Comments 13
Менеджмент и управление коммуникацией
Где помогает AI:
Смотрит на проблемы без разных предвзятостей
Закончил читать статью на этом моменте. Можете у самого ИИ и спросить, действительно ли он смотрит на проблемы без предвзятости.
Я вижу (и сам использую) как люди обращаются к AI в спорных моментах, когда появляется конфликт в коммуникации, недопонимания и проч. - здесь скорее про этот кейс. AI как медиатор.
Я почитал по диагонали как смог информацию по ссылке. Я спросил у чатгпт, что такое AI-Mediated Communication. И в ответ получил информацию вида:
Определение AIMC: AIMC охватывает любые формы общения, где искусственный интеллект играет активную роль, будь то через чат-ботов, системы голосового распознавания, автоматизированные ответы или платформы, использующие обработку естественного языка.
Я ещё раз посмотрел что написано по вашей ссылке - там какое то сравнение (без деталей) этого самого AIMC видимо и естественного общения. Без деталей очень сложно понять, что там происходит, я вполне допускаю что это какая то техническая поддержка vs бот.
Каким образом тут помогает AI кроме "снимает вал простых однообразных вопросов" - я не в курсе. Можете раскрыть мысль, о чём вы писали и что имели в виду?
Попробую проиллюстрировать статью выше (таких исследований много видел, это одно из первых что попало):
1) Когда людям нужно донести свою мысль/идею, пишешь письмо, отправляешь в GPT и спрашиваешь фидбэк: не грубо ли написано, понятны ли аргументы, понятная ли задача, чем можно усилить
2) Когда есть уже конфликт, я, например, провожу интервью с командами, выявляю какие-то общие точки, формирую свое мнение и иду в GPT спрашивать как он видит картину. Как живой человек, у меня есть предвзятость на ту или иную сторону. LLM часто видит какие-то конфликты, которые я пропустил или в целом даёт более нейтральную точку зрения.
Здесь важно правильно сформулировать вопрос, потому что, как ниже написали, есть риск получить "самовлюблённого нарцисса", который будет топить за вас или другую сторону. :)
В статье AI-Mediated Communication скорее как процесс
Звучит полезно, но громоздко. Т.е. надо спросить ИИ, получить ответ, доработать письмо, снова спросить. Как оценить, когда остановиться? Просто использовать ИИ звучит плохо, потому как люди распознают такой текст и недовольны.
Вот это для просто звучит сложно, буду иметь в виду что так можно, спасибо за информацию. С моей личной точки зрения кажется, что личная предвзятость - это нормально, лучше иметь своё мнение, чем мнение ИИ.
он хочет робота-судью, который решит все его проблемы с обществом
Жена как-то попробовала мне втулить «ИИ как решателя конфликтов», и я по приколу решил попробовать. Пошло примерно так:
Она: Мне не нравится то-то и то-то!
GPT: (выдаёт измышления на полстраницы)
Я: Стопэ, стопэ, вот тут неправильно — ты говоришь про то-то, а на самом деле было вовсе не так, а вот так-то!
GPT: (выдаёт измышлений ещё на полстраницы)
Я: Опять неправильно: ты считаешь, что я — вот так, а на деле было вот эдак.
GPT: (выдаёт измышлений ещё на полстраницы)
(повторять, пока на надоест).
Иными словами, если считать это с «разговором с психологом», то в качестве «психолога» имеем самовлюблённого нарцисса, который любит говорить, но полностью игнорирует любые уточнения.
В примере моего взаимодействия с GPT и донастроек - он в большинстве случаев задаёт вопросы, а не пишет размышления на полстраницы после первого же промпта. Эту опасность я старался донести в статье: когда ты приходишь в "дефолтный" LLM и вываливаешь туда свои проблемы, конечно, GPT начинает выдавать свою интерпретацию, подтверждает вашу картину и проч.
Но если в настройках указано даже минимальное:
Всегда обращайте внимание на ключевые моменты в моих вопросах, чтобы определить мое намерение. Если вопрос неясен или двусмыслен, попросите уточнить детали, чтобы подтвердить свое понимание, прежде чем отвечать.
Предложите несколько точек зрения или решений.
и прочие инструкции
Качество ответов сильно растёт, потому что перед тем, как выдать своё измышление, LLM допытает корень вопроса у вас :) что даже ответ не нужен будет
В 2024 году распространялась идея, что промпт-инжиниринг умирает, и я с этим согласен, потому что для AI промпты уже не так важны
Но это же неправда, совсем неправда. Я категорически не согласен с этим.
Промпты важны. От структуры промпта напрямую зависит последовательность, формат и стиль ответа нейросети. Только промпт задаёт принципиальные форматные ограничения и требования к ответу.
Ответ на чистый запрос и ответ на тот же запрос после диалога — два разных ответа. Ответ на вопрос с системным промптом и без него — два разных ответа.
Ответы одной и той же модели в разных условиях отличаются и количественно (объемом, длиной, структурой), и качественно (глубиной погружения, выбором лексики и стиля), а могут отличаться и верностью — в зависимости от того, включился или нет CoT, использованы ли РАГи, использовались ли спецсимволы в запросе.
Промпт-инжиниринг не умирает и не умрёт, потому что от промпта всегда будет зависеть ответ нейросети. Напротив, сейчас от промпта зависит даже больше, чем раньше, когда БЛМки были меньше и глупее и никакой промпт не мог этого исправить, а сейчас влияет на многое.
В промпте вся соль. Недаром говорят, что правильно поставить вопрос - половина решения проблемы. Именно поэтому пользуясь ИИ глупые будут глупеть, а умные умнеть. И ума они наберутся не от ИИ, от того что станут быстрее получать информацию. А суть любого прогресса именно в повышении производительности, в данном случае, в возможности проанализировать большее число вариантов за имеющееся в ремя.
как не променять эффективность на критическое мышление
Никак. Работа на "потогонной системе" (tm) не предполагает критического мышления за ненадобностью, но зато имеет простые и понятные критерии эффективности в виде единиц работы в единицу времени и предполагает чёткие инструкции по выполнению этих единиц работы.
Эх...лет через 20-30 мы будем смеяться над этими размышлениями вместе с андроидом попивая кофе...и настраивая кибер -имплант...)
Эволюция в Homo GPT: как не променять эффективность на критическое мышление