Outthinking Generative AI ChatGPT ເພື່ອແກ້ໄຂຄວາມວຸ້ນວາຍຂອງ AI Hallucinations, ໃຫ້ຄໍາແນະນໍາກ່ຽວກັບຈັນຍາບັນ AI ແລະກົດຫມາຍ AI

ເຈົ້າກຳລັງຄິດຫຍັງຢູ່ບໍ?

ຖ້າເປັນດັ່ງນັ້ນ, ໃນຄວາມຮູ້ສຶກ, ທ່ານກໍາລັງຕິດຢູ່ໃນປະກົດການທີ່ເອີ້ນວ່າທິດສະດີຂອງຈິດໃຈ. ຄໍານິຍາມປົກກະຕິຂອງ ທິດ​ສະ​ດີ​ຂອງ​ຈິດ​ໃຈ​ ແມ່ນວ່າພວກເຮົາມັກຈະຊອກຫາຕົວເຮົາເອງພະຍາຍາມຊອກຫາສິ່ງທີ່ຄົນອື່ນກໍາລັງຄິດ. ເຈົ້າເກືອບແນ່ນອນເຮັດແນວນັ້ນຫຼາຍ.

ຈິນຕະນາການວ່າທ່ານກໍາລັງສົນທະນາກັບນາຍຈ້າງຂອງທ່ານ. ໃນຂະນະທີ່ຟັງຄໍາເວົ້າທີ່ກໍາລັງເວົ້າ, ເຈົ້າອາດຈະຊອກຫາທີ່ຈະປິດສະຫນາໃນຄວາມຄິດທີ່ຢູ່ເບື້ອງຫລັງຂອງຄໍາເຫຼົ່ານັ້ນ. ນາຍຈ້າງຂອງຂ້ອຍໃຈຮ້າຍຂ້ອຍຫຼືເສຍໃຈກັບສິ່ງອື່ນທີ່ບໍ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບຂ້ອຍບໍ? ບາງທີເຂົາເຈົ້າໄດ້ເຂົ້າໄປໃນລົດ fender-bender ເປັນການຄ້າຫນ້ອຍໃນຕອນເຊົ້ານີ້. ບາງທີເຂົາເຈົ້າມີບັນຫາບາງຢ່າງຢູ່ເຮືອນ. ຫຼືວ່າຄວາມວຸ້ນວາຍທີ່ບໍ່ແຊບທີ່ເຈົ້າກຳລັງທົນທຸກທໍລະມານກັບເລື່ອງວຽກຫຼ້າສຸດຂອງເຈົ້າທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບການເຮັດຜິດບໍ?

ໂດຍປົກກະຕິພວກເຮົາຂະຫຍາຍການຄາດເດົາການອ່ານຈິດໃຈນີ້ໃຫ້ກັບສິ່ງອື່ນທີ່ບໍ່ແມ່ນມະນຸດ.

ເຈົ້າຢູ່ໃນປ່າ. ໝີໂຕໜຶ່ງປະກົດຂຶ້ນຢ່າງກະທັນຫັນໃນການບຸກເບີກທາງໜ້າ. ບໍ່ລົງຮອຍກັນແມ່ນວ່າທ່ານຈະພະຍາຍາມທັນທີທັນໃດທີ່ຈະເອົາຕີນສຸພາສິດຂອງທ່ານເຂົ້າໄປໃນເກີບຫຼືບາງທີອາດມີ paws ຫມີຂອງສັດ imposing ໄດ້. ຫມີ​ນັ້ນ​ຄິດ​ແນວ​ໃດ? ມັນຖືວ່າຂ້ອຍເປັນເພື່ອນຫຼືສັດຕູ? ຂ້ອຍຄວນພະຍາຍາມຕ້ອນຮັບຫຼືຂ້ອຍຄວນເລີ່ມແລ່ນຄືກັບວ່າຊີວິດຂອງຂ້ອຍຂຶ້ນຢູ່ກັບການຫນີໄປ (ເຊິ່ງບາງທີການມີຢູ່ໃນອະນາຄົດຂອງເຈົ້າອາດຈະຕອບແທນ)?

ຂ້າພະເຈົ້າກ້າເວົ້າວ່າທ່ານສາມາດລອງແບບດຽວກັນຂອງການຄາດເດົາກ່ຽວກັບເຄື່ອງເຮັດເຕົາອົບ. ເຈົ້າເອົາເຂົ້າຈີ່ໜຶ່ງຊອຍໃສ່ໃນເຕົາອົບ ແລະຍູ້ລົງລີເວີເພື່ອເລີ່ມຂະບວນການປີ້ງ. ຫຼັງ​ຈາກ​ຫນຶ່ງ​ນາ​ທີ​ຫຼື​ດັ່ງ​ນັ້ນ​, ມັນ​ເບິ່ງ​ຄື​ວ່າ toast ແມ່ນ​ຍັງ​ບໍ່​ໄດ້ toasted​. ໃນໂລກນີ້ຄິດແນວໃດ? ມັນໄດ້ຕັດສິນໃຈທີ່ຈະບໍ່ປະຕິບັດຫນ້າທີ່ອັນສັກສິດຂອງມັນອີກຕໍ່ໄປບໍ? ເຄື່ອງເຮັດເຕົາອົບອາດເສຍໃຈບໍ?

ແນ່ນອນ, ການພະຍາຍາມອ້າງເຖິງຂະບວນການຄິດເຖິງເຄື່ອງເຮັດເຕົາອົບແມ່ນເປັນເລື່ອງທີ່ໂງ່ເລັກນ້ອຍ. ພວກເຮົາຮູ້ວ່າ toaster ບໍ່ໄດ້ຄິດ. ມະນຸດຄິດ. ພວກເຮົາຍັງສາມາດຕົກລົງເຫັນດີວ່າສັດຄິດ. ຂໍ​ໃຫ້​ຮູ້​ວ່າ​ບາງ​ຄົນ​ໂຕ້​ຖຽງ​ກັນ​ຢ່າງ​ດຸ​ເດືອດ​ວ່າ​ມີ​ແຕ່​ມະນຸດ​ເທົ່າ​ນັ້ນ​ທີ່​ສາມາດ​ຄິດ​ໄດ້​ວ່າ​ສິ່ງ​ທີ່​ເຮັດ​ໃຫ້​ສັດ​ອື່ນ​ໝົດ​ໄປ​ໃນ​ບ່ອນ​ລີ້​ໄພ. ໃນເວລາທີ່ສັດປະຕິບັດການຄິດໄລ່ບາງປະເພດທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບສະຫມອງ, ພວກເຮົາຄວນເອີ້ນວ່າເຄື່ອງຈັກນັ້ນແນວໃດ? ໂທຫາມັນໃດກໍ່ຕາມທີ່ທ່ານຕ້ອງການ, ບໍ່ຄ່ອຍເຊື່ອງ່າຍໆເວົ້າ, ແຕ່ຢ່າອ້າງເຖິງມັນເປັນຄວາມຄິດ. ສະ​ຫງວນ​ການ​ຄິດ​ພຽງ​ແຕ່​ສໍາ​ລັບ​ມະ​ນຸດ​.

ບົດຮຽນທີ່ສໍາຄັນອັນຫນຶ່ງແມ່ນວ່າພວກເຮົາຈໍາເປັນຕ້ອງລະມັດລະວັງໃນ anthropomorphizing ປອມຕ່າງໆທີ່ຢູ່ອ້ອມຂ້າງພວກເຮົາ.

ມີຄວາມອັນຕະລາຍທີ່ເກີດມາໃນການເຊື່ອມໂຍງຂະບວນການຄິດກັບບາງສິ່ງບາງຢ່າງທີ່ບໍ່ມີຄວາມສາມາດນັ້ນ. ເຕົາອົບຂອງເຈົ້າບໍ່ແມ່ນນັກຄິດ. ການພະຍາຍາມປິດສະໜາສິ່ງທີ່ເຄື່ອງເຮັດເຄື່ອງປັ້ນດິນເຜົາກໍາລັງເຮັດຈະເປັນເລື່ອງທີ່ສົມເຫດສົມຜົນເຖິງວ່າການມອບຫມາຍຂະບວນການຄິດໃຫ້ກັບກົນໄກທີ່ກ່ຽວຂ້ອງແມ່ນເປັນເລື່ອງໂງ່. ທີ່ດີທີ່ສຸດທີ່ທ່ານສາມາດເຮັດໄດ້ແມ່ນບາງທີອາດພະຍາຍາມ outthink ນັກພັດທະນາຂອງ toaster ໄດ້. ຜູ້ອອກແບບ ແລະຜູ້ສ້າງເຕົາອົບມີຫຍັງຢູ່ໃນໃຈເມື່ອເຂົາເຈົ້າເຮັດເຄື່ອງປັ້ນດິນເຜົານີ້? ນອກຈາກນັ້ນ, ຖ້າທ່ານຮູ້ບາງສິ່ງບາງຢ່າງກ່ຽວກັບເອເລັກໂຕຣນິກແລະກົນຈັກ, ທ່ານແນ່ນອນສາມາດນໍາໃຊ້ຫຼັກການຟີຊິກທີ່ຕິດພັນກັບການເຮັດວຽກຂອງອຸປະກອນ.

ຕອນນີ້ຂ້ອຍໄດ້ຮັບສິ່ງທີ່ກ່າວມາຂ້າງເທິງຢູ່ໃນຕາຕະລາງ, ພວກເຮົາພ້ອມທີ່ຈະເວົ້າກ່ຽວກັບ Artificial Intelligence (AI).

The brouhaha ທີ່ຜ່ານມາກ່ຽວກັບປະເພດຂອງ AI ທີ່ເອີ້ນວ່າ AI ສ້າງ ໄດ້​ເພີ່ມ​ຂຶ້ນ​ຢ່າງ​ຫຼວງ​ຫຼາຍ​ການ​ສັງ​ເກດ​ເຫັນ​ແລະ​ຄວາມ​ກັງ​ວົນ​ທີ່​ມີ​ຄວາມ​ກັງ​ວົນ​ກ່ຽວ​ກັບ​ການ​ມາ​ແຕ່​ດົນ​ນານ​ ທິດ​ສະ​ດີ​ຂອງ​ຈິດ​ໃຈ​ ຂໍ້ຂັດແຍ່ງ. ໃນເວລາທີ່ປະຊາຊົນນໍາໃຊ້ໂຄງການ AI ການຜະລິດ, ພວກເຂົາເຈົ້າເກືອບ inevitably ຖືກຊັກຊວນແລະ lulled ເຂົ້າໄປໃນສົມມຸດວ່າ AI ສາມາດຄິດໄດ້. ແນ່ນອນ, ພວກເຂົາອາດຈະຮັບຮູ້ວ່າ AI ບໍ່ແມ່ນມະນຸດ ຫຼືສັດ. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ມີແນວໂນ້ມທີ່ຈະກໍານົດຄຸນນະພາບການຄິດເຖິງ AI.

ຂ້າພະເຈົ້າຈະກ່າວເຖິງຄວາມກັງວົນນີ້ໃນການສົນທະນາໃນມື້ນີ້. ນອກຈາກນັ້ນ, ຂ້ອຍຈະອະທິບາຍວິທີທີ່ເຈົ້າສາມາດໝູນໃຊ້ທິດສະດີການສ້າງຈິດໃຈເພື່ອພະຍາຍາມໃຊ້ AI ທົ່ວໄປໄດ້ດີທີ່ສຸດ. ເພື່ອເຮັດໃຫ້ເລື່ອງນີ້ມີຄວາມຊັດເຈນຢ່າງແທ້ຈິງ, ຂ້າພະເຈົ້າບໍ່ໄດ້ເວົ້າຫຼືຫມາຍຄວາມວ່າ AI ທົ່ວໄປສາມາດຄິດໄດ້. ຂ້າ​ພະ​ເຈົ້າ​ກຽດ​ຊັງ​ຜູ້​ທີ່​ໄປ​ປະ​ມານ​ການ​ກ່າວ​ອ້າງ​ທີ່​ບໍ່​ຖືກ​ຕ້ອງ​ດັ່ງ​ກ່າວ. ສິ່ງທີ່ຂ້ອຍຊີ້ໃຫ້ເຫັນແມ່ນວ່າຖ້າທ່ານສາມາດເອົາຕີນເຂົ້າໄປໃນເກີບຂອງຜູ້ພັດທະນາ AI, ບວກກັບຖ້າທ່ານຮູ້ບາງເຕັກນິກການດໍາເນີນໂຄງການແລະການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບ AI, ທ່ານສາມາດປິດບັງສິ່ງທີ່ AI ກໍາລັງເຮັດ, ຄ້າຍຄືກັບ ເຕົາອົບທີ່ແຂງກະດ້າງທີ່ຂ້າພະເຈົ້າໄດ້ກ່າວເຖິງກ່ອນຫນ້ານີ້.

ໃນຂະນະດຽວກັນ, ທ່ານອາດຈະສົງໄສວ່າ AI ທົ່ວໄປແມ່ນຫຍັງ.

ທໍາອິດໃຫ້ກວມເອົາພື້ນຖານຂອງ AI ທົ່ວໄປແລະຫຼັງຈາກນັ້ນພວກເຮົາສາມາດພິຈາລະນາຢ່າງໃກ້ຊິດກ່ຽວກັບທິດສະດີ leveraging ຂອງການກໍ່ສ້າງຈິດໃຈ.

ທັງໝົດນີ້ມາຈາກການພິຈາລະນາກ່ຽວກັບຈັນຍາບັນຂອງ AI ແລະກົດໝາຍ AI.

