5個快速提示以增強AI使用以獲得更好的結果和安全性

在當今世界,躲避人工智慧(AI)日益困難。以Google搜尋為例,它們現在已包含AI生成的回應。隨著AI成為我們生活中不可或缺的一部分,確保其安全使用比以往任何時候都更加重要。那麼,作為AI使用者,你該如何安全地駕馭生成式AI(Gen AI)的世界呢?
另見:這是你應該忽略99%的AI工具的原因——以及我每天使用的四個工具
在SXSW上,卡內基梅隆大學計算機科學學院的助理教授馬滕·薩普(Maarten Sap)和吳彤霜(Sherry Tongshuang Wu)闡述了大型語言模型(LLMs)的局限性,這是ChatGPT等熱門生成式AI工具背後的技術。他們還分享了如何更有效地使用這些技術的建議。
「它們很棒,而且無處不在,但實際上遠非完美,」薩普指出。
你對日常AI互動的簡單調整,就能保護你免受AI缺陷的影響,並幫助你從AI聊天機器人中獲得更準確的回應。以下是專家推薦的五個優化AI使用的策略。
給AI更明確的指令
AI的對話能力常導致使用者給出模糊、簡短的提示,就像與朋友聊天一樣。問題在於,這種最小的指引可能讓AI誤解你的文字,因為它缺乏人類理解弦外之音的能力。
在他們的課程中,薩普和吳通過告訴聊天機器人他們在讀一百萬本書來展示這一點,AI卻按字面理解,而非誇張的表達。薩普的研究顯示,現代大型語言模型在超過50%的情況下難以理解非字面參考。
另見:AI能否在不剽竊藝術家作品的情況下提升創造力?
為避免這種情況,提示應更明確,減少誤解的空間。吳建議將聊天機器人視為助理,給予清晰、詳細的指令。撰寫提示可能需要多花點心思,但結果會更符合你的需求。
仔細檢查你的回應
如果你使用過AI聊天機器人,你可能熟悉「幻覺」——即AI輸出的資訊不正確。這些錯誤可能從事實錯誤的答案到誤傳資訊,或同意使用者的錯誤陳述。
薩普指出,在日常場景中,幻覺的發生率在1%到25%之間,而在法律和醫學等專業領域,錯誤率飆升至50%以上。這些錯誤難以察覺,因為它們聽起來似乎合理,即使實際上完全錯誤。
另見:AI代理不僅是助理:它們如何改變當今工作未來
AI模型常以「我很有信心」等語句強化其回應,即使錯誤。一篇引用的研究論文顯示,AI模型在47%的情況下自信地給出錯誤答案。
為防範幻覺,務必仔細檢查AI的回應。與可信的外部來源交叉驗證,或重新表述你的問題,看看AI的回應是否一致。如果你熟悉的主題更容易發現錯誤。
保護你關心的數據隱私
生成式AI工具在龐大的數據集上訓練,並持續從新數據學習以改進。問題在於,這些模型可能在其回應中重現訓練數據,潛在將你的私人資訊暴露給他人。使用基於網路的應用程式時,還存在安全風險,因為你的數據會被傳送到雲端進行處理。
另見:這個新AI基準測試模型的謊言程度
為保持良好的AI衛生習慣,避免與大型語言模型分享敏感或個人數據。如果必須使用個人數據,考慮進行編輯。包括ChatGPT在內的許多AI工具提供選擇退出數據收集的選項,即使你未使用敏感資訊,這也是一個明智的選擇。
注意你如何描述大型語言模型
AI的對話特性可能導致使用者高估其能力,有時將人類特質歸於這些系統。這種擬人化可能很危險,因為它可能導致人們過分信任AI,給予其不該承擔的責任和數據。
另見:為什麼OpenAI的新AI代理工具可能改變你的編碼方式
為對抗這一點,薩普建議避免用人類術語描述AI模型。與其說「模型認為你想要一個平衡的回應」,他建議說:「模型根據其訓練數據設計為生成平衡的回應。」
謹慎考慮何時使用大型語言模型
雖然大型語言模型看似多才多藝,但它們並非每個任務的最佳解決方案。可用的基準僅涵蓋使用者與大型語言模型互動的一部分。
另見:即使是高級AI工具也會扭曲新聞並捏造連結——這些是最糟糕的
此外,大型語言模型可能表現出偏見,如種族主義或以西方為中心的觀點,使其不適合某些應用。
為有效使用大型語言模型,需謹慎考慮其應用。評估大型語言模型是否適合你的需求,並選擇最適合你特定任務的模型。
- 想要更多關於AI的故事?請訂閱我們的每周通訊Innovation。
相關文章
DeepMind執行長哈西里斯:我每天睡六個小時,通常在凌晨1點左右感到精力充沛。
Fortune 最近刊登了對谷歌 DeepMind 執行長 Demis Hassabis 的採訪,揭示了他對休息和生產力的非傳統方法。Hassabis 透露,他睡眠時間非常少,將清醒時間劃分為兩個不同的工作階段。關於他的睡眠習慣,Hassabis 表示:“我目標睡六小時,但我的習慣非同尋常。我可以在白天有效運作。”他強調,睡眠少於六小時會對大腦健康產生負面影響。Hassabis 於 2010 年聯合創立了 DeepMind(後被谷歌收購),並因其在蛋白質結構預測方面的開創性工作榮獲 20
