Technologiczny efekt Nelsona Mandeli: Halucynacje AI [ze wskazówkami, jak je ograniczyć]

Nie ma dużej różnicy między halucynacjami ludzi i sztucznej inteligencji (AI). 😵‍💫

Obie mogą błędnie przywoływać fakty, wymyślać fikcyjne stwierdzenia i wyciągać błędne wnioski. Jednak ludzkie halucynacje są zakorzenione w uprzedzeniach poznawczych i zniekształceniach umysłowych - rzadko wpływają na nasze zachowanie codzienne podejmowanie decyzji . Z drugiej strony halucynacje AI mogą być dość kosztowne, ponieważ narzędzia te przedstawiają błędne informacje jako faktyczne - i to z dużą pewnością siebie

Czy to oznacza, że powinniśmy zaprzestać korzystania z tych skądinąd przydatnych narzędzi? Narzędzia AI ? Nie!

Przy odrobinie rozeznania i lepszych podpowiedziach, możesz z łatwością odwrócić losy AI na swoją korzyść i właśnie w tym pomożemy Ci w tym wpisie na blogu. Omówimy:

• Halucynacje AI i ich podłoże w rzeczywistości
• Różne rodzaje halucynacji AI i kilka rzeczywistych przykładów
• Wskazówki i narzędzia minimalizujące problemy z halucynacjami AI

Czym są halucynacje AI?

Zjawisko, w którym generatywne modele AI generują nieprawidłowe informacje tak, jakby były prawdziwe, nazywane jest halucynacją AI

Oto fragment tego, jak Avivah Litan, wiceprezes ds. analiz w firmie Gartner , wyjaśnia halucynacje AI -..

..._całkowicie sfabrykowane dane wyjściowe z dużego modelu językowego. Mimo że reprezentują one całkowicie zmyślone fakty, dane wyjściowe LLM (dużego modelu językowego) przedstawiają je z pewnością siebie i autorytetem

Halucynacje modeli AI: Pochodzenie i ewolucja

Wśród ogromnych Glosariusz AI termin "halucynacja SI" jest stosunkowo nowy. Jednak jego istnienie można prześledzić wstecz do wczesnych dni systemów AI w latach 50-tych XX wieku. Z akademickiego punktu widzenia, koncepcja ta pojawiła się po raz pierwszy w pracach badawczych pod tytułem Proceedings: Fourth IEEE International Conference on Automatic Face and Gesture Recognition (Czwarta międzynarodowa konferencja IEEE na temat automatycznego rozpoznawania twarzy i gestów) w 2000.

Rozpoznanie halucynacji modelu AI zyskało szerszą uwagę pod koniec 2010 roku, wraz z pojawieniem się wielkich nazwisk, takich jak Google DeepMind i ChatGPT. W ostatnim czasie użytkownicy byli narażeni na różne przykłady halucynacji AI. Na przykład, instancja

badanie z 2021 r

wykazało, że system AI wyszkolony na obrazach pandy błędnie zidentyfikował niepowiązane obiekty, takie jak żyrafy i rowery, jako pandy.

W innym badaniu z 2023 r. przeprowadzonym przez Narodowa Biblioteka Medycyny naukowcy zbadali dokładność odniesień w artykułach medycznych wygenerowanych przez ChatGPT. Spośród 115 referencji, tylko 7% okazało się dokładnych, podczas gdy 47% było całkowicie zakończonych, a 46% było autentycznych, ale niedokładnych. 😳

Cztery elementy, które przyczyniają się do halucynacji AI

Halucynacje AI występują z powodu czterech nieodłącznych i głównie technicznych czynników:

1. Niedokładne lub tendencyjne dane treningowe

Dane wykorzystywane w uczeniu maszynowym są tym, co ostatecznie determinuje zawartość generowaną przez model AI. Niskiej jakości dane treningowe mogą być pełne błędów, uprzedzeń lub niespójności, które mogą zepsuć ostateczny algorytm. Taka AI będzie uczyć się przekręconych informacji i będzie bardziej podatna na generowanie niedokładnych wyników.

Dodatkowa lektura: Dowiedz się więcej na temat różnica między uczeniem maszynowym a AI .

