ปรากฏการณ์เนลสัน แมนเดลาทางเทคโนโลยี: ภาพหลอนของปัญญาประดิษฐ์ [พร้อมเคล็ดลับในการลดผลกระทบ]

มนุษย์และปัญญาประดิษฐ์ (AI) มีอาการหลอนไม่แตกต่างกันมากนัก 😵‍💫

ทั้งสองสามารถจดจำข้อเท็จจริงผิดพลาด สร้างคำกล่าวเท็จ และสรุปผลผิดพลาดได้ อย่างไรก็ตาม การหลอนของมนุษย์มีรากฐานมาจากอคติทางความคิดและการบิดเบือนทางจิตใจ—ซึ่งมักไม่ส่งผลกระทบต่อการตัดสินใจในชีวิตประจำวันของเรา ในทางกลับกัน การหลอนของ AI อาจมีค่าใช้จ่ายสูงมาก เนื่องจากเครื่องมือเหล่านี้นำเสนอข้อมูลที่ไม่ถูกต้องว่าเป็นข้อเท็จจริง—และด้วยความมั่นใจอย่างมากอีกด้วย

ดังนั้น นี่หมายความว่าเราควรหยุดใช้เครื่องมือ AI ที่มีประโยชน์เหล่านี้หรือไม่? ไม่!

ด้วยการพิจารณาอย่างรอบคอบและคำแนะนำที่ดีขึ้นเล็กน้อย คุณสามารถเปลี่ยนทิศทางของ AI ให้เป็นประโยชน์ต่อคุณได้อย่างง่ายดาย และนั่นคือสิ่งที่เราจะช่วยคุณในบทความบล็อกนี้ เราจะครอบคลุม:

ภาพหลอนของ AI คืออะไร?

ปรากฏการณ์ที่โมเดล AI สร้างสรรค์ข้อมูลที่ไม่ถูกต้องราวกับว่าเป็นความจริง เรียกว่า การหลอนของ AI

นี่คือข้อความที่ตัดตอนมาจากวิธีที่ Avivah Litan, รองประธานนักวิเคราะห์ที่ Gartner, อธิบายเกี่ยวกับภาพหลอนของ AI –

…ผลลัพธ์ที่ถูกสร้างขึ้นทั้งหมดจากโมเดลภาษาขนาดใหญ่ แม้ว่าจะเป็นข้อเท็จจริงที่แต่งขึ้นทั้งหมด แต่ผลลัพธ์จาก LLM (โมเดลภาษาขนาดใหญ่) จะนำเสนอด้วยความมั่นใจและความน่าเชื่อถือ

โมเดล AI ที่เกิดภาพหลอน: ต้นกำเนิดและวิวัฒนาการ

ท่ามกลางคำศัพท์มากมายในพจนานุกรม AI คำว่า AI hallucination นั้นค่อนข้างใหม่ อย่างไรก็ตาม การมีอยู่ของคำนี้สามารถย้อนกลับไปได้ถึงยุคแรกของระบบ AI ใน ทศวรรษ 1950 จากมุมมองทางวิชาการ แนวคิดนี้ปรากฏครั้งแรกในเอกสารวิจัยที่มีชื่อว่าProceedings: Fourth IEEE International Conference on Automatic Face and Gesture Recognition ในปี 2000.

การรับรู้ถึงการเกิดภาพหลอนของโมเดลปัญญาประดิษฐ์ได้รับความสนใจอย่างแพร่หลายในช่วงปลายทศวรรษ 2010 พร้อมกับการเติบโตของชื่อใหญ่เช่น Google DeepMind และ ChatGPT ในช่วงไม่นานมานี้ ผู้ใช้ได้สัมผัสกับตัวอย่างต่างๆ ของการเกิดภาพหลอนของ AI ตัวอย่างเช่นการศึกษาในปี 2021เปิดเผยว่าระบบปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่ได้รับการฝึกฝนด้วยภาพแพนด้าได้ระบุวัตถุที่ไม่เกี่ยวข้อง เช่น ยีราฟและจักรยาน เป็นแพนด้าโดยผิดพลาด