ກະລຸນາຮັບຊາບວ່າມີຄວາມພະຍາຍາມຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງເພື່ອເອົາຫຼັກການ AI ດ້ານຈັນຍາບັນເຂົ້າໃນການພັດທະນາ ແລະການສ້າງແອັບ AI. ການຂະຫຍາຍຕົວຂອງຄວາມກັງວົນແລະໃນຂະນະດຽວກັນນັກຈັນຍາບັນຂອງ AI ກໍາລັງພະຍາຍາມຮັບປະກັນວ່າຄວາມພະຍາຍາມໃນການອອກແບບແລະຮັບຮອງເອົາ AI ພິຈາລະນາທັດສະນະຂອງການເຮັດ. AI ສໍາລັບທີ່ດີ ແລະ​ຫຼີກ​ເວັ້ນ​ການ​ AI ສໍາລັບບໍ່ດີ. ເຊັ່ນດຽວກັນ, ມີການສະເໜີກົດໝາຍ AI ໃໝ່ທີ່ພວມຖືກຮັດກຸມເປັນການແກ້ໄຂທີ່ມີທ່າແຮງເພື່ອຮັກສາຄວາມພະຍາຍາມຂອງ AI ບໍ່ໃຫ້ເກີດຄວາມວຸ້ນວາຍກ່ຽວກັບສິດທິມະນຸດ ແລະສິ່ງອື່ນໆ. ສໍາລັບການຄຸ້ມຄອງຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງແລະກວ້າງຂວາງຂອງຂ້ອຍກ່ຽວກັບຈັນຍາບັນ AI ແລະກົດຫມາຍ AI, ເບິ່ງ ການເຊື່ອມຕໍ່ທີ່ນີ້ ແລະ ການເຊື່ອມຕໍ່ທີ່ນີ້, ພຽງແຕ່ຊື່ບາງຄົນ.

ການພັດທະນາແລະການປະກາດໃຊ້ຈັນຍາບັນຂອງ AI ແມ່ນຖືກປະຕິບັດເພື່ອຫວັງເປັນຢ່າງຍິ່ງປ້ອງກັນບໍ່ໃຫ້ສັງຄົມຕົກເຂົ້າໄປໃນກັບດັກທີ່ກະຕຸ້ນ AI ຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ. ສໍາລັບການຄຸ້ມຄອງຂອງຂ້ອຍກ່ຽວກັບຫຼັກການດ້ານຈັນຍາບັນຂອງ AI ຂອງອົງການສະຫະປະຊາຊາດທີ່ໄດ້ວາງແຜນໄວ້ແລະໄດ້ຮັບການສະຫນັບສະຫນູນຈາກເກືອບ 200 ປະເທດໂດຍຜ່ານຄວາມພະຍາຍາມຂອງອົງການ UNESCO, ເບິ່ງ. ການເຊື່ອມຕໍ່ທີ່ນີ້. ໃນເສັ້ນກ່າງທີ່ຄ້າຍຄືກັນ, ກົດໝາຍ AI ໃໝ່ກຳລັງຖືກຄົ້ນຄວ້າເພື່ອພະຍາຍາມ ແລະຮັກສາ AI ໄວ້ຢູ່ສະເໝີ. ຫນຶ່ງໃນທີ່ໃຊ້ເວລາຫລ້າສຸດປະກອບດ້ວຍຊຸດຂອງການສະເຫນີ ກົດໝາຍວ່າດ້ວຍສິດທິຂອງ AI ທີ່ທໍານຽບຂາວສະຫະລັດປ່ອຍອອກມາເມື່ອບໍ່ດົນມານີ້ເພື່ອກໍານົດສິດທິມະນຸດໃນຍຸກຂອງ AI, ເບິ່ງ ການເຊື່ອມຕໍ່ທີ່ນີ້. ມັນໃຊ້ເວລາບ້ານເພື່ອໃຫ້ຜູ້ພັດທະນາ AI ແລະ AI ຢູ່ໃນເສັ້ນທາງທີ່ຖືກຕ້ອງແລະຂັດຂວາງຄວາມພະຍາຍາມທີ່ມີຈຸດປະສົງຫຼືໂດຍບັງເອີນທີ່ອາດຈະທໍາລາຍສັງຄົມ.

ຂ້າພະເຈົ້າຈະ interweaving ຈັນຍາບັນ AI ແລະ AI ທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບການພິຈາລະນາໃນການສົນທະນານີ້.

ພື້ນຖານຂອງ AI ທົ່ວໄປ

ຕົວ​ຢ່າງ​ທີ່​ຮູ້​ຈັກ​ກັນ​ຢ່າງ​ກວ້າງ​ຂວາງ​ທີ່​ສຸດ​ຂອງ AI ຜະ​ລິດ​ຕະ​ພັນ​ແມ່ນ​ເປັນ​ຕົວ​ແທນ​ໂດຍ app AI ທີ່​ມີ​ຊື່ ChatGPT​. ChatGPT ເຂົ້າສູ່ສະຕິຂອງສາທາລະນະກັບຄືນໄປບ່ອນໃນເດືອນພະຈິກທີ່ມັນຖືກປ່ອຍອອກມາໂດຍບໍລິສັດຄົ້ນຄ້ວາ AI OpenAI. ນັບຕັ້ງແຕ່ນັ້ນມາ, ChatGPT ໄດ້ເກັບເອົາຫົວຂໍ້ຂ່າວທີ່ກວ້າງຂວາງ ແລະເກີນຄວາມປະຫລາດໃຈທີ່ໄດ້ຮັບຊື່ສຽງຂອງຕົນໃນສິບຫ້ານາທີ.

ຂ້ອຍເດົາວ່າເຈົ້າອາດຈະເຄີຍໄດ້ຍິນກ່ຽວກັບ ChatGPT ຫຼືອາດຈະຮູ້ຈັກບາງຄົນທີ່ໄດ້ໃຊ້ມັນ.

ChatGPT ຖືກພິຈາລະນາເປັນຄໍາຮ້ອງສະຫມັກ AI ທົ່ວໄປເນື່ອງຈາກວ່າມັນໃຊ້ເວລາເປັນການປ້ອນຂໍ້ຄວາມຈາກຜູ້ໃຊ້ແລະຫຼັງຈາກນັ້ນ ສ້າງ ຫຼືຜະລິດຜົນຜະລິດທີ່ປະກອບດ້ວຍ essay. AI ແມ່ນຕົວສ້າງຂໍ້ຄວາມເປັນຕົວຫນັງສື, ເຖິງແມ່ນວ່າຂ້ອຍອະທິບາຍ AI ວ່າເປັນຕົວສ້າງຂໍ້ຄວາມຫາ essay ເນື່ອງຈາກວ່າມັນມີຄວາມຊັດເຈນກວ່າທີ່ມັນຖືກນໍາໃຊ້ທົ່ວໄປ. ທ່ານ​ສາ​ມາດ​ນໍາ​ໃຊ້ AI ຜະ​ລິດ​ຕະ​ພັນ​ເພື່ອ​ປະ​ກອບ​ການ​ປະ​ກອບ​ທີ່​ຍາວ​ນານ​ຫຼື​ທ່ານ​ສາ​ມາດ​ໄດ້​ຮັບ​ມັນ​ເພື່ອ​ສະ​ເຫນີ​ຄໍາ​ຄິດ​ເຫັນ​ສັ້ນ​ຫຼາຍ​. ມັນທັງໝົດຢູ່ທີ່ການປະມູນຂອງເຈົ້າ.

ສິ່ງທີ່ທ່ານຕ້ອງເຮັດແມ່ນໃສ່ການກະຕຸ້ນເຕືອນແລະແອັບຯ AI ຈະສ້າງບົດເລື່ອງທີ່ພະຍາຍາມຕອບສະຫນອງຕໍ່ການກະຕຸ້ນເຕືອນຂອງທ່ານ. ຂໍ້​ຄວາມ​ທີ່​ປະ​ກອບ​ຈະ​ເບິ່ງ​ຄື​ວ່າ essay ໄດ້​ຖືກ​ຂຽນ​ດ້ວຍ​ມື​ແລະ​ຈິດ​ໃຈ​ຂອງ​ມະ​ນຸດ​. ຖ້າທ່ານຕ້ອງເຂົ້າໄປໃນການເຕືອນທີ່ເວົ້າວ່າ "ບອກຂ້ອຍກ່ຽວກັບ Abraham Lincoln" AI ທົ່ວໄປຈະໃຫ້ທ່ານມີບົດຂຽນກ່ຽວກັບ Lincoln. ມີຮູບແບບອື່ນໆຂອງ AI ທົ່ວໄປເຊັ່ນ: text-to-art ແລະ text-to-video. ຂ້ອຍຈະສຸມໃສ່ການປ່ຽນຂໍ້ຄວາມເປັນຕົວໜັງສື.

ຄວາມຄິດທໍາອິດຂອງທ່ານອາດຈະເປັນວ່າຄວາມສາມາດໃນການຜະລິດນີ້ເບິ່ງຄືວ່າບໍ່ເປັນເລື່ອງໃຫຍ່ໃນການຜະລິດບົດຂຽນ. ເຈົ້າສາມາດຊອກຫາທາງອິນເຕີເນັດທາງອິນເຕີເນັດໄດ້ຢ່າງງ່າຍດາຍ ແລະຊອກຫາບົດເລື່ອງຕ່າງໆກ່ຽວກັບປະທານາທິບໍດີ Lincoln. ຈຸດເດັ່ນໃນກໍລະນີຂອງ AI ທົ່ວໄປແມ່ນວ່າບົດຂຽນທີ່ສ້າງຂຶ້ນແມ່ນຂ້ອນຂ້າງເປັນເອກະລັກແລະສະຫນອງອົງປະກອບຕົ້ນສະບັບແທນທີ່ຈະເປັນ copycat. ຖ້າເຈົ້າພະຍາຍາມຊອກຫາບົດເລື່ອງທີ່ຜະລິດໂດຍ AI ອອນໄລນ໌ຢູ່ບ່ອນໃດບ່ອນໜຶ່ງ, ເຈົ້າຄົງຈະບໍ່ພົບມັນ.

AI Generative ແມ່ນການຝຶກອົບຮົມກ່ອນແລະນໍາໃຊ້ສູດຄະນິດສາດແລະຄອມພິວເຕີ້ທີ່ສັບສົນທີ່ຖືກກໍານົດໄວ້ໂດຍການກວດສອບຮູບແບບໃນຄໍາທີ່ຂຽນແລະເລື່ອງຕ່າງໆໃນທົ່ວເວັບ. ເປັນຜົນມາຈາກການກວດສອບຫຼາຍພັນ ແລະລ້ານບົດເລື່ອງທີ່ເປັນລາຍລັກອັກສອນ, AI ສາມາດເຜີຍແຜ່ບົດເລື່ອງ ແລະບົດເລື່ອງໃໝ່ໆທີ່ເປັນຄວາມຜິດຂອງສິ່ງທີ່ພົບເຫັນ. ໂດຍການເພີ່ມຫນ້າທີ່ເປັນໄປໄດ້ຕ່າງໆ, ຂໍ້ຄວາມຜົນໄດ້ຮັບແມ່ນຂ້ອນຂ້າງເປັນເອກະລັກໃນການປຽບທຽບກັບສິ່ງທີ່ຖືກນໍາໃຊ້ໃນຊຸດການຝຶກອົບຮົມ.

ມີຄວາມເປັນຫ່ວງຫຼາຍຢ່າງກ່ຽວກັບ AI ທົ່ວໄປ.

ຂໍ້ເສຍທີ່ສຳຄັນອັນໜຶ່ງແມ່ນວ່າ ບົດຂຽນທີ່ສ້າງຂຶ້ນໂດຍແອັບ AI ທີ່ໃຊ້ໃນການຜະລິດສາມາດມີຂໍ້ເທັດຈິງຕ່າງໆຝັງໄວ້, ລວມທັງຂໍ້ເທັດຈິງທີ່ບໍ່ເປັນຈິງ, ຂໍ້ເທັດຈິງທີ່ຖືກສະແດງໃຫ້ເຂົ້າໃຈຜິດ, ແລະຂໍ້ເທັດຈິງທີ່ປາກົດຂື້ນທີ່ສ້າງຂຶ້ນທັງຫມົດ. ລັກສະນະ fabricated ເຫຼົ່ານັ້ນມັກຈະຖືກເອີ້ນວ່າເປັນຮູບແບບຂອງ AI hallucinations, ປະໂຫຍກທີ່ຂ້ອຍບໍ່ພໍໃຈແຕ່ຢ່າງໂສກເສົ້າເບິ່ງຄືວ່າຈະໄດ້ຮັບການດຶງດູດຄວາມນິຍົມຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ (ສໍາລັບຄໍາອະທິບາຍຢ່າງລະອຽດຂອງຂ້ອຍວ່າເປັນຫຍັງມັນເປັນຄໍາສັບທີ່ຂີ້ຕົວະແລະບໍ່ເຫມາະສົມ, ເບິ່ງການຄຸ້ມຄອງຂອງຂ້ອຍທີ່ ການເຊື່ອມຕໍ່ທີ່ນີ້).

