ข้อผิดพลาดทั่วไปของ ChatGPT และวิธีหลีกเลี่ยงการตกหลุมพรางเหล่านั้น

อินฟอร์เมเทค ดิจิตอล » Recursos » ข้อผิดพลาดทั่วไปของ ChatGPT และวิธีหลีกเลี่ยงการตกหลุมพรางเหล่านั้น

นับตั้งแต่เปิดตัวในช่วงปลายปี 2022 ChatGPT ได้กลายเป็นเครื่องมือยอดนิยมสำหรับการเขียนข้อความ แก้ไขข้อสงสัย และขอความช่วยเหลือเกี่ยวกับงานด้านเทคนิค แต่ความสำเร็จอย่างมหาศาลนั้นมาพร้อมกับความเป็นจริงที่น่าอึดอัดใจ: มันไม่ได้สมบูรณ์แบบ มันก็ทำผิดพลาดได้ และบางครั้งก็ทำผิดพลาดด้วยความมั่นใจมากเกินไปมีผู้คนหลายล้านคนใช้มันอยู่แล้วในสเปน แม้ว่าข้อมูลจะแสดงให้เห็นว่ามีเพียงเปอร์เซ็นต์เล็กน้อยเท่านั้นที่ใช้มันเป็นประจำทุกวัน ส่วนใหญ่เป็นเพราะมันยังไม่ได้รับความไว้วางใจในระดับที่คาดหวังไว้

ผู้ใช้หลายคนมองว่า แม้ว่าChatGPT จะมีประโยชน์มาก แต่บางครั้งก็สร้างข้อมูลเท็จ ขัดแย้งในตัวเอง ตีความบริบทผิด หรือตอบราวกับว่ารู้มากกว่าที่รู้จริงนอกจากนี้ยังมีข้อบกพร่องอื่นๆ อีก เช่น การให้บริการมากเกินไป การเปลี่ยนความคิดเห็นอย่างรวดเร็ว ความยากลำบากในการเข้าใจการเสียดสี และปัญหาเกี่ยวกับการใช้เหตุผลทางคณิตศาสตร์หรือเฉพาะทาง การเข้าใจข้อจำกัดเหล่านี้เป็นกุญแจสำคัญในการใช้งานอย่างมีประสิทธิภาพโดยไม่ตกอยู่ในกับดักความคิดที่ว่า "ถ้า AI บอกอย่างนั้น มันก็ต้องเป็นจริง"

เหตุใด ChatGPT จึงผิดพลาด ทั้งๆ ที่ฟังดูน่าเชื่อถือมาก

สิ่งแรกที่ต้องเข้าใจคือChatGPT ไม่ได้ถูกออกแบบมาเพื่อ "ค้นหาความจริง" แต่เพื่อทำนายคำศัพท์มันเป็นแบบจำลองภาษาที่ใช้ข้อมูลทั้งหมดที่ได้เห็นระหว่างการฝึกฝนมาคำนวณว่าคำศัพท์ชุดใดมีแนวโน้มที่จะตรงกับคำถามของคุณมากที่สุด นั่นหมายความว่ามันให้ความสำคัญกับความคล่องแคล่วและความสอดคล้องที่ชัดเจน ไม่ใช่การตรวจสอบข้อเท็จจริงอย่างเข้มงวด หากคุณสนใจที่จะดูการเปรียบเทียบระหว่างแบบจำลองที่คล้ายกัน ลองดูความแตกต่างระหว่าง Claude, ChatGPT และ Gemini

วิธีการทำงานแบบนี้ทำให้เกิด"ภาพหลอน" ของ AI ที่เป็นที่รู้จักกันดี นั่นคือ คำตอบที่ถูกสร้างขึ้นมาซึ่งฟังดูสมเหตุสมผลอย่างน่าประหลาดใจมันสามารถอ้างอิงงานวิจัยที่ไม่มีอยู่จริง กล่าวถึงกฎหมายที่ไม่เคยมีการผ่าน หรืออธิบายรายละเอียดคดีทางประวัติศาสตร์ที่สมมติขึ้นทั้งหมดได้อย่างมั่นใจจนยากที่จะตั้งคำถามได้ จากภายนอก มันดูเหมือนสารานุกรม แต่ภายในแล้วมันเป็นเพียงการคาดเดาจากรูปแบบทางภาษาเท่านั้น

ผู้เชี่ยวชาญที่วิเคราะห์แบบจำลองเหล่านี้ยืนยันว่าเราต้องหลีกเลี่ยงการมองแบบมนุษย์นิยม : ChatGPT ไม่ได้ "รู้" มันไม่มีความเชื่อหรือเจตนาใดๆ มันเพียงแค่สร้างข้อความเท่านั้น ด้วยความที่เป็นระบบสร้างข้อความ จึงย่อมมีข้อผิดพลาดอยู่เสมอไม่ว่าผู้สร้างจะปรับปรุงแบบจำลองด้วยการอัปเดตและการฝึกฝนเสริมแรงมากแค่ไหนก็ตาม

