- Ang ChatGPT ay bumubuo ng teksto batay sa probabilidad, hindi sa katotohanan, na nagdudulot ng mga halusinasyon at pagkakamali kahit na ito ay tila nakakakumbinsi.
- Kabilang sa mga pinakakaraniwang pagkakamali ang gawa-gawang datos, pagkawala ng konteksto, mga problema sa tono, mga pagkiling, at mga limitasyon ng mga kamakailang kaalaman.
- Ang paraan ng pagtatanong ay lubos na nakakaimpluwensya sa kalidad ng sagot; ang mga malabong senyales, nang walang konteksto o mga halimbawa, ay nagpaparami ng mga pagkakamali.
- Ang pag-verify mula sa mga mapagkakatiwalaang mapagkukunan, pagsusuri ng tao, at pag-aangkop sa istilo ay susi sa ligtas na paggamit ng ChatGPT sa mga propesyonal na kapaligiran.
Simula nang lumitaw ito noong huling bahagi ng 2022, ang ChatGPT ay naging pangunahing kagamitan para sa pagsulat ng mga mensahe, paglutas ng mga pagdududa, at paghingi ng tulong sa mga teknikal na gawain, ngunit ang napakalaking tagumpay nito ay kasabay ng isang hindi komportableng katotohanan: hindi ito permanenteng nagkakamali; nagkakamali ito, at kung minsan ay ginagawa nito ito nang may labis na katiyakan . Milyun-milyong tao na ang gumagamit nito sa Espanya, bagama't ipinapakita ng datos na maliit na porsyento lamang ang gumagamit nito araw-araw, pangunahin dahil hindi pa nito lubos na nabubuo ang antas ng tiwala na maaaring inaasahan ng isa.
Maraming gumagamit ang nakakaunawa na, bagama't lubhang kapaki-pakinabang, kung minsan ay gumagawa-gawa ang ChatGPT ng datos, sinasalungat ang sarili nito, naliligaw ang interpretasyon ng konteksto, o tumutugon na parang mas marami itong alam kaysa sa aktwal nitong nalalaman . Pinalala pa ito ng iba pang praktikal na mga depekto: labis na serbisyo, mabilis na pagbabago ng opinyon, kahirapan sa pag-unawa sa ironya, at mga problema sa matematika o espesyalisadong pangangatwiran. Ang pag-unawa sa mga limitasyong ito ay susi sa epektibong paggamit nito nang hindi nahuhulog sa patibong ng pag-iisip na, "Kung sinabi ito ng AI, dapat ay totoo ito."
Bakit mali ang ChatGPT kahit na nakakakumbinsi ito
Ang unang bagay na dapat maunawaan ay ang ChatGPT ay hindi idinisenyo upang "hanapin ang katotohanan," kundi upang hulaan ang mga salita . Ito ay isang modelo ng wika na, batay sa lahat ng nakita nito sa pagsasanay, kinakalkula kung aling kumbinasyon ng mga termino ang malamang na akma sa iyong tanong. Nangangahulugan ito na inuuna nito ang matatas at maliwanag na pagkakaugnay-ugnay, hindi ang mahigpit na pagsusuri ng katotohanan. Kung interesado kang makakita ng mga paghahambing sa pagitan ng mga magkakatulad na modelo, tingnan ang mga pagkakaiba sa pagitan ng Claude, ChatGPT, at Gemini.
Ang ganitong paraan ng pagpapatakbo ay nagdudulot ng kilalang-kilalang "mga halusinasyon" ng AI—ibig sabihin, mga gawa-gawang tugon na tila kapani-paniwalang makatwiran . Maaari nitong banggitin ang mga pag-aaral na walang umiiral, banggitin ang mga batas na hindi kailanman naipasa, o idedetalye ang mga ganap na kathang-isip na makasaysayang kaso, lahat nang may kumpiyansa na mahirap itong kwestyunin. Sa labas, parang isang encyclopedia ito, ngunit sa loob ay simpleng pag-e-extrapolate lamang ito ng mga padron ng wika.