2. Luka w interpretacji

Modele AI mogą nie radzić sobie z idiomami, slangiem, sarkazmem, językiem potocznym i innymi niuansami ludzkiego języka, co prowadzi do generowania przez system bezsensownych lub niedokładnych informacji. W innych sytuacjach, nawet jeśli dane treningowe są dobre, modelowi może brakować niezbędnego programowania, aby poprawnie je zrozumieć, co prowadzi do błędnych interpretacji i halucynacji.

3. Deficyt prawdy podstawowej

W przeciwieństwie do zadań z wyraźnymi dobrymi i złymi odpowiedziami, w zadaniach generatywnych brakuje ostatecznej prawdy wyjściowej, że tak powiem, na podstawie której model mógłby się uczyć. Ten brak punktu odniesienia sprawia, że modelowi trudno jest rozróżnić, co ma sens, a co nie, czego wynikiem są niedokładne odpowiedzi.

4. Pułapka złożoności

Podczas gdy wysoce inteligentne modele, takie jak GPT-4, oferują ogromne możliwości, ich złożoność może być mieczem obosiecznym. Wiele modeli AI popełnia błędy, przeciążając dane lub zapamiętując nieistotne wzorce, co prowadzi do generowania fałszywych informacji. Źle zaprojektowane podpowiedzi również prowadzą do niespójnych wyników z bardziej złożonymi modelami AI.

Jak i dlaczego występują halucynacje AI: Perspektywa przetwarzania

Duże modele językowe (LLM), takie jak ChatGPT i Google's Bard, napędzają dynamiczny świat generatywnego AI generując tekst podobny do ludzkiego z niezwykłą płynnością. Jednak pod ich skutecznością kryje się kluczowy limit: brak kontekstowego zrozumienia świata, który opisują

Aby zrozumieć, w jaki sposób dochodzi do halucynacji AI, musimy zagłębić się w wewnętrzne funkcjonowanie LLM. Wyobraźmy je sobie jako ogromne cyfrowe archiwa wypełnione książkami, artykułami i wymianami w mediach społecznościowych.

Aby przetwarzać dane, LLM:

1. Dzielą informacje na małe jednostki zwane tokenami
2. Wykorzystują złożone sieci neuronowe (NN), które luźno naśladują ludzkie mózgi do przetwarzania tokenów
3. Wykorzystanie sieci neuronowych do przewidywania następnego słowa w sekwencji - model AI dostosowuje swoje wewnętrzne parametry z każdą iteracją, udoskonalając swoje zdolności predykcyjne

W miarę jak LLM przetwarzają więcej danych, zaczynają identyfikować wzorce w języku, takie jak reguły gramatyczne i skojarzenia słów. Na przykład Narzędzie AI dla wirtualnego asystenta (VA) może obserwować odpowiedzi VA na typowe skargi klientów i sugerować rozwiązania poprzez identyfikację określonych słów kluczowych. Niestety, każdy błąd w tym procesie może wyzwalać halucynacje.

Zasadniczo AI nigdy tak naprawdę nie pojmuje prawdziwego znaczenia słów, którymi manipuluje. Profesor Emily M. Bender , ekspert w dziedzinie językoznawstwa, doskonale podsumowuje perspektywę LLM: Jeśli widzisz słowo "kot", natychmiast przywołuje to doświadczenia związane z kotami i rzeczami o kotach. Dla dużego modelu językowego jest to sekwencja znaków C-A-T. 😹

Przykłady halucynacji AI w naszym świecie

Halucynacje AI stanowią wieloaspektowe wyzwanie, o czym świadczą różne przykłady z życia wzięte. Przyjrzyjmy się czterem kategoriom. 👀

1. Zawód prawniczy

W maju 2023 r. adwokat musiał ponieść konsekwencje po użyciu ChatGPT do sporządzenia wniosku zawierającego fikcyjne opinie prawne i cytaty, nieświadomy zdolności modelu do błędnego generowania tekstu.

2. Błędne informacje o osobach

ChatGPT był wykorzystywany do rozpowszechniania fałszywych narracji, takich jak oskarżenie profesora prawa o molestowanie i niesłusznie wplątanie australijskiego burmistrza w sprawę łapówkarską , prowadząc do uszczerbku na reputacji i innych poważnych konsekwencji.

3. Celowe lub wrogie ataki

Złośliwe podmioty mogą subtelnie manipulować danymi, powodując błędną interpretację informacji przez systemy AI. Na przykład, ktoś skonfigurował system AI tak, aby błędnie identyfikował obraz kota jako obraz guacamole , podkreślając podatność na zagrożenia wynikającą ze słabego gatekeepingu narzędzi AI.