ในการศึกษาอีกฉบับหนึ่ง ในปี 2023 โดย ห้องสมุดการแพทย์แห่งชาติ นักวิจัยได้ตรวจสอบความถูกต้องของแหล่งอ้างอิงในบทความทางการแพทย์ที่สร้างโดย ChatGPT จากแหล่งอ้างอิงทั้งหมด 115 รายการ พบว่ามีความถูกต้องเพียง 7% เท่านั้น ขณะที่ 47% เป็นข้อมูลที่แต่งขึ้นทั้งหมด และ 46% เป็นข้อมูลจริงแต่ไม่ถูกต้อง 😳

สี่องค์ประกอบที่ส่งผลให้เกิดภาพหลอนของ AI

การเกิดภาพหลอนของ AI เกิดขึ้นจากปัจจัยที่มีอยู่โดยธรรมชาติและส่วนใหญ่เป็นปัจจัยทางเทคนิคสี่ประการ:

1. ข้อมูลการฝึกอบรมที่ไม่ถูกต้องหรือมีอคติ

ข้อมูลที่ใช้ในการเรียนรู้ของเครื่องจักรคือสิ่งที่กำหนดเนื้อหาที่สร้างขึ้นโดยแบบจำลอง AI ในที่สุด ข้อมูลการฝึกอบรมที่มีคุณภาพต่ำอาจมีข้อผิดพลาด, อคติ, หรือความไม่สอดคล้องกัน ซึ่งอาจทำให้อัลกอริทึมสุดท้ายเสียหายได้ AI ดังกล่าวจะเรียนรู้ข้อมูลที่บิดเบือนและมีแนวโน้มที่จะสร้างผลลัพธ์ที่ไม่ถูกต้องมากขึ้น

อ่านเพิ่มเติม: เรียนรู้เกี่ยวกับความแตกต่างระหว่างแมชชีนเลิร์นนิงและปัญญาประดิษฐ์

2. ช่องว่างในการตีความ

โมเดล AI อาจไม่สามารถเข้าใจสำนวน ภาษาสแลง การประชดประชัน ภาษาพูด และรายละเอียดอื่น ๆ ของภาษาที่ซับซ้อนของมนุษย์ได้ ซึ่งอาจทำให้ระบบสร้างข้อมูลที่ไม่สมเหตุสมผลหรือไม่ถูกต้อง ในบางกรณี แม้ว่าข้อมูลการฝึกอบรมจะดี แต่โมเดลอาจขาดการเขียนโปรแกรมที่จำเป็น ในการเข้าใจข้อมูลได้อย่างถูกต้อง ซึ่งอาจนำไปสู่การตีความที่ผิดพลาดและการสร้างข้อมูลที่ไม่เป็นจริง

3. การขาดแคลนข้อมูลจริง

ต่างจากงานที่มีคำตอบที่ถูกต้องและผิดพลาดอย่างชัดเจน งานเชิงสร้างสรรค์ขาด ความจริงพื้นฐาน ที่ชัดเจนสำหรับให้โมเดลเรียนรู้ กล่าวคือ การไม่มีจุดอ้างอิงนี้ทำให้โมเดลแยกแยะสิ่งที่สมเหตุสมผลและสิ่งที่ไม่สมเหตุสมผลได้ยาก ส่งผลให้เกิดการตอบสนองที่ไม่ถูกต้อง

4. กับดักความซับซ้อน

ในขณะที่โมเดลอัจฉริยะสูงอย่าง GPT-4 มอบความสามารถที่ยอดเยี่ยม ความซับซ้อนของมันอาจเป็นดาบสองคมได้เช่นกัน โมเดล AI หลายตัวทำผิดพลาดโดยการบรรจุข้อมูลมากเกินไปหรือจดจำรูปแบบที่ไม่เกี่ยวข้อง ซึ่งนำไปสู่การสร้างข้อมูลเท็จ คำแนะนำที่ออกแบบมาไม่ดี ยังนำไปสู่ผลลัพธ์ที่ไม่สอดคล้องกันกับโมเดล AI ที่ซับซ้อนมากขึ้น

วิธีการและสาเหตุของการเกิดภาพหลอนของ AI: มุมมองการประมวลผล

โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) เช่น ChatGPT และ Bard ของ Googleเป็นกำลังขับเคลื่อนโลกที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วของ AI สร้างสรรค์ โดยสามารถสร้างข้อความที่คล้ายมนุษย์ได้อย่างราบรื่นน่าทึ่ง อย่างไรก็ตาม ภายใต้ประสิทธิภาพอันโดดเด่นนี้ กลับมีข้อจำกัดสำคัญอยู่ นั่นคือ การขาดความเข้าใจบริบทของโลกที่พวกเขากำลังอธิบาย

