İyi yapay zeka ilgili veriye ihtiyaç duyar

Bağlam görevi somutlaştırır

Güçlü bir yapay zeka modeli iyi bir genel yanıt verebilir. Görevinize yardımcı olmak için çoğu zaman daha fazla bağlama ihtiyaç duyar: neyi başarmak istediğiniz, hangi varsayımların geçerli olduğu ve şu anda hangi bilginin ilgili olduğu.

Film gecesinden bir örnek

"Ne izlemeliyiz?" basit bir örnektir. Genel bir yanıt popüler filmler önerebilir. Daha ilgili bir başlangıç noktası kullandığınız hizmetleri, daha önce izlediklerinizi ve kiminle izleyeceğinizi dikkate alabilir. Bu, bağlamın değerine ilişkin açıklayıcı bir örnektir; her önerinin doğru olacağına dair bir vaat değildir.

Miktar, kalite ve kullanım sınırları

Daha fazla veri de otomatik olarak daha iyi değildir. Eski, yanlış veya ilgisiz bilgi yanıtı yanlış yöne çekebilir. Göreve uymayan talimatlar veya varsayımlar için de aynı şey geçerlidir. Bu nedenle bilginin kaynağı, zamanı ve önemi ona eşlik etmelidir.

Yapay zekanın, görevin ihtiyaç duyduğu veri temelini, kullanıma ilişkin net sınırlar içinde alması gerektiğine inanıyoruz. Bir modelin tek bir seçime yardımcı olmak için bir kişinin tüm geçmişine ihtiyacı yoktur. Bir hizmete erişim, ekosistemde başka yerde var olan her şeye erişim anlamına da gelmemelidir.

Konumumuz

Yapay zeka formüle etmeye, sıralamaya, karşılaştırmaya ve açıklamaya yardımcı olabilir. Kullanıcı yine de sonucu değerlendirebilmeli ve belirsizliği anlayabilmelidir. Bu yüzden Ideallya'nın veriyle çalışması, yararlı yapay zeka üzerindeki çalışmanın önemli bir parçasıdır: ilgili bağlam, anlaşılır köken ve somut görevler.

Küçük, kontrol edilebilir bir karşılaştırma deneyin

Bir yapay zekâ asistanından bu akşam için üç film isteyin. Ardından görevi birkaç ilgili bilgiyle tekrarlayın: herkesin anladığı diller, mevcut zaman, üzerinde anlaştığınız türler ve daha önce izlediğiniz filmler. Her iki istemde de hassas veya ilgisiz geçmişe yer vermeyin.

Yanıtları bu gereksinimlerle karşılaştırın. İkinci yanıt süre sınırına uydu mu, izlenmiş filmleri tekrar etmekten kaçındı mı? İzlenebilirliği yayın sağlayıcısından kontrol edin. Daha kişisel bir yanıt yine de yanlış bilgi içerebilir; kendinden emin ve akıcı ifadeler, bilgilerin güncel olduğunun kanıtı değildir.

Yararlı bağlamı koruyun, hataları düzeltin ve işe yaramayan ayrıntıları çıkarın. Bu, daha fazla verinin yanıtı her zaman iyileştirdiğini varsaymak yerine verilerinizin değerini pratikte sınamanızı sağlar. NIST'in üretken yapay zekâ rehberi, güvenilirliği ve kökeni risk yönetimi konuları olarak ele alır.