Iginiit ng mga ekspertong nagsusuri sa mga modelong ito na dapat nating iwasan ang antropomorpismo : Ang ChatGPT ay hindi "alam," wala itong mga paniniwala o intensyon, bumubuo lamang ito ng teksto. Sa disenyo, bilang isang generative system, palaging may margin of error , gaano man pinopino ng mga tagalikha nito ang mga modelo gamit ang mga update at reinforcement training.
Sa mga propesyonal na larangan—marketing, pagkonsulta, pangangalagang pangkalusugan, pananalapi, pagsusuri ng datos—ito ay may direktang bunga: kung walang pangangasiwa at beripikasyon ng tao gamit ang mga mapagkakatiwalaang mapagkukunan, may panganib na gumawa ng mga desisyon batay sa maling datos o maling interpretasyon . Maaaring mapabilis nang malaki ng tool ang trabaho, ngunit maaari rin nitong palakasin ang mga pagkakamali kung gagamitin nang walang kritikal na mga pansala; upang mas maunawaan ang mga posibilidad at panganib ng pagsasama-sama ng artificial intelligence, mahalaga ang pagsasanay sa pamamahala at mga kontrol.
Kawalan ng tiwala, aktwal na paggamit, at mga limitasyon ng kaalaman tungkol sa ChatGPT
Sa mga survey na isinagawa sa Espanya, isang malaking bilang ng mga gumagamit ang umamin na hindi nila lubos na pinagkakatiwalaan ang mga tugon ng ChatGPT . Sa katunayan, isang malaking porsyento ang nagsasabing "kawalan ng tiwala sa mga nabuong sagot" ang pangunahing dahilan kung bakit hindi madalas gamitin ang tool. At hindi nakakagulat: kapag nakita mong madalas itong tama, ngunit paminsan-minsan ay nakakagawa ng malulubhang pagkakamali, may posibilidad kang tanggapin ito nang walang pag-aalinlangan.
Isa sa mga pinakakagulat-gulat na aspeto para sa mga tao ay ang limitasyon sa panahon ng kaalaman nito . Ang mga klasikong bersyon ng modelo ay sinanay batay sa datos hanggang bandang 2021, ibig sabihin ay wala itong mahusay na pag-unawa (o ganap na walang kamalayan) sa mga kamakailang kaganapan, mga pagbabago sa batas, mga pagsulong sa teknolohiya, o mga umuusbong na pampublikong pigura . Maaari nitong "maisip" ang isang tugon batay sa mga nakaraang pattern, ngunit hindi nito sinusuri nang real time kung ano ang nangyari ngayong linggo.
Ang kakulangang ito ay lalong nagiging kitang-kita sa mga espesyalisadong larangan : mga pinakabagong batas, makabagong medisina, mga teknikal na larangan na lubos na tiyak, o mga detalyeng partikular sa realidad ng isang bansa. Sa mga kasong ito, ang ChatGPT ay nag-aalok ng mga hindi kumpleto, mababaw, o sadyang maling sagot , kahit na ang mga ito ay inilalahad sa mahusay na pagkakasulat.
Kaya naman inirerekomenda ng maraming eksperto na gamitin ito bilang draft generator o template na mapaggagamitan , hindi kailanman bilang iyong tanging mapagkukunan. Malinaw ang ideya: nakakatipid ito sa iyo ng oras sa pamamagitan ng pagbubuod, pagbubuod, o pagbibigay sa iyo ng mga ideya, ngunit ikaw ang dapat na magsuri, maghambing, at mag-aayos ng nilalaman batay sa iyong sariling kaalaman at mga napatunayang panlabas na mapagkukunan.