ในสาขาวิชาชีพต่างๆ เช่น การตลาด การให้คำปรึกษา การดูแลสุขภาพ การเงิน การวิเคราะห์ข้อมูล สิ่งนี้ส่งผลกระทบโดยตรง: หากปราศจากการกำกับดูแลและการตรวจสอบโดยมนุษย์จากแหล่งข้อมูลที่เชื่อถือได้ ก็มีความเสี่ยงที่จะตัดสินใจโดยอิงจากข้อมูลที่ผิดพลาดหรือการตีความที่ผิดพลาด เครื่องมือนี้สามารถช่วยเร่งการทำงานได้อย่างมาก แต่ก็สามารถเพิ่มความผิดพลาดได้หากใช้โดยปราศจากตัวกรองที่สำคัญ เพื่อให้เข้าใจถึง โอกาสและความเสี่ยงของการผสมผสานปัญญาประดิษฐ์ได้ดียิ่งขึ้นการฝึกอบรมด้านการกำกับดูแลและการควบคุมจึงเป็นสิ่งสำคัญ

ความไม่ไว้วางใจ การใช้งานจริง และข้อจำกัดของความรู้เกี่ยวกับ ChatGPT

จากการสำรวจที่ดำเนินการในสเปนผู้ใช้จำนวนมากยอมรับว่าพวกเขาไม่ไว้วางใจคำตอบของ ChatGPT อย่างเต็มที่ที่จริงแล้ว ผู้ใช้จำนวนมากระบุว่า "ขาดความเชื่อมั่นในคำตอบที่สร้างขึ้น" เป็นเหตุผลหลักที่ทำให้พวกเขาไม่ใช้เครื่องมือนี้บ่อยนัก และนั่นก็ไม่ใช่เรื่องน่าแปลกใจ: เมื่อคุณเห็นว่ามันมักจะถูกต้อง แต่บางครั้งก็ผิดพลาดอย่างร้ายแรง คุณก็มักจะมองมันด้วยความระมัดระวัง

หนึ่งในแง่มุมที่น่าประหลาดใจที่สุดสำหรับผู้คนคือข้อจำกัดด้านเวลาของฐานความรู้โมเดลเวอร์ชันคลาสสิกได้รับการฝึกฝนด้วยข้อมูลจนถึงประมาณปี 2021 ซึ่งหมายความว่ามันไม่เข้าใจ (หรือไม่รู้เรื่องเลย) เหตุการณ์ล่าสุด การเปลี่ยนแปลงทางกฎหมาย ความก้าวหน้าทางเทคโนโลยี หรือบุคคลสำคัญที่เกิดขึ้นใหม่มันสามารถ "จินตนาการ" ถึงการตอบสนองโดยอิงจากรูปแบบในอดีตได้ แต่ไม่ได้ตรวจสอบแบบเรียลไทม์ว่าเกิดอะไรขึ้นในสัปดาห์นี้

ความบกพร่องนี้ยิ่งเห็นได้ชัดเจนในสาขาเฉพาะทางเช่น กฎหมายใหม่ล่าสุด การแพทย์ล้ำสมัย สาขาเทคนิคเฉพาะทาง หรือรายละเอียดเฉพาะของแต่ละประเทศ ในกรณีเหล่านี้ChatGPT จะให้คำตอบที่ไม่ครบถ้วน ผิวเผิน หรือไม่ถูกต้องแม้ว่าจะเขียนได้อย่างสมบูรณ์แบบก็ตาม

นั่นเป็นเหตุผลที่ผู้เชี่ยวชาญหลายคนแนะนำให้ใช้เป็นเพียงเครื่องมือร่างหรือแม่แบบในการทำงานไม่ควรใช้มาเป็นแหล่งข้อมูลหลักเพียงแหล่งเดียว แนวคิดนั้นชัดเจน: มันช่วยประหยัดเวลาด้วยการจัดโครงสร้าง สรุป หรือให้ไอเดีย แต่คุณควรเป็นผู้ตรวจสอบ เปรียบเทียบ และปรับเนื้อหาตามความรู้ของคุณเองและแหล่งข้อมูลภายนอกที่ตรวจสอบแล้ว

ข้อผิดพลาดทั่วไปในการตอบคำถาม: ตั้งแต่ข้อเท็จจริงไปจนถึงการใช้ถ้อยคำ

นอกเหนือจากอาการประสาทหลอนและการขาดความรู้ใหม่ๆ แล้วChatGPT ยังสะสมข้อผิดพลาดทั่วไปหลายอย่างในการตอบกลับบางข้อผิดพลาดเกี่ยวข้องกับเนื้อหาโดยตรง ในขณะที่บางข้อผิดพลาดส่งผลต่อรูปแบบการเขียนหรือความเข้าใจในบริบท การทำความเข้าใจข้อผิดพลาดเหล่านี้จะช่วยให้เราตัดสินใจได้ว่าเมื่อใดควรสงสัยหรือขอให้ ChatGPT เรียบเรียงคำถามใหม่

