Θέλετε ταχύτερη έρευνα, πιο καθαρά προσχέδια ή απλώς πιο έξυπνη ανταλλαγή ιδεών; Το να μάθετε πώς να μιλάτε με την Τεχνητή Νοημοσύνη είναι πιο απλό από ό,τι φαίνεται. Μικρές αλλαγές στον τρόπο που ρωτάτε - και στον τρόπο που παρακολουθείτε - μπορούν να μετατρέψουν τα αποτελέσματα από μέτρια σε εκπληκτικά εξαιρετικά. Σκεφτείτε το σαν να δίνετε οδηγίες σε έναν πολύ ταλαντούχο ασκούμενο που δεν κοιμάται ποτέ, μερικές φορές μαντεύει και αγαπά τη σαφήνεια. Το σκουντάς, βοηθάει. Το καθοδηγείς, υπερέχει. Αγνοείς το πλαίσιο... μαντεύει ούτως ή άλλως. Ξέρεις πώς είναι.
Παρακάτω είναι ένα πλήρες εγχειρίδιο για το πώς να μιλάτε με την Τεχνητή Νοημοσύνη , με γρήγορες νίκες, τεχνικές σε βάθος και έναν συγκριτικό πίνακα, ώστε να μπορείτε να επιλέξετε το κατάλληλο εργαλείο για την εργασία. Αν ψάχνετε γρήγορα, ξεκινήστε με τη Γρήγορη Έναρξη και τα Πρότυπα. Αν είστε σπασίκλας, οι εις βάθος αναλύσεις είναι η ιδανική επιλογή.
Άρθρα που ίσως σας ενδιαφέρουν μετά από αυτό:
🔗 Τι είναι η προτροπή της Τεχνητής Νοημοσύνης
Εξηγεί τη δημιουργία αποτελεσματικών προτροπών για την καθοδήγηση και τη βελτίωση των αποτελεσμάτων της Τεχνητής Νοημοσύνης.
🔗 Τι είναι η επισήμανση δεδομένων τεχνητής νοημοσύνης
Εξηγεί πώς τα σύνολα δεδομένων με ετικέτες εκπαιδεύουν ακριβή μοντέλα μηχανικής μάθησης.
🔗 Τι είναι η ηθική της Τεχνητής Νοημοσύνης
Καλύπτει τις αρχές που καθοδηγούν την υπεύθυνη και δίκαιη χρήση της τεχνητής νοημοσύνης.
🔗 Τι είναι το MCP στην Τεχνητή Νοημοσύνη;
Παρουσιάζει το Πρωτόκολλο Περιβάλλοντος Μοντέλου και τον ρόλο του στην επικοινωνία με την Τεχνητή Νοημοσύνη.
Πώς να μιλήσετε με την Τεχνητή Νοημοσύνη ✅
-
Σαφείς στόχοι - Πείτε στο μοντέλο ακριβώς πώς μοιάζει το «καλό». Όχι δονήσεις, όχι ελπίδες-κριτήρια.
-
Συμφραζόμενα + περιορισμοί - Τα μοντέλα αποδίδουν καλύτερα με παραδείγματα, δομή και όρια. Τα έγγραφα του παρόχου συνιστούν ρητά την παροχή παραδειγμάτων και τον καθορισμό του σχήματος εξόδου [2].
-
Επαναληπτική βελτίωση - Η πρώτη σας προτροπή είναι ένα προσχέδιο. Βελτιώστε το με βάση το αποτέλεσμα. Τα κύρια έγγραφα παρόχων το συνιστούν ρητά [3].
-
Επαλήθευση και ασφάλεια - Ζητήστε από το μοντέλο να το αναφέρει, να αιτιολογήσει, να ελέγξει τον εαυτό του - και εσείς εξακολουθείτε να κάνετε διπλό έλεγχο. Τα πρότυπα υπάρχουν για κάποιο λόγο [1].