4. Chatboty AI

Wyobraź sobie interakcję z chatbotami AI w celu uzyskania informacji lub po prostu dla rozrywki. Chociaż ich odpowiedzi mogą być angażujące, istnieje duże prawdopodobieństwo, że są całkowicie zakończone.

Weźmy na przykład przypadek King Renoit. Weźmy pod uwagę ChatGPT i dowolnego innego chatbota AI. Zapytaj obu - _Kim był król Renoit? 👑

Z "guardrails" na pozycji _(_ustawienie ram w celu zapewnienia pozytywnych i bezstronnych wyników), ChatGPT może przyznać, że nie zna odpowiedzi. Jednak mniej restrykcyjne narzędzie AI zbudowane przy użyciu tej samej podstawowej technologii (GPT) może śmiało sfabrykować biografię tego nieistniejącego króla.

Rodzaje halucynacji możliwych dla generatywnego systemu AI

Halucynacje AI różnią się pod względem nasilenia i mogą mieć zakres od subtelnych niespójności faktograficznych po jawne bzdury. Skupmy się na trzech typowych rodzajach halucynacji AI:

1. Halucynacje sprzeczne z danymi wejściowymi

Występują one, gdy LLM generuje zawartość, która jest znacząco sprzeczna lub odbiega od oryginalnej podpowiedzi podanej przez dostawcę.

Wyobraź sobie, że pytasz asystenta AI: _Jakie są największe zwierzęta lądowe?

**I otrzymanie odpowiedzi: Elefanty są znane ze swoich imponujących zdolności latania!

2. Halucynacje sprzeczne z kontekstem

Występują, gdy LLM generują odpowiedzi, które odbiegają od wcześniej ustalonych informacji w ramach tej samej rozmowy.

Załóżmy, że prowadzisz dialog z AI na temat Plutona i Układu Słonecznego, a narzędzie mówi ci o zimnym, skalistym terenie planety karłowatej. Teraz, jeśli zapytasz dalej, czy Pluton ma wsparcie dla życia, LLM zacznie opisywać bujne zielone lasy i rozległe oceany na planecie. Rany! ☀️

3. Sprzeczne z faktami halucynacje

Do najbardziej rozpowszechnionych form halucynacji AI należą nieścisłości faktograficzne, w których wygenerowany tekst wydaje się wiarygodny, ale ostatecznie jest nieprawdziwy. Podczas gdy ogólna koncepcja odpowiedzi może być zgodna z rzeczywistością, szczegóły mogą być błędne.

Dla przykładu, w lutym 2023 r. chatbot Google Bard AI błędnie twierdził że James Webb Space Telescope wykonał pierwsze zdjęcia planety spoza naszego Układu Słonecznego. NASA potwierdziła jednak, że pierwsze zdjęcia egzoplanet uzyskano w 2004 roku, przed uruchomieniem konkretnego Kosmicznego Teleskopu Jamesa Webba w 2021 roku.

Wpływ halucynacji AI

Podczas gdy generowanie odpowiedzi lub rozwiązań przez narzędzia AI zajmuje kilka milisekund, wpływ mniej niż poprawnej odpowiedzi może być poważny, zwłaszcza jeśli użytkownik nie jest tak wnikliwy. Niektóre typowe konsekwencje obejmują:

1. Rozprzestrzenianie się błędnych informacji: Rozprzestrzenianie się błędnych informacji ułatwione przez halucynacje AI stanowi poważne zagrożenie dla społeczeństwa. Bez skutecznych mechanizmów sprawdzania faktów, te nieścisłości mogą przenikać do artykułów informacyjnych generowanych przez AI, w wyniku czego powstaje kaskada fałszywych informacji, które prowadzą do zniesławienia osób lub firm i masowej manipulacji. Firmy, które wykorzystują nieprawidłową zawartość generowaną przez AI w swoich wiadomościach, mogą również stracić reputację
2. Szkody dla użytkownika: Halucynacje AI mogą być również całkowicie niebezpieczne. Na przykład, wygenerowana przez AI książka na temat zbierania grzybów oferuje niedokładne informacje na temat rozróżniania grzybów jadalnych i trujących - powiedzmy, że jest to kryminalnie niebezpieczna zawartość krążąca po okolicy

Jak złagodzić problemy z halucynacjami AI

Oto kilka porad i wskazówek ekspertów, jak złagodzić halucynacje generowane przez AI.

