Videolekcija: Inženjering upita: Kako postavljati upite za bolje odgovore umjetne inteligencije?

Dobro došli u video o inženjeringu upita. Danas ćemo istražiti kako oblikovanje dobrih upita može poboljšati vašu interakciju sa sustavima umjetne inteligencije poput chat ChatGPT-a. Inženjering upita ključna je vještina koja vam omogućuje da dobijete preciznije, relevantnije i korisnije odgovore od umjetne inteligencije, bilo da je koristite za obrazovne ili profesionalne svrhe. Primjerima i savjetima naučit ćete kako postavljati učinkovitije upite tako da možete maksimalno iskoristiti mogućnosti koje nudi umjetna inteligencija. Inženjering upita odnosi se na proces oblikovanja jasnih, preciznih i ciljanih upita prema sustavima umjetne inteligencije. Na temelju kako i što pitamo, umjetna inteligencija može generirati odgovore koji su korisni, ali i odgovore koji nisu relevantni. Kvaliteta odgovora ovisi o tome kako je upit, takozvani prompt, formuliran – važno je biti specifičan, jasan i postaviti u kontekst umjetne inteligencije. Zašto je oblikovanje upita važno? Ako upit nije dovoljno jasan ili specifičan, umjetna inteligencija može generirati nepotpune ili netočne odgovore. Na primjer, opći upit poput „Reci mi nešto o povijesti umjetne inteligencije” može rezultirati previše širokim odgovorom. S druge strane, precizan upit kao što je „Pogledaj povijest generativne umjetne inteligencije” daje mnogo konkretniji odgovor. Dakle, jasni upiti vode do boljih odgovora. Nije li tako i u komunikaciji čovjek-čovjek, odnosno kad je u pitanju živa inteligencija? Je li ipak nešto drugačije u odnosu čovjeka i stroja, dakle umjetne inteligencije? Evo primjera dobro formuliranog upita koji ćemo postaviti umjetnoj inteligenciji, konkretno alatu ChatGPT: „Objasni kako se metodologija istraživanja razlikuje u društvenim i prirodnim znanostima.” Nakon što dobijemo odgovor, pokušat ćemo s dodatno razrađenim upitom kako bismo prikazali razliku u kvaliteti povratne informacije: „Objasni tri ključne razlike između metodologija istraživanja u društvenim i prirodnim znanostima. Uključi konkretne metode, primjer istraživačkog problema u svakoj znanosti i objasni kako se pristupi razlikuju u analizi podataka.” Sada ćemo usporediti odgovore koje smo dobili. Možete primijetiti jasnu razliku u dubini i preciznosti. Zaključujemo: što su upiti jasniji, konkretniji i usmjereniji na specifične aspekte teme, to će odgovor umjetne inteligencije biti relevantniji, informativniji i korisniji. S druge strane, loši upiti mogu rezultirati nepotpunim ili zbunjujućim odgovorima. Na primjer: „Reci mi nešto o umjetnoj inteligenciji u obrazovanju.” Ovaj upit je preširok i može rezultirati odgovorima koji nisu usmjereni na specifične informacije. Sljedeći primjer je upit: „Kako učiti?” Ovaj upit je previše općenit i može dati odgovore koji nisu prilagođeni specifičnom kontekstu. Iz danih primjera vidjeli smo kako umjetna inteligencija neće moći pružiti korisne odgovore ako upit nije jasan i precizan. P: Kako koristite umjetnu inteligenciju, recimo ChatGPT, u svom učenju? O: Lea Prišćan, studentica Koristim se za mnoge svrhe. Najviše dok učim, dok, ne znam, radim nekakav sažetak lekcije da vidim koji su glavni problemi i kad se pripremam za ispite kažem mu da mi postavi neka pitanja da provjerim svoje znanje i zapravo je jako bitno način na koji ja postavim pitanje da bude ono što ciljam. P: Možete li dati primjer? O: Lea Prišćan, studentica Mogu dati primjer. Kad, ne znam, me zanima neki postupak rješavanja nekog zadatka iz matematike ili kemije, ne kažem mu samo da mi kaže rješenje zadatka, nego mu kažem da mi objasni postupak i način rješavanja tog zadatka. Kao da sam srednjoškolac i onda mi puno više detalja izbaci i pokaže da bolje razumijem cijeli materijal. P:Je li umjetna inteligencija uvijek točna? O: Lea Prišćan, studentica Ne, mislim da nije. Zato uvijek provjerim svoje materijale koje dobivam na fakultetu, a ovo više da nekako potvrdim neko znanje ili da, da uvijek probam zapravo prvo sama istražiti. P: Postoji li neki trik u postavljanju pitanja? O: Lea Prišćan, studentica Pa postoji trik tako da mu se ne kaže samo daj mi rješenje za ovu jednadžbu, nego objasni mi na koji način se rješava ova jednadžba, kao da sam srednjoškolac ili kao da sam osnovnoškolac pa će onda on ići u puno više detalja da nam svaku stvar naglasi koja bi mogla biti bitna. P:Dakle, umjetna inteligencija ne daje samo rezultat, nego nam pomože razumjeti proces? O: Lea Prišćan, studentica Kad mu se kaže da objasni postupak ili suštinu neke lekcije, onda će on baš objasniti to da možemo bolje razumjeti, a ne samo dati rješenje. Zato je bitno kako se postavi pitanje, da li će ili dati rješenje, znači nije za prepisivanje ili će baš objasniti neku lekciju i neki pojam. Inženjering upita ključan je za dobivanje relevantnih i kvalitetnih odgovora od sustava umjetne inteligencije. Kroz preciznost, jasnost i kontekst možete uvelike poboljšati kvalitetu interakcije s umjetnom inteligencijom. Razmislite kako možete primijeniti ove tehnike u svom svakodnevnom korištenju umjetne inteligencije. Svijest o tome kako postavljati efikasne upite omogućit će vam bolje rezultate i uštedu vremena. I na kraju, biste li sad mogli napisati dobar prompt za predviđanje smjera razvoja umjetne inteligencije u obrazovanju? Pokušajte, a odgovore ćemo raspraviti pri našem prvom online susretu. Sretno i pozdrav svima!