Какие ошибки совершают почти все пользователи нейросетей: отвечает эксперт

Самые распространенные ошибки

Непонимание возможностей нейросети

Из-за этого люди либо требуют от ИИ решения каких-то невыполнимых на данный момент задач, после этого огорчаются и считают всю технологию неприкладной; либо же, наоборот, недооценивают возможности генеративного ИИ, пренебрегают ими и в итоге лишают себя крайне удобного и эффективного инструмента.

Неполное написание запроса

Такая ошибочная «техника» называется zero-shot: пользователь составляет запрос для нейросети и не дает ей никаких примеров или аналогов решения похожих задач. В этом случае вы опираетесь исключительно на способность программы понять ваш запрос и на те данные, на которых она была обучена. Многочисленные исследования показали, что это наименее эффективный способ использования генеративных моделей.

Существует множество других техник, которые значительно улучшают ответы нейросети:

• Chain of thoughts, или цепочка рассуждений: нейросеть показывает пошагово, как она пришла к тому или иному ответу.

• Tree of thoughts — ответ разбивается на «ветви», позволяя рассмотреть несколько решений задач одновременно и отсечь лишние.

• Graph of thoughts — это новейшая техника. Здесь ответы тоже делятся на несколько вариантов, но иногда мысли могут повторяться для их уточнения.

Правда, хорошо знать и разбираться в тонкостях каждой техники — удел профессионалов. Обычному пользователю достаточно запомнить одно простое правило: чем больше информации о своем запросе и о желаемом результате вы даете ИИ, тем качественнее будет ответ.

Одно дело написать запрос: «Как приготовить пасту?» — и совершенно другое — попросить рассказать: «Как приготовить пасту с соусом и необычным сочетанием продуктов; напиши список продуктов, которые для этого понадобятся, а затем поэтапный рецепт с указанием граммовок и очередности действий; также учитывай, что я люблю чесночный вкус и орешки кешью».

Что пользователи забывают делать

Перепроверка ответа от ИИ

Это самая ключевая и часто встречаемая проблема. Из-за нее в статьях или на картинках часто можно встретить нелепые ошибки, совершить которые способна только нейросеть.

Разработчики и ученые активно борются с так называемыми «галлюцинациями» моделей. Они происходят из-за того, что нейросети обучены на огромных массивах данных, в которых они могут порой запутаться и выдавать некорректную информацию. Поэтому мы должны оценивать ответы ИИ критически, точно так же, как мы делаем при изучении любой информации. Особенно важно все перепроверять, когда дело касается чего-то точного и очень важного.

Эксперименты и использование разных инструментов

Еще один момент, который часто встречается на практике и обусловлен человеческой природой. Как правило, человек выбирает для себя один сервис, например ChatGPT, привыкает к нему и использует исключительно его для решения своих задач. Но разные нейросети демонстрируют разные показатели успешности в зависимости от типа задачи.

Некоторые нейросети лучше анализируют текст и делают его краткий конспект, другие лучше решают математические задачи. А самое главное, все эти продукты конкурируют друг с другом, и, как в любой конкурентной борьбе, они развиваются, становятся лучше, со временем обгоняют друг друга. Ключ к успеху — экспериментировать и находить наилучшие варианты под конкретные задачи.

8 советов, благодаря которым нейросеть быстрее даст корректный ответ

За время практики я выработал следующий универсальный набор подходов для быстрой и эффективной коммуникации с ИИ.

Детализация — ключ к успеху

Это главное правило при работе с нейросетями — чем подробнее запрос, тем точнее результат. Не бойтесь быть многословными!

• Четко формулируйте, что именно вы хотите получить на выходе.
• Для генерации изображений описывайте не только сам объект, но и фон, цветовую гамму, стиль и даже настроение картинки.
• Указывайте контекст, целевую аудиторию и желаемый формат результата.

Заставьте ИИ представить себя экспертом

Нейросети обучены на огромных массивах данных и могут «примерять» различные роли:

• попросите модель представить себя признанным специалистом в нужной вам области;
• для проверки информации предложите ИИ взглянуть на проблему глазами конкретного эксперта.

Ведите диалог

Не воспринимайте ответ нейросети как окончательный. Взаимодействуйте с ней, как с живым собеседником:

• спорьте, если чувствуете, что ответ неверен;
• уточняйте детали и просите разъяснений;
• запрашивайте конкретные примеры для лучшего понимания ответа.

Позвольте ИИ задавать вопросы

Иногда нейросети не хватает информации для полноценного ответа, в этом случае действуйте так:

• попросите модель сформулировать дополнительные вопросы по теме;
• ответьте на них, чтобы получить более точный и развернутый результат.

Разбивайте сложные задачи

Не пытайтесь решить глобальную проблему одним запросом! В таком случае порядок действий:

• разделите большую задачу на несколько подзадач;
• решайте их последовательно, опираясь на предыдущие результаты.

Используйте итеративный подход

Первый ответ редко бывает идеальным. Не бойтесь просить доработок:

• попросите ИИ оценить собственный результат с другой точки зрения (например, глазами целевой аудитории);
• запрашивайте конкретные предложения по улучшению;
• повторяйте процесс, пока не будете полностью удовлетворены.

Экспериментируйте с «человеческими» приемами

Хотя это может показаться странным, некоторые пользователи отмечают эффективность необычных подходов:

• попробуйте «пообещать чаевые» за качественную работу;
• подчеркните личную важность задачи («от этого зависит мое повышение»);
• а еще можно попросить перед решением задачи «сделать глубокий вдох и решать задачу шаг за шагом».

Общайтесь с ИИ как с человеком

Измените свое восприятие нейросети:

• представьте, что общаетесь с реальным экспертом, которому платите за консультацию;
• вообразите, что ставите задачу опытному подчиненному.

Такой подход поможет вам естественнее формулировать запросы и выстраивать более продуктивный диалог.

Помните, что эффективное взаимодействие с нейросетями — это навык, который совершенствуется с практикой. Не бойтесь пробовать новые методы и подходы. С каждым разом вы будете получать все более качественные результаты, раскрывая истинный потенциал искусственного интеллекта в решении ваших задач.