儘管營收未達預期,OpenAI 與 Anthropic 仍爭奪市場份額
儘管近期有報導指出 OpenAI 未達營收目標,導致本週二科技股承壓,但私人人工智慧實驗室的投資者仍展現出韌性。資深投資者已確認,儘管媒體報導負面,他們仍不會削減投資。分析師認為當前的 AI 競逐仍處於初期階段,因此排除「贏家通吃」的結果。儘管高昂的運算成本對營收造成壓力,但各實驗室可透過調高訂閱費來提升獲利能力。產業格局正經歷微妙的變化與 OpenAI 不同,競爭對手 Anthropic 獲得了
加州自動駕駛合規:罰單、地理圍欄與 100 萬英里的新時代
Guident 在南佛羅里達州營運一輛 AuveTech 接駁車,並運用其遠端監控技術,管理西棕櫚灘的一條四英里路線以及博卡拉頓的一條一英里路線。| 圖片來源:Guident加州正重新定義無人駕駛車輛的監管格局,從科技產業的「快速行動、打破常規」心態,轉向嚴格的問責制與嚴謹的行駛里程要求。Guident 執行董事長兼執行長哈羅德·布勞恩(Harold Braun)在《機器人報告》(The Robo
相關專題推薦
評論 (36)
0/500
¿Consejos para usar IA de forma segura? ¡Justo lo que necesitaba! A veces me da miedo que las respuestas automáticas en búsquedas me lleven por mal camino 😅. ¿Alguien más revisa siempre la fuente de la información, o soy solo yo?
これらの5つのヒントは、AIを使用する人にとって非常に役立ちます!安全性と効率性をカバーしており、これは重要です。唯一の欠点は、いくつかのヒントが少し基本的すぎることですが、全体的には、より良いAI使用のための良いスタート地点です。👍
Essas 5 dicas são super úteis para quem usa IA! Elas abordam segurança e eficiência, o que é crucial. A única desvantagem é que algumas dicas são um pouco básicas, mas no geral, é um ótimo ponto de partida para um melhor uso da IA. 👍
These 5 tips are super helpful for anyone using AI! They cover safety and efficiency, which is crucial. The only downside is that some tips are a bit basic, but overall, it's a great starting point for better AI usage. 👍

在當今世界,躲避人工智慧(AI)日益困難。以Google搜尋為例,它們現在已包含AI生成的回應。隨著AI成為我們生活中不可或缺的一部分,確保其安全使用比以往任何時候都更加重要。那麼,作為AI使用者,你該如何安全地駕馭生成式AI(Gen AI)的世界呢?
另見:這是你應該忽略99%的AI工具的原因——以及我每天使用的四個工具
在SXSW上,卡內基梅隆大學計算機科學學院的助理教授馬滕·薩普(Maarten Sap)和吳彤霜(Sherry Tongshuang Wu)闡述了大型語言模型(LLMs)的局限性,這是ChatGPT等熱門生成式AI工具背後的技術。他們還分享了如何更有效地使用這些技術的建議。
「它們很棒,而且無處不在,但實際上遠非完美,」薩普指出。
你對日常AI互動的簡單調整,就能保護你免受AI缺陷的影響,並幫助你從AI聊天機器人中獲得更準確的回應。以下是專家推薦的五個優化AI使用的策略。
給AI更明確的指令
AI的對話能力常導致使用者給出模糊、簡短的提示,就像與朋友聊天一樣。問題在於,這種最小的指引可能讓AI誤解你的文字,因為它缺乏人類理解弦外之音的能力。
在他們的課程中,薩普和吳通過告訴聊天機器人他們在讀一百萬本書來展示這一點,AI卻按字面理解,而非誇張的表達。薩普的研究顯示,現代大型語言模型在超過50%的情況下難以理解非字面參考。
另見:AI能否在不剽竊藝術家作品的情況下提升創造力?
