თანამედროვე სამყაროში, ხელოვნური ინტელექტის (AI) გავლენა სულ უფრო შესამჩნევი ხდება. მისი გამოყენება თითქმის ყოველდღიურ მოვლენად იქცა, რასაც თვალსაჩინოდ ვხედავთ საძიებო სისტემებში AI-ზე დაფუძნებული პასუხების გამოჩენისას. ამ ტექნოლოგიური გარდაქმნის ეპოქაში, AI-ს უსაფრთხოება უმნიშვნელოვანესია. მაშ, როგორ შეუძლია მომხმარებელს უსაფრთხოდ გამოიყენოს გენერაციული AI (Gen AI)?
ექსპერტები ხაზს უსვამენ, რომ დიდი ენობრივი მოდელები (LLM), რომლებიც საფუძვლად უდევს პოპულარულ გენერაციულ AI ინსტრუმენტებს, როგორიცაა ChatGPT, სრულყოფილებისგან შორს არიან. მიუხედავად მათი გავრცელებისა, მნიშვნელოვანია მათი ნაკლოვანებების გათვალისწინება.
არსებობს მარტივი ცვლილებები, რომელთა დანერგვაც შესაძლებელია AI-თან ურთიერთობისას. ეს ცვლილებები დაგვიცავს AI-ს ნაკლოვანებებისგან და დაგვეხმარება AI ჩეთბოტებისგან უფრო მეტის მიღებაში, მათ შორის უფრო ზუსტი პასუხების მიღებაში. ექსპერტების აზრით, AI-ს გამოყენების ოპტიმიზაციისთვის ხუთი ძირითადი რჩევა არსებობს.
AI-სთან საუბრის შესაძლებლობის გამო, ადამიანები ხშირად იყენებენ არასრულყოფილ, მოკლე მოთხოვნებს, თითქოს მეგობართან საუბრობენ. პრობლემა ის არის, რომ არასაკმარისი ინსტრუქციების შემთხვევაში, AI სისტემებმა შეიძლება არასწორად გაიგონ ტექსტური მოთხოვნის მნიშვნელობა, რადგან მათ არ გააჩნიათ ადამიანური უნარები, რაც მათ საშუალებას მისცემდათ წაეკითხათ სტრიქონებს შორის.
ამ პრობლემის თავიდან ასაცილებლად, უმჯობესია მოთხოვნების გარკვევა უფრო მკაფიო მოთხოვნებით, რომლებიც ნაკლებ ადგილს ტოვებენ ინტერპრეტაციისთვის ან შეცდომისთვის. ჩეთბოტები უნდა აღვიქვათ როგორც ასისტენტები და მკაფიოდ მივუთითოთ, რა გვინდა მათგან. მიუხედავად იმისა, რომ ამ მიდგომამ შეიძლება მეტი ძალისხმევა მოითხოვოს მოთხოვნის დაწერისას, შედეგი უფრო მეტად უნდა შეესაბამებოდეს ჩვენს მოთხოვნებს.
AI ჩეთბოტების გამოყენებისას, ალბათ შეგინიშნავთ, რომ მათ ახასიათებთ ჰალუცინაციები, რაც არასწორი ინფორმაციის გამოტანას გულისხმობს. ჰალუცინაციები შეიძლება სხვადასხვა ფორმით გამოვლინდეს: ფაქტობრივად არასწორი პასუხების გაცემა, მოცემული ინფორმაციის არასწორად შეჯამება ან მომხმარებლის მიერ გაზიარებული ცრუ ფაქტების დადასტურება.
ჰალუცინაციების თავიდან ასაცილებლად, საუკეთესო გზაა პასუხების გადამოწმება. ზოგიერთი ტაქტიკა მოიცავს გამომავალი მონაცემების გადამოწმებას გარე წყაროებთან, როგორიცაა საძიებო სისტემები ან სანდო საინფორმაციო საშუალებები, ან მოდელის ხელახლა კითხვას სხვადასხვა ფორმულირებით, რათა შეამოწმოთ, გასცემს თუ არა AI იგივე პასუხს.
მიუხედავად იმისა, რომ შეიძლება მაცდური იყოს ChatGPT-ის დახმარების თხოვნა იმ საკითხებში, რომელთა შესახებაც ბევრი არ იცით, შეცდომების იდენტიფიცირება უფრო ადვილია, თუ თქვენი მოთხოვნები თქვენი კომპეტენციის ფარგლებში რჩება.
Gen AI ინსტრუმენტები გაწვრთნილია მონაცემთა დიდ რაოდენობაზე. მათ ასევე სჭირდებათ მონაცემები სწავლის გასაგრძელებლად და უფრო ჭკვიან, ეფექტურ მოდელებად გადაქცევისთვის. შედეგად, მოდელები ხშირად იყენებენ თავიანთ გამომავალ მონაცემებს შემდგომი ტრენინგისთვის.
გსურთ კომენტარის დატოვება?
კომენტარის დასატოვებლად საჭიროა ავტორიზაცია
შესვლა რეგისტრაციაკომენტარები არ არის
იყავით პირველი, ვინც დატოვებს კომენტარს