หนึ่งในข้อบกพร่องที่ผู้เชี่ยวชาญกล่าวถึงบ่อยที่สุดคือความสามารถในการบิดเบือนข้อเท็จจริงที่ตรวจสอบได้หมายความว่ามันอาจทำผิดพลาดในตัวเลข วันที่ ชื่อเฉพาะ หรือความสัมพันธ์เชิงสาเหตุที่สามารถตรวจสอบได้ง่ายๆ ด้วยการค้นหาในฐานข้อมูลหรือแหล่งข้อมูลทางการ ปัญหาจะยิ่งรุนแรงขึ้นเมื่อถูกถามถึงรายละเอียดเฉพาะเจาะจงที่มักไม่ปรากฏในข้อมูลฝึกฝน

คำตอบที่ไม่สมบูรณ์ ก็พบได้บ่อยเช่นกัน โดย อาจ ไม่ตรงกับสิ่งที่คุณถามอาจละเว้นส่วนสำคัญ ไม่ปฏิบัติตามรูปแบบที่คุณขอ หรือมองข้ามรายละเอียดสำคัญในคำถามของคุณ บางครั้งสิ่งนี้เกิดขึ้นเพราะแบบจำลองจะจัดลำดับความสำคัญของสิ่งที่ตีความว่ามีความเกี่ยวข้องมากที่สุดและละเว้นส่วนที่เหลือ

อีกแหล่งที่มาของปัญหาคือChatGPT พยายามตอบเกือบทุกอย่าง แม้ว่าจะมีข้อมูลไม่เพียงพอแทนที่จะระบุอย่างชัดเจนว่า "ฉันไม่รู้" มันมักจะสร้างคำตอบที่คลุมเครือและค่อนข้างไม่ต่อเนื่อง ซึ่งสะดวกสำหรับผู้ใช้ที่ใจร้อน แต่เป็นอันตรายเมื่อต้องการความแม่นยำและถูกต้อง

ในด้านภาษา คุณภาพของข้อความภาษาสเปนก็ ลดลงเมื่อเทียบกับภาษาอังกฤษ มีข้อผิดพลาดทางไวยากรณ์ การใช้คำกริยาให้สอดคล้องกับประธาน ปัญหาเรื่องเครื่องหมายวรรคตอน และการใช้สำนวนที่ไม่เป็นธรรมชาติมากขึ้น นอกจากนี้ ยังมีการใช้ "ลักษณะเฉพาะ" ของ AI ซ้ำๆ เช่น โครงสร้าง "ไม่เพียงแต่... แต่ยัง..." "จาก... ถึง..." และการใช้คำว่า "น่าตื่นเต้น" หรือ "เรียนรู้" มากเกินไป ซึ่งแสดงให้เห็นทันทีว่าข้อความนั้นสร้างขึ้นโดยโมเดล

ปัญหาเกี่ยวกับบริบท น้ำเสียง และความเข้าใจภาษาธรรมชาติ

ปัญหาประการหนึ่งที่น่ากังวลคือChatGPT มีความยากลำบากในการทำความเข้าใจความแตกต่างเล็กน้อยของบริบท วัฒนธรรม หรือช่วงเวลาทางประวัติศาสตร์เมื่อคุณถามคำถามที่ต้องการให้มันระบุบริบทเฉพาะเจาะจง เช่น สถานการณ์ทางการเมืองในท้องถิ่น บรรทัดฐานทางสังคมเฉพาะ หรือการอ้างอิงทางวัฒนธรรมในพื้นที่ใดพื้นที่หนึ่ง มันมักจะให้คำตอบที่กว้างเกินไป คลุมเครือ หรือไม่เกี่ยวข้อง

สิ่งนี้สังเกตได้ชัดเจน เช่น ในการตอบกลับที่ไม่ตรงกับน้ำเสียงที่คุณต้องการแม้ว่าคุณจะระบุว่าต้องการอะไรที่เสียดสี ประชดประชัน หรือเป็นภาษาพูดทั่วไป แต่โดยปกติแล้วแบบจำลองจะยังคงใช้น้ำเสียงที่เป็นกลาง สุภาพ และค่อนข้างทั่วไป และเมื่อมันพยายามเลียนแบบการประชดประชันหรือการเสียดสี มันอาจทำได้อย่างไม่ถนัด เข้าใจผิดในเจตนาของคุณ และตอบกลับด้วยบางสิ่งที่ไม่เกี่ยวข้องกับอารมณ์ขันที่คุณตั้งใจไว้เลย

ในการสนทนาที่ยาวนาน ความล้มเหลวอีกประเภทหนึ่งจะปรากฏขึ้น นั่นคือการสูญเสียบริบท ChatGPT จัดการโทเค็นจำนวนจำกัด (หน่วยความจำแบบแอคทีฟชนิดหนึ่ง) เมื่อการโต้ตอบยืดเยื้อออกไป บางส่วนของสิ่งที่พูดไปในตอนต้นจะสูญหายไปใน "พื้นที่ทางความคิด" นั้น และโมเดลจะเริ่มลืมรายละเอียดที่สำคัญ ขัดแย้งกับตัวเอง หรืออธิบายซ้ำในสิ่งที่เคยอธิบายไปแล้ว