-
Αντιστοίχιση εργαλείου με εργασία - Ορισμένα μοντέλα είναι εξαιρετικά στον προγραμματισμό. Άλλα ευδοκιμούν σε μακροπρόθεσμα συμφραζόμενα ή προγραμματισμό. Οι βέλτιστες πρακτικές των προμηθευτών το επισημαίνουν αυτό άμεσα [2][4].
Ας είμαστε ειλικρινείς: πολλά «έξυπνα κόλπα» είναι απλώς δομημένη σκέψη με φιλική στίξη.
Σύντομη σύνθετη σύντομη περίπτωση:
Ένας διαχειριστής ιστοσελίδων ρώτησε: «Να γράψω μια προδιαγραφή προϊόντος;» Αποτέλεσμα: γενικό.
Αναβάθμιση: «Είστε διαχειριστής ιστοσελίδων σε επίπεδο προσωπικού. Στόχος: προδιαγραφή για κρυπτογραφημένη κοινή χρήση. Κοινό: κινητή μηχανική. Μορφή: 1 σελίδας με πεδίο εφαρμογής/υποθέσεις/κίνδυνο. Περιορισμοί: καμία νέα ροή εξουσιοδότησης· παραθέστε συμβιβασμούς».
Αποτέλεσμα: μια χρησιμοποιήσιμη προδιαγραφή με σαφείς κινδύνους και σαφείς συμβιβασμούς - επειδή ο στόχος, το κοινό, η μορφή και οι περιορισμοί αναφέρθηκαν εκ των προτέρων.
Πώς να μιλήσετε με την Τεχνητή Νοημοσύνη: Γρήγορη εκκίνηση σε 5 βήματα ⚡
-
Αναφέρετε τον ρόλο, τον στόχο και το κοινό σας.
Παράδειγμα: Είστε σύμβουλος νομικής γραφής. Στόχος: να βελτιώσετε αυτό το υπόμνημα. Κοινό: μη δικηγόροι. Διατηρήστε την ορολογία στο ελάχιστο δυνατό· διατηρήστε την ακρίβεια. -
Δώστε μια συγκεκριμένη εργασία με περιορισμούς.
Ξαναγράψτε σε 300–350 λέξεις. Προσθέστε μια περίληψη με 3 κουκκίδες. Διατηρήστε όλες τις ημερομηνίες. Αφαιρέστε την περιττή γλώσσα. -
Δώστε το πλαίσιο και παραδείγματα.
Επικολλήστε αποσπάσματα, στυλ που σας αρέσουν ή ένα σύντομο δείγμα. Τα μοντέλα ακολουθούν τα μοτίβα που τους δείχνετε. Επίσημα έγγραφα αναφέρουν ότι αυτό βελτιώνει την αξιοπιστία [2]. -
Ζητήστε αιτιολόγηση ή ελέγχους.
Δείξτε σύντομα τα βήματά σας. Καταγράψτε τις υποθέσεις σας. Επισημάνετε τυχόν πληροφορίες που λείπουν. -
Επανάληψη - μην αποδεχτείτε το πρώτο προσχέδιο.
Ωραία. Τώρα συμπιέστε κατά 20%, διατηρήστε τα έντονα ρήματα και αναφέρετε τις πηγές ενσωματωμένες. Η επανάληψη είναι μια βασική βέλτιστη πρακτική, όχι μόνο η γνώση [3].
Ορισμοί (χρήσιμη συντομογραφία)
Κριτήρια επιτυχίας: η μετρήσιμη γραμμή για «καλό» - π.χ. μήκος, προσαρμογή στο κοινό, απαιτούμενες ενότητες.
Περιορισμοί: οι μη διαπραγματεύσιμοι όροι - π.χ. «καμία νέα αξίωση», «παραπομπές APA», «≤ 200 λέξεις».
Συμφραζόμενα: το ελάχιστο υπόβαθρο για την αποφυγή εικασιών - π.χ. περίληψη προϊόντος, προσωπικότητα χρήστη, προθεσμίες.
