vai slikti definētiem filtriem.
Bieži vien arī netiek norādīts nepieciešamais detalizācijas vai sarežģītības līmenis . Ja esat iesācējs un vēlaties tikai pakāpenisku skaidrojumu, modelis var sniegt pārāk tehnisku rezultātu. Savukārt, ja esat eksperts, kas meklē padziļinātu optimizāciju, tas var piedāvāt tikai virspusējus risinājumus. Sava tehniskā līmeņa precizēšana ietaupa daudz laika un pūļu.
Visbeidzot, daudzi lietotāji mēdz pieprasīt "visu uzreiz" vienā garā komandā : pilnīgus informācijas paneļus, globālos pārskatus, KPI, segmentācijas, pogas… Rezultāts parasti ir bezgalīga atbilde, kuru ir grūti izsekot un sarežģīti ieviest. Daudz efektīvāk ir sadalīt problēmu mazos soļos un strādāt pie risinājuma pa posmiem; ja jums ir nepieciešamas praktiskas rokasgrāmatas par mākslīgā intelekta integrēšanu ar biroja lietojumprogrammām, skatiet sadaļu Kā izmantot mākslīgo intelektu programmā Excel un Word.
Neatbilstības, reakcijas izmaiņas un pakalpojumu piesātinājums
Vēl viena mulsinoša uzvedība ir tā, ka ChatGPT dažreiz maina savu atbildi uz to pašu jautājumu, ja to atkārto pēc kāda laika. Vispārējā nozīme parasti paliek nemainīga, taču detaļas, nianses vai argumentācijas veids var atšķirties. Tas ir saistīts ar modeļa varbūtības raksturu: tas ne vienmēr ģenerē vienu un to pašu tekstu, bet gan pēta dažādas ticamas kombinācijas.
Neformāliem lietojumiem tā parasti nav nopietna problēma, bet vidēs, kur nepieciešama izsekojamība vai konsekvence , piemēram, tehniskajā dokumentācijā, klientu apkalpošanas atbildēs, iekšējos ziņojumos, ir svarīgi pārskatīt, standartizēt un, ja nepieciešams, izveidot stabilas veidnes, kuru pamatā ir cilvēka veikta mākslīgā intelekta izvades datu pārskatīšana.
Pakalpojumu līmenī rīka popularitāte ir radījusi arī atkārtotu problēmu: servera pārslodzi . Pīķa stundās piekļuve var būt ierobežota, atbildes var aizņemt ilgāku laiku vai pat reizēm var rasties kļūdas, kas neļauj turpināt sarunu. Lai gan jaunākās sistēmas versijas cenšas labāk pārvaldīt slodzi, pieredze ne vienmēr ir perfekta.
Turklāt dažos kontekstos ir konstatētas pareizrakstības, gramatikas un pieturzīmju kļūdas , īpaši, ja uzvedne ir neskaidra, slikti uzrakstīta vai vienā teikumā ir apvienotas vairākas tēmas. Modelis cenšas pēc iespējas labāk "uzminēt", ko jūs domājat, taču rezultāts var būt dīvains teksts ar formatēšanas problēmām, kas prasa rūpīgu pārskatīšanu.
Tas viss pastiprina domu, ka nav prātīgi akli paļauties uz vienu sarunu ar mākslīgo intelektu . Ja atbilde neatbilst, saprātīgāk ir pārfrāzēt jautājumu, lūgt skaidrojumu vai pieprasīt citu versiju, nevis pieņemt, ka pirmā atbilde ir galīgā un pareizā.
Lietotāja uztveres kļūdas: ko mēs (nepareizi) sagaidām no ChatGPT
Ne visas problēmas izriet no paša modeļa trūkumiem: ievērojama daļa problēmu rodas no to lietotāju maldīgajām cerībām . Pastāv tendence projicēt uz mākslīgo intelektu cilvēka spējas, kuru tam nepiemīt, kas bieži rada pārpratumus.
Ļoti izplatīta kļūda ir lingvistiskās precizitātes jaukšana ar patiesumu . Tā kā teksts ir labi uzrakstīts, mēs pieņemam, ka saturs ir pareizs. Taču mēs jau esam redzējuši, ka modeļa prioritāte ir sakarīgu teikumu veidošana, nevis faktuālas precizitātes garantēšana. Šī autoritātes ilūzija palielina risku, ka dati tiek norīti bez ierunām.
Tāpat bieži tiek nepietiekami novērtēta jautājuma formulējuma ietekme . Tikai dažu vārdu maiņa uzvednē var pilnībā mainīt atbildes sniegšanas pieeju: kāda informācija tiek izcelta, kāda tiek izlaista un kādas interpretācijas tiek piedāvātas. Pārliecība, ka "nav svarīgi, kā es jautāju, mākslīgais intelekts mani jau saprot", ir vēl viens liels sevis maldināšanas veids; lai uzlabotu rezultātus, ātra pamācība var būt ārkārtīgi noderīga.
Daudzi lietotāji mēdz interpretēt cilvēcību tur, kur pastāv tikai forma . Kad modelis atvainojas, saka: "Es saprotu jūsu bažas" vai lieto pazīstamas frāzes, tas šķietami izjūt empātiju un saprot, bet patiesībā tas tikai atkārto valodas modeļus. Šī maldīgā sajūta par cilvēku otrā galā var likt mums tam pārāk uzticēties.