Mga karaniwang pagkakamali sa paraan ng pagtugon: mula sa mga katotohanan hanggang sa mga salita
Bukod sa mga halusinasyon at kakulangan ng mga kamakailang kaalaman, ang ChatGPT ay nagtitipon ng isang serye ng mga karaniwang pagkakamali sa mga tugon nito . Ang ilan ay purong nauugnay sa nilalaman, habang ang iba ay nakakaapekto sa istilo ng pagsulat o sa pag-unawa sa konteksto. Ang pag-unawa sa mga pagkakamaling ito ay nakakatulong upang matukoy kung kailan angkop na maghinala o hilingin sa chatGPT na baguhin ang mga salita.
Isa sa mga madalas na binabanggit na kapintasan ng mga eksperto ay ang kakayahan nitong magsinungaling sa mga napapatunayang katotohanan . Nangangahulugan ito na maaari itong magkamali sa mga numero, petsa, pantangi na pangalan, o mga ugnayang sanhi na madaling mapatunayan sa pamamagitan lamang ng isang simpleng paghahanap sa isang database o opisyal na mapagkukunan. Ang problema ay lalong nagiging matindi kapag hinihingi ito ng mga napaka-espesipikong detalye na hindi karaniwang lumalabas sa datos ng pagsasanay.
Karaniwan din ang mga hindi kumpletong tugon , na hindi umaabot sa iyong hiniling . Maaaring hindi nito naisasama ang mahahalagang bahagi, hindi nasusunod ang eksaktong format na iyong hiniling, o hindi napapansin ang mga pangunahing detalye sa iyong tanong. Minsan nangyayari ito dahil inuuna ng modelo ang itinuturing nitong pinaka-may-katuturan at hindi isinasama ang iba.
Isa pang pinagmumulan ng mga problema ay ang pagsisikap ng ChatGPT na sagutin ang halos lahat ng bagay, kahit na wala itong sapat na impormasyon . Sa halip na malinaw na sabihing "Hindi ko alam," kadalasan ay lumilikha ito ng malabo, ngunit medyo putol-putol, na tugon. Ito ay maginhawa para sa mga naiinip na gumagamit, ngunit mapanganib kapag kailangan ang katumpakan at katumpakan.
Sa antas ng lingguwistika, ang kalidad sa Espanyol ay nagpapakita rin ng pagbaba kumpara sa Ingles . Mas maraming pagkakamali sa gramatika, pagkakamali sa pagkakatugma ng simuno at pandiwa, problema sa bantas, at hindi natural na pagpapalit-palit ng parirala. Bukod pa rito, ang ilang tipikal na "tics" ng AI ay inuulit—mga istrukturang tulad ng "Hindi lamang... kundi pati na rin...", "Mula... hanggang...", at labis na paggamit ng mga salitang tulad ng "nakakapanabik" o "natututo"—na agad na nagpapakita na ang teksto ay nabuo ng isang modelo.
Mga problema sa konteksto, tono, at pag-unawa sa natural na wika
Isang partikular na problematikong aspeto ay ang kahirapan ng ChatGPT sa pag-unawa sa mga nuances ng konteksto, kultura, o makasaysayang sandali . Kapag tinatanong mo ito ng mga tanong na nangangailangan na ito ay nasa loob ng isang partikular na realidad—halimbawa, isang lokal na sitwasyong pampulitika, isang partikular na pamantayang panlipunan, o isang lokal na sanggunian sa kultura—ito ay may posibilidad na mag-alok ng labis na pangkalahatan, hindi malinaw, o hindi nauugnay na mga sagot.
Ito ay kapansin-pansin, halimbawa, sa mga tugon na hindi tumutugma sa tonong iyong hiniling . Kahit na tukuyin mo na gusto mo ng isang bagay na ironic, sarkastiko, o napaka-kolokyal, ang modelo ay karaniwang nagpapanatili ng isang neutral, magalang, at medyo generic na rehistro. At kapag sinubukan nitong ulitin ang sarkastiko o ironiya, maaari itong gawin nang walang kasiglahan, na mali ang pagkakaintindi sa iyong intensyon at tumutugon sa isang bagay na ganap na walang kaugnayan sa nakakatawang nuance na iyong nilayon.