Πίνακας σύγκρισης: εργαλεία για επικοινωνία με την Τεχνητή Νοημοσύνη (ιδιόρρυθμο επίτηδες) 🧰
Οι τιμές αλλάζουν. Πολλά έχουν δωρεάν επίπεδα + προαιρετικές αναβαθμίσεις. Κατηγοριοποιούνται πρόχειρα, επομένως αυτό παραμένει χρήσιμο, όχι άμεσα παρωχημένο.
| Εργαλείο | Καλύτερο για | Τιμή (κατά προσέγγιση) | Γιατί λειτουργεί για αυτήν την περίπτωση χρήσης |
|---|---|---|---|
| ChatGPT | γενική συλλογιστική, γραφή· βοήθεια με τον προγραμματισμό | Δωρεάν + Επαγγελματίας | Ισχυρή παρακολούθηση οδηγιών, ευρύ οικοσύστημα, ευέλικτες υποδείξεις |
| Κλοντ | μακροσκελή έγγραφα πλαισίου, προσεκτική συλλογιστική | Δωρεάν + Επαγγελματίας | Εξαιρετικό με μακροσκελείς εισόδους και σταδιακή σκέψη. Ήπιο από προεπιλογή. |
| Google Gemini | εργασίες εμπλουτισμένες με web, πολυμέσα | Δωρεάν + Επαγγελματίας | Καλή ανάκτηση· δυνατό σε εικόνες + μείγμα κειμένου |
| Microsoft Copilot | Ροές εργασίας γραφείου, υπολογιστικά φύλλα, ηλεκτρονικά μηνύματα | Περιλαμβάνεται σε ορισμένα πακέτα + Pro | Ζει εκεί που ζει η δουλειά σου - χρήσιμοι περιορισμοί ενσωματωμένοι |
| Αμηχανία | έρευνα + παραπομπές | Δωρεάν + Επαγγελματίας | Σαφείς απαντήσεις με πηγές· γρήγορες αναζητήσεις |
| Μεσαίο ταξίδι | εικόνες και concept art | Συνδρομή | Οπτική εξερεύνηση· συνδυάζεται άψογα με προτροπές που δίνουν προτεραιότητα στο κείμενο |
| Πόε | ένα μέρος για να δοκιμάσετε πολλά μοντέλα | Δωρεάν + Επαγγελματίας | Γρήγορη εναλλαγή· πειράματα χωρίς δέσμευση |
Αν επιλέγετε: αντιστοιχίστε το μοντέλο με το πλαίσιο που σας ενδιαφέρει περισσότερο - μεγάλα έγγραφα, κωδικοποίηση, έρευνα με πηγές ή οπτικά στοιχεία. Οι σελίδες βέλτιστων πρακτικών των παρόχων συχνά επισημαίνουν σε τι υπερέχει το μοντέλο τους. Αυτό δεν είναι σύμπτωση [4].
Η Ανατομία μιας Προτροπής Υψηλού Επιπτώσεων 🧩
Χρησιμοποιήστε αυτήν την απλή δομή όταν θέλετε σταθερά καλύτερα αποτελέσματα:
Ρόλος + Στόχος + Κοινό + Μορφή + Περιορισμοί + Πλαίσιο + Παραδείγματα + Διαδικασία + Έλεγχοι εξόδου
Είστε ανώτερος υπεύθυνος μάρκετινγκ προϊόντων. Στόχος: να γράψετε μια σύντομη παρουσίαση για μια εφαρμογή σημειώσεων με προτεραιότητα στην προστασία της ιδιωτικής ζωής. Κοινό: πολυάσχολα στελέχη. Μορφή: Υπόμνημα 1 σελίδας με επικεφαλίδες. Περιορισμοί: απλά αγγλικά, χωρίς ιδιωματισμούς, να διατηρούνται οι ισχυρισμοί επαληθεύσιμοι. Συμφραζόμενα: να επικολλήσετε την παρακάτω σύνοψη προϊόντος. Παράδειγμα: να μιμηθείτε τον τόνο του συμπεριλαμβανόμενου υπομνήματος. Διαδικασία: να σκεφτείτε βήμα προς βήμα. να κάνετε πρώτα 3 διευκρινιστικές ερωτήσεις. Έλεγχοι εξόδου: να ολοκληρώσετε με μια λίστα κινδύνων με 5 κουκκίδες και μια σύντομη λίστα συχνών ερωτήσεων.