Visbeidzot, bieži tiek pieņemts, ka ChatGPT atcerēsies personiskos noteikumus vai informāciju no citām sesijām , lai gan patiesībā tā atmiņa ir ierobežota ar pašreizējo sarunu (izņemot noteiktas pastāvīgās atmiņas funkcijas, kas arī ir ierobežotas). Katra jauna tērzēšana sākas gandrīz no nulles, tāpēc jums atkal ir jāpaskaidro konteksts, stila vadlīnijas vai ierobežojumi, kurus vēlaties, lai tā ievērotu.
Aizspriedumi, filtri un ētiskie ierobežojumi atbildēs
Vēl viens aspekts, ko lietotāji bieži vien ignorē, ir tas, ka ChatGPT savās atbildēs nav ne neitrāls, ne pilnīgi brīvs . Tā rezultātus ietekmē dati, uz kuriem tas tika apmācīts — kas jau satur kultūras, dzimuma, ģeogrāfiskās un ideoloģiskās aizspriedumus —, kā arī filtri un noteikumi, ko tā veidotāji ir pievienojuši, lai samazinātu problemātisku saturu.
Tas noved pie atbildēm, kas var reproducēt stereotipus vai cilvēciskus aizspriedumus , pat ja tiek mēģināts tos mazināt, kā arī ziņojumos, kuros modelis atsakās atbildēt, novirza sarunas virzienu vai reaģē ļoti vispārīgi, ja tas atklāj sensitīvas tēmas (veselība, politika, dezinformācija, drošība utt.). Tas nav "orākuls", bet gan rīks, ko ierobežo lietošanas politika.
Turklāt, tā kā viņi skaidri nenošķir vispārējo noteikumu no izņēmuma, viņiem ir grūti saprast, kad attēls, datu daļa vai piemērs atspoguļo realitāti . Tas ir novērots atkārtotās vizuālās kļūdās multimodālos modeļos: pulksteņos, kas vienmēr rāda 10:10, jo tas ir visbiežāk norādītais laiks reklāmas fotoattēlos, vai grūtībās precīzi attēlot cilvēku, kas raksta ar kreiso roku, jo dominē labroču attēli.
Šāda veida strukturālās kļūdas liecina, ka mākslīgais intelekts pārmanto un pastiprina tiešsaistē redzētā izplatību , nevis no nulles spriež par to, kādai vajadzētu būt pasaulei. Tāpēc tas ne vienmēr labi atšķir anomāliju no noteikuma, kas ierobežo tā spriestspēju retos gadījumos.
Uzņēmumu kontekstā tam visam ir skaidra ietekme uz reputāciju, atbilstību normatīvajiem aktiem un risku pārvaldību . Viens neobjektīvs satura elements vai slikti formulēts ieteikums var ātri nonākt sociālajos medijos, ietekmēt zīmola uztveri vai pat nonākt pretrunā ar noteikumiem par datu aizsardzību, vienlīdzību vai patiesu reklāmu.
Labākā prakse ChatGPT kļūdu samazināšanai
Ņemot vērā šo situāciju, risinājums nav pārtraukt rīka lietošanu, bet gan iemācīties sadzīvot ar tā ierobežojumiem un samazināt tā kļūdas . Ir vairākas praktiskas vadlīnijas, kas ir ļoti noderīgas ikdienas dzīvē gan personīgajā, gan profesionālajā dzīvē.
Pirmais solis ir pārbaudīt svarīgu informāciju ar citiem uzticamiem avotiem , īpaši, ja plānojat publicēt, pieņemt stratēģiskus lēmumus vai risināt sensitīvas tēmas. Datu salīdzināšana ar oficiāliem dokumentiem, atzītiem pētījumiem vai specializētām datubāzēm joprojām ir būtiska; profesionālā vidē automatizēta mākslīgā intelekta modeļu testēšana var palīdzēt atklāt regresijas un kļūdas.
Otrais solis ir uzlabot uzdevumu kvalitāti . Konkrētība, konteksta sniegšana, mērķu definēšana, detalizācijas līmeņa norādīšana un izvades formāta (izklāsts, tabula, saraksts, tonis, garums utt.) radikāli maina atbildes lietderību. Jo skaidrāki būs jūsu norādījumi, jo mazāk vietas modelim būs aizpildīt nepilnības, izdomājot lietas.
Treškārt, ir ļoti svarīgi attīstīt kritisku domāšanu un zināšanas par jomu, kurā strādājat . Jo vairāk jūs zināt par tēmu, jo ātrāk jūs atklāsiet neatbilstības, izlaidumus vai neobjektivitāti mākslīgā intelekta rezultātos. Jums nav jābūt ekspertam it visā, taču nevajadzētu pilnībā deleģēt spriedumus mašīnai.
Visbeidzot, pirms ģenerēto tekstu izmantošanas tādā stāvoklī, kāds tas ir, ieteicams tos pielāgot un padarīt cilvēciskākus . Pielāgojot toni savai balsij vai zīmola balsij, noņemot tipiskus mākslīgā intelekta aizpildītājus, pārbaudot pareizrakstību un gramatiku, kā arī pārkārtojot struktūru labākai plūstamībai, tiks panākta atšķirība starp “robotizētu” saturu un saturu, kas patiesi uzrunā jūsu auditoriju.
Lai mūsdienās apgūtu ChatGPT, ir jāizprot gan tā stiprās, gan vājās puses , jāizmanto tā milzīgā spēja ģenerēt idejas un ietaupīt laiku, vienlaikus izveidojot skaidrus filtrus, pārskatus un kritērijus, lai izvairītos no maldiem, aizspriedumiem vai kontekstuālām kļūdām. Gudri izmantots, tas ir spēcīgs sabiedrotais; izmantots bez kontroles, tas var kļūt par klusu problēmu un sliktu lēmumu avotu.