สิ่งนี้มักนำไปสู่ความขัดแย้ง เช่น "ก่อนหน้านี้คุณบอกฉันว่า A แต่ตอนนี้คุณบอกว่า B" หรือคำตอบที่ดูเหมือนไม่สอดคล้องกับการสนทนาก่อนหน้าเทคนิคที่ดีในการลดปัญหานี้คือขอให้พวกเขาสรุปเป็นระยะๆ—เพียงไม่กี่ประเด็น—เกี่ยวกับสิ่งที่ตกลงกันไว้แล้ว และนำสรุปนั้นมาใช้เป็นบริบทสำหรับคำถามใหม่

นอกจากนี้ โมเดลอาจให้คำตอบที่แข็งทื่อหรือไม่เป็นธรรมชาติเมื่อภาษาของผู้ใช้สับสนหรือเขียนไม่ดีหากคำถามมีการผสมผสานหลายหัวข้อในประโยคเดียว ขาดเครื่องหมายวรรคตอน หรือมีข้อผิดพลาดทางด้านการสะกดคำอย่างร้ายแรง โอกาสที่แชทบอทจะตีความคำถามผิดและตอบกลับมาในสิ่งที่ไม่ได้ตรงกับสิ่งที่คุณต้องการทราบก็จะเพิ่มขึ้น

ข้อบกพร่องด้านรูปแบบ: ข้อความที่ "ดูเหมือน" มาจากปัญญาประดิษฐ์ (AI)

ผู้ที่ทำงานด้านการเขียนดิจิทัลเป็นประจำได้สังเกตเห็นรูปแบบที่เกิดขึ้นซ้ำๆ ในข้อความที่สร้างโดย ChatGPTจนถึงขั้นที่กลายเป็นสัญญาณชัดเจนว่า "นี่คือข้อความที่เขียนโดย AI" แม้ว่าจะสามารถแก้ไขได้ง่ายในระหว่างการตรวจสอบ แต่ก็คุ้มค่าที่จะระบุรูปแบบเหล่านี้เพื่อให้เนื้อหาของคุณไม่เหมือนถูกลอกเลียนแบบ นอกจากนี้ยังมีเครื่องมือต่างๆ เช่นส่วนเสริมที่ช่วยป้องกันเนื้อหาที่สร้างโดย ChatGPT และ AI อื่นๆที่ช่วยตรวจจับรูปแบบเหล่านี้ได้

หนึ่งในนิสัยที่ไม่ดีเหล่านี้คือการใช้โครงสร้างอย่างเป็นระบบ เช่น “ไม่เพียงแต่… แต่ยัง… ด้วย” โครงสร้างเหล่านี้ถูกต้องก็จริง แต่เมื่อปรากฏซ้ำๆ ในข้อความเดียวกัน ผลลัพธ์ที่ได้จะน่าเบื่อและดูไม่เป็นธรรมชาติ เช่นเดียวกับการใช้คำเชื่อม “จาก X ถึง Y” ซึ่ง AI มักใช้ในการแสดงรายการช่วงของหัวข้อ ระดับ หรือผลประโยชน์ต่างๆ

อีกหนึ่งลักษณะที่พบได้บ่อยคือ การใช้คำซ้ำๆ เช่น "น่าตื่นเต้น" "การเรียนรู้" "การค้นพบ" หรือ "ประสบการณ์ที่เสริมสร้าง " คำเหล่านี้มีความหมายดี แต่เมื่อใช้ซ้ำๆ ในเกือบทุกย่อหน้า ข้อความจะฟังดูธรรมดา เกินจริง และไม่เหมาะสมกับกลุ่มเป้าหมาย ควรเปลี่ยนไปใช้คำที่เฉพาะเจาะจงและสื่อความหมายได้ชัดเจนกว่า เพื่อให้ตรงกับสิ่งที่ต้องการสื่อสาร

อิทธิพลของ AI ยังเห็นได้ชัดในหัวข้อข่าว ซึ่งแต่ละคำขึ้นต้นด้วยตัวอักษรใหญ่ซึ่งเป็นธรรมเนียมปฏิบัติทั่วไปในภาษาอังกฤษ แต่ผิดปกติในภาษาสเปน โดยปกติแล้ว ภาษาสเปนจะขึ้นต้นด้วยตัวอักษรใหญ่เฉพาะคำแรกและคำนามเฉพาะเท่านั้น การแก้ไขตรงนี้ช่วยปรับปรุงลักษณะของเนื้อหาให้ดีขึ้นอย่างมาก ทำให้ดูเหมือนว่าเขียนโดยมนุษย์มากกว่าแบบจำลองหลายภาษาที่ได้รับคำแนะนำจากธรรมเนียมแองโกล-แซกซอน