เพื่อเข้าใจว่าภาพหลอนของ AI เกิดขึ้นได้อย่างไร เราต้องสำรวจการทำงานภายในของ LLMs ให้ลึกซึ้ง. จินตนาการถึงพวกมันเหมือนคลังข้อมูลดิจิทัลขนาดใหญ่ที่เต็มไปด้วยหนังสือ, บทความ, และการแลกเปลี่ยนทางสื่อสังคม.

ในการประมวลผลข้อมูล LLMs:

เมื่อ LLMs ประมวลผลข้อมูลมากขึ้น พวกมันจะเริ่มระบุรูปแบบในภาษา เช่น กฎไวยากรณ์และการเชื่อมโยงคำ ตัวอย่างเช่นเครื่องมือ AI สำหรับผู้ช่วยเสมือน(VA) สามารถสังเกตการตอบสนองของ VA ต่อข้อร้องเรียนทั่วไปของลูกค้าและแนะนำวิธีแก้ปัญหาโดยการระบุคำสำคัญบางอย่าง น่าเสียดายที่ความผิดพลาดใดๆ ในขั้นตอนนี้อาจทำให้เกิดภาพหลอนได้

โดยพื้นฐานแล้ว AI ไม่เคยเข้าใจความหมายที่แท้จริงของคำที่มันจัดการเลยศาสตราจารย์เอมิลี เอ็ม. เบนเดอร์ ผู้เชี่ยวชาญด้านภาษาศาสตร์ ได้สรุปมุมมองของ LLM ได้อย่างสมบูรณ์แบบ: หากคุณเห็นคำว่า 'แมว' มันจะกระตุ้นประสบการณ์เกี่ยวกับแมวและสิ่งต่างๆ ที่เกี่ยวกับแมวขึ้นมาทันที สำหรับโมเดลภาษาขนาดใหญ่ มันเป็นเพียงลำดับของตัวอักษร C-A-T 😹

ตัวอย่างของภาพหลอนจากปัญญาประดิษฐ์ในโลกของเรา

ภาพหลอนของ AI เป็นความท้าทายที่มีหลายแง่มุม ดังที่แสดงให้เห็นจากตัวอย่างในชีวิตจริงหลายกรณี ลองดูสี่หมวดหมู่ต่อไปนี้ 👀

1. อาชีพทางกฎหมาย

ในเดือนพฤษภาคม 2023 ทนายความคนหนึ่งต้องเผชิญกับผลที่ตามมาหลังจากใช้ ChatGPT ในการร่างคำร้องที่มีความคิดเห็นทางกฎหมายและการอ้างอิงที่ไม่เป็นความจริง โดยไม่ทราบถึงความสามารถของโมเดลในการสร้างข้อความที่ผิดพลาด

2. ข้อมูลที่ผิดพลาดเกี่ยวกับบุคคล

ChatGPT ถูกใช้เพื่อเผยแพร่ข้อมูลเท็จ เช่นกล่าวหาศาสตราจารย์ด้านกฎหมายว่าล่วงละเมิดทางเพศ และกล่าวหาอย่างผิดๆว่านายกเทศมนตรีชาวออสเตรเลียมีส่วนเกี่ยวข้องกับคดีติดสินบน ซึ่งส่งผลเสียต่อชื่อเสียงและผลกระทบที่ร้ายแรงอื่นๆ

3. การโจมตีโดยเจตนาหรือการโจมตีที่เป็นปฏิปักษ์

ผู้ไม่ประสงค์ดีสามารถปรับเปลี่ยนข้อมูลอย่างแนบเนียน ทำให้ระบบ AI ตีความข้อมูลผิดพลาดได้ ตัวอย่างเช่น มีผู้ตั้งค่าระบบ AIให้ระบุภาพแมวผิดว่าเป็นภาพกัวคาโมเล่ ซึ่งแสดงให้เห็นถึงช่องโหว่ที่เกิดจากการควบคุมการใช้งานเครื่องมือ AI ที่ไม่รัดกุม