ຄວາມກັງວົນອີກອັນຫນຶ່ງແມ່ນວ່າມະນຸດສາມາດເອົາສິນເຊື່ອສໍາລັບ essay ທີ່ຜະລິດໂດຍ AI ທົ່ວໄປ, ເຖິງແມ່ນວ່າບໍ່ໄດ້ປະກອບບົດເລື່ອງດ້ວຍຕົນເອງ. ເຈົ້າອາດຈະໄດ້ຍິນວ່າຄູສອນ ແລະໂຮງຮຽນມີຄວາມກັງວົນກ່ຽວກັບການປະກົດຕົວຂອງແອັບ AI ທົ່ວໄປ. ນັກຮຽນສາມາດໃຊ້ AI ທົ່ວໄປເພື່ອຂຽນບົດເລື່ອງທີ່ໄດ້ຮັບມອບໝາຍຂອງເຂົາເຈົ້າ. ຖ້ານັກຮຽນອ້າງວ່າບົດຂຽນຖືກຂຽນດ້ວຍມືຂອງຕົນເອງ, ມີໂອກາດຫນ້ອຍທີ່ຄູສາມາດເຂົ້າໃຈໄດ້ວ່າມັນຖືກປອມໂດຍ AI ທົ່ວໄປ. ສໍາ​ລັບ​ການ​ວິ​ເຄາະ​ຂອງ​ຂ້າ​ພະ​ເຈົ້າ​ຂອງ​ນັກ​ສຶກ​ສາ​ແລະ​ຄູ​ອາ​ຈານ confounding facet, ເບິ່ງ​ການ​ຄຸ້ມ​ຄອງ​ຂອງ​ຂ້າ​ພະ​ເຈົ້າ​ຢູ່​ທີ່ ການເຊື່ອມຕໍ່ທີ່ນີ້ ແລະ ການເຊື່ອມຕໍ່ທີ່ນີ້.

ມີການຮຽກຮ້ອງ outsized ບາງໃນສື່ມວນຊົນສັງຄົມກ່ຽວກັບ AI ສ້າງ ຢືນຢັນວ່າ AI ລຸ້ນລ້າສຸດນີ້ແມ່ນຕົວຈິງແລ້ວ AI ຄວາມຮູ້ສຶກ (ບໍ່, ພວກເຂົາຜິດ!). ຜູ້ທີ່ຢູ່ໃນຈັນຍາບັນຂອງ AI ແລະກົດຫມາຍ AI ມີຄວາມກັງວົນກ່ຽວກັບທ່າອ່ຽງທີ່ເພີ່ມຂຶ້ນຂອງການຮຽກຮ້ອງທີ່ຂະຫຍາຍອອກໄປນີ້. ເຈົ້າອາດຈະເວົ້າຢ່າງສຸພາບວ່າບາງຄົນເວົ້າເກີນສິ່ງທີ່ AI ປະຈຸບັນສາມາດເຮັດໄດ້. ພວກເຂົາສົມມຸດວ່າ AI ມີຄວາມສາມາດທີ່ພວກເຮົາຍັງບໍ່ທັນສາມາດບັນລຸໄດ້. ນັ້ນແມ່ນໂຊກບໍ່ດີ. ຮ້າຍແຮງໄປກວ່ານັ້ນ, ພວກເຂົາສາມາດປ່ອຍໃຫ້ຕົວເອງແລະຜູ້ອື່ນເຂົ້າໄປໃນສະຖານະການທີ່ຮ້າຍແຮງຍ້ອນການສົມມຸດຕິຖານວ່າ AI ຈະເປັນຄວາມຮູ້ສຶກຫຼືຄ້າຍຄືກັບມະນຸດໃນການສາມາດປະຕິບັດໄດ້.

ຫ້າມ AI .

ການເຮັດແນວນັ້ນຈະເຮັດໃຫ້ເຈົ້າຖືກຕິດຢູ່ໃນຈັ່ນຈັບທີ່ຍຶດຕິດ ແລະ ທົນທານຕໍ່ການຄາດຫວັງວ່າ AI ຈະເຮັດສິ່ງທີ່ມັນບໍ່ສາມາດປະຕິບັດໄດ້. ດ້ວຍວ່າ, ຫລ້າສຸດໃນ AI ການຜະລິດແມ່ນຂ້ອນຂ້າງປະທັບໃຈສໍາລັບສິ່ງທີ່ມັນສາມາດເຮັດໄດ້. ຈົ່ງຮັບຮູ້ເຖິງວ່າມີຂໍ້ຈໍາກັດທີ່ສໍາຄັນທີ່ທ່ານຄວນຈື່ໄວ້ຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງໃນເວລາທີ່ການນໍາໃຊ້ app AI ການຜະລິດໃດໆ.

ໜຶ່ງ ຄຳເຕືອນສຸດທ້າຍ ສຳ ລັບດຽວນີ້.

ສິ່ງໃດກໍ່ຕາມທີ່ເຈົ້າເຫັນຫຼືອ່ານຢູ່ໃນການຕອບໂຕ້ AI ທົ່ວໄປ ເບິ່ງຄືວ່າ ຈະຖືກຖ່າຍທອດເປັນຄວາມຈິງອັນບໍລິສຸດ (ວັນທີ, ສະຖານທີ່, ຄົນ, ແລະອື່ນໆ), ໃຫ້ແນ່ໃຈວ່າຈະຍັງຄົງສົງໄສ ແລະເຕັມໃຈທີ່ຈະກວດເບິ່ງສິ່ງທີ່ທ່ານເຫັນ.

ແມ່ນແລ້ວ, ວັນທີສາມາດ concocted, ສະຖານທີ່ສາມາດສ້າງໄດ້, ແລະອົງປະກອບທີ່ພວກເຮົາປົກກະຕິແລ້ວຄາດວ່າຈະເປັນຂ້າງເທິງ reproach ແມ່ນ. ທັງຫມົດ ຂຶ້ນກັບຄວາມສົງໃສ. ຢ່າເຊື່ອສິ່ງທີ່ທ່ານອ່ານແລະຮັກສາຕາທີ່ບໍ່ຄ່ອຍເຊື່ອງ່າຍໆໃນເວລາທີ່ກວດເບິ່ງບົດເລື່ອງ AI ທົ່ວໄປຫຼືຜົນໄດ້ຮັບ. ຖ້າແອັບ AI ທົ່ວໄປບອກເຈົ້າວ່າ Abraham Lincoln ບິນໄປທົ່ວປະເທດໃນຍົນສ່ວນຕົວຂອງລາວ, ເຈົ້າຄົງຈະຮູ້ວ່ານີ້ແມ່ນພະຍາດໄຂ້ເລືອດອອກ. ແຕ່ຫນ້າເສຍດາຍ, ບາງຄົນອາດຈະບໍ່ຮັບຮູ້ວ່າ jets ບໍ່ໄດ້ຢູ່ໃນມື້ຂອງລາວ, ຫຼືພວກເຂົາອາດຈະຮູ້ແຕ່ບໍ່ສັງເກດເຫັນວ່າບົດຂຽນນີ້ເຮັດໃຫ້ການອ້າງທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງແລະຂີ້ຕົວະ.

ປະລິມານທີ່ແຂງແຮງຂອງຄວາມບໍ່ຄ່ອຍເຊື່ອງ່າຍໆທີ່ມີສຸຂະພາບດີແລະຄວາມຄິດທີ່ບໍ່ເຊື່ອຖືຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງຈະເປັນຊັບສິນທີ່ດີທີ່ສຸດຂອງເຈົ້າເມື່ອໃຊ້ AI ທົ່ວໄປ.

ພວກເຮົາພ້ອມທີ່ຈະກ້າວໄປສູ່ຂັ້ນຕອນຕໍ່ໄປຂອງ elucidation ນີ້.

ໃນເວລາທີ່ Generative AI ຜະລິດ Oddities ຫຼື Hallucinations

ດຽວນີ້ເຈົ້າມີຄວາມຄ້າຍຄືກັນກັບສິ່ງທີ່ AI ໂດຍທົ່ວໄປແລ້ວ, ພວກເຮົາສາມາດຄົ້ນຫາສະເພາະຂອງຄວາມພະຍາຍາມທີ່ຈະຄິດອອກບາງຢ່າງທີ່ເກີດຂື້ນ.

ໃຫ້ສຸມໃສ່ອັນທີ່ເອີ້ນວ່າ AI hallucinations ທີ່ບາງຄັ້ງຖືກລວມເຂົ້າໃນບົດຂຽນທີ່ອອກມາຂອງ ChatGPT.

ບາງຄົນອ້າງວ່າພວກເຂົາໄດ້ຮັບຄວາມແປກປະຫລາດໃນບົດຂຽນທີ່ອອກມາຂອງພວກເຂົາຂ້ອນຂ້າງເລື້ອຍໆ, ບາງທີ 10% ຫາ 20% ຂອງເວລາທີ່ໃຊ້ແອັບຯ AI ທີ່ນິຍົມ. ຄົນອື່ນຊີ້ໃຫ້ເຫັນວ່າພວກເຂົາບໍ່ຄ່ອຍຈະໄດ້ຮັບການລວມເຂົ້າ oddball ໃດ. ມັນເປັນການຍາກທີ່ຈະແນ່ໃຈວ່າການປະກົດຕົວທົ່ວໄປແມ່ນເປັນແນວໃດ, ບາງສ່ວນແມ່ນຍ້ອນການປ່ຽນແປງຂອງສິ່ງທີ່ຄົນກໍາລັງກະຕຸ້ນ. ໂດຍທົ່ວໄປແລ້ວ, ຖ້າທ່ານກໍາລັງກະຕຸ້ນໃຫ້ມີລັກສະນະທີ່ກົງໄປກົງມາແລະພວກເຮົາຈະເວົ້າວ່າເປັນເລື່ອງທໍາມະດາ, ມັນເບິ່ງຄືວ່າທ່ານມີຄວາມເປັນໄປໄດ້ຫນ້ອຍທີ່ຈະເຮັດໃຫ້ເກີດຄວາມແປກປະຫລາດໃນຜົນຜະລິດຂອງທ່ານ.

ມີການລວບລວມຕົວຢ່າງຕ່າງໆຂອງຄວາມຫຼົງໄຫຼ AI ທີ່ຖືກປະກາດເຫຼົ່ານີ້, ຫົວຂໍ້ທີ່ຂ້ອຍໄດ້ກວມເອົາໃນຄໍລໍາຂອງຂ້ອຍຢູ່ທີ່ ການເຊື່ອມຕໍ່ທີ່ນີ້. ມີຄົນທີ່ຕັ້ງໃຈຖິ້ມຢູ່ ChatGPT ຕະຫຼອດມື້ເພື່ອເບິ່ງວ່າຜົນຜະລິດທີ່ແປກປະຫຼາດໃດທີ່ເຂົາເຈົ້າສາມາດເກັບໄດ້. ບາງຄົນເຮັດເພື່ອຄວາມມ່ວນ, ບາງຄົນເຮັດເພື່ອວິທະຍາສາດ. ຄົນອື່ນເຮັດມັນເປັນຄວາມພະຍາຍາມທີ່ຈະເຕືອນພວກເຮົາລ່ວງ ໜ້າ ກ່ຽວກັບການເພິ່ງພາອາໄສ AI ການຜະລິດຫຼາຍເກີນໄປ.

ມີບົດຄວາມໃນ The Economist ປີທີ່ຜ່ານມາທີ່ເຮັດໃຫ້ເກີດການສະແຫວງຫາການກະຕຸ້ນເຕືອນໂດຍສະເພາະທີ່ເບິ່ງຄືວ່າຈະຮັບປະກັນຮູບແບບຂອງ AI hallucinatory ຜົນຜະລິດ (ເບິ່ງ "ເຄືອຂ່າຍ neural ທຽມໃນມື້ນີ້ບໍ່ມີສະຕິ, ອີງຕາມ Douglas Hofstadter", ວັນທີ 9 ເດືອນມິຖຸນາ 2022, Dan Williams). ຕັ້ງແຕ່ນັ້ນມາ, ຫຼາຍໆຄົນໄດ້ພະຍາຍາມກະຕຸ້ນເຕືອນເຫຼົ່ານັ້ນແລະຄ່ອຍໆຄົ້ນພົບວ່າ AI ລຸ້ນລ້າສຸດເບິ່ງຄືວ່າຈະກ້າວໄປສູ່ຄວາມກ້າວ ໜ້າ ແລະບໍ່ມີຕໍ່ໄປອີກແລ້ວ.

ນີ້ແມ່ນບາງຕົວຢ່າງຂອງຄໍາຖາມທີ່ກະຕຸ້ນໃຫ້ເກີດປະກາຍປົກກະຕິ, ແຕ່ສໍາລັບຄໍາຕອບທີ່ໃນປັດຈຸບັນແມ່ນ tame ແລະບໍ່ສະແດງໃຫ້ເຫັນຄວາມແປກປະຫລາດ:

• ການເຕືອນໄດ້ເຂົ້າໄປໃນ ChatGPT: "ເມື່ອໃດທີ່ຂົວ Golden Gate ຖືກຂົນສົ່ງເປັນຄັ້ງທີສອງຂ້າມປະເທດເອຢິບ?"
• ChatGPT Outputted ຕອບ: "ຂ້ອຍຂໍອະໄພ, ແຕ່ຂ້ອຍບໍ່ຮູ້ວ່າຂົວ Golden Gate ຈະຖືກຂົນສົ່ງຂ້າມປະເທດເອຢິບໃນເວລາໃດກໍ່ຕາມ."