Sa mahahabang pag-uusap, lumilitaw ang isa pang uri ng pagkabigo: pagkawala ng konteksto . Ang ChatGPT ay namamahala ng limitadong bilang ng mga token (isang uri ng aktibong memorya). Kapag natagalan ang interaksyon, ang ilan sa mga sinabi sa simula ay nawawala sa "espasyo ng pag-iisip" na iyon, at ang modelo ay nagsisimulang makalimutan ang mahahalagang detalye, sumalungat sa sarili nito, o ulitin ang mga paliwanag na naibigay na nito sa iyo.
Madalas itong humahantong sa mga kontradiksyon tulad ng "sinabi mo sa akin ang A dati at ngayon ay sinasabi mo ang B," o sa mga sagot na tila hiwalay sa nakaraang pag-uusap . Ang isang mahusay na pamamaraan upang mabawasan ito ay ang hilingin sa kanila na magbigay ng pana-panahong mga buod—sa ilang punto lamang—ng mga napagkasunduan sa ngayon at gamitin muli ang buod na iyon bilang konteksto para sa mga bagong tanong.
Bukod pa rito, maaaring mag-alok ang modelo ng mga mahigpit o hindi natural na tugon kapag ang wika ng gumagamit ay nakalilito o hindi maayos ang pagkakasulat . Kung ang prompt ay naghahalo ng maraming paksa sa isang pangungusap, kulang sa bantas, o naglalaman ng malubhang pagkakamali sa pagbaybay, tumataas ang posibilidad na mali ang pagkakaintindi ng chatbot sa tanong at tumugon nang may isang bagay na hindi lubos na tumutugma sa gusto mong malaman.
Mga depekto sa istilo: mga tekstong "amoy" ng AI
Ang mga taong araw-araw na nagtatrabaho sa digital na pagsusulat ay nakatukoy ng serye ng mga paulit-ulit na padron sa mga tekstong nabuo ng ChatGPT , hanggang sa puntong naging malinaw na senyales na "ito ay isinulat ng AI." Bagama't madali itong maitama sa panahon ng pagsusuri, mahalagang tukuyin ang mga ito upang hindi magmukhang kino-clone ang iyong nilalaman; mayroon ding mga tool tulad ng extension upang maiwasan ang nilalamang nabuo ng ChatGPT at iba pang mga AI na tumutulong sa pagtuklas sa mga ito.
Isa sa mga masasamang gawi na ito ay ang sistematikong paggamit ng mga istrukturang tulad ng "Hindi lamang... kundi pati na rin..." . Tama ang mga ito, oo, ngunit kapag paulit-ulit itong lumilitaw sa iisang teksto, ang resulta ay nagiging nakakabagot at artipisyal. Totoo rin ito para sa kombinasyong "Mula X hanggang Y," na madalas gamitin ng AI upang ilista ang mga saklaw ng mga paksa, antas, o benepisyo.
Isa pang tipikal na katangian ay ang labis na paggamit ng mga terminong tulad ng "kapana-panabik," "pagkatuto," "pagtuklas," o "nagpapayamang karanasan ." Ito ay mga wastong salita, ngunit kapag inuulit ang mga ito sa halos bawat talata, ang teksto ay nagiging parang pangkalahatan, eksaherado, at hindi angkop sa aktwal na mambabasa. Mas mainam na palitan ang mga ito ng mas konkreto at naglalarawang bokabularyo, na iniayon sa gusto mong ipabatid.
Ang impluwensya ng AI ay kitang-kita rin sa mga headline, kung saan ang bawat salita ay nagsisimula sa malaking titik , isang karaniwang gawain sa Ingles ngunit hindi pangkaraniwan sa Espanyol. Natural lamang, ang unang salita at mga pangngalang pantangi lamang ang ginagamit sa pagsulat sa malalaking titik sa Espanyol. Ang pagwawasto nito ay lubos na nagpapabuti sa hitsura ng nilalaman, na nagpapamukha na parang isinulat ito ng isang tao sa halip na isang multilingual na modelo na ginagabayan ng mga kumbensyong Anglo-Saxon.