4. แชทบอทปัญญาประดิษฐ์

ลองนึกภาพการโต้ตอบกับแชทบอท AI เพื่อค้นหาข้อมูลหรือเพียงแค่เพื่อความบันเทิง แม้ว่าคำตอบของพวกเขาอาจน่าสนใจ แต่ก็มีโอกาสสูงที่คำตอบเหล่านั้นจะถูกสร้างขึ้นมาโดยสิ้นเชิง

ลองพิจารณาตัวอย่างของ พระเจ้าเรอนอยต์ เป็นกรณีศึกษา ลองนึกถึง ChatGPT และแชทบอท AI อื่น ๆ ถามทั้งสองว่า – พระเจ้าเรอนอยต์คือใคร? 👑

ด้วย "มาตรการควบคุม" ที่วางไว้ (กรอบการทำงานที่กำหนดไว้เพื่อให้แน่ใจว่าผลลัพธ์จะเป็นบวกและไม่ลำเอียง) ChatGPT อาจยอมรับว่าไม่ทราบคำตอบ อย่างไรก็ตาม เครื่องมือ AI ที่มีความเข้มงวดน้อยกว่าซึ่งสร้างขึ้นโดยใช้เทคโนโลยีพื้นฐานเดียวกัน (GPT) อาจสร้างประวัติของกษัตริย์ที่ไม่มีตัวตนนี้ขึ้นมาได้อย่างมั่นใจ

ประเภทของภาพหลอนจาก AI ที่อาจเกิดขึ้นในระบบ AI สร้างสรรค์

อาการหลอนของ AI มีความรุนแรงแตกต่างกันไป ตั้งแต่ความไม่สอดคล้องของข้อเท็จจริงเล็กน้อยไปจนถึงข้อมูลที่ไร้สาระโดยสิ้นเชิง เรามาเน้นที่อาการหลอนของ AI สามประเภทที่พบบ่อยกัน:

1. ภาพหลอนที่ขัดแย้งกับข้อมูลที่รับเข้า

สิ่งเหล่านี้เกิดขึ้นเมื่อ LLM สร้างเนื้อหาที่ขัดแย้งหรือเบี่ยงเบนไปจากคำสั่งหรือข้อความที่ผู้ใช้ป้อนไว้อย่างมีนัยสำคัญ

ลองจินตนาการว่าคุณกำลังถามผู้ช่วย AI: สัตว์บกที่ใหญ่ที่สุดคืออะไร?

และได้รับคำตอบว่า: ช้างเป็นที่รู้จักกันดีในเรื่องความสามารถในการบินที่น่าประทับใจ!

2. ภาพหลอนที่ขัดแย้งกับบริบท

สิ่งเหล่านี้เกิดขึ้นเมื่อ LLM สร้างคำตอบที่เบี่ยงเบนไปจากข้อมูลที่ตั้งไว้ก่อนหน้านี้ภายในบทสนทนาเดียวกัน

สมมติว่าคุณกำลังสนทนากับ AI เกี่ยวกับดาวพลูโตและระบบสุริยะ และเครื่องมือบอกคุณเกี่ยวกับพื้นผิวที่เย็นและคล้ายหินของดาวเคราะห์แคระนี้ ตอนนี้ถ้าคุณถามต่อว่าดาวพลูโตสามารถรองรับชีวิตได้หรือไม่ LLM จะเริ่มอธิบายถึง ป่าเขียวชอุ่มและมหาสมุทรกว้างใหญ่บนดาวเคราะห์นี้ โอ้โห! ☀️

3. ภาพหลอนที่ขัดแย้งกับข้อเท็จจริง

หนึ่งในรูปแบบที่พบได้บ่อยที่สุดของภาพลวงตาจากปัญญาประดิษฐ์ (AI hallucinations) คือความไม่ถูกต้องของข้อมูลข้อเท็จจริง ซึ่งข้อความที่ถูกสร้างขึ้นอาจดูน่าเชื่อถือแต่ในความเป็นจริงแล้วไม่เป็นความจริง แม้ว่าแนวคิดโดยรวมของคำตอบอาจสอดคล้องกับความเป็นจริง แต่รายละเอียดเฉพาะอาจมีความผิดพลาด