สุดท้ายแล้ว AI มักสร้างข้อความที่มีโทนเรียบๆ เป็นกลาง และไม่เป็นส่วนตัวขาดคำเชื่อม คำสำนวนที่ใช้ได้อย่างเหมาะสม หรืออารมณ์ขันเล็กๆ น้อยๆ ที่นักเขียนที่เป็นมนุษย์จะใส่เข้าไป การปรับแต่งสไตล์ให้เข้ากับน้ำเสียงของแบรนด์หรือวิธีการพูดของคุณเอง—โดยการเพิ่มคำอุปมา มุกตลกเบาๆ หรือการอ้างอิงที่เข้าถึงได้—เป็นสิ่งสำคัญเพื่อป้องกันไม่ให้เนื้อหาดูเหมือนเป็นการ "คัดลอกและวาง" จากการแชทแบบง่ายๆ

ข้อผิดพลาดที่พบบ่อยเมื่อใช้ ChatGPT สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลและงานทางเทคนิค

เมื่อใช้ ChatGPT เป็นผู้ช่วยในการทำงานกับ Excel, Power BI, SQL, Python หรือเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลอื่นๆความล้มเหลวไม่ได้ขึ้นอยู่กับตัวแบบจำลองเองเท่านั้น แต่ยังขึ้นอยู่กับวิธีการที่ผู้ใช้โต้ตอบกับแบบจำลองด้วย นักวิเคราะห์หลายคนทำผิดพลาดในการวางแผน ซึ่งลดคุณภาพของผลลัพธ์ที่ได้รับ

หนึ่งในข้อผิดพลาดที่พบบ่อยที่สุดคือการใช้คำที่กว้างเกินไปหรือคลุมเครือเมื่อกำหนดคำขอวลีเช่น "ช่วยวิเคราะห์ข้อมูลให้ฉันหน่อย" "เขียนคำสั่ง SQL ให้ฉันหน่อย" หรือ "ช่วยฉันด้วย Power BI" แทบไม่มีบริบทใด ๆ ดังนั้นโมเดลจึงสามารถส่งคืนได้เพียงตัวอย่างพื้นฐาน เทมเพลตทั่วไป หรือข้อสมมติฐานที่แทบจะไม่ตรงกับปัญหาที่แท้จริง

อีกหนึ่งข้อผิดพลาดที่พบบ่อยมากคือการไม่ให้ข้อมูลตัวอย่างหรือการอธิบายโครงสร้างตารางหากไม่ทราบว่าคุณมีคอลัมน์อะไรบ้าง ข้อมูลในแต่ละคอลัมน์เป็นประเภทใด หรือมีความสัมพันธ์กันอย่างไร ChatGPT ก็จะแนะนำโค้ดได้เพียงคร่าวๆ เท่านั้น ทันทีที่คุณลองรันในสภาพแวดล้อมของคุณ คุณก็จะเริ่มพบข้อผิดพลาดเกี่ยวกับชื่อฟิลด์ ประเภทข้อมูลที่ไม่เข้ากัน หรือตัวกรองที่กำหนดไว้ไม่ดี

นอกจากนี้ ยังเป็นเรื่องปกติที่จะไม่ระบุระดับรายละเอียดหรือความซับซ้อนที่คุณต้องการหากคุณเป็นมือใหม่และต้องการคำอธิบายทีละขั้นตอน โมเดลอาจให้ผลลัพธ์ที่ซับซ้อนเกินไป และหากคุณเป็นผู้เชี่ยวชาญที่กำลังมองหาการปรับแต่งขั้นสูง โมเดลอาจให้เพียงวิธีแก้ปัญหาแบบผิวเผิน การระบุระดับความรู้ทางเทคนิคของคุณจะช่วยลดการสื่อสารที่ยุ่งยากได้มาก

สุดท้ายนี้ ผู้ใช้หลายคนมักจะขอ "ทุกอย่างพร้อมกัน" ในคำสั่งเดียวที่ยาวเหยียดเช่น แดชบอร์ดแบบครบวงจร รายงานโดยรวม ตัวชี้วัดประสิทธิภาพ (KPI) การแบ่งกลุ่ม ปุ่มต่างๆ... ผลลัพธ์ที่ได้มักจะเป็นคำตอบที่ยาวเหยียด เข้าใจยาก และนำไปใช้งานจริงได้ลำบาก การแบ่งปัญหาออกเป็นขั้นตอนเล็กๆ และแก้ปัญหาไปทีละขั้นจะมีความมีประสิทธิภาพมากกว่า หากคุณต้องการคำแนะนำเชิงปฏิบัติสำหรับการผสานรวม AI กับแอปพลิเคชันสำนักงาน โปรดดูวิธีการใช้ AI ใน Excel และ Word

ความไม่สอดคล้องกัน การเปลี่ยนแปลงการตอบสนอง และความอิ่มตัวของบริการ

พฤติกรรมที่น่าสงสัยอีกอย่างหนึ่งคือChatGPT บางครั้งจะเปลี่ยนคำตอบสำหรับคำถามเดียวกันหากคุณถามซ้ำหลังจากผ่านไปสักพัก ความหมายโดยรวมมักจะยังคงเหมือนเดิม แต่รายละเอียด ความแตกต่างเล็กน้อย หรือวิธีการโต้แย้งอาจแตกต่างกันไป นี่เป็นเพราะลักษณะเชิงความน่าจะเป็นของแบบจำลอง: มันไม่ได้สร้างข้อความเดียวกันเสมอไป แต่จะสำรวจชุดค่าผสมที่เป็นไปได้ต่างๆ แทน

