استفاده آگاهانه از هوش مصنوعی: بررسی پاسخ‌ها و مراقبت از داده‌ها

روانی پاسخ را با درستی آن یکی نگیرید#

مدل‌های هوش مصنوعی می‌توانند پاسخی منسجم بنویسند که بخشی از آن اشتباه باشد. نام منبع، تاریخ، عدد یا حتی یک تابع نرم‌افزاری ممکن است دقیق نباشد. معیار اعتماد باید قابلیت بررسی باشد، نه لحن مطمئن پاسخ.

هنگام مطالعه، ادعاهای قابل سنجش را جدا کنید. اگر خروجی به یک منبع اشاره می‌کند، خود منبع را باز کنید و ببینید آیا همان نکته را پشتیبانی می‌کند. درخواست «منبع بده» مفید است، اما وجود یک لینک در پاسخ به‌تنهایی صحت آن را ثابت نمی‌کند.

فقط اطلاعات لازم را وارد کنید#

برای بیشتر کارها نیازی به ارسال تمام یک سند یا داده خام نیست. بخش مرتبط را انتخاب کنید و نام‌ها، شناسه‌ها، کلیدها و اطلاعات غیرضروری را حذف کنید. برای توضیح خطای نرم‌افزاری، یک نمونه کوچک و قابل بازتولید معمولاً از کل مخزن مفیدتر است.

پیش از ارسال اطلاعات سازمانی، قواعد همان سازمان و شرایط سرویس و ارائه‌دهنده مدل را بررسی کنید. درباره محل پردازش، نگهداری یا استفاده از داده‌ها بر اساس ظاهر رابط نتیجه‌گیری نکنید. این موارد به سرویس، تنظیمات و قرارداد مربوط هستند.

نوع بررسی را با نوع کار هماهنگ کنید#

برای خلاصه‌سازی، خروجی را با متن اصلی مقایسه کنید و مطمئن شوید شرط‌ها و استثناها حذف نشده‌اند. برای محاسبه، عددها را مستقل بررسی کنید. برای کد، آزمون مرتبط و بررسی نوع را اجرا کنید. برای محتوای عمومی، صحت ادعاها و تناسب لحن را کنترل کنید.

از مدل بخواهید فرض‌ها و اطلاعات ناموجود را مشخص کند. این کار ابهام را آشکارتر می‌کند، اما جای بررسی مستقل را نمی‌گیرد. اگر پاسخ بر پایه داده ناقص ساخته شده، ابتدا داده را تکمیل کنید و سپس دوباره نتیجه را بسنجید.

یک توقف کوتاه پیش از استفاده#

پیش از انتشار یا اجرای نتیجه، سه سؤال بپرسید: آیا اطلاعات حساس غیرضروری وارد کرده‌ام؟ آیا ادعاهای مهم را بررسی کرده‌ام؟ آیا می‌دانم خروجی بر چه فرض‌هایی تکیه دارد؟ این توقف کوتاه، بخشی از یک روند کاری دقیق است.

دیتفا می‌تواند در توضیح، نوشتن و بررسی گزینه‌ها به شما کمک کند. کیفیت نتیجه به ورودی، مدل و بازبینی شما وابسته است. برای ساختن یک روند پایدار، درخواست‌های روشن و روش بررسی خروجی را کنار هم نگه دارید؛ هر دو به یک اندازه ارزش دارند.