Αυτή η μπουκιά ξεπερνά τις αόριστες ατάκες κάθε φορά.
Βαθιά Κατάδυση 1: Στόχοι, Ρόλοι και Κριτήρια Επιτυχίας 🎯
Τα μοντέλα σέβονται σαφείς ρόλους. Να αναφέρουν ποιος είναι ο βοηθός, πώς μοιάζει η επιτυχία και πώς θα κριθεί. Η καθοδήγηση για επιχειρηματικά προσανατολισμένες παρακινήσεις συνιστά τον καθορισμό κριτηρίων επιτυχίας εκ των προτέρων - έτσι διατηρούνται τα αποτελέσματα ευθυγραμμισμένα και ευκολότερα στην αξιολόγηση [4].
Τακτική συμβουλή: ζητήστε μια λίστα ελέγχου με τα κριτήρια επιτυχίας πριν γράψει το μοντέλο οτιδήποτε. Στη συνέχεια, πείτε του να βαθμολογήσει μόνο του με βάση αυτήν τη λίστα ελέγχου στο τέλος.
Βαθιά Κατάδυση 2: Πλαίσιο, Περιορισμοί και Παραδείγματα 📎
Η Τεχνητή Νοημοσύνη δεν είναι ψυχική. Είναι πεινασμένη για μοτίβα. Τροφοδοτήστε την με τα σωστά μοτίβα. Τοποθετήστε το πιο σημαντικό υλικό στην κορυφή και να είστε σαφείς σχετικά με το σχήμα εξόδου. Για μακροσκελείς εισόδους, τα έγγραφα των προμηθευτών σημειώνουν ότι η σειρά και η δομή επηρεάζουν ουσιαστικά τα αποτελέσματα σε μακροσκελείς καταστάσεις [4].
Δοκιμάστε αυτό το μικρο-πρότυπο:
-
Συμφραζόμενα: το πολύ 3 κουκκίδες που συνοψίζουν την κατάσταση
-
Πηγαίο υλικό: επικολλημένο ή προσαρτημένο
-
Κάντε: 3 κουκκίδες
-
Μην: 3 κουκκίδες
-
Μορφή: συγκεκριμένο μήκος, ενότητες ή σχήμα
-
Γραμμή ποιότητας: τι πρέπει να περιλαμβάνει μια απάντηση A+
Βαθιά Κατάδυση 3: Συλλογιστική Κατ' Απαίτηση 🧠
Αν θέλετε προσεκτική σκέψη, ζητήστε την - σύντομα. Ζητήστε ένα συνοπτικό σχέδιο ή αιτιολογία. Ορισμένοι επίσημοι οδηγοί προτείνουν τον προγραμματισμό για σύνθετες εργασίες, ώστε να βελτιωθεί η τήρηση των οδηγιών [2][4].
Προτροπή:
Σχεδιάστε την προσέγγισή σας σε αριθμημένα βήματα. Διατυπώστε υποθέσεις. Στη συνέχεια, παράγετε μόνο την τελική απάντηση, με μια αιτιολογία 5 γραμμών στο τέλος.
Μικρή σημείωση: ένα κείμενο με περισσότερη συλλογιστική δεν είναι πάντα καλύτερο. Ισορροπήστε τη σαφήνεια με τη συνοπτικότητα, ώστε να μην πνιγείτε στις δικές σας σκαλωσιές.