สำหรับการใช้งานแบบไม่เป็นทางการนั้น โดยปกติแล้วจะไม่ใช่ปัญหาใหญ่ แต่ในสภาพแวดล้อมที่ต้องการความสามารถในการตรวจสอบย้อนกลับหรือความสม่ำเสมอเช่น เอกสารทางเทคนิค การตอบกลับฝ่ายบริการลูกค้า รายงานภายใน การตรวจสอบ การกำหนดมาตรฐาน และหากจำเป็น การสร้างแม่แบบที่มั่นคงโดยอาศัยการตรวจสอบจากมนุษย์เกี่ยวกับผลลัพธ์ของ AI นั้นมีความสำคัญอย่างยิ่ง

ในระดับการให้บริการ ความนิยมของเครื่องมือนี้ยังก่อให้เกิดปัญหาที่เกิดขึ้นซ้ำๆ นั่นคือเซิร์ฟเวอร์โอเวอร์โหลดในช่วงเวลาที่มีผู้ใช้งานมาก การเข้าถึงอาจถูกจำกัด การตอบสนองใช้เวลานานขึ้น หรือแม้กระทั่งเกิดข้อผิดพลาดเป็นครั้งคราวที่ทำให้การสนทนาไม่สามารถดำเนินต่อไปได้ แม้ว่าระบบเวอร์ชันล่าสุดจะพยายามจัดการโหลดได้ดีขึ้น แต่ประสบการณ์การใช้งานก็ยังไม่สมบูรณ์แบบเสมอไป

นอกจากนี้ ยังตรวจพบข้อผิดพลาดด้านการสะกดคำ ไวยากรณ์ และเครื่องหมายวรรคตอน ในบางบริบท โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อข้อความไม่ชัดเจน เขียนไม่ดี หรือผสมผสานหลายหัวข้อในประโยคเดียวกัน โมเดลจะพยายามอย่างเต็มที่ที่จะ "เดา" สิ่งที่คุณหมายถึง แต่ผลลัพธ์อาจเป็นข้อความที่แปลกประหลาดและมีปัญหาด้านการจัดรูปแบบซึ่งต้องได้รับการตรวจสอบอย่างละเอียด

ทั้งหมดนี้ตอกย้ำความคิดที่ว่าการพึ่งพาการสนทนากับ AI เพียงครั้งเดียวโดยไม่ไตร่ตรองนั้นไม่ใช่เรื่องฉลาดหากคำตอบไม่ตรงกัน สิ่งที่ควรทำคือ เรียบเรียงคำถามใหม่ ขอคำชี้แจง หรือขอคำตอบเวอร์ชันอื่น แทนที่จะคิดว่าคำตอบแรกนั้นถูกต้องและแน่นอนที่สุด

ข้อผิดพลาดในการรับรู้ของผู้ใช้: สิ่งที่เราคาดหวัง (อย่างผิดๆ) จาก ChatGPT

ปัญหาไม่ได้เกิดจากข้อบกพร่องในตัวแบบจำลองเองทั้งหมด: ปัญหาส่วนใหญ่เกิดจากความคาดหวังที่ผิดพลาดของผู้ใช้งานมีแนวโน้มที่จะคาดหวังว่า AI จะมีคุณสมบัติเหมือนมนุษย์ ทั้งที่ AI ไม่มี ทำให้เกิดความเข้าใจผิดบ่อยครั้ง

ความผิดพลาดที่พบบ่อยมากอย่างหนึ่งคือการสับสนระหว่างความถูกต้องทางภาษาและความจริงเนื่องจากข้อความเขียนได้ดี เราจึงสันนิษฐานว่าเนื้อหานั้นถูกต้อง แต่เราได้เห็นแล้วว่าลำดับความสำคัญของแบบจำลองคือการสร้างประโยคที่สอดคล้องกัน ไม่ใช่การรับประกันความถูกต้องของข้อเท็จจริง ภาพลวงตาของความน่าเชื่อถือนี้เพิ่มความเสี่ยงในการยอมรับข้อมูลที่ถูกสร้างขึ้นโดยไม่ตั้งคำถาม

นอกจากนี้ ยังเป็นเรื่องปกติที่จะประเมินผลกระทบของวิธีการตั้งคำถามต่ำเกินไปการเปลี่ยนเพียงไม่กี่คำในคำถามก็สามารถเปลี่ยนวิธีการตอบได้อย่างสิ้นเชิง ไม่ว่าจะเป็นข้อมูลที่ถูกเน้น ข้อมูลที่ถูกละเว้น และการตีความที่เกิดขึ้น การเชื่อว่า "ไม่สำคัญว่าฉันจะถามอย่างไร AI ก็เข้าใจฉันอยู่แล้ว" เป็นการหลอกตัวเองครั้งใหญ่เช่นกัน เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีขึ้นคู่มือการตั้งคำถามจึงมีประโยชน์อย่างมาก

