AIの使用を強化するための5つの迅速なヒントを改善するためのより良い結果と安全性

今日の世界では、人工知能（AI）をかわすことはその日までに厳しくなっています。たとえば、Googleの検索を検討してください。現在、AIが生成された応答を特徴としています。 AIが私たちの生活の中でこのような定番になっていることで、その安全な使用がこれまで以上に重要になることを保証します。それでは、AIユーザーとして、どのようにして生成AI（GEN AI）の世界を安全にナビゲートできますか？

また：AIツールの99％を無視する必要がある理由は次のとおりです。

SXSWでは、カーネギーメロンのコンピューターサイエンススクールの助教授であるMaarten SAPとSherry Tongshuang Wuで、ChatGptのような人気のあるGen AIツールの背後にある技術である大規模な言語モデル（LLMS）の限界に光を当てています。また、これらのテクノロジーをより効果的に使用する方法に関するヒントを共有しました。

「彼らは素晴らしく、どこにでもありますが、実際には完璧とはほど遠いものです」とSAPは指摘しました。

毎日のAIインタラクションにできる微調整は簡単です。彼らはあなたをAIの欠陥から保護し、AIチャットボットからより正確な応答を抽出するのに役立ちます。 AIの使用を最適化するための5つの専門家が推奨する戦略を以下に示します。

1. AIのより良い指示を与えてください

AIの会話能力は、多くの場合、ユーザーが友人とのチャットと同様に、あいまいで簡単なプロンプトを与えるように導きます。ここでの問題は、このような最小限のガイダンスにより、AIはあなたのテキストを誤って解釈し、線の間で読む人間の能力がないかもしれないということです。

セッション中に、SAPとWUは、チャットボットに100万冊の本を読んでいることを伝えることでこれを実証しました。 SAPの調査によると、現代のLLMは50％にわたって非文学的な参照と闘っています。

また：AIはアーティストから盗むことなく、創造性を充電できますか？

これを回避するには、プロンプトがより明確になり、誤解の余地が少なくなります。 Wuは、チャットボットをアシスタントのように扱い、明確で詳細な指示を与えることを提案しています。プロンプトを作成するにはもう少し労力がかかるかもしれませんが、結果はニーズに合わせてよりよく一致します。

2. 応答を再確認します

AIチャットボットを使用している場合、AIが間違った情報を吐き出す場合は、「幻覚」に精通しています。これらは、事実上間違った答えから、与えられた情報の誤って伝えたり、ユーザーからの虚偽の声明に同意するまでの範囲です。

SAPは、幻覚は日常のシナリオで1％から25％の間で発生し、法律や医学などの専門分野で50％を超えるレートが高騰していると指摘しました。これらのエラーは、マークが外れている場合でも、もっともらしいように聞こえるので、見つけるのが難しいです。

また：AIエージェントは単なるアシスタントではありません：今日の仕事の未来をどのように変えているか

AIモデルは、多くの場合、間違っている場合でも「I Am Are Arewsed」などのフレーズで応答を強化します。引用された研究論文では、AIモデルが自信を持って47％の確率で間違っていることが明らかになりました。

幻覚を防ぐために、常にAIの応答を再確認してください。信頼できる外部ソースとの相互参照またはクエリを言い換えて、AIの応答が一貫しているかどうかを確認します。専門知識の中でトピックに固執すると、エラーをキャッチする方が簡単です。

3. あなたが関心を持っているデータをプライベートに保ちます

Gen AIツールは広大なデータセットでトレーニングされており、改善するために新しいデータから学習を続けています。問題は、これらのモデルが応答のトレーニングデータを逆流させ、個人情報を他の人に公開する可能性があることです。また、Webベースのアプリケーションを使用する際には、処理のためにデータがクラウドに送信されるため、セキュリティリスクもあります。

また：この新しいAIベンチマークは、モデルの量を測定します

優れたAI衛生を維持するには、LLMSと敏感または個人データの共有を避けてください。個人データを使用する必要がある場合は、編集を検討してください。 ChatGPTを含む多くのAIツールは、データ収集をオプトアウトするオプションを提供します。これは、機密情報を使用していなくても賢明な選択です。

4. LLMSについてどのように話しているかを見てください

AIの会話的な性質により、ユーザーはその能力を過大評価することができ、これらのシステムに人間の特性を起因する場合があります。この擬人化は、人々が本来より多くの責任とデータを持つAIを信頼するように導く可能性があるため、危険な場合があります。

また：Openaiの新しいAIエージェントツールがコーディングの方法を変更できる理由

これに対抗するために、SAPは人間の用語でAIモデルを説明することを助言します。 「モデルは、バランスのとれた応答が必要だと考えている」と言う代わりに、「モデルはトレーニングデータに基づいてバランスの取れた応答を生成するように設計されている」と彼は示唆している。

5. いつLLMSを使用するかについて慎重に考えてください

LLMは多用途が多いようですが、それらは常にすべてのタスクに最適なソリューションではありません。利用可能なベンチマークは、LLMとのユーザーインタラクションのほんの一部のみをカバーしています。

また：プレミアムAIツールでさえニュースを歪め、リンクを製造します - これらは最悪です

さらに、LLMは人種差別や西洋中心の見解などのバイアスを示すことができ、特定のアプリケーションには適さないものにすることができます。

LLMSを効果的に使用するには、アプリケーションについて思慮深くしてください。 LLMがニーズに合った適切なツールであるかどうかを評価し、特定のタスクに最適なモデルを選択します。

• AIについてもっと物語が欲しいですか？毎週のニュースレターであるイノベーションにサインアップしてください。