Βαθιά Κατάδυση 4: Επανάληψη ως Υπερδύναμη 🔁
Αντιμετωπίστε το μοντέλο σαν έναν συνεργάτη που καθοδηγείτε κυκλικά. Ζητήστε δύο αντίθετα σχέδια με διαφορετικούς τόνους ή ζητήστε μόνο το περίγραμμα . Στη συνέχεια, βελτιώστε το. Το OpenAI και άλλοι προτείνουν ρητά την επαναληπτική βελτίωση - επειδή λειτουργεί [3].
Παράδειγμα βρόχου:
-
Δώστε μου τρεις επιλογές περιγράμματος με διαφορετικές γωνίες.
-
Διάλεξε τα πιο δυνατά, συγχώνευσε τα καλύτερα μέρη και γράψε ένα προσχέδιο.
-
Περικοπή κατά 15%, αναβάθμιση ρημάτων και προσθήκη παραγράφου σκεπτικιστή με παραπομπές.
Βαθιά Κατάδυση 5: Προστατευτικά κιγκλιδώματα, επαλήθευση και κίνδυνος 🛡️
Η Τεχνητή Νοημοσύνη μπορεί να είναι χρήσιμη και να κάνει λάθος. Για να μειώσετε τον κίνδυνο, δανειστείτε στοιχεία από τα καθιερωμένα πλαίσια κινδύνου: ορίστε τα διακυβεύματα, απαιτήστε διαφάνεια και προσθέστε ελέγχους για δικαιοσύνη, ιδιωτικότητα και αξιοπιστία. Το Πλαίσιο Διαχείρισης Κινδύνων Τεχνητής Νοημοσύνης του NIST περιγράφει τα χαρακτηριστικά αξιοπιστίας και τις πρακτικές λειτουργίες που μπορείτε να προσαρμόσετε στις καθημερινές ροές εργασίας. Ζητήστε από το μοντέλο να αποκαλύψει αβεβαιότητα, να αναφέρει πηγές και να επισημάνει ευαίσθητο περιεχόμενο - στη συνέχεια επαληθεύετε [1].
Προτροπές επαλήθευσης:
-
Καταγράψτε τις 3 κυριότερες υποθέσεις. Για καθεμία, αξιολογήστε την εμπιστοσύνη και δείξτε μια πηγή.
-
Αναφέρετε τουλάχιστον 2 αξιόπιστες πηγές· εάν δεν υπάρχουν, αναφέρετέ το ξεκάθαρα.
-
Δώστε ένα σύντομο αντεπιχείρημα στην απάντησή σας και στη συνέχεια συμφιλιωθείτε.
Βαθιά Κατάδυση 6: Όταν τα μοντέλα το παρακάνουν - και πώς να τα συγκρατήσετε 🧯
Μερικές φορές οι Τεχνητές Νοημοσύνης γίνονται υπερβολικά πρόθυμες, προσθέτοντας πολυπλοκότητα που δεν ζητήσατε. Οι οδηγίες του Anthropic επισημαίνουν μια τάση για υπερβολική μηχανική. Η λύση είναι σαφείς περιορισμοί που λένε ρητά «χωρίς επιπλέον» [4].
Ελέγχου προτροπής:
Κάντε μόνο αλλαγές που ζητώ ρητά. Αποφύγετε την προσθήκη αφαιρέσεων ή επιπλέον αρχείων. Διατηρήστε τη λύση ελάχιστη και εστιασμένη.
Πώς να μιλήσετε με την Τεχνητή Νοημοσύνη για Έρευνα έναντι Εκτέλεσης 🔍⚙️
-
Λειτουργία έρευνας: ζητήστε αντικρουόμενες απόψεις, επίπεδα εμπιστοσύνης και παραπομπές. Απαιτήστε μια σύντομη βιβλιογραφία. Οι δυνατότητες εξελίσσονται γρήγορα, επομένως επαληθεύστε οτιδήποτε είναι κρίσιμο [5].