Zapewnij różnorodność i reprezentację w danych treningowych

Jak omówiliśmy we wcześniejszych rozdziałach, niewystarczające dane treningowe często sprawiają, że model AI jest podatny na halucynacje. Tak więc, jeśli to ty tworzysz narzędzie AI, upewnij się, że jest ono szkolone na zróżnicowanych i reprezentatywnych zbiorach danych, w tym na źródłach system-of-record. Chodzi o to, aby umożliwić LLM generowanie odpowiedzi nasyconych kontekstowo istotnymi informacjami, czego publiczne modele często nie są w stanie zrobić.

Jedna z potężnych technik, znana jako Retrieval Augmented Generation (RAG), przedstawia LLM wyselekcjonowaną pulę wiedzy, ograniczając ich tendencję do halucynacji. Ponadto, inkluzywność i reprezentacja w różnych domenach zbiorów danych, a także regularne aktualizacje i rozszerzenia, zmniejszają ryzyko stronniczych wyników.

A jeśli jesteś tylko użytkownikiem - wszystko, co musisz zrobić, to wybrać narzędzie AI, które jest lepiej wyszkolone niż modele publiczne. Instancja,

możesz wybrać ClickUp Brain

pierwszą na świecie generatywną sieć neuronową AI wyszkoloną w oparciu o wysoce kontekstowe zbiory danych.

W przeciwieństwie do ogólnych narzędzi GPT, ClickUp Brain został przeszkolony i zoptymalizowany pod kątem różnych ról w pracy i przypadków użycia. Jego odpowiedzi są odpowiednie do sytuacji i spójne, a narzędzie można wykorzystać do:

• Pomysł burzy mózgów i tworzenia map myśli
• Generowanie wszelkiego rodzaju zawartości i komunikacji
• Edytowanie i podsumowywanie zawartości
• Zarządzanie i wydobywanie wiedzy z obszarów roboczych

Uzyskaj natychmiastowe, dokładne odpowiedzi oparte na kontekście z dowolnych zadań związanych z HR w ramach i połączonych z platformą za pomocą ClickUp Brain

Twórz proste i bezpośrednie podpowiedzi

Inżynieria podpowiedzi może być kolejnym potężnym rozwiązaniem do generowania bardziej przewidywalnych i dokładnych odpowiedzi z modeli AI.

Jakość i dokładność wyników generowanych przez LLM są bezpośrednio proporcjonalne do jasności, konkretności i precyzji podpowiedzi, które otrzymują. Dlatego też dbałość o szczegóły jest najważniejsza podczas fazy podpowiedzi, ponieważ umożliwia ona dostarczenie LLM jasnych instrukcji i wskazówek kontekstowych. Wyeliminuj wszelkie nieistotne szczegóły lub zawiłe zdania, aby ułatwić dokładniejsze odpowiedzi i zapobiec halucynacjom AI.

Eksperymentuj z techniką zwaną ustawieniem temperatury

Temperatura w AI służy jako kluczowy parametr regulujący stopień losowego działania systemu. Dyktuje równowagę między różnorodnością a konserwatyzmem, z wyższymi temperaturami wyzwalającymi zwiększoną losowość i niższymi temperaturami dającymi deterministyczne wyniki.

Sprawdź, czy narzędzie AI, którego używasz, pozwala na ustawienie niższej temperatury, aby zwiększyć dokładność odpowiedzi, szczególnie w przypadku wyszukiwania informacji opartych na faktach. Pamiętaj, że choć wyższe temperatury zwiększają ryzyko halucynacji, to jednocześnie dodają odpowiedziom więcej kreatywności.

Jak ClickUp pomaga złagodzić halucynacje AI? ClickUp to wszechstronna praca i

platforma wydajności zaprojektowana w celu usprawnienia zarządzanie zadaniami clickUp Brain umożliwia zarządzanie zadaniami, organizację wiedzy i współpracę dla Teams. Posiada natywny model AI, ClickUp AI Brain, który umożliwia zespołom dostęp do dokładnych informacji i precyzyjnych funkcji AI w różnych przypadkach użycia.