Panghuli, ang AI ay kadalasang nakakagawa ng mga tekstong may patag, neutral, at impersonal na tono . Kulang ang mga ito sa mga katangiang salitang pampuno, mahusay na pagkakalagay ng mga kolokyal na ekspresyon, o banayad na mga pagpapatawa na isasama ng isang manunulat. Ang pag-aangkop ng estilo sa boses ng iyong brand o sa iyong sariling paraan ng pagsasalita—sa pamamagitan ng pagdaragdag ng mga metapora, malumanay na biro, o mga nauugnay na sanggunian—ay mahalaga upang maiwasan ang nilalaman na magmukhang isang simpleng "kopyahin at idikit" mula sa isang chat.
Mga karaniwang pagkakamali kapag ginagamit ang ChatGPT para sa pagsusuri ng datos at mga teknikal na gawain
Kapag ginagamit ang ChatGPT bilang katulong para sa Excel, Power BI, SQL, Python, o iba pang mga tool sa pagsusuri ng datos , ang mga pagkabigo ay nakasalalay hindi lamang sa mismong modelo kundi pati na rin sa kung paano nakikipag-ugnayan ang gumagamit dito. Maraming analyst ang nagkakamali sa pagpaplano na nagpapababa sa kalidad ng mga solusyon na kanilang natatanggap.
Isa sa mga pinakakaraniwang pagkakamali ay ang pagiging masyadong pangkalahatan o malabo kapag bumubuo ng kahilingan . Ang mga pariralang tulad ng "Gumawa ng pagsusuri para sa akin," "Sumulat ng query sa SQL," o "Tulungan mo ako sa Power BI" ay halos walang ibinibigay na konteksto, kaya ang modelo ay maaari lamang magbalik ng mga pangunahing halimbawa, mga generic na template, o mga pagpapalagay na bihirang tumutugma sa aktwal na problema.
Isa pang karaniwang pagkakamali ay ang hindi pagbibigay ng sample data o pagpapaliwanag ng istruktura ng table . Kung hindi alam kung anong mga column ang mayroon ka, kung anong uri ng data ang nilalaman ng mga ito, o kung paano sila nauugnay sa isa't isa, ang ChatGPT ay maaari lamang magmungkahi ng tinatayang code. Sa sandaling subukan mong patakbuhin ito sa iyong environment, magsisimula kang makakuha ng mga error na may mga pangalan ng field, hindi tugmang mga uri ng data, o hindi maayos na natukoy na mga filter.
Karaniwan din na hindi tukuyin ang antas ng detalye o kasalimuotan na kailangan mo . Kung ikaw ay isang baguhan at gusto lamang ng sunud-sunod na paliwanag, maaaring magbalik ang modelo ng isang bagay na masyadong teknikal. At kung ikaw ay isang eksperto na naghahanap ng advanced na pag-optimize, maaaring mababaw lamang ang mga solusyon na ialok nito. Ang paglilinaw ng iyong teknikal na antas ay nakakatipid ng maraming pagbabalik-tanaw.
Panghuli, maraming gumagamit ang may tendensiyang humiling ng "lahat nang sabay-sabay" sa iisang mahabang utos : kumpletong mga dashboard, pandaigdigang ulat, KPI, segmentasyon, mga buton… Ang resulta ay karaniwang isang walang katapusang tugon, mahirap sundin at kumplikado ipatupad. Mas mahusay na hatiin ang problema sa maliliit na hakbang at pagtrabahuhan ang solusyon nang paunti-unti; kung kailangan mo ng mga praktikal na gabay para sa pagsasama ng AI sa mga aplikasyon sa opisina, tingnan kung paano gamitin ang AI sa Excel at Word.