-
Τρόπος εκτέλεσης: προσδιορίστε τις ιδιορρυθμίες της μορφής, τη διάρκεια, τον τόνο και τα μη διαπραγματεύσιμα στοιχεία. Ζητήστε μια λίστα ελέγχου και έναν τελικό αυτοέλεγχο. Διατηρήστε την ακριβή και ελέγξιμη.
Συμβουλές για πολυτροπικά συστήματα: κείμενο, εικόνες και δεδομένα 🎨📊
-
Για εικόνες: περιγράψτε το στυλ, τη γωνία λήψης, την ατμόσφαιρα και τη σύνθεση. Παρέχετε 2–3 εικόνες αναφοράς, εάν είναι δυνατόν.
-
Για εργασίες δεδομένων: επικολλήστε δείγματα γραμμών και το επιθυμητό σχήμα. Πείτε στο μοντέλο ποιες στήλες να διατηρήσει και ποιες να αγνοήσει.
-
Για μικτά μέσα: πείτε πού πηγαίνει κάθε κομμάτι. «Μία εισαγωγή παραγράφου, μετά ένα διάγραμμα και μετά μια λεζάντα με μια γραμμή για τα μέσα κοινωνικής δικτύωσης».
-
Για μεγάλα έγγραφα: δώστε προτεραιότητα στα βασικά. Η ταξινόμηση των θεμάτων γίνεται με μεγαλύτερη ακρίβεια σε πολύ μεγάλα συμφραζόμενα [4].
Αντιμετώπιση προβλημάτων: όταν το μοντέλο στρέφεται στο πλάι 🧭
-
Πολύ ασαφές; Προσθέστε παραδείγματα, περιορισμούς ή έναν σκελετό μορφοποίησης.
-
Πολύ φλύαρη; Ορίστε έναν προϋπολογισμό λέξεων και ζητήστε συμπίεση κουκκίδων.
-
Δεν καταλαβαίνετε το νόημα; Επαναδιατυπώστε τους στόχους και προσθέστε 3 κριτήρια επιτυχίας.
-
Επινοείτε πράγματα; Απαιτούνται πηγές και μια σημείωση αβεβαιότητας. Αναφέρετε ή πείτε «καμία πηγή».
-
Υπερβολικά σίγουρος τόνος; Αντιστάθμιση ζήτησης και βαθμολογίες εμπιστοσύνης.
-
Παραισθήσεις σε ερευνητικές εργασίες; Διασταυρούμενη επαλήθευση χρησιμοποιώντας αξιόπιστα πλαίσια και πρωτογενείς αναφορές. Η καθοδήγηση κινδύνου από φορείς τυποποίησης υπάρχει για κάποιο λόγο [1].