ตัวอย่างเช่น ในเดือนกุมภาพันธ์ 2023 แชทบอท Bard AI ของ Googleได้อ้างอย่างผิดพลาดว่ากล้องโทรทรรศน์อวกาศเจมส์เว็บบ์ได้ถ่ายภาพแรกของดาวเคราะห์นอกระบบสุริยะของเรา อย่างไรก็ตาม NASA ยืนยันว่าภาพแรกของดาวเคราะห์นอกระบบได้ถูกถ่ายในปี 2004 ซึ่งก่อนการปล่อยกล้องโทรทรรศน์อวกาศเจมส์เว็บบ์ในปี 2021

ผลกระทบของภาพลวงตาจากปัญญาประดิษฐ์

ในขณะที่เครื่องมือ AI ต้องใช้เวลาเพียงไม่กี่มิลลิวินาทีในการสร้างคำตอบหรือวิธีแก้ปัญหา ผลกระทบของคำตอบที่ไม่ถูกต้องอาจรุนแรงได้ โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากผู้ใช้ไม่มีความสามารถในการแยกแยะที่ดี ผลที่ตามมาบางประการได้แก่:

วิธีลดปัญหาภาพหลอนของ AI

นี่คือเคล็ดลับและเทคนิคจากผู้เชี่ยวชาญเพื่อลดการเกิดภาพหลอนของ AI สร้างสรรค์

รับประกันความหลากหลายและการเป็นตัวแทนในข้อมูลการฝึกอบรม

ตามที่เราได้หารือไว้ในหัวข้อต่าง ๆ ก่อนหน้านี้ ข้อมูลการฝึกอบรมที่ไม่เพียงพอมักทำให้แบบจำลอง AI มีแนวโน้มที่จะเกิดการหลอกลวง (hallucinations) ดังนั้น หากคุณเป็นผู้สร้างเครื่องมือ AI คุณต้องตรวจสอบให้แน่ใจว่ามันได้รับการฝึกอบรมบนชุดข้อมูลที่หลากหลายและเป็นตัวแทนที่ดี รวมถึงแหล่งข้อมูลที่เป็นระบบบันทึก (systems-of-record) แนวคิดคือการให้พลังแก่ LLMs ในการสร้างคำตอบที่เต็มไปด้วยข้อมูลที่เกี่ยวข้องตามบริบท ซึ่งแบบจำลองสาธารณะมักไม่สามารถทำได้

เทคนิคที่ทรงพลังอย่างหนึ่ง ซึ่งรู้จักกันในชื่อ Retrieval Augmented Generation (RAG) คือการนำเสนอข้อมูลความรู้ที่คัดสรรแล้วให้กับ LLM เพื่อจำกัดแนวโน้มในการสร้างข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง นอกจากนี้ การรวมความหลากหลายและการแทนที่ข้อมูลในชุดข้อมูลต่างๆ รวมถึงการอัปเดตและขยายข้อมูลอย่างสม่ำเสมอ ยังช่วยลดความเสี่ยงของผลลัพธ์ที่มีอคติได้อีกด้วย

และถ้าคุณเป็นเพียงผู้ใช้—สิ่งที่คุณต้องทำคือเลือกเครื่องมือ AI ที่ได้รับการฝึกฝนมาดีกว่าโมเดลสาธารณะ ตัวอย่างเช่นคุณสามารถเลือกใช้ ClickUp Brain ซึ่งเป็นเครือข่ายประสาทเทียม AI แบบสร้างเนื้อหาตัวแรกของโลกที่ได้รับการฝึกฝนด้วยชุดข้อมูลที่มีบริบทสูง

ไม่เหมือนกับเครื่องมือ GPT ทั่วไป ClickUp Brain ได้รับการฝึกฝนและปรับแต่งให้เหมาะสมกับบทบาทการทำงานและกรณีการใช้งานที่หลากหลาย คำตอบของมันมีความเกี่ยวข้องกับสถานการณ์และสอดคล้องกัน และคุณสามารถใช้ประโยชน์จากเครื่องมือนี้สำหรับ:

สร้างคำแนะนำที่เรียบง่ายและตรงประเด็น

การออกแบบคำสั่งสามารถเป็นอีกหนึ่งวิธีที่มีประสิทธิภาพในการสร้างคำตอบที่คาดการณ์ได้และแม่นยำมากขึ้นจากแบบจำลอง AI