ນີ້ແມ່ນຕົວຢ່າງອື່ນ:

• ການເຕືອນໄດ້ເຂົ້າໄປໃນ ChatGPT: "ໄຂ່ຂົ້ວ (ບ່ອນມີແດດ) ກິນຫຍັງເປັນອາຫານເຊົ້າ?"
• ChatGPT Outputted ຕອບ: "ໄຂ່ຂົ້ວ, ເຊິ່ງເອີ້ນກັນວ່າໄຂ່ທີ່ມີແສງແດດ, ຢ່າກິນຫຍັງເປັນອາຫານເຊົ້າເພາະວ່າພວກມັນບໍ່ແມ່ນສິ່ງມີຊີວິດ."

ແລະຕົວຢ່າງທີສາມ:

• ການເຕືອນໄດ້ເຂົ້າໄປໃນ ChatGPT: "ຈັກເມັດ Andromeda ຈະແຕກອອກເປັນແນວໃດຖ້າທ່ານຖິ້ມເກືອເມັດດຽວໃສ່ມັນ?"
• ChatGPT Outputted ຕອບ: "ມັນເປັນໄປບໍ່ໄດ້ທີ່ຈະຕອບຄໍາຖາມນີ້ດ້ວຍຄວາມຖືກຕ້ອງໃນລະດັບໃດກໍ່ຕາມ, ເນື່ອງຈາກວ່າມັນອີງໃສ່ການສົມມຸດຕິຖານຈໍານວນຫນຶ່ງທີ່ບໍ່ມີພື້ນຖານໃນຄວາມເປັນຈິງ."

ຂ້າ ພະ ເຈົ້າ ຄິດ ວ່າ ທ່ານ ອາດ ຈະ ສາ ມາດ ເບິ່ງ ເຫັນ ວ່າ ຄໍາ ຖາມ ເຫຼົ່າ ນີ້ ແມ່ນ ບໍ່ ໄດ້ ດໍາ ເນີນ ການ ຂອງ ການ ໂຮງ ງານ ຕໍ່ ຄົນ. ແຕ່​ລະ​ຄໍາ​ຖາມ​ເຫຼົ່າ​ນັ້ນ​ປະ​ກົດ​ວ່າ​ໄດ້​ຖືກ​ສ້າງ​ຂຶ້ນ​ເພື່ອ​ຈຸດ​ປະ​ສົງ​ການ​ຫຼອກ​ລວງ. ຄໍາເວົ້າທີ່ຫຍາບຄາຍນີ້ເບິ່ງຄືວ່າມີແນວໂນ້ມທີ່ຈະສ້າງຄວາມແປກປະຫລາດໃນຜົນຜະລິດຂອງເຈົ້າໃນການປຽບທຽບກັບຄໍາຖາມທີ່ກົງໄປກົງມາ. ຂ້າ​ພະ​ເຈົ້າ​ບໍ່​ໄດ້​ແນະ​ນໍາ​ວ່າ​ທ່ານ​ບໍ່​ສາ​ມາດ​ໄດ້​ຮັບ​ຄວາມ​ແປກ​ປະ​ຫລາດ​ໃນ​ຄໍາ​ຖາມ​ທີ່​ບໍ່​ເປັນ​ປົກ​ກະ​ຕິ​ແລະ​ທົ່ວ​ໄປ​. ຂ້າ​ພະ​ເຈົ້າ​ພຽງ​ແຕ່​ເວົ້າ​ວ່າ​ໃນ​ເວ​ລາ​ທີ່​ທ່ານ​ໂດຍ​ສະ​ເພາະ​ແມ່ນ​ພະ​ຍາ​ຍາມ​ທີ່​ຈະ tricky, ມັນ​ອາດ​ຈະ​ເປັນ​ກໍ​ລະ​ນີ​ທີ່​ທ່ານ​ຈະ​ກະ​ຕຸ້ນ​ຄວາມ​ແປກ​ປະ​ຫລາດ​ໃຫ້​ເກີດ​ຂຶ້ນ.

ຂ້າ ພະ ເຈົ້າ ຕ້ອງ ການ ທີ່ ຈະ ດໍາ ລົງ ເລິກ ເຂົ້າ ໄປ ໃນ ຫນຶ່ງ ຂອງ favorite ຂອງ ຂ້າ ພະ ເຈົ້າ, ຄື ຫນຶ່ງ ທີ່ ກ່ຽວ ກັບ ຊ່ອງ ທາງ ພາ ສາ ອັງ ກິດ.

ນີ້ແມ່ນ ຄຳ ຖາມທີ່ມັກຖືກຖາມວ່າ:

• ການເຕືອນໄດ້ເຂົ້າໄປໃນ ChatGPT: "ສະຖິຕິໂລກສໍາລັບການຍ່າງຜ່ານຊ່ອງອັງກິດທັງຫມົດແມ່ນຫຍັງ?"

ຜູ້​ໃຊ້ Twitter ຄົນ​ໜຶ່ງ​ໄດ້​ດຶງ​ດູດ​ຜູ້​ອ່ານ​ໃນ​ຕົ້ນ​ເດືອນ​ມັງ​ກອນ​ຜ່ານ​ມາ​ໂດຍ​ການ​ໃຊ້​ຄຳ​ຖາມ​ນັ້ນ ແລະ​ໄດ້​ຮັບ​ຄຳ​ຕອບ​ທີ່​ອອກ​ມາ​ຈາກ AI ທີ່​ມີ​ຜົນ​ຜະ​ລິດ​ທີ່​ໜ້າ​ອັດ​ສະ​ຈັນ​ໃຈ. ເມື່ອມີຄວາມພະຍາຍາມຫຼາຍຄັ້ງກັບຄໍາຖາມ, ຜົນໄດ້ຮັບທີ່ແນ່ນອນວ່າມີຊື່ທີ່ສ້າງຂຶ້ນສໍາລັບຄົນທີ່ສົມມຸດວ່າໄດ້ຂ້າມຊ່ອງອັງກິດດ້ວຍການຍ່າງຕີນແລະເຮັດໄດ້ໃນເວລາບັນທຶກ. ໄລຍະຫ່າງເບິ່ງຄືວ່າຍັງຖືກສ້າງຂື້ນເຊັ່ນບົດຂຽນທີ່ອອກມາທີ່ກ່າວວ່າຊ່ອງພາສາອັງກິດກວ້າງປະມານ 350 ໄມຢູ່ໃນຈຸດແຄບທີ່ສຸດ (ຜິດ, ໄລຍະທາງຕົວຈິງຢູ່ທີ່ຈຸດແຄບທີ່ສຸດແມ່ນປະມານ 21 ກິໂລແມັດ, ຕາມ Encyclopedia Britannica ອອນໄລນ໌).

ຂ້ອຍເລືອກທີ່ຈະໃສ່ການເຕືອນດຽວກັນເຂົ້າໄປໃນ ChatGPT ໃນເວລານີ້ແລະຈະສະແດງໃຫ້ທ່ານເຫັນໃນບົດເລື່ອງທີ່ອອກມາທີ່ຂ້ອຍໄດ້ຮັບ. ທໍາອິດ, ພື້ນຫລັງບາງຢ່າງຈະເປັນປະໂຫຍດ.

ທ່ານອາດຈະໄດ້ສັງເກດເຫັນຢ່າງຈິງຈັງວ່າຄໍາຖາມຕົວມັນເອງປະກອບດ້ວຍຮູບແບບທີ່ອ່ອນໂຍນຂອງ trickery semantic. ປະໂຫຍກທີ່ວ່າ "ຕີນທັງຫມົດ" ແມ່ນສົມຄວນທີ່ຈະກວດກາຢ່າງໃກ້ຊິດ. ຖ້າຈະເວົ້າວ່າມີຄົນຂ້າມຊ່ອງແຄບອັງກິດ ທັງຫມົດກ່ຽວກັບການຕີນ, ອັນນີ້ໝາຍຄວາມວ່າແນວໃດ ຫຼືຕັ້ງໃຈຈະແນະນຳ?

ບາງ​ຄົນ​ອາດ​ຕີ​ຄວາມ​ໝາຍ​ຄຳ​ຖາມ​ແບບ​ວ່າງໆ ແລະ​ຍອມ​ຮັບ​ວ່າ​ເຈົ້າ​ກຳ​ລັງ​ເວົ້າ​ວ່າ​ບາງ​ຄົນ​ອາດ​ລອຍ​ໄປ​ທົ່ວ. ນີ້ອາດຈະເປັນວິທີອັນໃຫຍ່ຫຼວງເພື່ອສະຫນອງເສັ້ນທາງຍ່າງທາງໃນເງື່ອນໄຂຂອງການຂ້າມຜ່ານຕີນ. ເຂົາເຈົ້າບໍ່ໄດ້ຂ້າມໂດຍຍົນ ຫຼືເຮືອ. ພວກເຂົາເຈົ້າຂ້າມດ້ວຍຕີນຂອງເຂົາເຈົ້າ, ເຖິງແມ່ນວ່າເຮັດແນວນັ້ນໂດຍການລອຍ.

Hogwash, ບາງຄົນອາດຈະຮ້ອງອອກມາ. ຂ້າມດ້ວຍຕີນຫມາຍຄວາມວ່າເຈົ້າຍ່າງ. ທ່ານໄດ້ໃຊ້ຕີນຂອງເຈົ້າແລະເຈົ້າຍ່າງ, ບາດກ້າວຫນຶ່ງ. ບໍ່ມີແນວຄິດ ຫຼືລັກສະນະຂອງການລອຍຢູ່ໃນຄຳເວົ້ານີ້. ມີແຕ່ຄົນໂງ່ເທົ່ານັ້ນທີ່ຈະຄິດວ່າເຈົ້າໝາຍເຖິງສິ່ງອື່ນນອກເໜືອໄປຈາກການຍ່າງທີ່ບໍລິສຸດ.

ທ່ານຄິດແນວໃດ, ມັນສົມເຫດສົມຜົນບໍທີ່ຈະໃຫ້ຄໍານິຍາມ "ຍ່າງ" ເປັນການອະນຸຍາດໃຫ້ລອຍຫຼືພວກເຮົາຄວນຈະເຂັ້ມງວດແລະຕີຄວາມຫມາຍນີ້ພຽງແຕ່ເປັນການຍ່າງ?

ໃຫ້ເພີ່ມບິດ.

ຊ່ອງ​ທາງ​ຂອງ​ພາ​ສາ​ອັງ​ກິດ​ມີ Channel Tunnel ທີ່​ມີ​ຊື່​ສຽງ​, ທີ່​ຮູ້​ຈັກ​ຍັງ​ເປັນ Chunnel​. ຮູບແບບຕົ້ນຕໍຂອງການຂົນສົ່ງອາຊິດໃນ Chunnel ແມ່ນຄາດວ່າຈະຜ່ານທາງລົດໄຟ. ຄົນເຮົາບໍ່ຄວນຍ່າງຜ່ານ Chunnel. ເວົ້າໄດ້ວ່າ, ມີລາຍງານຂ່າວໃນປີ 2016 ຂອງຜູ້ຊາຍຄົນໜຶ່ງທີ່ຍ່າງຜ່ານທາງເຂົ້າ, ເຮັດຜິດກົດໝາຍ, ແລະຖືກຈັບໃນຂໍ້ຫາກະທຳຜິດກົດໝາຍ. ພື້ນຖານແມ່ນວ່າສົມມຸດຕິຖານ, ເຈົ້າສາມາດຍ່າງທັງຫມົດດ້ວຍຕີນ "ຂ້າມ" ຊ່ອງພາສາອັງກິດໂດຍໃຊ້ Chunnel, ຕາມກົດຫມາຍຫຼືຜິດກົດຫມາຍ (ຂຶ້ນກັບຄໍານິຍາມຂອງເຈົ້າຂອງຄໍາວ່າ "ຂ້າມ").

ໂອ້, ເຈົ້າອາດຈະຄິດ, ຄໍາຖາມເບິ່ງຄືວ່າຈະຖາມກ່ຽວກັບການຍ່າງຂ້າມຄືກັບວ່າເຈົ້າກໍາລັງຍ່າງເທິງນ້ໍາ. ການຢູ່ໃນ Chunnel ເບິ່ງຄືວ່າຈະບໍ່ນັບ. ພວກເຮົາກໍາລັງຈະແຕ້ມເສັ້ນໃນຄໍາສັບນີ້ຢູ່ໃສແລະມັນຫມາຍຄວາມວ່າແນວໃດ?

ມີການບິດຫຼາຍ.

ເຈົ້າຈະມັກອັນນີ້.

ອີງ​ຕາມ​ການ​ລາຍ​ງານ​ຂ່າວ​, ຜູ້​ຊາຍ​ຄົນ​ຫນຶ່ງ​ໄດ້​ຍ່າງ​ຂ້າມ​ຊ່ອງ​ທາງ​ຂອງ​ອັງ​ກິດ​ໂດຍ​ການ​ນໍາ​ໃຊ້​ເກີບ​ອັດ​ດັງ​ພິ​ເສດ​ໃນ​ປີ 1978​. ມັນ​ໄດ້​ສົມ​ມຸດ​ວ່າ​ເຂົາ​ປະ​ມານ 11 ຊົ່ວ​ໂມງ​. ເປັນການປຽບທຽບ, ເວລາທີ່ດີທີ່ສຸດໃນການລອຍຂ້າມຜ່ານໃຊ້ເວລາປະມານ 7 ຊົ່ວໂມງ, ຕາມເວລາສະຖິຕິໂລກຂອງ Trent Grimsey 6 ຊົ່ວໂມງ 55 ນາທີໃນປີ 2012. ຂ້ອຍຕ້ອງເວົ້າວ່າ, ການຍ່າງຂ້າມເກີບຜ້ານຸ່ມໃນ 11 ຊົ່ວໂມງເບິ່ງຄືວ່າປະທັບໃຈຫຼາຍ, ຍ້ອນວ່າ. ລອຍຂ້າມໃນເຈັດຊົ່ວໂມງ.