Πρότυπα: αντιγραφή, τροποποίηση, μετάβαση 🧪
1) Έρευνα με πηγές
Είστε βοηθός έρευνας. Στόχος: συνοψίστε την τρέχουσα συναίνεση σχετικά με το [θέμα]. Κοινό: μη τεχνικό. Συμπεριλάβετε 2-3 αξιόπιστες πηγές. Διαδικασία: καταγράψτε τις υποθέσεις· σημειώστε την αβεβαιότητα. Έξοδος: 6 κουκκίδες + σύνθεση 1 παραγράφου. Περιορισμοί: καμία εικασία· εάν τα στοιχεία είναι περιορισμένα, αναφέρετέ το. [3]
2) Σύνταξη περιεχομένου
Είστε συντάκτης. Στόχος: σύνταξη μιας ανάρτησης ιστολογίου με θέμα [θέμα]. Τόνος: φιλικός ειδικός. Μορφή: H2/H3 με κουκκίδες. Μήκος: 900–1100 λέξεις. Συμπεριλάβετε μια ενότητα αντεπιχειρήματος. Ολοκληρώστε με ένα TL;DR. [2]
3) Βοηθός κωδικοποίησης
Είστε ανώτερος μηχανικός. Στόχος: υλοποίηση [λειτουργίας] σε [στοίβα]. Περιορισμοί: καμία αναδιάρθρωση εκτός εάν σας ζητηθεί· εστίαση στη σαφήνεια. Διαδικασία: περιγραφή της προσέγγισης, λίστα συμβιβασμών και στη συνέχεια κώδικας. Έξοδος: μπλοκ κώδικα + ελάχιστα σχόλια + ένα σχέδιο δοκιμής 5 βημάτων. [2][4]
4) Υπόμνημα στρατηγικής
Είστε στρατηγικός σχεδιαστής προϊόντων. Στόχος: προτείνετε 3 επιλογές για βελτίωση [μετρική]. Συμπεριλάβετε πλεονεκτήματα/μειονεκτήματα, επίπεδο προσπάθειας, κινδύνους. Έξοδος: πίνακας + σύσταση με 5 κουκκίδες. Προσθέστε υποθέσεις· κάντε 2 διευκρινιστικές ερωτήσεις στο τέλος. [3]
5) Αναθεώρηση εκτενούς εγγράφου
Είστε τεχνικός συντάκτης. Στόχος: συμπύκνωση του συνημμένου εγγράφου. Τοποθέτηση του πηγαίου κειμένου στην κορυφή του παραθύρου περιβάλλοντος. Έξοδος: συνοπτική παρουσίαση, βασικοί κίνδυνοι, ανοιχτά ερωτήματα. Περιορισμοί: διατήρηση της αρχικής ορολογίας· χωρίς νέους ισχυρισμούς. [4]
Συνήθεις παγίδες που πρέπει να αποφεύγετε 🚧
-
Ασαφές ερώτημα όπως «κάνε το καλύτερο». Καλύτερα πώς;
-
Δεν υπάρχουν περιορισμοί , επομένως το μοντέλο συμπληρώνει τα κενά με εικασίες.
-
Μοναδική προτροπή χωρίς επανάληψη. Το πρώτο προσχέδιο σπάνια είναι το καλύτερο - ισχύει και για τους ανθρώπους [3].
-
Παράλειψη επαλήθευσης σε αποτελέσματα υψηλού ρίσκου. Δανεισμός προτύπων κινδύνου και προσθήκη ελέγχων [1].
-
Αγνοώντας τις οδηγίες του παρόχου που σας λένε κυριολεκτικά τι λειτουργεί. Διαβάστε την τεκμηρίωση [2][4].
Μικρή Μελέτη Περίπτωσης: από ασαφές σε εστιασμένο 🎬
Ασαφές μήνυμα:
Γράψτε μερικές ιδέες μάρκετινγκ για την εφαρμογή μου.
Πιθανό αποτέλεσμα: διάσπαρτες ιδέες· χαμηλό σήμα.
Αναβαθμισμένη προτροπή χρησιμοποιώντας τη δομή μας:
Είστε επαγγελματίας μάρκετινγκ κύκλου ζωής. Στόχος: δημιουργία 5 πειραμάτων ενεργοποίησης για μια εφαρμογή σημειώσεων με προτεραιότητα στην προστασία της ιδιωτικής ζωής. Κοινό: νέοι χρήστες την 1η εβδομάδα. Περιορισμοί: χωρίς εκπτώσεις. πρέπει να είναι μετρήσιμοι. Μορφή: πίνακας με υπόθεση, βήματα, μετρήσεις, αναμενόμενο αντίκτυπο. Συμφραζόμενα: οι χρήστες μειώνονται μετά την 2η ημέρα. Το κύριο χαρακτηριστικό είναι η κρυπτογραφημένη κοινή χρήση. Έλεγχοι εξόδου: υποβάλετε 3 διευκρινιστικές ερωτήσεις πριν από την πρόταση. Στη συνέχεια, παραδώστε τον πίνακα συν μια εκτελεστική περίληψη 6 γραμμών.
