5 बेहतर परिणाम और सुरक्षा के लिए एआई उपयोग बढ़ाने के लिए त्वरित युक्तियाँ

आज की दुनिया में, कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) से बचना दिन-ब-दिन और कठिन होता जा रहा है। उदाहरण के लिए, Google खोजों को लें—वे अब AI-जनरेटेड प्रतिक्रियाएँ दिखा रहे हैं। चूंकि AI हमारे जीवन में इतना महत्वपूर्ण हो गया है, इसका सुरक्षित उपयोग सुनिश्चित करना पहले से कहीं अधिक महत्वपूर्ण है। तो, आप, एक AI उपयोगकर्ता के रूप में, जनरेटिव AI (Gen AI) की दुनिया में सुरक्षित रूप से कैसे नेविगेट कर सकते हैं?

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SXSW में, कार्नेगी मेलन स्कूल ऑफ कंप्यूटर साइंस के सहायक प्रोफेसर मार्टेन सैप और शेरी तोंगशुआंग वू ने बड़े भाषा मॉडल्स (LLMs) की सीमाओं पर प्रकाश डाला, जो ChatGPT जैसे लोकप्रिय Gen AI टूल्स के पीछे की तकनीक है। उन्होंने इन तकनीकों को अधिक प्रभावी ढंग से उपयोग करने के टिप्स भी साझा किए।

"वे शानदार हैं, और वे हर जगह हैं, लेकिन वास्तव में वे पूर्णता से बहुत दूर हैं," सैप ने बताया।

आपके दैनिक AI इंटरैक्शन्स में किए जा सकने वाले छोटे-मोटे बदलाव सरल हैं। ये आपको AI की खामियों से बचाएंगे और AI चैटबॉट्स से अधिक सटीक प्रतिक्रियाएँ प्राप्त करने में मदद करेंगे। यहाँ पाँच विशेषज्ञों द्वारा सुझाई गई रणनीतियाँ हैं जो आपके AI उपयोग को अनुकूलित करेंगी।

1. AI को बेहतर निर्देश दें

AI की संवादात्मक क्षमता अक्सर उपयोगकर्ताओं को अस्पष्ट, संक्षिप्त प्रॉम्प्ट देने के लिए प्रेरित करती है, जैसा कि किसी दोस्त से बात करते समय होता है। समस्या यह है कि इतने कम मार्गदर्शन के साथ, AI आपके टेक्स्ट की गलत व्याख्या कर सकता है, क्योंकि इसमें मानव की तरह पंक्तियों के बीच पढ़ने की क्षमता नहीं होती।

अपने सत्र के दौरान, सैप और वू ने यह प्रदर्शित किया कि एक चैटबॉट को बताया गया कि वे दस लाख किताबें पढ़ रहे हैं, जिसे AI ने शाब्दिक रूप से लिया, न कि अतिशयोक्ति को समझा। सैप के शोध से पता चलता है कि आधुनिक LLMs 50% से अधिक बार गैर-शाब्दिक संदर्भों के साथ संघर्ष करते हैं।

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इसे टालने के लिए, अपने प्रॉम्प्ट्स में अधिक स्पष्ट रहें, जिससे गलत व्याख्या की गुंजाइश कम हो। वू सुझाव देती हैं कि चैटबॉट्स को सहायकों की तरह समझें, उन्हें स्पष्ट, विस्तृत निर्देश दें। अपने प्रॉम्प्ट्स को तैयार करने में थोड़ा अधिक प्रयास लग सकता है, लेकिन परिणाम आपकी आवश्यकताओं के साथ बेहतर मेल खाएंगे।

2. अपनी प्रतिक्रियाओं को दोबारा जाँचें

यदि आपने AI चैटबॉट का उपयोग किया है, तो आप "हैलुसिनेशन्स" से परिचित होंगे—जब AI गलत जानकारी देता है। ये तथ्यात्मक रूप से गलत जवाबों से लेकर दी गई जानकारी को गलत तरीके से प्रस्तुत करने या उपयोगकर्ताओं के गलत बयानों से सहमति जताने तक हो सकते हैं।

सैप ने नोट किया कि रोज़मर्रा के परिदृश्यों में हैलुसिनेशन्स 1% से 25% बार होते हैं, और विशेष क्षेत्रों जैसे कानून और चिकित्सा में यह दर 50% से ऊपर चली जाती है। ये त्रुटियाँ पकड़ना मुश्किल होता है क्योंकि वे विश्वसनीय लगती हैं, भले ही वे गलत हों।