คุณภาพและความถูกต้องของผลลัพธ์ที่สร้างโดย LLMs นั้น เป็นสัดส่วนโดยตรงกับความชัดเจน ความเฉพาะเจาะจง และความแม่นยำของคำสั่งที่ได้รับ นั่นคือเหตุผลที่การใส่ใจในรายละเอียดมีความสำคัญอย่างยิ่งในขั้นตอนการให้คำสั่ง เนื่องจากจะช่วยให้คุณสามารถให้คำแนะนำที่ชัดเจนและบริบทที่เหมาะสมกับ LLMs ได้ กำจัดรายละเอียดที่ไม่เกี่ยวข้องหรือประโยคที่ซับซ้อนเพื่อช่วยให้ AI ตอบสนองได้แม่นยำยิ่งขึ้นและป้องกันการเกิดภาพหลอนของ AI

ทดลองใช้เทคนิคที่เรียกว่าการตั้งค่าอุณหภูมิ

อุณหภูมิใน AI ทำหน้าที่เป็นพารามิเตอร์สำคัญที่ควบคุมระดับความสุ่มของผลลัพธ์ในระบบ มันกำหนด สมดุลระหว่างความหลากหลายและความอนุรักษ์นิยม โดยอุณหภูมิที่สูงขึ้นจะกระตุ้นให้เกิดความสุ่มมากขึ้น และอุณหภูมิต่ำจะให้ผลลัพธ์ที่เป็นเชิงกำหนด

ตรวจสอบว่าเครื่องมือ AI ที่คุณใช้สามารถตั้งค่าอุณหภูมิต่ำลงได้หรือไม่ เพื่อเพิ่มความถูกต้องของคำตอบ โดยเฉพาะเมื่อต้องการข้อมูลที่อิงข้อเท็จจริง โปรดจำไว้ว่าแม้ว่าการตั้งค่าอุณหภูมิสูงจะเพิ่มความเสี่ยงต่อการเกิดภาพลวงตา แต่ก็จะช่วยให้คำตอบมีความสร้างสรรค์มากขึ้นด้วยเช่นกัน

ClickUp ช่วยลดการเกิดภาพหลอนของ AI ได้อย่างไร?

ClickUpเป็นแพลตฟอร์มการทำงานและเพิ่มประสิทธิภาพที่หลากหลาย ออกแบบมาเพื่อปรับปรุงการจัดการงาน การจัดระเบียบความรู้ และการทำงานร่วมกันของทีมให้มีประสิทธิภาพมากขึ้น มีโมเดล AI ในตัวที่เรียกว่า ClickUp Brain ซึ่งช่วยให้ทีมสามารถเข้าถึงข้อมูลที่ถูกต้องและฟังก์ชัน AI ที่แม่นยำในกรณีการใช้งานต่างๆได้

ClickUp สามารถลดความเสี่ยงของการเกิดภาพหลอนจาก AI ในผลงานประจำวันของคุณได้สองวิธี:

1. การใช้ประโยชน์จากเทมเพลตคำสั่ง AI เชิงผู้เชี่ยวชาญของ ClickUp

เทมเพลตการป้อนคำสั่ง AI ถูกออกแบบมาเพื่อช่วยให้คุณทำงานร่วมกับ ChatGPTและเครื่องมือที่คล้ายกันได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น โดยมีเป้าหมายเพื่อป้องกันการเกิดภาพหลอนของ AI คุณสามารถค้นหาคำสั่งที่ปรับแต่งได้และออกแบบมาอย่างพิถีพิถันสำหรับกรณีการใช้งานหลายสิบกรณี ตั้งแต่การตลาดไปจนถึงทรัพยากรบุคคล มาสำรวจตัวเลือกสำหรับ:

คำสั่งสำหรับ ClickUp ChatGPT สำหรับวิศวกรรม

เทมเพลตคำสั่งสำหรับ ClickUp ChatGPT ด้านวิศวกรรมนำเสนอชุดคำสั่งมากกว่า 12 หมวดหมู่ รวมถึงการเขียนโค้ดด้วย AI รายงานข้อบกพร่อง และการวิเคราะห์ข้อมูล สิ่งที่รวมอยู่:

ด้วยคำแนะนำที่ชัดเจนเช่น – ฉันต้องการสร้างแบบจำลองที่สามารถทำนาย [ผลลัพธ์ที่ต้องการ] ได้อย่างแม่นยำโดยอิงจาก [ชุดข้อมูล] คุณจะมอบคำแนะนำที่ชัดเจนและมั่นใจได้ว่าการคำนวณสุดท้ายของคุณมีความน่าเชื่อถือและแม่นยำ