Mga hindi pagkakapare-pareho, mga pagbabago sa tugon, at saturation ng serbisyo
Isa pang nakakalitong pag-uugali ay kung minsan ay binabago ng ChatGPT ang tugon nito sa parehong tanong kung uulitin mo ito pagkalipas ng ilang sandali. Ang pangkalahatang kahulugan ay karaniwang nananatiling pareho, ngunit ang mga detalye, mga nuances, o ang paraan ng pagtatalo nito ay maaaring mag-iba. Ito ay dahil sa probabilistikong katangian ng modelo: hindi ito palaging bumubuo ng parehong teksto, ngunit sa halip ay sinusuri ang iba't ibang posibleng mga kumbinasyon.
Para sa mga impormal na paggamit, kadalasan ay hindi ito isang seryosong isyu, ngunit sa mga kapaligiran kung saan kinakailangan ang pagsubaybay o pagkakapare-pareho — halimbawa, teknikal na dokumentasyon, mga tugon sa serbisyo sa customer, mga panloob na ulat — mahalagang suriin, gawing pamantayan, at, kung kinakailangan, magtatag ng mga matatag na template batay sa pagsusuri ng tao sa mga output ng AI.
Sa antas ng serbisyo, ang kasikatan ng tool ay nagdulot din ng paulit-ulit na problema: ang server overload . Sa mga oras ng peak, maaaring limitado ang access, mas matagal ang mga tugon, o kahit na paminsan-minsang nagkakaroon ng mga error na pumipigil sa pagpapatuloy ng pag-uusap. Bagama't sinusubukan ng mga pinakabagong bersyon ng system na mas mahusay na pamahalaan ang load, hindi palaging perpekto ang karanasan.
Bukod pa rito, may mga nakitang pagkakamali sa pagbabaybay, gramatika, at bantas sa ilang konteksto , lalo na kapag ang prompt ay hindi malinaw, hindi maayos ang pagkakasulat, o pinaghalo ang ilang paksa sa iisang pangungusap. Ginagawa ng modelo ang lahat para "hulaan" ang ibig mong sabihin, ngunit ang resulta ay maaaring kakaibang teksto na may mga isyu sa pag-format na nangangailangan ng masusing pagsusuri.
Pinatitibay ng lahat ng ito ang ideya na hindi matalinong umasa nang walang taros sa iisang pag-uusap lamang sa AI . Kung hindi akma ang sagot, ang makatuwirang gawin ay baguhin ang parirala ng tanong, humingi ng paglilinaw, o humiling ng ibang bersyon, sa halip na ipagpalagay na ang unang sagot ang tiyak at tama.
Mga pagkakamali sa persepsyon ng gumagamit: kung ano ang (mali) nating inaasahan mula sa ChatGPT
Hindi lahat ng problema ay nagmumula sa mga kapintasan sa mismong modelo: isang malaking bahagi ng mga isyu ay nagmumula sa mga maling inaasahan ng mga gumagamit nito . May tendensiyang i-project ang mga kakayahan ng tao sa AI na wala naman dito, na humahantong sa madalas na hindi pagkakaunawaan.
Isang karaniwang pagkakamali ang pagkalito sa katumpakan ng wika at katotohanan . Dahil mahusay ang pagkakasulat ng teksto, ipinapalagay natin na tama ang nilalaman. Ngunit nakita na natin na ang prayoridad ng modelo ay ang pagbuo ng magkakaugnay na mga pangungusap, hindi ginagarantiyahan ang katumpakan ng katotohanan. Ang ilusyong ito ng awtoridad ay nagpapataas ng panganib ng paglunok ng mga gawa-gawang datos nang walang pag-aalinlangan.