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AI मॉडल अक्सर अपनी प्रतिक्रियाओं को "मैं आश्वस्त हूँ" जैसे वाक्यांशों के साथ मजबूत करते हैं, भले ही वे गलत हों। एक उद्धृत शोध पत्र से पता चला कि AI मॉडल 47% बार आत्मविश्वास के साथ गलत थे।

हैलुसिनेशन्स से बचने के लिए, हमेशा AI की प्रतिक्रियाओं को दोबारा जाँचें। विश्वसनीय बाहरी स्रोतों के साथ क्रॉस-रेफरेंस करें या अपने प्रश्न को पुन: लिखकर देखें कि क्या AI की प्रतिक्रिया सुसंगत रहती है। यदि आप अपनी विशेषज्ञता के क्षेत्रों में रहते हैं तो त्रुटियों को पकड़ना आसान होता है।

3. अपने महत्वपूर्ण डेटा को निजी रखें

Gen AI टूल्स विशाल डेटासेट्स पर प्रशिक्षित होते हैं और सुधार के लिए नए डेटा से सीखते रहते हैं। समस्या यह है कि ये मॉडल अपनी प्रतिक्रियाओं में प्रशिक्षण डेटा को दोहरा सकते हैं, जिससे आपकी निजी जानकारी दूसरों के सामने उजागर हो सकती है। वेब-आधारित अनुप्रयोगों का उपयोग करने में भी सुरक्षा जोखिम होता है, क्योंकि आपका डेटा प्रोसेसिंग के लिए क्लाउड पर भेजा जाता है।

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अच्छी AI स्वच्छता बनाए रखने के लिए, LLMs के साथ संवेदनशील या निजी डेटा साझा करने से बचें। यदि आपको निजी डेटा का उपयोग करना ही पड़े, तो इसे संशोधित करने पर विचार करें। ChatGPT सहित कई AI टूल्स, डेटा संग्रह से ऑप्ट-आउट करने का विकल्प प्रदान करते हैं, जो संवेदनशील जानकारी का उपयोग न करने पर भी एक समझदारी भरा विकल्प है।

4. LLMs के बारे में बात करने का तरीका देखें

AI की संवादात्मक प्रकृति उपयोगकर्ताओं को इसकी क्षमताओं को अतिशयोक्तिपूर्ण समझने के लिए प्रेरित कर सकती है, कभी-कभी इन सिस्टम्स को मानवीय गुणों से जोड़कर देखा जाता है। यह मानवीकरण खतरनाक हो सकता है, क्योंकि इससे लोग AI पर अधिक जिम्मेदारी और डेटा के साथ भरोसा कर सकते हैं, जितना उन्हें करना चाहिए।

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इसे रोकने के लिए, सैप AI मॉडल्स को मानवीय शब्दों में वर्णन करने के खिलाफ सलाह देते हैं। "मॉडल सोचता है कि आप एक संतुलित प्रतिक्रिया चाहते हैं" कहने के बजाय, वे सुझाव देते हैं, "मॉडल अपने प्रशिक्षण डेटा के आधार पर संतुलित प्रतिक्रियाएँ उत्पन्न करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।"

5. LLMs का उपयोग कब करना है, इसके बारे में सावधानी से सोचें

हालांकि LLMs बहुमुखी प्रतीत होते हैं, वे हर कार्य के लिए हमेशा सबसे अच्छा समाधान नहीं होते। उपलब्ध बेंचमार्क्स केवल LLMs के साथ उपयोगकर्ता इंटरैक्शन्स के एक अंश को कवर करते हैं।

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इसके अलावा, LLMs नस्लवाद या पश्चिम-केंद्रित दृष्टिकोण जैसे पक्षपात प्रदर्शित कर सकते हैं, जिससे वे कुछ अनुप्रयोगों के लिए अनुपयुक्त हो जाते हैं।

LLMs का प्रभावी ढंग से उपयोग करने के लिए, उनके अनुप्रयोग के बारे में विचारशील रहें। मूल्यांकन करें कि क्या LLM आपकी आवश्यकताओं के लिए सही टूल है और अपने विशिष्ट कार्य के लिए सबसे उपयुक्त मॉडल चुनें।

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