為避免這種情況,提示應更明確,減少誤解的空間。吳建議將聊天機器人視為助理,給予清晰、詳細的指令。撰寫提示可能需要多花點心思,但結果會更符合你的需求。
仔細檢查你的回應
如果你使用過AI聊天機器人,你可能熟悉「幻覺」——即AI輸出的資訊不正確。這些錯誤可能從事實錯誤的答案到誤傳資訊,或同意使用者的錯誤陳述。
薩普指出,在日常場景中,幻覺的發生率在1%到25%之間,而在法律和醫學等專業領域,錯誤率飆升至50%以上。這些錯誤難以察覺,因為它們聽起來似乎合理,即使實際上完全錯誤。
另見:AI代理不僅是助理:它們如何改變當今工作未來
AI模型常以「我很有信心」等語句強化其回應,即使錯誤。一篇引用的研究論文顯示,AI模型在47%的情況下自信地給出錯誤答案。
為防範幻覺,務必仔細檢查AI的回應。與可信的外部來源交叉驗證,或重新表述你的問題,看看AI的回應是否一致。如果你熟悉的主題更容易發現錯誤。
保護你關心的數據隱私
生成式AI工具在龐大的數據集上訓練,並持續從新數據學習以改進。問題在於,這些模型可能在其回應中重現訓練數據,潛在將你的私人資訊暴露給他人。使用基於網路的應用程式時,還存在安全風險,因為你的數據會被傳送到雲端進行處理。
另見:這個新AI基準測試模型的謊言程度
為保持良好的AI衛生習慣,避免與大型語言模型分享敏感或個人數據。如果必須使用個人數據,考慮進行編輯。包括ChatGPT在內的許多AI工具提供選擇退出數據收集的選項,即使你未使用敏感資訊,這也是一個明智的選擇。
注意你如何描述大型語言模型
AI的對話特性可能導致使用者高估其能力,有時將人類特質歸於這些系統。這種擬人化可能很危險,因為它可能導致人們過分信任AI,給予其不該承擔的責任和數據。
另見:為什麼OpenAI的新AI代理工具可能改變你的編碼方式
為對抗這一點,薩普建議避免用人類術語描述AI模型。與其說「模型認為你想要一個平衡的回應」,他建議說:「模型根據其訓練數據設計為生成平衡的回應。」
謹慎考慮何時使用大型語言模型
雖然大型語言模型看似多才多藝,但它們並非每個任務的最佳解決方案。可用的基準僅涵蓋使用者與大型語言模型互動的一部分。
另見:即使是高級AI工具也會扭曲新聞並捏造連結——這些是最糟糕的
此外,大型語言模型可能表現出偏見,如種族主義或以西方為中心的觀點,使其不適合某些應用。
為有效使用大型語言模型,需謹慎考慮其應用。評估大型語言模型是否適合你的需求,並選擇最適合你特定任務的模型。
- 想要更多關於AI的故事?請訂閱我們的每周通訊Innovation。
DeepMind執行長哈西里斯:我每天睡六個小時,通常在凌晨1點左右感到精力充沛。
Fortune 最近刊登了對谷歌 DeepMind 執行長 Demis Hassabis 的採訪,揭示了他對休息和生產力的非傳統方法。Hassabis 透露,他睡眠時間非常少,將清醒時間劃分為兩個不同的工作階段。關於他的睡眠習慣,Hassabis 表示:“我目標睡六小時,但我的習慣非同尋常。我可以在白天有效運作。”他強調,睡眠少於六小時會對大腦健康產生負面影響。Hassabis 於 2010 年聯合創立了 DeepMind(後被谷歌收購),並因其在蛋白質結構預測方面的開創性工作榮獲 20
儘管營收未達預期,OpenAI 與 Anthropic 仍爭奪市場份額
儘管近期有報導指出 OpenAI 未達營收目標,導致本週二科技股承壓,但私人人工智慧實驗室的投資者仍展現出韌性。資深投資者已確認,儘管媒體報導負面,他們仍不會削減投資。分析師認為當前的 AI 競逐仍處於初期階段,因此排除「贏家通吃」的結果。儘管高昂的運算成本對營收造成壓力,但各實驗室可透過調高訂閱費來提升獲利能力。產業格局正經歷微妙的變化與 OpenAI 不同,競爭對手 Anthropic 獲得了
¿Consejos para usar IA de forma segura? ¡Justo lo que necesitaba! A veces me da miedo que las respuestas automáticas en búsquedas me lleven por mal camino 😅. ¿Alguien más revisa siempre la fuente de la información, o soy solo yo?
これらの5つのヒントは、AIを使用する人にとって非常に役立ちます!安全性と効率性をカバーしており、これは重要です。唯一の欠点は、いくつかのヒントが少し基本的すぎることですが、全体的には、より良いAI使用のための良いスタート地点です。👍
Essas 5 dicas são super úteis para quem usa IA! Elas abordam segurança e eficiência, o que é crucial. A única desvantagem é que algumas dicas são um pouco básicas, mas no geral, é um ótimo ponto de partida para um melhor uso da IA. 👍
These 5 tips are super helpful for anyone using AI! They cover safety and efficiency, which is crucial. The only downside is that some tips are a bit basic, but overall, it's a great starting point for better AI usage. 👍





首頁