นอกจากนี้ คุณยังสามารถเข้าถึงความช่วยเหลือ AI ที่ติดตั้งไว้ล่วงหน้าสำหรับงานเขียนเชิงเทคนิค เช่น การสร้างคู่มือผู้ใช้ ข้อเสนอ และรายงานการวิจัย

คำสั่งสำหรับ ClickUp ChatGPT สำหรับการเขียน

แม่แบบข้อความสำหรับ ClickUp ChatGPT เพื่อการเขียนช่วยให้คุณสร้างไอเดียและเนื้อหาใหม่ ๆ สำหรับบทความ, โพสต์บล็อก และรูปแบบเนื้อหาอื่น ๆ ได้อย่างง่ายดาย สร้างสรรค์เรื่องราวที่น่าดึงดูดด้วยมุมมองที่เป็นเอกลักษณ์ซึ่งสอดคล้องกับผู้อ่านของคุณ และระดมความคิดหัวข้อและแนวทางใหม่ ๆ เพื่อฟื้นฟูการเขียนของคุณให้สดใหม่

ตัวอย่างเช่น คำแนะนำของเทมเพลตนี้ – ฉันต้องการสร้างเอกสารที่โน้มน้าวใจ [ประเภทของเอกสาร] ที่จะทำให้ผู้อ่านของฉันทำตาม [การกระทำที่ต้องการ] ช่วยให้คุณสื่อสารสามสิ่งหลักไปยัง ChatGPT:

คำแนะนำเหล่านี้ช่วยให้โมเดล AI สามารถสร้างสำเนาที่มีรายละเอียดสูงซึ่งคำนึงถึงทุกความต้องการของคุณโดยไม่สร้างเนื้อหาที่ไม่ถูกต้อง

สิ่งที่รวมอยู่:

คำสั่งสำหรับ ClickUp ChatGPT สำหรับการจัดการโครงการ

คุณเหนื่อยกับความซับซ้อนของโครงการหรือไม่? อย่าปล่อยให้ข้อมูลล้นหลามทำให้คุณรู้สึกหนักใจ! ด้วยClickUp ChatGPT Prompts สำหรับเทมเพลตการจัดการโครงการ คุณสามารถเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของคุณได้ถึงสิบเท่า!

เทมเพลตที่ครอบคลุมทุกด้านนี้มอบคำแนะนำที่หลากหลายเพื่อแก้ไขปัญหาการจัดการโครงการเกือบทุกประเภท:

คาดหวังข้อความเช่น – ฉันกำลังมองหาวิธีการเพื่อให้แน่ใจว่าโครงการจะสำเร็จลุล่วงและลดความเสี่ยงที่เกี่ยวข้องกับ [ประเภทของโครงการ] เพื่อปรับแต่งกลยุทธ์เฉพาะสำหรับการลดความเสี่ยงในโครงการทุกประเภท

2. ใช้ ClickUp Brain สำหรับเนื้อหาที่สร้างโดย AI อย่างมืออาชีพสูง

ClickUp Brain คือเครือข่ายประสาทเทียมที่สามารถกลายเป็นตัวช่วยลับในการเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานให้กับทีมของคุณ ไม่ว่าคุณจะเป็นผู้จัดการหรือนักพัฒนา คุณสามารถใช้ประโยชน์จากคำสั่งเฉพาะบทบาทที่อิงจากการวิจัยกว่า 100 รายการได้อย่างง่ายดาย เพื่อช่วยในการทำงานทุกประเภท ตัวอย่างเช่น คุณสามารถใช้เครื่องมือนี้เพื่อระดมความคิดและสร้างรายงานเกี่ยวกับ:

นอกจากนี้ยังมีตัวเลือกในการสรุปการอัปเดตโครงการประจำสัปดาห์ทั้งหมดเพื่อช่วยให้คุณได้รับภาพรวมของงานอย่างรวดเร็ว และหากคุณต้องจัดการกับเอกสารโครงการเช่น SOPs, สัญญา หรือแนวทางปฏิบัติ ฟังก์ชันการเขียนของ ClickUp Brain ก็เหมาะสำหรับคุณ!