Αποτέλεσμα: πιο εύστοχες ιδέες συνδεδεμένες με αποτελέσματα και ένα σχέδιο έτοιμο προς δοκιμή. Όχι μαγεία - απλώς σαφήνεια.
Πώς να μιλήσετε με την Τεχνητή Νοημοσύνη όταν τα διακυβεύματα είναι υψηλά 🧩
Όταν το θέμα επηρεάζει την υγεία, τα οικονομικά, τη νομοθεσία ή την ασφάλεια, χρειάζεστε επιπλέον επιμέλεια. Χρησιμοποιήστε πλαίσια αξιολόγησης κινδύνου για να καθοδηγήσετε τις αποφάσεις σας, να απαιτήσετε παραπομπές, να λάβετε μια δεύτερη γνώμη και να τεκμηριώσετε υποθέσεις και όρια. Το NIST AI RMF αποτελεί μια σταθερή βάση για τη δημιουργία της δικής σας λίστας ελέγχου [1].
Λίστα ελέγχου υψηλών διακυβευμάτων:
-
Ορίστε την απόφαση, τα σενάρια βλάβης και τους μετριασμούς
-
Αναφορές ζήτησης και επισήμανση αβεβαιότητας
-
Εκτελέστε ένα αντιπαράδειγμα: «Πώς θα μπορούσε αυτό να είναι λάθος;»
-
Λάβετε αξιολόγηση από ανθρώπινο εμπειρογνώμονα πριν ενεργήσετε
Τελικές παρατηρήσεις: Πολύ μεγάλο, δεν το διάβασα 🎁
Το να μάθεις πώς να μιλάς στην Τεχνητή Νοημοσύνη δεν έχει να κάνει με μυστικά ξόρκια. Είναι μια δομημένη σκέψη που εκφράζεται με σαφήνεια. Ορίστε τον ρόλο και τον στόχο, τροφοδοτήστε το πλαίσιο, προσθέστε περιορισμούς, ζητήστε συλλογισμό, επαναλάβετε και επαληθεύστε. Κάντε το αυτό και θα λάβετε αποτελέσματα που σας φαίνονται απίστευτα χρήσιμα - μερικές φορές ακόμη και ευχάριστα. Άλλες φορές το μοντέλο θα περιπλανηθεί, και αυτό είναι εντάξει. το σπρώχνετε πίσω. Η συζήτηση είναι η δουλειά. Και ναι, μερικές φορές θα αναμειγνύετε μεταφορές όπως ένας σεφ με πάρα πολλά μπαχαρικά... και μετά θα το ρυθμίζετε πίσω και θα το στέλνετε.
-
Ορίστε την επιτυχία εξαρχής
-
Δώστε το πλαίσιο, τους περιορισμούς και τα παραδείγματα
-
Ζητήστε αιτιολόγηση και ελέγχους
-
Επαναλάβετε δύο φορές
-
Αντιστοίχιση εργαλείου με εργασία
-
Επαληθεύστε οτιδήποτε σημαντικό
Αναφορές
-
NIST - Πλαίσιο Διαχείρισης Κινδύνων Τεχνητής Νοημοσύνης (AI RMF 1.0). PDF
-
Πλατφόρμα OpenAI - Οδηγός άμεσης μηχανικής. Σύνδεσμος
-
Κέντρο βοήθειας OpenAI - Βέλτιστες πρακτικές μηχανικής προτροπής για το ChatGPT. Σύνδεσμος.
-
Anthropic Docs - Βέλτιστες πρακτικές υποβολής προτροπών (Claude). Σύνδεσμος
-
Δείκτης Τεχνητής Νοημοσύνης Stanford HAI 2025: Τεχνική Απόδοση (Κεφάλαιο 2). PDF