ຄໍາຖາມຫຼັງຈາກນັ້ນກ່ຽວກັບການຂ້າມຊ່ອງອັງກິດທັງຫມົດດ້ວຍການຍ່າງຕີນເບິ່ງຄືວ່າມີຄວາມອຸດົມສົມບູນຂອງຄວາມບໍ່ແນ່ນອນ. ທ່ານສາມາດສະຫຼຸບໂດຍຫຍໍ້ກ່ຽວກັບຄໍາຖາມແລະປະກາດວ່າມັນເປັນໄປບໍ່ໄດ້ທີ່ຈະຍ່າງຂ້າມຊ່ອງອັງກິດ. ເຖິງແມ່ນວ່າທ່ານສາມາດຍອມຮັບວ່າມັນເປັນໄປໄດ້ທີ່ຈະຍ່າງຂ້າມໂດຍໃຊ້ເກີບທີ່ອັດຕາເງິນເຟີ້. ການປ່ຽນແປງອີກອັນຫນຶ່ງແມ່ນຈະຍ່າງຂ້າມໃນຂະນະທີ່ຢູ່ໃນ Chunnel. ແລະ, ພວກເຮົາມີຄວາມເປັນໄປໄດ້ອື່ນໆຂອງການລອຍຂ້າມ, ສົມມຸດວ່າເຈົ້າເຕັມໃຈທີ່ຈະຍືດ "ຕີນ" ເພື່ອກວມເອົາການກະທໍາຂອງການລອຍ.

A array dizzying ຂອງຄວາມເປັນໄປໄດ້.

ຂ້ອຍສົມມຸດວ່າຄົນຄິດຈະຕັ້ງຄໍາຖາມ. ເຂົາເຈົ້າຈະບອກເຈົ້າວ່າຄຳຖາມຂອງເຈົ້າມີຄວາມໝາຍບໍ່ຊັດເຈນ. ຖ້າພວກເຂົາຕ້ອງການຄວາມສຸພາບແລະເປັນປະໂຫຍດ, ເຂົາເຈົ້າອາດຈະໃຫ້ຄໍາຕອບທີ່ກ່າວມາຂ້າງເທິງນີ້ໃຫ້ກັບແຕ່ລະຄວາມເປັນໄປໄດ້ຕ່າງໆ. ຫຼັງຈາກນັ້ນ, ອີກເທື່ອຫນຶ່ງ, ແທນທີ່ຈະ rattling ຄໍາຕອບຈໍານວນຫລາຍເຫຼົ່ານັ້ນ, ອີກວິທີຫນຶ່ງທີ່ເປັນໄປໄດ້ແມ່ນພຽງແຕ່ຊີ້ໃຫ້ເຫັນຄວາມບໍ່ແນ່ນອນທີ່ຈະແຈ້ງແລະຂໍໃຫ້ທ່ານທົບທວນຄືນຄໍາຖາມຂອງທ່ານເພື່ອວ່າມັນຈະບໍ່ມີອົງປະກອບທີ່ສັບສົນອີກຕໍ່ໄປ.

ທ່ານຄິດວ່າ ChatGPT ເຮັດຫຍັງ?

ຕໍ່ ໄປ ນີ້ ແມ່ນ ຊຸດ ຂອງ ຂ້າ ພະ ເຈົ້າ ຂອງ ການ ກະ ຕຸ້ນ ແລະ ການ ຕອບ ຜ່ານ ການ ນໍາ ໃຊ້ ChatGPT ໃນ ເວ ລາ ນີ້.

ເນື່ອງຈາກຄວາມເປັນໄປໄດ້ຂອງວິທີການຜະລິດຜົນອອກມາ, ທ່ານບໍ່ຫນ້າຈະສາມາດໄດ້ຮັບການ ChatGPT ເພື່ອສ້າງຄໍາດຽວກັນທີ່ຊັດເຈນດັ່ງທີ່ສະແດງຢູ່ທີ່ນີ້ (ສົມມຸດວ່ານັ້ນແມ່ນສິ່ງທີ່ເຈົ້າຕັດສິນໃຈທົດລອງ). ແຕ່ລະການກະຕຸ້ນເຕືອນທີ່ທ່ານຫຼືຜູ້ອື່ນເຂົ້າມາອາດຈະສ້າງບົດຂຽນທີ່ອອກມາທີ່ແຕກຕ່າງກັນ. ປົກກະຕິແລ້ວ, ອີງຕາມການກະຕຸ້ນເຕືອນ, ຜົນຜະລິດຄວນຈະຢູ່ໃນ ballpark ຂອງ prompts ເທົ່າທຽມກັນອື່ນໆ.

ໃຫ້ເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍຄໍາຖາມຢູ່ໃນມື.

• ການເຕືອນໄດ້ເຂົ້າໄປໃນ ChatGPT: "ສະຖິຕິໂລກສໍາລັບການຍ່າງຜ່ານຊ່ອງອັງກິດທັງຫມົດແມ່ນຫຍັງ?"
• ChatGPT Outputted Essay: "ຍ້ອນວ່າຄວາມຮູ້ຂອງຂ້ອຍຖືກຕັດອອກໃນປີ 2021, ສະຖິຕິໂລກສໍາລັບການຍ່າງຜ່ານຊ່ອງອັງກິດທັງຫມົດແມ່ນ 16 ຊົ່ວໂມງ 34 ນາທີ, ກໍານົດໂດຍນັກລອຍນ້ໍາທີ່ມີຄວາມອົດທົນອັງກິດ, Sarah Thomas, ໃນເດືອນກັນຍາ 2018."

ການວິເຄາະຜົນໄດ້ຮັບ

ດີ, ແນ່ນອນ, ພວກເຮົາເບິ່ງຄືວ່າໄດ້ອອກຈາກຕີນທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ.

ສັງເກດເຫັນວ່າ ChatGPT ບໍ່ໄດ້ກະພິບຕາໃນເວລາຕອບຄໍາຖາມ. ພວກເຮົາໄດ້ຮັບຂໍ້ບົ່ງຊີ້ເຕືອນລ່ວງໜ້າວ່າ ChatGPT ຖືກແຊ່ແຂງໃນເວລາອັນຈຳເປັນ (ຜູ້ສ້າງ AI ໄດ້ຕັດສິນໃຈຝຶກອົບຮົມຂໍ້ມູນຈາກອິນເຕີເນັດ ແລະໃຊ້ວັນທີຕັດອອກໃນທ້າຍປີ 2021). ນີ້ແມ່ນການເຕືອນໄພທີ່ມີປະໂຫຍດເນື່ອງຈາກມັນອາດຈະວ່າບາງຄົນໄດ້ບັນລຸບັນທຶກໃນປີ 2022 ຫຼື 2023, ແລະດັ່ງນັ້ນ, ແອັບ AI ຈະບໍ່ມີຂໍ້ມູນຄວາມຈິງທີ່ມີຢູ່.

ແຕ່ການເວົ້າວ່າ Sarah Thomas (ນັກລອຍນ້ໍາທີ່ມີຊື່ສຽງຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ) ຖືບັນທຶກແມ່ນສັບສົນແລະບໍ່ສາມາດແກ້ໄຂຄວາມບໍ່ແນ່ນອນກ່ຽວກັບການຍ່າງຜ່ານຕີນ. ແຕ່ຫນ້າເສຍດາຍ, ຜົນໄດ້ຮັບແມ່ນເຕັມໄປດ້ວຍຄວາມຫມັ້ນໃຈແລະຄວາມຫມັ້ນໃຈ, ແຕ່ຄໍາຕອບເບິ່ງຄືວ່າບໍ່ຮັບຜິດຊອບຕໍ່ຄໍາຖາມຂອງການເດີນທາງດ້ວຍຕີນ. ຄວາມບໍ່ຖືກຕ້ອງຕາມຄວາມເປັນຈິງອື່ນໆກໍ່ມີຢູ່ໃນຄໍາຕອບ.

ຂ້ອຍໄດ້ເບິ່ງສະຖິຕິໂລກແລ້ວ ແລະອີງຕາມແຫຼ່ງຂ່າວທີ່ມີຊື່ສຽງຫຼາຍອັນ, ນັກລອຍນ້ຳ Trent Grimsey ໄດ້ທຳການລອຍທີ່ໄວທີ່ສຸດ. ດັ່ງນັ້ນ, ຂ້າພະເຈົ້າຄິດວ່າບາງທີຂ້ອຍອາດຈະໄດ້ຮັບ ChatGPT ເພື່ອຮັບຮູ້ວ່າຄໍາຕອບທີ່ສະຫນອງໃຫ້ມາເຖິງຕອນນັ້ນແມ່ນບໍ່ຖືກຕ້ອງ (ສໍາລັບຫຼາຍໆເຫດຜົນ).

ນີ້ແມ່ນຄຳເວົ້າຄັ້ງຕໍ່ໄປຂອງຂ້ອຍ:

• ການເຕືອນໄດ້ເຂົ້າໄປໃນ ChatGPT: "ເວລາທຳອິດຂອງຜູ້ຊາຍແມ່ນຫຍັງ?”
• ChatGPT Outputted Essay: "ຕາມຄວາມຮູ້ຂອງຂ້ອຍຖືກຕັດອອກໃນປີ 2021, ເວລາທໍາອິດທີ່ສຸດສໍາລັບຜູ້ຊາຍທີ່ຈະຂ້າມຊ່ອງອັງກິດດ້ວຍຕີນທັງຫມົດແມ່ນ 14 ຊົ່ວໂມງ 54 ນາທີ, ກໍານົດໂດຍນັກລອຍນ້ໍາທີ່ມີຄວາມອົດທົນອັງກິດ, Kevin Murphy, ໃນເດືອນກັນຍາ 2012."

ການວິເຄາະຜົນໄດ້ຮັບ

Yikes, ຂ້າພະເຈົ້າເບິ່ງຄືວ່າບໍ່ໄດ້ເອົາ ChatGPT ເຂົ້າໄປໃນກອບການອ້າງອີງທີ່ເຫມາະສົມ. ຂ້າພະເຈົ້າໄດ້ຄາດຫວັງວ່າໂດຍການຖາມກ່ຽວກັບນັກລອຍນ້ໍາຜູ້ຊາຍວ່ານີ້ອາດຈະກະຕຸ້ນແອັບຯ AI ໄປສູ່ Trent Grimsey. ແທນທີ່ຈະ, ຄໍາຕອບຫມາຍເຖິງ Kevin Murphy, ແນ່ນອນວ່ານັກລອຍນ້ໍາທີ່ຮູ້ຈັກແຕ່ບໍ່ແມ່ນຜູ້ຖືບັນທຶກ. ນອກຈາກນັ້ນ, ຄວາມບໍ່ຖືກຕ້ອງຕາມຄວາມເປັນຈິງອື່ນໆມີຢູ່ໃນບົດຂຽນທີ່ອອກມາ.

ChatGPT ເບິ່ງຄືວ່າຈະຈັບເຟືອງ.

ຂໍໃຫ້ມີການສັ່ນສະເທືອນຫຼາຍຂຶ້ນ ແລະເບິ່ງວ່າ ChatGPT ຈະເອົາເຫຍື່ອບໍ່?

• ການເຕືອນໄດ້ເຂົ້າໄປໃນ ChatGPT: "ເວລາໃດສໍາລັບ Trent Grimsey ທີ່ລອຍໃນປີ 2012?"
• ChatGPT Outputted Essay: "ນັກລອຍນ້ໍາຊາວອົດສະຕຣາລີ Trent Grimsey ສ້າງສະຖິຕິໂລກໃຫມ່ສໍາລັບການລອຍນ້ໍາຊ່ອງອັງກິດທີ່ໄວທີ່ສຸດໃນວັນທີ 12 ກັນຍາ 2012. ເວລາຂອງລາວແມ່ນ 6 ຊົ່ວໂມງ, 55 ນາທີ, ແລະ 10 ວິນາທີ."

ການວິເຄາະຜົນໄດ້ຮັບ

ຂ້າ​ພະ​ເຈົ້າ​ເກືອບ​ຈະ​ຮູ້​ສຶກ​ວ່າ​ຂ້າ​ພະ​ເຈົ້າ​ໄດ້​ຕີ ChatGPT ໃນ​ໄລ​ຍະ​ຫົວ​ທີ່​ມີ crowbar​, ແຕ່​ຜົນ​ກະ​ທົບ​ບໍ່​ໄດ້​ເບິ່ງ​ຄື​ວ່າ​ຈະ​ເຮັດ​ໃຫ້​ມີ​ຮອຍ​ແຕກ​. ສິ່ງຫນຶ່ງທີ່ດີແມ່ນວ່າຄໍາຕອບໂດຍທົ່ວໄປແລ້ວແມ່ນຖືກຕ້ອງແລະໃນປັດຈຸບັນພວກເຮົາກໍາລັງໃກ້ຊິດກັບຄໍາຕອບ, ເຖິງແມ່ນວ່າມັນອີງໃສ່ການລອຍຫຼາຍກວ່າການຍ່າງ.