ClickUp może zmniejszyć ryzyko halucynacji AI w codziennym wyjściu na dwa sposoby:

1. Wykorzystując ClickUp'seksperckie szablony podpowiedzi AI2. UżycieClickUp Brain dla wysoce profesjonalnej zawartości generowanej przez AI

1. Wykorzystanie eksperckich szablonów podpowiedzi ClickUp AI

Szablony podpowiedzi AI zostały zaprojektowane tak, aby pomóc Ci w pracy z ChatGPT i podobnych narzędzi bardziej efektywnie, w celu zapobiegania halucynacjom AI. Możesz znaleźć starannie dopasowane i konfigurowalne podpowiedzi dla dziesiątek przypadków użycia, od marketingu po HR. Przyjrzyjmy się opcjom dla:

• Inżynieria
• Pisanie
• Zarządzanie projektami

ClickUp ChatGPT Podpowiedzi dla inżynierii

Skorzystaj z szablonu ChatGPT Prompts for Engineering Template, aby czerpać korzyści z ChatGPT w swojej pracy

Szablon Podpowiedzi ClickUp ChatGPT dla szablonu inżynieryjnego oferuje ponad 12 kategorii zestawów podpowiedzi, w tym kodowanie AI, raportowanie błędów i analizę danych. Co zawiera:

• 220+ podpowiedzi inżynieryjnych, które pomogą ci w tworzeniu pomysłów na wszystko, odstruktury projektów do możliwych wyników
• Niestandardowe widoki do wizualizacji danych wTablica lubWidok Ganttzapewniając optymalną organizację danych i zarządzanie zadaniami

Dzięki konkretnym podpowiedziom, takim jak - Muszę stworzyć model, który może dokładnie przewidzieć [pożądany wynik] na podstawie [zestaw danych], dostarczasz jasne instrukcje i zapewniasz, że końcowe obliczenia są wiarygodne i dokładne.

Dodatkowo, możesz uzyskać dostęp do wbudowanej pomocy AI w zadaniach związanych z pisaniem technicznym, takich jak tworzenie instrukcji obsługi, propozycji i raportów z badań.

Pobierz ten szablon

ClickUp ChatGPT Podpowiedzi do pisania

Szablon ChatGPT Prompts for Writing może pomóc obudzić w tobie mistrza słowa

Szablon ClickUp ChatGPT Podpowiedzi do pisania szablonu pomaga bez wysiłku generować świeże pomysły i zawartość artykułów, postów na blogu i innych formatów treści, tworzyć wciągające historie z unikalnymi perspektywami, które rezonują z czytelnikami, a także przeprowadzać burze mózgów na nowe tematy i podejścia, aby ożywić swoje pisanie.

Na przykład, podpowiedź w tym szablonie - Muszę stworzyć perswazyjny [rodzaj dokumentu], który przekona moich czytelników do podjęcia [pożądane działanie], pomaga przekazać trzy główne rzeczy do ChatGPT:

1. Rodzaj zawartości generowanej przez AI (np. post w mediach społecznościowych, blog lub strona docelowa)
2. Główny cel treści - w tym przypadku przekonanie lub nakłonienie do działania
3. Działanie, które mają podjąć niestandardowi klienci

Te instrukcje pozwalają modelowi AI opracować bardzo szczegółową kopię, która uwzględnia wszystkie Twoje potrzeby bez generowania fałszywej zawartości.

Co zawiera:

• Wyselekcjonowany wybór ponad 200 podpowiedzi do pisania, które pomogą ci wymyślić unikalną zawartość
• Dostęp do funkcji śledzenia czasu, takich jakPrzypomnienia iSzacunki aby pomóc zespołom zajmującym się zawartością zarządzać terminami i zwiększyć wydajność

Pobierz ten szablon

Podpowiedzi ClickUp ChatGPT dla zarządzania projektami

Szablon ChatGPT Prompts for Project Management pomaga zwiększyć wydajność i żonglować projektami jak profesjonalista

Jesteś zmęczony złożonością projektów? Nie pozwól, aby przeciążenie danymi cię obciążało! Dzięki szablonowi ClickUp ChatGPT Podpowiedzi do szablonu zarządzania projektami możesz zwiększyć swoją wydajność dziesięciokrotnie!