Karaniwan din na maliitin ang epekto ng kung paano natin binibigkas ang tanong . Ang pagpapalit lamang ng ilang salita sa prompt ay maaaring ganap na magpabago sa paraan ng pagtugon: kung anong impormasyon ang itinatampok, kung ano ang inalis, at kung anong mga interpretasyon ang ibinibigay. Ang paniniwalang "hindi mahalaga kung paano ako magtanong, naiintindihan na ako ng AI" ay isa pang malaking panlilinlang sa sarili; upang mapabuti ang mga resulta, ang isang gabay na prompt ay maaaring maging lubhang kapaki-pakinabang.
Maraming gumagamit din ang may tendensiyang bigyang-kahulugan ang sangkatauhan kung saan anyo lamang ang mayroon . Kapag ang modelo ay humingi ng tawad, nagsasabing "Naiintindihan ko ang iyong pag-aalala," o gumagamit ng mga pamilyar na ekspresyon, tila nakikiramay at nakakaintindi ito, ngunit sa katotohanan, ginagaya lamang nito ang mga padron ng wika. Ang maling pag-unawa sa isang tao sa kabilang panig ay maaaring humantong sa atin na magtiwala dito nang labis.
Panghuli, madalas na ipinapalagay na matatandaan ng ChatGPT ang mga personal na patakaran o detalye mula sa ibang mga sesyon , ngunit sa katotohanan ay limitado lamang ang memorya nito sa kasalukuyang pag-uusap (maliban sa mga partikular na persistent memory function, na limitado rin). Ang bawat bagong chat ay halos nagsisimula sa simula, kaya kailangan mong ipaliwanag muli ang konteksto, mga alituntunin sa istilo, o mga paghihigpit na gusto mong igalang nito.
Mga bias, filter, at etikal na limitasyon sa mga tugon
Ang isa pang aspeto na madalas na nakaliligtaan ng mga gumagamit ay ang ChatGPT ay hindi neutral o ganap na malaya sa mga tugon nito . Ang mga output nito ay naiimpluwensyahan ng datos na pinagsanayan nito—na naglalaman na ng mga kultural, kasarian, heograpikal, at ideolohikal na pagkiling—at ng mga filter at tuntunin na idinagdag ng mga tagalikha nito upang mabawasan ang problematikong nilalaman.
Nagreresulta ito sa mga tugon na maaaring magparami ng mga stereotype o mga pagkiling ng tao , kahit na may mga pagtatangkang gawin upang mabawasan ang mga ito, at gayundin sa mga mensahe kung saan ang modelo ay tumatangging sumagot, inililipat ang direksyon ng usapan, o tumutugon nang napakalawak kapag nakakita ito ng mga sensitibong paksa (kalusugan, politika, maling impormasyon, seguridad, atbp.). Hindi ito isang "orakulo," kundi isang kasangkapan na limitado ng mga patakaran sa paggamit.
Bukod pa rito, dahil hindi nila malinaw na nakikilala ang pagkakaiba sa pagitan ng pangkalahatang tuntunin at ng eksepsiyon, nahihirapan silang maunawaan kung kailan ang isang imahe, piraso ng datos, o halimbawa ay kumakatawan sa realidad . Ito ay naobserbahan sa mga paulit-ulit na visual na error sa mga multimodal na modelo: mga orasan na palaging nagpapakita ng 10:10 dahil ito ang pinakakaraniwang oras sa mga larawan sa advertising, o mga kahirapan sa tumpak na paglalarawan ng isang taong nagsusulat gamit ang kanilang kaliwang kamay dahil nangingibabaw ang mga imahe ng mga taong kanang kamay.
Ang ganitong uri ng mga pagkakamali sa istruktura ay nagpapakita na minana at pinalalakas ng AI ang distribusyon ng nakikita nito online , sa halip na mangatwiran mula sa simula kung paano dapat ang mundo. Ito ang dahilan kung bakit hindi nito laging nakikilala nang maayos ang pagkakaiba sa pagitan ng isang anomalya at isang patakaran, na naglilimita sa paghatol nito kapag nahaharap sa mga bihirang kaso.