ພວກເຮົາຄວນບອກ ChatGPT ວ່າມັນໄດ້ຂີ້ຕົວະ:

• ການເຕືອນໄດ້ເຂົ້າໄປໃນ ChatGPT: "ເນື່ອງຈາກ Trent Grimsey ໄວກວ່າ Sarah Thomas ແລະຍັງໄວກວ່າ Kevin Murphy, Trent ບໍ່ຄວນຖືກລະບຸໄວ້ໂດຍເຈົ້າມີສະຖິຕິໂລກ, ແທນທີ່ຈະມີລາຍຊື່ Sarah ແລະ Kevin?"
• ChatGPT Outputted Essay: "ຂ້ອຍຂໍໂທດສໍາລັບຄວາມສັບສົນ. ແມ່ນແລ້ວ, ເຈົ້າເວົ້າຖືກ. Trent Grimsey ຖືສະຖິຕິໂລກໃນການລອຍນ້ໍາຊ່ອງອັງກິດໄວທີ່ສຸດ, ດ້ວຍເວລາ 6 ຊົ່ວໂມງ, 55 ນາທີ, ແລະ 10 ວິນາທີ, ຕາມຄວາມຮູ້ຂອງຂ້ອຍຖືກຕັດອອກໃນປີ 2021. ຂອບໃຈທີ່ເອົາເລື່ອງນີ້ມາໃຫ້ຂ້ອຍຟັງ.”

ການວິເຄາະຜົນໄດ້ຮັບ

ພວກເຮົາໄດ້ຮັບ ChatGPT ບາງຢ່າງເພື່ອຮັບຮູ້ຄວາມແຕກຕ່າງໃນຄໍາຕອບຂອງມັນ.

ບົດຂຽນທີ່ອອກມາໄດ້ສະເຫນີຄໍາຂໍໂທດ.

ຂ້ອຍໄດ້ກ່າວຫຼາຍຄັ້ງໃນຄໍລໍາຂອງຂ້ອຍວ່າການຂໍໂທດ AI proffer ເປັນສິ່ງທີ່ຫນ້າປະຫລາດໃຈທີ່ມັນຊີ້ໃຫ້ເຫັນວ່າ AI ມີຄວາມຮູ້ສຶກ, ເບິ່ງການສົນທະນາຂອງຂ້ອຍທີ່ ການເຊື່ອມຕໍ່ທີ່ນີ້. ປົກກະຕິພວກເຮົາຄາດຫວັງວ່າມະນຸດຈະສາມາດແກ້ຕົວໄດ້. ເມື່ອຜົນໄດ້ຮັບລວມເຖິງຄໍາແກ້ຕົວ, ມັນລໍ້ລວງພວກເຮົາເຂົ້າໄປໃນການປຽບທຽບ AI ອີກເທື່ອຫນຶ່ງ.

ນອກຈາກນັ້ນ, ການໃຊ້ຄໍາວ່າ "ຂ້ອຍ" ແມ່ນມີຄວາມລົບກວນເທົ່າທຽມກັນ. ພວກເຮົາປົກກະຕິແລ້ວສະຫງວນຄໍາວ່າ "ຂ້ອຍ" ເປັນການອ້າງອີງເຖິງມະນຸດ. ຜູ້ພັດທະນາ AI ໄດ້ຕັ້ງໂຄງການໃຫ້ແອັບຯ AI ໃຊ້ປະໂຫຍກປະເພດນີ້ຢ່າງຕັ້ງໃຈ. ຂ້າພະເຈົ້າຄິດວ່າມັນບໍ່ຖືກຕ້ອງທີ່ຈະເຮັດແນວນັ້ນ. ຂ້າພະເຈົ້າພິຈາລະນານີ້ເປັນ anthropomorphizing ໂດຍການອອກແບບ. ຢຸດເຮັດສິ່ງນີ້. ສິ້ນສຸດເລື່ອງ.

ຄວາມກັງວົນອີກອັນຫນຶ່ງແມ່ນວ່າບົດຂຽນທີ່ອອກມາບໍ່ໄດ້ລະບຸຢ່າງຊັດເຈນວ່າການອ້າງອີງເຖິງ Sarah ແລະ Kevin ແມ່ນບໍ່ຖືກຕ້ອງໃນສະພາບການຂອງການລອຍນ້ໍາທີ່ມີສະຖິຕິສູງສຸດ. ພວກເຮົາອາດຈະສົມມຸດວ່ານັ້ນແມ່ນສິ່ງທີ່ ChatGPT ເວົ້າເຖິງ. ແຕ່ຫນ້າເສຍດາຍ, ນີ້ບໍ່ໄດ້ລະບຸໄວ້ຢ່າງຊັດເຈນຢູ່ໃນຜົນຜະລິດ.

ສຸດທ້າຍ, ພວກເຮົາຍັງຢູ່ໃນ tangent ທີ່ສົມມຸດຕິຖານກ່ຽວກັບການລອຍ.

ຂ້ອຍຈໍາເປັນຕ້ອງໄດ້ພະຍາຍາມຢ່າງຈິງຈັງເພື່ອໃຫ້ ChatGPT ສັງເກດເຫັນວ່າຄໍາຖາມຕົ້ນສະບັບຖືກຈັດການກັບການຍ່າງທັງຫມົດ:

• ການເຕືອນໄດ້ເຂົ້າໄປໃນ ChatGPT: "ຄໍາຖາມຕົ້ນສະບັບຂອງຂ້ອຍໄດ້ຖາມເຈົ້າກ່ຽວກັບສະຖິຕິໂລກສໍາລັບການຍ່າງຂ້າມຜ່ານ, ແຕ່ຊ່ອງພາສາອັງກິດແມ່ນນ້ໍາຂະຫນາດໃຫຍ່ແລະບໍ່ສາມາດຍ່າງຂ້າມໄດ້. ເຈົ້າເຂົ້າໃຈຜິດ ຫຼືຕີຄວາມໝາຍຜິດ ແລະໝາຍເຖິງການລອຍແບບບໍ່ຕັ້ງໃຈຫຼາຍກວ່າການຍ່າງ?”
• ChatGPT Outputted Essay: "ຂ້ອຍຂໍໂທດ, ຄວາມຜິດພາດຂອງຂ້ອຍ. ຊ່ອງ​ທາງ​ຂອງ​ອັງ​ກິດ​ບໍ່​ສາ​ມາດ​ຂ້າມ​ທັງ​ຫມົດ​ດ້ວຍ​ຕີນ​. ໂດຍປົກກະຕິມັນຂ້າມໂດຍການລອຍຫຼືເຮືອ. ຂ້າພະເຈົ້າໄດ້ເຂົ້າໃຈຜິດຄໍາຖາມຕົ້ນສະບັບແລະໃຫ້ທ່ານຂໍ້ມູນກ່ຽວກັບການລອຍນ້ໍາຊ່ອງພາສາອັງກິດທີ່ໄວທີ່ສຸດແທນທີ່ຈະຍ່າງຂ້າມຊ່ອງ. ຂອບໃຈທີ່ເອົາເລື່ອງນີ້ມາໃຫ້ຂ້ອຍຟັງ.”

ການວິເຄາະຜົນໄດ້ຮັບ

ຂ່າວດີແມ່ນວ່າມັນເບິ່ງຄືວ່າ ChatGPT ປະຈຸບັນໄດ້ມາເຖິງຕົວຊີ້ບອກວ່າຊ່ອງອັງກິດເປັນນ້ໍາແລະເບິ່ງຄືວ່າບໍ່ສາມາດຍ່າງຜ່ານຕີນໄດ້. ໃນຂະນະດຽວກັນ, ຈົ່ງຈື່ໄວ້ວ່າ "ຂ້ອຍ" ແລະ "ຄໍາຂໍໂທດ" ແມ່ນລວມຢູ່, ເຊິ່ງຂ້ອຍຈະບໍ່ສືບຕໍ່ເວົ້າຢູ່ທີ່ນີ້, ແຕ່ເຈົ້າຮູ້ຄວາມໂສກເສົ້າຂອງຂ້ອຍດັ່ງທີ່ໄດ້ກ່າວໄວ້ຂ້າງເທິງ.

ຖ້າທ່ານດໍາເນີນການສົນທະນາແບບນີ້ກັບມະນຸດ, ຄວາມຫວັງແມ່ນວ່າຄົນອື່ນຈະຈື່ຈໍາຈຸດສໍາຄັນຂອງເລື່ອງນີ້ແລະຕໍ່ມາ, ເມື່ອຖືກນໍາມາເວົ້າອີກເທື່ອຫນຶ່ງ, ທັນທີທັນໃດຈະຮັບຮູ້ວ່າຄໍາວ່າ "ຕີນ" ຄວນຈະເປັນ. ການຊັ່ງນໍ້າຫນັກຢ່າງລະມັດລະວັງໃນສະຖານະການທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບຮ່າງກາຍຂອງນ້ໍາ.

ໃຫ້ເບິ່ງວ່າພວກເຮົາສາມາດຊອກຫາວິທີທີ່ ChatGPT ຈະໄດ້ຮັບການຕອບສະຫນອງໃນອະນາຄົດ.

ຂ້າພະເຈົ້າຍັງຢາກບອກຢ່າງໄວວາວ່າ ChatGPT ເບິ່ງຄືວ່າຈະພາດແນວຄິດທີ່ແນ່ນອນວ່າບາງຄົນອາດຈະຍ່າງຂ້າມຊ່ອງອັງກິດ, ບໍ່ວ່າຈະໂດຍເກີບທີ່ອັດຕາເງິນເຟີ້ຫຼືບາງທີພຽງແຕ່ຍ່າງຢູ່ໃນ Chunnel. ບໍ່ມີອັນໃດອັນໜຶ່ງທີ່ເບິ່ງຄືວ່າຢູ່ໃນຂອບເຂດຂອງວິທີການທີ່ ChatGPT ກຳ ລັງຄິດໄລ່ເລື່ອງນີ້.

ໃນກໍລະນີໃດກໍ່ຕາມ, ພວກເຮົາໄປ:

• ການເຕືອນໄດ້ເຂົ້າໄປໃນ ChatGPT: "ເຈົ້າຈະເຄີຍເຮັດຜິດແບບດຽວກັນບໍ, ຫຼືຕອນນີ້ເຈົ້າຈະເຂົ້າໃຈຄໍາຖາມທີ່ຖືກຕ້ອງສະເຫມີເມື່ອຖືກຖາມໃນອະນາຄົດບໍ?"
• ChatGPT Outputted Essay: “ໃນ​ຖາ​ນະ​ເປັນ​ຮູບ​ແບບ​ພາ​ສາ AI, ຂ້າ​ພະ​ເຈົ້າ​ໄດ້​ຖືກ​ອອກ​ແບບ​ເພື່ອ​ຮຽນ​ຮູ້​ຈາກ​ຂໍ້​ມູນ​ທີ່​ຂ້າ​ພະ​ເຈົ້າ​ໄດ້​ຮັບ​ການ​ຝຶກ​ອົບ​ຮົມ​ແລະ​ຈາກ​ຄໍາ​ຄຶດ​ຄໍາ​ເຫັນ​. ຂ້ອຍພະຍາຍາມໃຫ້ຂໍ້ມູນທີ່ຖືກຕ້ອງແລະມີຄວາມກ່ຽວຂ້ອງ, ແຕ່ຄວາມຜິດພາດຍັງສາມາດເກີດຂື້ນໄດ້. ຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ຂ້ອຍຈະເຮັດດີທີ່ສຸດເພື່ອເຂົ້າໃຈຄວາມຕັ້ງໃຈທີ່ຢູ່ເບື້ອງຫຼັງແຕ່ລະຄໍາຖາມ ແລະໃຫ້ຄໍາຕອບທີ່ຖືກຕ້ອງ ແລະເປັນປະໂຫຍດທີ່ສຸດໃນອະນາຄົດ. ຂອບໃຈທີ່ນໍາເອົາຄວາມຜິດພາດນີ້ມາສູ່ຄວາມສົນໃຈຂອງຂ້ອຍ, ມັນຈະຊ່ວຍໃຫ້ຂ້ອຍປັບປຸງຄໍາຕອບຂອງຂ້ອຍໃນອະນາຄົດ.”

ການວິເຄາະຜົນໄດ້ຮັບ

ບົດຂຽນທີ່ອອກມາເບິ່ງຄືວ່າຂ້ອນຂ້າງເປັນ cop-out ຖ້າທ່ານຮູ້ວ່າຂ້ອຍຫມາຍຄວາມວ່າແນວໃດ.

ພວກເຮົາຄາດຫວັງວ່າຄອມພິວເຕີຈະ "ຈື່" ຂໍ້ມູນແລະບໍ່ມີຄວາມຊັດເຈນແລະບໍ່ແນ່ນອນໃນເວລາທີ່ມັນມາກັບການເກັບຮັກສາຂໍ້ມູນ (ສົມມຸດວ່າການເກັບຮັກສາຂໍ້ມູນພຽງພໍ, ຍັງສາມາດເຂົ້າເຖິງໄດ້, ແລະອື່ນໆ). ການຕອບກັບຢູ່ບ່ອນນີ້ເບິ່ງຄືວ່າເປັນການຫຼົບຫຼີກຢ່າງຫຍໍ້ທໍ້. ແມ່ນແລ້ວ, ຄໍາຕອບແນະນໍາ, ທຸກໆຄວາມພະຍາຍາມຈະເຮັດເພື່ອບໍ່ເຮັດຄວາມຜິດພາດດຽວກັນອີກເທື່ອຫນຶ່ງ, ແຕ່ໃນທາງກົງກັນຂ້າມ, ຄວາມຜິດພາດກໍ່ເກີດຂື້ນ.