Ten wszechstronny szablon oferuje różnorodne podpowiedzi, aby sprostać praktycznie każdemu wyzwaniu związanemu z zarządzaniem projektami:

• Zagłębić się w metodologię Agile lub Waterfall lub określić najlepsze podejście do projektu
• Usprawnij powtarzalne zadania bez wysiłku
• Opracuj precyzyjną oś czasu dla sprawnej realizacji projektów

Oczekuj podpowiedzi takich jak - Szukam strategii zapewniających powodzenie realizacji projektu i minimalizujących ryzyko związane z [rodzaj projektu], aby niestandardowo opracować strategię minimalizowania ryzyka w dowolnym rodzaju projektu.

Pobierz ten szablon

2. Korzystanie z ClickUp Brain dla wysoce profesjonalnej zawartości generowanej przez AI

ClickUp Brain to sieć neuronowa, która może stać się tajnym wzmacniaczem wydajności dla Twojego zespołu. Niezależnie od tego, czy jesteś menedżerem, czy programistą, możesz z łatwością wykorzystać ponad 100 opartych na badaniach podpowiedzi dostosowanych do roli, aby pomóc w każdej pracy. Na przykład, możesz użyć tego narzędzia do burzy mózgów i generowania raportów na temat:

• Wdrażania pracowników
• Polityki firmy
• Postępów w realizacji zadań
• Cele sprintu

Istnieje również opcja podsumowania wszystkich cotygodniowych aktualizacji projektu, aby pomóc w szybkim przeglądzie pracy. A jeśli zajmujesz się obsługą dokumentów projektu takich jak SOP, umowy lub wytyczne, to funkcje pisania ClickUp Brain są właśnie dla Ciebie!

Oprócz tego, że ClickUp AI jest narzędziem generatywnym, ClickUp Brain jest menedżerem wiedzy dla Twojego firmowego portfolio. Jego sieć neuronowa łączy wszystkie Twoje zadania, dokumenty i dyskusje w pracy - możesz wydobyć istotne dane za pomocą prostych pytań i komend.

Użyj ClickUp Brain, aby uzyskać natychmiastowe, dokładne odpowiedzi oparte na kontekście z dowolnej pracy w ClickUp i połączonej z ClickUp

Opinie na temat halucynacji AI

Problem halucynacji AI wywołuje kontrastujące punkty widzenia w społeczności AI.

Na przykład OpenAI, twórca ChatGPT, uznaje problem halucynacji za poważny problem. Współzałożyciel John Schulman podkreśla ryzyko fabrykacji, stwierdzając - _Nasze największe obawy dotyczyły faktów, ponieważ model lubi fabrykować rzeczy

Z drugiej strony, dyrektor generalny OpenAI, Sam Altman, widzi samą zdolność AI do generowania halucynacji jako oznakę kreatywności i innowacyjności. Ta kontrastująca perspektywa podkreśla złożoną narrację publiczną wokół wyników i oczekiwań AI.

IBM Watson to kolejne rozwiązanie, które pomogło zbadać kwestie odpowiedzialnego rozwoju AI i potrzeby solidnych zabezpieczeń. Kiedy IBM Watson miał na celu analizę danych medycznych dla potencjalnych pacjentów chorych na raka, model wygenerował niedokładne zalecenia, prowadząc do mylących testów.

Uznając limity Watsona, IBM podkreślił potrzebę współpracy człowieka z AI. Doprowadziło to do powstania rozwoju Watson OpenScale , otwartej platformy wyposażającej użytkowników w narzędzia do zarządzania AI, zapewniające większą sprawiedliwość i redukcję uprzedzeń.

Użyj ClickUp, aby zapobiec halucynacjom AI

Podczas gdy wiodące firmy technologiczne, takie jak Google, Microsoft i OpenAI, aktywnie poszukują rozwiązań w celu zminimalizowania tego ryzyka, nowoczesne Teams nie mogą wiecznie czekać na nadejście poprawki.

Pułapka halucynacji AI nie może być ignorowana - ale jest to całkiem rozwiązywalny problem, jeśli używasz odpowiednich narzędzi i ćwiczysz dobre, stare ludzkie rozeznanie. Najlepsze rozwiązanie? Wykorzystaj specyficzne dla branży podpowiedzi ClickUp, darmowe szablony i możliwości pisania, aby zminimalizować instancje halucynacji.

Zarejestruj się w ClickUp

już dziś zacznij podpowiedź na swojej drodze do powodzenia! ❣️