ผู้ใช้หลายคนมักตีความความเป็นมนุษย์จากเพียงแค่รูปแบบเท่านั้นเมื่อแบบจำลองขอโทษ พูดว่า "ฉันเข้าใจความกังวลของคุณ" หรือใช้คำพูดที่คุ้นเคย ดูเหมือนว่าจะเห็นอกเห็นใจและเข้าใจ แต่ในความเป็นจริง มันเป็นเพียงการเลียนแบบรูปแบบทางภาษาเท่านั้น ความรู้สึกผิดๆ เกี่ยวกับบุคคลอีกฝ่ายนี้อาจทำให้เราไว้ใจมันมากเกินไป

สุดท้ายนี้ มักมีการเข้าใจผิดว่าChatGPT จะจดจำกฎส่วนตัวหรือรายละเอียดจากเซสชันอื่นๆ ได้แต่ในความเป็นจริงแล้ว หน่วยความจำของมันจำกัดอยู่แค่การสนทนาปัจจุบันเท่านั้น (ยกเว้นฟังก์ชันหน่วยความจำถาวรเฉพาะบางอย่าง ซึ่งก็มีข้อจำกัดเช่นกัน) การแชทใหม่แต่ละครั้งเริ่มต้นใหม่เกือบทั้งหมด ดังนั้นคุณต้องอธิบายบริบท แนวทางการเขียน หรือข้อจำกัดที่คุณต้องการให้มันปฏิบัติตามอีกครั้ง

อคติ ตัวกรอง และข้อจำกัดทางจริยธรรมในการตอบสนอง

อีกแง่มุมหนึ่งที่ผู้ใช้มักมองข้ามไปคือChatGPT ไม่ได้เป็นกลางหรือเป็นอิสระอย่างสมบูรณ์ในการตอบกลับผลลัพธ์ของมันได้รับอิทธิพลจากข้อมูลที่ใช้ในการฝึกฝน ซึ่งมีอคติทางวัฒนธรรม เพศ ภูมิศาสตร์ และอุดมการณ์อยู่แล้ว รวมถึงจากตัวกรองและกฎที่ผู้สร้างได้เพิ่มเข้ามาเพื่อลดเนื้อหาที่เป็นปัญหา

ผลที่ตามมาคือการตอบสนองที่อาจตอกย้ำภาพเหมารวมหรืออคติของมนุษย์แม้ว่าจะพยายามลดทอนแล้วก็ตาม และยังอาจส่งผลให้เกิดข้อความที่แบบจำลองปฏิเสธที่จะตอบ เปลี่ยนหัวข้อสนทนา หรือตอบแบบทั่วไปมากเมื่อตรวจพบหัวข้อที่ละเอียดอ่อน (สุขภาพ การเมือง ข้อมูลเท็จ ความปลอดภัย ฯลฯ) มันไม่ใช่ "ผู้พยากรณ์" แต่เป็นเครื่องมือที่มีข้อจำกัดตามนโยบายการใช้งาน

นอกจากนี้ เนื่องจากพวกเขาไม่สามารถแยกแยะความแตกต่างระหว่างกฎทั่วไปและข้อยกเว้นได้อย่างชัดเจนพวกเขาจึงประสบปัญหาในการทำความเข้าใจว่าภาพ ข้อมูล หรือตัวอย่างใดเป็นตัวแทนของความเป็นจริงสิ่งนี้ได้รับการสังเกตพบในข้อผิดพลาดทางภาพที่เกิดขึ้นซ้ำๆ ในแบบจำลองหลายรูปแบบ เช่น นาฬิกาที่แสดงเวลา 10:10 เสมอ เพราะเป็นเวลาที่พบได้บ่อยที่สุดในภาพถ่ายโฆษณา หรือความยากลำบากในการแสดงภาพบุคคลที่กำลังเขียนด้วยมือซ้ายอย่างถูกต้อง เนื่องจากภาพของคนถนัดขวาเป็นภาพที่พบได้บ่อยกว่า

ข้อผิดพลาดเชิงโครงสร้างเหล่านี้แสดงให้เห็นว่าAI สืบทอดและขยายการกระจายของสิ่งที่มันเห็นทางออนไลน์แทนที่จะใช้เหตุผลตั้งแต่เริ่มต้นว่าโลกควรจะเป็นอย่างไร นี่คือเหตุผลที่มันไม่สามารถแยกแยะความแตกต่างระหว่างความผิดปกติและกฎเกณฑ์ได้ดีเสมอไป ซึ่งจำกัดการตัดสินใจของมันเมื่อเผชิญกับกรณีที่หายาก