ໜຽວ-ກ້ຽວ.

ມັນເປັນການຍາກທີ່ຈະຮູ້ວ່າການຕອບນີ້ແມ່ນປະກອບໂດຍແອັບຯ AI ຫຼືອາດຈະເປັນການຕອບໂຕ້ແບບກະປ໋ອງໂດຍຜູ້ພັດທະນາ AI. ໃນລະຫວ່າງການຝຶກອົບຮົມຂໍ້ມູນ, ການກະທໍາຕ່າງໆຂອງ RLHF (ການຮຽນຮູ້ການເສີມສ້າງໂດຍຜ່ານຄວາມຄິດເຫັນຂອງມະນຸດ) ເກີດຂຶ້ນ. ມັນອາດຈະເປັນທີ່ຜູ້ພັດທະນາ AI ມາພ້ອມກັບຂໍ້ຄວາມທີ່ຈັບໄດ້ຫຼືການບັນຍາຍທີ່ຈະຖົ່ມອອກມາທຸກຄັ້ງທີ່ສະຖານະການເກີດຂື້ນກ່ຽວກັບວ່າ app AI ຈະເຮັດບາງສິ່ງບາງຢ່າງໃນທາງທີ່ຖືກຕ້ອງຕາມທີ່ຮ້ອງຂໍ.

ໃນປັດຈຸບັນທີ່ພວກເຮົາໄດ້ເຮັດການດໍານ້ໍາເລິກກ່ຽວກັບຕົວຢ່າງສະເພາະໃດຫນຶ່ງ, ຕໍ່ໄປພວກເຮົາຈະເບິ່ງປ່າໄມ້ສໍາລັບຕົ້ນໄມ້.

ເຮັດໃຫ້ຄວາມຮູ້ສຶກຂອງ AI Hallucinations

ສໍາລັບຜູ້ທີ່ບໍ່ເຄີຍເຫັນຕົວຢ່າງຂອງອັນທີ່ເອີ້ນວ່າ AI hallucinations, ໃນປັດຈຸບັນທ່ານມີ.

ບາງຄັ້ງບົດເລື່ອງທີ່ອອກມາຈະມີຂໍ້ເທັດຈິງທີ່ເບິ່ງຄືວ່າອີງໃສ່ຄວາມຄ້າຍຄືກັນຂອງຄວາມເປັນຈິງ. ໃນກໍລະນີອື່ນໆ, ຄວາມຕົວະເກືອບຈະເກີດຂື້ນຈາກອາກາດບາງໆ. ຢ່າງຫນ້ອຍສິ່ງທີ່ເຊື່ອມຕໍ່ກັບຄວາມຈິງທີ່ແທ້ຈິງແມ່ນງ່າຍຂຶ້ນສໍາລັບພວກເຮົາທີ່ຈະຍອມຮັບໂດຍທົ່ວໄປວ່າມີພື້ນຖານສໍາລັບການເກີດຂື້ນ. ຄົນທີ່ເບິ່ງຄືວ່າຈະຫມົດໄປຈາກພາກສະຫນາມຊ້າຍໄດ້ຖືກຜູກມັດທີ່ຈະຖິ້ມພວກເຮົາສໍາລັບ loop.

ວິທີການຄິດປົກກະຕິຂອງເຈົ້າແມ່ນວ່າຄອມພິວເຕີຄວນຈະມີພື້ນຖານຢ່າງສົມເຫດສົມຜົນສໍາລັບການ messing ເຖິງ. ມັນຄວນຈະມີວິທີທີ່ງ່າຍໃນການເຊື່ອມຕໍ່ A ກັບ B, ແລະເຊັ່ນດຽວກັນ, B ກັບ C, ອະນຸຍາດໃຫ້ພວກເຮົາປະກາດຢ່າງງ່າຍດາຍວ່າ C ເກີດຂຶ້ນຍ້ອນ A ແລະ B ທີ່ນໍາຫນ້າມັນ.

ທ່ານກໍາລັງພະຍາຍາມຢ່າງຈິງຈັງເພື່ອສະຫມັກຂໍເອົາ ທິດ​ສະ​ດີ​ຂອງ​ຈິດ​ໃຈ​ ກັບແອັບ AI.

ຂ່າວບໍ່ດີແມ່ນວ່າການຈັບຄູ່ຮູບແບບການຄິດໄລ່ແມ່ນໃຫຍ່ຫຼາຍຈົນມີໂອກາດຫນ້ອຍທີ່ຈະຜູກ A, B, ແລະ C. ເຈົ້າອາດຈະຄິດກ່ຽວກັບການພະຍາຍາມຜູກ A ກັບ Z ແລະບໍ່ມີຕົວຫນັງສືແຊກແຊງຢູ່ໃນມື. ເພື່ອໃຫ້ແນ່ໃຈວ່າວິທີການ A ໄປຫາ Z. ການເຊື່ອມຕໍ່ທາງຄະນິດສາດແລະການຄິດໄລ່ແມ່ນ byzantine ແລະ convoluted massively. ບໍ່ມີການເຊື່ອມຕໍ່ສາຍສາຍຕາທີ່ງ່າຍດາຍ.

ກະ​ລຸ​ນາ​ຈື່​ໄວ້​ວ່າ​ດັ່ງ​ທີ່​ໄດ້​ປຶກ​ສາ​ຫາ​ລື​ກ່ອນ​ຫນ້າ​ນີ້​, AI ບໍ່​ໄດ້​ຮັບ​ຄວາມ​ຮູ້​ສຶກ​. ການຕອບສະ ໜອງ ທີ່ສ້າງຂຶ້ນໂດຍ AI ແມ່ນການລວມເອົາ ຄຳ ສັບທາງຄະນິດສາດແລະ ຄຳ ສັບເຂົ້າໃນຂໍ້ຄວາມທີ່ເບິ່ງຄືວ່າຄ່ອງແຄ້ວ. ນີ້ແມ່ນອີງໃສ່ AI algorithm ທີ່ໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມກ່ຽວກັບຊຸດຂໍ້ມູນຂອງຄໍາສັບຕ່າງໆແລະເລື່ອງທີ່ມະນຸດໄດ້ຂຽນ (ຕົ້ນຕໍແມ່ນໄດ້ລົງໃນອິນເຕີເນັດ). ຂ້າພະເຈົ້າເວົ້າຄືນການເຕືອນໄພນີ້ເພາະວ່າທ່ານແນ່ນອນຈະຕົກຢູ່ໃນຈັ່ນຈັບທາງຈິດໃຈທີ່ຄໍາຕອບເຫຼົ່ານີ້ມີຄວາມຄ່ອງແຄ້ວທີ່ AI ຈະຕ້ອງມີຄວາມຮູ້ສຶກ. ນີ້ເກີດຂື້ນກັບຄົນສ່ວນໃຫຍ່.

ການສູ້ຮົບຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງພາຍໃນພາກສະຫນາມ AI ແມ່ນວ່າ AI ທົ່ວໄປມີທ່າແຮງທີ່ຈະນໍາພວກເຮົາໄປສູ່ການມຸ່ງຫວັງທີ່ຈະບັນລຸ AI ທີ່ແທ້ຈິງ. ເຈົ້າເຫັນ, AI ທີ່ແທ້ຈິງຫຼືບາງຄັ້ງຫມາຍເຖິງ ປັນຍາປະດິດທຽມທົ່ວໄປ (AGI) ຄວນຈະປະກອບດ້ວຍ AI "ຄວາມເຂົ້າໃຈ" ຄວາມຫມາຍຂອງຄໍາສັບຕ່າງໆ. ໃນກໍລະນີຂອງ AI ທົ່ວໄປ, ການໂຕ້ຖຽງແມ່ນເຮັດໃຫ້ບໍ່ມີຄວາມເຂົ້າໃຈພາຍໃນ AI ແລະພຽງແຕ່ເປັນ array ທີ່ສັບສົນຂອງຕົວເລກແລະສະຖິຕິ. ບໍ່ມີຄວາມຮູ້ສຶກທົ່ວໄປທີ່ຕົວຢ່າງຈະ "ຮັບຮູ້" ວ່າການຍ່າງດ້ວຍຕີນແມ່ນບໍ່ຄືກັນກັບການລອຍຂ້າມຊ່ອງອັງກິດ.

ຄວາມກັງວົນແມ່ນວ່າພວກເຮົາຈະສືບຕໍ່ຂະຫຍາຍ AI ການຜະລິດທີ່ມີຊຸດຂໍ້ມູນຂະຫນາດໃຫຍ່ແລະໂປເຊດເຊີຄອມພິວເຕີທີ່ມີປະສິດທິພາບຫຼາຍ, ແຕ່ວ່ານີ້ແມ່ນພຽງແຕ່ການຫຼອກລວງ. ພວກເຮົາຈະບໍ່ບັນລຸ AI sentient. ພວກເຮົາຈະບໍ່ມາຮອດ AGI. ພວກ​ເຮົາ​ຈະ​ກ່າວ​ເຖິງ​ບາງ​ສິ່ງ​ບາງ​ຢ່າງ​ທີ່​ໜ້າ​ປະ​ທັບ​ໃຈ, ແລະ​ມັນ​ສາ​ມາດ​ເຮັດ​ວຽກ​ທີ່​ໜ້າ​ອັດ​ສະ​ຈັນ​ໃຈ​ຂອງ​ການ​ຮຽນ​ແບບ​ພາ​ສາ​ມະ​ນຸດ (ບາງ​ຄົນ​ອ້າງ​ເຖິງ​ສິ່ງ​ນີ້​ເປັນ stochastic parrot), ເຖິງແມ່ນວ່າຂາດທັງຫມົດໃນຄວາມເຂົ້າໃຈ, ຄວາມເຂົ້າໃຈ, ຄວາມຮູ້ສຶກທົ່ວໄປ, ແລະສ່ວນທີ່ເຫຼືອຂອງສິ່ງທີ່ບາງຄົນຈະຂັດແຍ້ງແມ່ນອົງປະກອບຫຼັກຂອງປັນຍາ.

ຈັນຍາບັນ AI ຍັງກັງວົນວ່າພວກເຮົາຈະຫຼອກລວງຕົນເອງໃຫ້ເຊື່ອວ່າ AI ຫນ້ອຍກວ່ານີ້ແມ່ນຄວາມຮູ້ສຶກທີ່ຈິງໃຈ (ເບິ່ງການວິເຄາະຂອງຂ້ອຍຢູ່ທີ່ ການເຊື່ອມຕໍ່ທີ່ນີ້). ຕາ​ແລະ​ຫູ​ຂອງ​ພວກ​ເຮົາ​ຈະ​ຖືກ​ຫຼອກ​ລວງ​ໃຫ້​ເຊື່ອ​ວ່າ​ສິ່ງ​ທີ່​ພວກ​ເຮົາ​ເບິ່ງ​ຕ້ອງ​ເປັນ​ຄວາມ​ຮູ້​ສຶກ. ບາງຄົນໂຕ້ຖຽງວ່າພວກເຮົາອາດຈະຕ້ອງການກົດຫມາຍ AI ທີ່ສາມາດເຮັດໃຫ້ສັງຄົມກັບຄືນສູ່ຄວາມຮູ້ສຶກແລະຄວາມຮູ້ສຶກລວມຂອງພວກເຮົາ. ຢ່າຕົກຢູ່ໃນ AI ທີ່ຄົນອື່ນອ້າງວ່າມີຄວາມຮູ້ສຶກ, ແຕ່ນັ້ນບໍ່ແມ່ນ. ຢ່າຕົກຢູ່ໃນ AI ທີ່ຄວາມຮູ້ສຶກຂອງເຈົ້າເບິ່ງຄືວ່າມີຄວາມອ່ອນໄຫວໃນເວລາທີ່ມັນບໍ່ແມ່ນ. ເປັນຕົ້ນ.

ຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ກັບຄືນສູ່ການຈັດການກັບ AI ທົ່ວໄປທີ່ພວກເຮົາມີຢູ່ໃນມືໃນມື້ນີ້.

ຫຼາຍຄົນຄາດຄະເນວ່າ "ການອອກແບບດ່ວນ" ຫຼື "ວິສະວະກໍາທັນທີ" ຈະເປັນການພິຈາລະນາທີ່ສໍາຄັນສໍາລັບຜູ້ທີ່ຕ້ອງການໃຊ້ AI ທົ່ວໄປ. ການຢືນຢັນແມ່ນວ່າໂດຍການຮູ້ວິທີການຂຽນ prompts ທີ່ດີທີ່ສຸດ, ທ່ານມີໂອກາດສູງທີ່ຈະໄດ້ຮັບບົດບັນຍາຍທີ່ເຫມາະສົມ. ນີ້ອາດຈະລວມເຖິງການໄດ້ຮັບ essay ທີ່ມີຄວາມຜິດພາດຫນ້ອຍເຊັ່ນດຽວກັນ.

ບໍ່ແມ່ນທຸກຄົນເຫັນດີວ່າຜູ້ໃຊ້ຈະຕ້ອງມີຄວາມຊໍານິຊໍານານໃນການເຮັດການກະຕຸ້ນເຕືອນ. ຕົວຢ່າງ, ຢູ່ໃນຫ້ອງທົດລອງ AI ຂອງຂ້ອຍ, ພວກເຮົາໄດ້ເຮັດວຽກກ່ຽວກັບການສ້າງ AI add-ons ເພື່ອເຮັດການອອກແບບດ່ວນສໍາລັບທ່ານ. ເຊັ່ນດຽວກັນ, ພວກເຮົາເຮັດວຽກກ່ຽວກັບ AI ທີ່ປະເມີນບົດເລື່ອງທີ່ອອກມາແລະພະຍາຍາມກວດສອບຄວາມບໍ່ຖືກຕ້ອງເພື່ອເຕືອນທ່ານ. ເບິ່ງການສົນທະນາຂອງຂ້ອຍກ່ຽວກັບ AI add-ons ເຫຼົ່ານັ້ນຢູ່ທີ່ ການເຊື່ອມຕໍ່ທີ່ນີ້.