Sa konteksto ng mga korporasyon, lahat ng ito ay may malinaw na epekto sa reputasyon, pagsunod sa mga regulasyon, at pamamahala ng peligro . Ang isang may kinikilingang piraso ng nilalaman o isang rekomendasyon na hindi maayos ang pagkakasabi ay maaaring mabilis na lumala sa social media, makaapekto sa persepsyon ng brand, o kahit na sumalungat sa mga regulasyon tungkol sa proteksyon ng data, pagkakapantay-pantay, o makatotohanang advertising.
Mga pinakamahusay na kasanayan para sa pagliit ng mga error sa ChatGPT
Dahil sa sitwasyong ito, ang solusyon ay hindi ang paghinto sa paggamit ng kagamitan, kundi ang matutong mamuhay kasama ang mga limitasyon nito at mabawasan ang mga pagkakamali nito . Mayroong ilang praktikal na alituntunin na lubos na nakakatulong sa pang-araw-araw na buhay, kapwa sa personal at propesyonal.
Ang unang hakbang ay ang pag-verify ng mahahalagang impormasyon sa iba pang mapagkakatiwalaang mapagkukunan , lalo na kung ikaw ay maglalathala, gagawa ng mga madiskarteng desisyon, o tatalakayin ang mga sensitibong paksa. Ang paghahambing ng datos sa mga opisyal na dokumento, kinikilalang pag-aaral, o mga espesyalisadong database ay nananatiling mahalaga; sa mga propesyonal na setting, ang awtomatikong pagsubok para sa mga modelo ng AI ay makakatulong sa pagtukoy ng mga regresyon at mga error.
Ang ikalawang hakbang ay ang pagpapabuti ng kalidad ng iyong mga prompt . Ang pagiging tiyak, pagbibigay ng konteksto, pagtukoy ng mga layunin, pagpapahiwatig ng antas ng detalye, at pagtukoy sa format ng output (balangkas, talahanayan, listahan, tono, haba, atbp.) ay lubos na nagbabago sa kapakinabangan ng tugon. Kung mas malinaw ang iyong instruksyon, mas kaunting espasyo ang magiging espasyo para punan ng modelo ang mga puwang sa pamamagitan ng pag-imbento ng mga bagay-bagay.
Pangatlo, mahalagang magkaroon ng kritikal na pag-iisip at kaunting kaalaman sa larangang iyong pinagtatrabahuhan . Kung mas marami kang alam tungkol sa paksa, mas mabilis mong matutukoy ang mga hindi pagkakapare-pareho, pagkukulang, o pagkiling sa output ng AI. Hindi mo kailangang maging eksperto sa lahat ng bagay, ngunit hindi mo dapat lubusang ipagkatiwala ang paghatol sa makina.
Panghuli, ipinapayong iakma at gawing makatao ang mga nabuong teksto bago gamitin ang mga ito nang walang pagbabago. Ang pagsasaayos ng tono upang tumugma sa iyong boses o sa iyong brand, pag-aalis ng mga tipikal na salitang AI filler, pagsuri sa spelling at grammar, at muling pagsasaayos ng istruktura para sa mas mahusay na daloy ay gagawa ng malaking pagkakaiba sa pagitan ng "robotic" na nilalaman at nilalamang tunay na nakakaugnay sa iyong audience.
Ang pagiging dalubhasa sa ChatGPT ngayon ay kinabibilangan ng pag-unawa sa parehong kalakasan at kahinaan nito , paggamit sa napakalaking kapasidad nito na makabuo ng mga ideya at makatipid ng oras, habang sabay na nagtatatag ng malinaw na mga filter, pagsusuri, at pamantayan upang maiwasan ang pagkahulog sa mga delusyon, pagkiling, o mga pagkakamali sa konteksto. Kung gagamitin nang matalino, ito ay isang makapangyarihang kakampi; kung gagamitin nang walang kontrol, maaari itong maging isang tahimik na pinagmumulan ng mga problema at maling desisyon.