ในบริบทขององค์กร สิ่งเหล่านี้ล้วนส่งผลกระทบอย่างชัดเจนต่อชื่อเสียง การปฏิบัติตามกฎระเบียบ และการบริหารความเสี่ยงเนื้อหาที่มีอคติเพียงชิ้นเดียวหรือคำแนะนำที่เขียนไม่ดีอาจลุกลามใหญ่โตในโซเชียลมีเดีย ส่งผลกระทบต่อภาพลักษณ์ของแบรนด์ หรือแม้กระทั่งขัดแย้งกับกฎระเบียบที่เกี่ยวข้องกับการคุ้มครองข้อมูล ความเท่าเทียม หรือการโฆษณาที่เที่ยงธรรม

แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับการลดข้อผิดพลาดของ ChatGPT

จากสถานการณ์นี้ วิธีแก้ปัญหาไม่ใช่การหยุดใช้เครื่องมือ แต่เป็นการเรียนรู้ที่จะอยู่ร่วมกับข้อจำกัดของมันและลดข้อผิดพลาดให้น้อยที่สุด มีแนวทางปฏิบัติหลายอย่างที่เป็นประโยชน์อย่างมากในชีวิตประจำวัน ทั้งในด้านส่วนตัวและด้านอาชีพ

ขั้นตอนแรกคือการตรวจสอบข้อมูลสำคัญกับแหล่งข้อมูลที่น่าเชื่อถืออื่นๆโดยเฉพาะอย่างยิ่งหากคุณกำลังจะเผยแพร่ผลงาน ตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ หรือกล่าวถึงหัวข้อที่ละเอียดอ่อน การเปรียบเทียบข้อมูลกับเอกสารทางการ การศึกษาที่เป็นที่ยอมรับ หรือฐานข้อมูลเฉพาะทางยังคงมีความสำคัญ ในสภาพแวดล้อมการทำงานระดับมืออาชีพการทดสอบอัตโนมัติสำหรับโมเดล AIสามารถช่วยตรวจจับความคลาดเคลื่อนและข้อผิดพลาดได้

ขั้นตอนที่สองคือการปรับปรุงคุณภาพของคำถามของคุณการระบุรายละเอียดอย่างเฉพาะเจาะจง การให้บริบท การกำหนดวัตถุประสงค์ การระบุระดับรายละเอียด และการระบุรูปแบบผลลัพธ์ (โครงร่าง ตาราง รายการ น้ำเสียง ความยาว ฯลฯ) จะเปลี่ยนประโยชน์ของคำตอบไปอย่างสิ้นเชิง ยิ่งคำแนะนำของคุณชัดเจนมากเท่าไหร่ โอกาสที่ผู้ตอบจะเติมเต็มช่องว่างด้วยการคิดขึ้นเองก็จะยิ่งน้อยลงเท่านั้น

ประการที่สาม สิ่งสำคัญคือต้องพัฒนาความคิดเชิงวิพากษ์และความรู้ในสาขาที่คุณกำลังทำงานอยู่ยิ่งคุณรู้เกี่ยวกับเรื่องนั้นมากเท่าไหร่ คุณก็จะยิ่งตรวจจับความไม่สอดคล้องกัน การละเว้น หรืออคติในผลลัพธ์ของ AI ได้เร็วขึ้นเท่านั้น คุณไม่จำเป็นต้องเป็นผู้เชี่ยวชาญในทุกเรื่อง แต่คุณไม่ควรปล่อยให้เครื่องจักรตัดสินใจทั้งหมด

สุดท้ายนี้ ขอแนะนำให้ปรับแต่งและทำให้ข้อความที่สร้างขึ้นมีความเป็นมนุษย์มากขึ้นก่อนนำไปใช้โดยตรงการปรับโทนเสียงให้เข้ากับน้ำเสียงหรือแบรนด์ของคุณ การลบคำฟุ่มเฟือยที่ AI มักใช้ การตรวจสอบการสะกดและไวยากรณ์ และการจัดโครงสร้างใหม่เพื่อให้อ่านง่ายขึ้น จะสร้างความแตกต่างอย่างมากระหว่างเนื้อหาที่ดูเหมือน "หุ่นยนต์" กับเนื้อหาที่เชื่อมโยงกับกลุ่มเป้าหมายของคุณได้อย่างแท้จริง

การใช้งาน ChatGPT อย่างเชี่ยวชาญในปัจจุบันนั้นเกี่ยวข้องกับการทำความเข้าใจทั้งจุดแข็งและจุดอ่อนการใช้ประโยชน์จากศักยภาพอันมหาศาลในการสร้างไอเดียและประหยัดเวลา ในขณะเดียวกันก็ต้องกำหนดตัวกรอง การตรวจสอบ และเกณฑ์ที่ชัดเจนเพื่อหลีกเลี่ยงการตกอยู่ในความเข้าใจผิด อคติ หรือข้อผิดพลาดเชิงบริบท หากใช้ให้ถูกวิธี มันจะเป็นพันธมิตรที่ทรงพลัง แต่หากใช้โดยปราศจากการควบคุม มันอาจกลายเป็นแหล่งที่มาของปัญหาและการตัดสินใจที่ผิดพลาดได้โดยไม่รู้ตัว