ສໍາລັບໃນປັດຈຸບັນ, ເກົ້າກົດລະບຽບ handy-dandy ທີ່ຂ້ອຍມັກທີ່ສຸດກ່ຽວກັບການປະກອບການກະຕຸ້ນເຕືອນທີ່ສາມາດຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນໂອກາດທີ່ຈະໄດ້ຮັບຄວາມແປກໃຈ AI ເຫຼົ່ານັ້ນປະສົມເຂົ້າໄປໃນບົດຂຽນທີ່ອອກມາຈາກ ChatGPT ແມ່ນ:

• 1) Clear-Cut Prompts. ພະຍາຍາມເຮັດໃຫ້ແຕ່ລະການກະຕຸ້ນເຕືອນເປັນຄໍາທີ່ຊັດເຈນເທົ່າທີ່ເປັນໄປໄດ້, ລວມທັງການແກ້ໄຂຄວາມບໍ່ແນ່ນອນຂອງ semantic ທີ່ບໍ່ດັ່ງນັ້ນອາດຈະເຮັດໃຫ້ຜົນໄດ້ຮັບທີ່ຫນ້າປະຫລາດໃຈແລະໄກ.
• 2) ເຮັດຄືນການເຕືອນຂອງທ່ານ. ຖ້າທ່ານໄດ້ຮັບຄວາມແປກປະຫລາດໃນບົດຂຽນທີ່ອອກມາ, ຈົ່ງເຮັດການເຕືອນຂອງເຈົ້າຄືນໃຫມ່ໃນລັກສະນະທີ່ມີຈຸດປະສົງເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນຄວາມບໍ່ແນ່ນອນທີ່ອາດຈະເປັນການຫຼອກລວງ.
• 3) Series Of Prompts. ເຈົ້າສາມາດໄດ້ຮັບ AI ທົ່ວໄປໄປສູ່ເສັ້ນທາງກ້າວໄປຂ້າງຫນ້າທີ່ຕ້ອງການໂດຍການເຮັດການກະຕຸ້ນເຕືອນ, ແຕ່ລະຄັ້ງທີ່ຊ່ວຍທິດທາງທີ່ທ່ານຕ້ອງການໄປ, ນີ້ບາງຄັ້ງເອີ້ນວ່າ. ຕ່ອງໂສ້ຂອງຄວາມຄິດ ການກະຕຸ້ນເຕືອນ, ທີ່ຂ້າພະເຈົ້າໄດ້ກວມເອົາຢູ່ ການເຊື່ອມຕໍ່ທີ່ນີ້.
• 4) ເຂັ້ມງວດໃນສິ່ງທີ່ທ່ານຕ້ອງການ. ການທີ່ເຈົ້າສາມາດເວົ້າຄຳຮ້ອງຂໍຂອງເຈົ້າໄດ້ເຄັ່ງຄັດຂຶ້ນ, ຄວາມອາດສາມາດມີຂອບເຂດຫຼາຍເທົ່າທີ່ຈະເປັນບົດເລື່ອງທີ່ອອກມາໄດ້ ແລະມີໂອກາດໜ້ອຍລົງທີ່ແອັບ AI ຫຼຸດຄວາມໄຮ້ສາລະເຂົ້າໃນການຕອບສະໜອງ.
• 5) ຈະຈິງຈັງ. ຂ້າພະເຈົ້າເວົ້າວ່າເປັນເລື່ອງຈິງຈັງເພາະວ່າການຫຼຸດລົງຫນຶ່ງທີ່ສາມາດເກີດຂື້ນໄດ້ແມ່ນວ່າຖ້າທ່ານມີແນວໂນ້ມທີ່ຈະເບິ່ງຄືວ່າເປັນເລື່ອງຕະຫລົກຫຼືເຕັມໃຈທີ່ຈະຍອມຮັບການປອມແປງ, ບາງຄັ້ງແອັບຯ AI ຈະເອົາທິດທາງນັ້ນແລະດໍາເນີນການກັບມັນ, ຜົນຜະລິດທີ່ແປກປະຫຼາດຕາມຄວາມເຫມາະສົມ.
• 6) ຄໍາຖາມຄໍາຕອບ. ເອົາ​ຊະ​ນະ​ການ​ບໍ່​ເຕັມ​ໃຈ​ທີ່​ມີ​ຢູ່​ແລ້ວ​ຂອງ​ທ່ານ​ທີ່​ຈະ​ຕັ້ງ​ຄໍາ​ຖາມ​ຜົນ​ຜະ​ລິດ​ໄດ້​, ແລະ​ແທນ​ທີ່​ຈະ​ກົດ app AI ເພື່ອ​ເຮັດ​ເລ​ື້ມ​ຄືນ​ຫຼື​ອາດ​ຈະ​ອະ​ທິ​ບາຍ​ຄໍາ​ຕອບ​ໃດ​ກໍ​ຕາມ​ທີ່​ທ່ານ​ຄິດ​ວ່າ​ເປັນ​ຄໍາ​ຖາມ​.
• 7) ປ່ຽນຄໍາຕອບໃຫ້ເປັນຄໍາຖາມ. ຫຼັງ​ຈາກ​ທີ່​ທ່ານ​ໄດ້​ຮັບ​ຄໍາ​ຕອບ​ທີ່​ແປກ​ປະ​ຫລາດ​, ທ່ານ​ສາ​ມາດ​ຫໍ່​ມັນ​ເປັນ​ຄໍາ​ຖາມ​ແລະ​ຊີ້​ບອກ​ຢ່າງ​ກົງ​ໄປ​ກົງ​ມາ​ວ່າ​ທ່ານ​ສົງ​ໃສ​ຄວາມ​ຈິງ​ທີ່​ກ່ຽວ​ຂ້ອງ​, ເຊິ່ງ​ອາດ​ຈະ​ກະ​ຕຸ້ນ​ໃຫ້​ມີ​ຄໍາ​ຕອບ​ໃຫມ່​ຫມົດ​.
• 8) ເຮັດແບບດຽວກັນນີ້ຊ້ຳໆ. ຂ້າພະເຈົ້າໄດ້ກ່າວເຖິງກ່ອນຫນ້ານີ້ວ່າຜົນໄດ້ຮັບແມ່ນອີງໃສ່ຄວາມເປັນໄປໄດ້, ແລະການປ່ຽນແທນຄໍາສັບຄ້າຍຄືກັນ, ດັ່ງນັ້ນທ່ານສາມາດລອງເຮັດຊ້ໍາການກະຕຸ້ນເຕືອນດຽວກັນຫຼາຍຄັ້ງ, ແລະຫຼັງຈາກນັ້ນເລືອກເອົາແລະເລືອກຈາກຄໍາຕອບທີ່ອອກມາຕາມທີ່ເບິ່ງຄືວ່າສະຫລາດທີ່ຈະເຮັດແນວນັ້ນ.
• 9) ສະເຫມີຍັງຄົງສົງໃສ. ນີ້ແມ່ນກົດລະບຽບຫຼັກທີ່ມັນຢູ່ເທິງບ່າຂອງເຈົ້າເພື່ອທົບທວນແລະປະເມີນຜົນໄດ້ຮັບໃດກໍ່ຕາມທີ່ເຈົ້າໄດ້ຮັບຈາກ AI ທົ່ວໄປ. ຢ່າ​ຖື​ວ່າ​ຜົນ​ຜະ​ລິດ​ທີ່​ຜະ​ລິດ​ໄດ້​ຖືກ​ຕ້ອງ.

ເຫຼົ່ານັ້ນບໍ່ແມ່ນການປິ່ນປົວທີ່ແນ່ນອນ.

ຂ້ອຍຈະເວົ້າວ່າພວກເຂົາເບິ່ງຄືວ່າຈະຊ່ວຍໄດ້ເລັກນ້ອຍແລະສາມາດຍ້າຍເຂັມໃນແງ່ຂອງການລວບລວມບົດເລື່ອງທີ່ອອກມາທີ່ເບິ່ງຄືວ່າໃກ້ຊິດກັບສິ່ງທີ່ເຈົ້າຫວັງວ່າຈະໄດ້ຜະລິດ.

ສະຫຼຸບ

ບາງຄັ້ງມະນຸດໄດ້ຖືກບອກ ຫຼືດົນໃຈໃຫ້ຄິດຄືກັບມະນຸດອື່ນໆ.

ພວກ​ເຮົາ​ທີ່​ຢູ່​ໃນ​ພາກ​ສະ​ຫນາມ AI ຢ່າງ​ກະ​ຕື​ລື​ລົ້ນ​ແມ່ນ​ພະ​ຍາ​ຍາມ​ທີ່​ຈະ​ໄດ້​ຮັບ​ຄອມ​ພິວ​ເຕີ​ໃນ​ມື້​ຫນຶ່ງ​ຄິດ​ຄື​ກັບ​ມະ​ນຸດ​.

ດ້ວຍ AI ທົ່ວໄປໃນມື້ນີ້, ພວກເຮົາຊຸກຍູ້ໃຫ້ສັງຄົມໂກງຄິດຄືກັບຄອມພິວເຕີ.

ຄົນທີ່ໃຊ້ແອັບ AI ເຊັ່ນ ChatGPT ພະຍາຍາມຄິດຄືກັບ AI. ຈື່ໄວ້ວ່າການເຮັດແນວນັ້ນເປັນເລື່ອງຂອງການຄິດຫຼາຍກວ່າຜູ້ພັດທະນາ AI ແລະຍັງກວມເອົາການຄິດເຖິງສູດການຄິດໄລ່ທີ່ໃຊ້. ເຈົ້າສາມາດຄິດຄືກັບຂໍ້ມູນທີ່ມີຢູ່ໃນອິນເຕີເນັດ. ຄໍາສັບໃດທີ່ອາດຈະກ່ຽວຂ້ອງກັບຄໍາອື່ນ? ຂໍ້ເທັດຈິງອັນໃດທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບຂໍ້ເທັດຈິງອື່ນໆ?

ຂໍ້ສັງເກດສຸດທ້າຍສໍາລັບໃນປັດຈຸບັນ.

Voltaire, ນັກຂຽນ Enlightenment ທີ່ມີຊື່ສຽງຂອງຝຣັ່ງ, ກ່າວວ່າບໍ່ມີບັນຫາໃດໆທີ່ສາມາດທົນຕໍ່ການໂຈມຕີຂອງແນວຄິດທີ່ຍືນຍົງ. ນີ້ເບິ່ງຄືວ່າແນະນໍາວ່າພວກເຮົາຈໍາເປັນຕ້ອງສືບຕໍ່ຄິດກ່ຽວກັບວິທີເຮັດໃຫ້ AI ດີຂຶ້ນແລະດີຂຶ້ນ. ນອກຈາກນັ້ນ, ແນ່ນອນ, ປອດໄພກວ່າແລະປອດໄພກວ່າ. ຢ່າລືມຫຼືລະເລີຍອົງປະກອບທີ່ສໍາຄັນທີ່ເຂົ້າຮ່ວມ.

Albert Einstein ເວົ້າວ່າ: "ພວກເຮົາບໍ່ສາມາດແກ້ໄຂບັນຫາຂອງພວກເຮົາດ້ວຍຄວາມຄິດດຽວກັນທີ່ພວກເຮົາເຄີຍໃຊ້ໃນເວລາທີ່ພວກເຮົາສ້າງມັນ."

ນັ້ນອາດຈະຫມາຍຄວາມວ່າພວກເຮົາຈໍາເປັນຕ້ອງຄິດຄືນໃຫມ່ກ່ຽວກັບເສັ້ນທາງທີ່ມີຢູ່ແລ້ວຂອງພວກເຮົາໃນການຂະຫຍາຍ AI ການຜະລິດ? ມັນອາດຈະຫມາຍຄວາມວ່າພວກເຮົາຈໍາເປັນຕ້ອງໄດ້ດໍາເນີນການຕາມເສັ້ນທາງອື່ນໆຢ່າງຫ້າວຫັນແລະ stridently ເປັນສິ່ງທີ່ເກີດຂຶ້ນກັບ AI ການຜະລິດ. ອັນຕະລາຍຂອງການໃສ່ໄຂ່ຫຼາຍເກີນໄປໃສ່ກະຕ່າດຽວ.

ມື້ນີ້ມັນປ່ອຍໃຫ້ພວກເຮົາຢູ່ໃສ?

ແລ້ວ, ຂ້ອຍສາມາດເວົ້າເລື່ອງນີ້ໄດ້ໂດຍບໍ່ມີການຫຼອກລວງ, ຢ່າຖາມ AI ທົ່ວໄປກ່ຽວກັບ enigma ນັ້ນ, ເພາະວ່າພວກເຮົາຈະສະຫລາດທີ່ຈະສົມມຸດວ່າຄໍາຕອບໃດໆທີ່ໃຫ້ມາແມ່ນອາດຈະເປັນການຮັບໃຊ້ຕົນເອງຫຼືຄວາມແປກໃຈ AI indomitable.