Искусственный интеллект
Хорошему ИИ нужны релевантные данные
Качество, происхождение и цель решают, когда данные должны помочь ИИ решить конкретную задачу.
Контекст делает задачу конкретной
Мощная модель ИИ может дать хороший общий ответ. Чтобы помочь с вашей задачей, ей часто нужно больше контекста: чего вы хотите достичь, какие предпосылки применяются и какая информация сейчас релевантна.
Пример из вечера кино
"Что нам посмотреть?" — простой пример. Общий ответ может предложить популярные фильмы. Более релевантная отправная точка может учитывать сервисы, которыми вы пользуетесь, что вы уже смотрели и с кем будете смотреть. Это наглядный пример ценности контекста, а не обещание, что каждое предложение будет правильным.
Количество, качество и ограничения использования
Больше данных также не значит автоматически лучше. Старая, неверная или нерелевантная информация может увести ответ в неправильном направлении. То же относится к инструкциям или предпосылкам, которые не подходят задаче. Поэтому источник, время и значение информации должны сопровождать ее.
Мы считаем, что ИИ должен получать тот фундамент данных, который нужен задаче, в рамках ясных ограничений использования. Модели не нужна вся история человека, чтобы помочь с одним выбором. Доступ к одному сервису также не должен означать доступ ко всему, что существует в других местах экосистемы.
Наша позиция
ИИ может помогать формулировать, сортировать, сравнивать и объяснять. Пользователь все равно должен иметь возможность оценивать результат и понимать неопределенность. Поэтому работа Ideallya с данными является важной частью работы над полезным ИИ: релевантный контекст, понятное происхождение и конкретные задачи.
Попробуйте небольшое сравнение, которое можно проверить
Попросите ИИ-помощника предложить три фильма на сегодняшний вечер. Затем повторите задание с несколькими важными фактами: языки, которые понимают все, доступное время, жанры, с которыми все согласны, и уже просмотренные фильмы. Не включайте чувствительную или не относящуюся к задаче историю ни в один из запросов.
Сравните ответы с этими требованиями. Учёл ли второй ответ ограничение по времени и исключил ли уже просмотренные фильмы? Проверьте доступность у стримингового провайдера. Даже более персональный ответ может содержать ложный факт; уверенность и гладкие формулировки не доказывают актуальность информации.
Сохраните полезный контекст, исправьте ошибки и удалите детали, которые не помогли. Это позволяет практически проверить ценность ваших данных, а не предполагать, что больше данных всегда улучшает ответ. Руководство NIST по генеративному ИИ рассматривает надёжность и происхождение как вопросы управления рисками.
Прежде чем дать ИИ больше контекста
Какая информация действительно может изменить ответ? Актуальна ли она, и есть ли у вас право использовать ее для этой цели?