นอกจากจะเป็นเครื่องมือ AI สร้างสรรค์แล้ว ClickUp Brain ยังเป็นผู้จัดการความรู้สำหรับพอร์ตโฟลิโอของบริษัทคุณอีกด้วย เครือข่ายประสาทเทียมของมันเชื่อมต่อทุกงาน เอกสาร และการสนทนาเกี่ยวกับงานของคุณเข้าด้วยกัน—คุณสามารถดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องออกมาได้ด้วยการถามคำถามหรือสั่งงานง่ายๆ

ความคิดเห็นเกี่ยวกับภาพหลอนของปัญญาประดิษฐ์

ประเด็นเรื่องภาพหลอนของ AI จุดประกายมุมมองที่ขัดแย้งกันภายในชุมชน AI

ตัวอย่างเช่น OpenAI ผู้สร้าง ChatGPT ยอมรับว่าปัญหาการเห็นภาพหลอนเป็นปัญหาสำคัญ ผู้ร่วมก่อตั้งJohn Schulmanเน้นย้ำถึงความเสี่ยงในการสร้างข้อมูลเท็จ โดยกล่าวว่า – ความกังวลที่ใหญ่ที่สุดของเราคือเรื่องความถูกต้องของข้อมูล เพราะโมเดลนี้ชอบสร้างสิ่งที่ไม่เป็นความจริงขึ้นมา

ในทางกลับกัน ซีอีโอของ OpenAI แซม อัลท์แมน มองว่าความสามารถของ AI ในการสร้างภาพหลอนเป็นสัญญาณของความคิดสร้างสรรค์และนวัตกรรม มุมมองที่แตกต่างนี้เน้นย้ำถึงเรื่องราวที่ซับซ้อนในสังคมเกี่ยวกับผลลัพธ์ของ AI และความคาดหวังที่มีต่อมัน

IBM Watson เป็นอีกหนึ่งโซลูชันที่ช่วยสำรวจคำถามเกี่ยวกับการพัฒนา AI อย่างมีความรับผิดชอบและความจำเป็นในการมีมาตรการป้องกันที่แข็งแกร่ง เมื่อIBM Watson มีเป้าหมายในการวิเคราะห์ข้อมูลทางการแพทย์สำหรับผู้ที่มีแนวโน้มเป็นมะเร็งโมเดลได้สร้างคำแนะนำที่ไม่ถูกต้อง ส่งผลให้มีการทดสอบที่สับสน

การตระหนักถึงข้อจำกัดของวัตสัน ไอบีเอ็มได้เน้นย้ำถึงความจำเป็นในการร่วมมือระหว่างมนุษย์กับปัญญาประดิษฐ์ (AI)ซึ่งนำไปสู่การพัฒนาวัตสัน โอเพ่นสเกล (Watson OpenScale) แพลตฟอร์มเปิดที่มอบเครื่องมือให้แก่ผู้ใช้เพื่อควบคุมปัญญาประดิษฐ์ (AI) ซึ่งช่วยให้เกิดความยุติธรรมมากขึ้นและลดการลำเอียง

ใช้ ClickUp เพื่อป้องกันการเกิดภาพหลอนจาก AI

ในขณะที่บริษัทเทคโนโลยีชั้นนำอย่าง Google, Microsoft และ OpenAI กำลังแสวงหาวิธีแก้ไขเพื่อลดความเสี่ยงเหล่านี้อย่างจริงจัง ทีมสมัยใหม่ไม่สามารถรอคอยการแก้ไขที่จะมาถึงได้ตลอดไป

ข้อผิดพลาดของการหลอกลวงของ AI ไม่สามารถมองข้ามได้—แต่เป็นปัญหาที่สามารถแก้ไขได้หากคุณใช้เครื่องมือที่เหมาะสมและใช้การตัดสินใจที่ดีแบบมนุษย์ดั้งเดิม วิธีแก้ปัญหาที่ดีที่สุด? ใช้ประโยชน์จากคำแนะนำเฉพาะอุตสาหกรรมของ ClickUp, แม่แบบฟรี, และความสามารถในการเขียนเพื่อลดโอกาสการหลอกลวง

สมัครใช้ ClickUp วันนี้เพื่อเริ่มต้นเส้นทางสู่ความสำเร็จของคุณ! ❣️