هل الطريقة التي تكتب بها موجهًا تحدث فرقًا حقًا عندما تتفاعل مع أداة الذكاء الاصطناعى ، مثل ChatGPT؟ الجواب القصير هو ، نعم.
تساهم الكثير من العوامل في الاستجابة التي تحصل عليها من أداة AI أو chatbot ، بما في ذلك الطريقة التي تم إنشاؤها في البداية والبيانات التي تم تدريبها عليها. لكن أحد أهم العوامل هو كيفية التواصل معها – هذا هو المكان الذي يأتي فيه المطالبة.
المطالبة هي في الأساس سؤال أو تعليمات تقدمها أداة منظمة العفو الدولية لإنشاء رد. يمكن أن يكون استعلامًا قصيرًا وبسيطًا ، أو طلبًا أطول ، وأكثر تنظيماً ، أو حتى سلسلة من الإرشادات ، وكل ذلك بهدف تشكيل الإخراج ، وفي النهاية ، الحصول على ما تريد. مما يعني أن الطريقة التي تكتب بها هذه المطالبات تؤثر بشكل مباشر على مدى وضوح استجابة الذكاء الاصطناعى واضحة ومفيدة.
عندما حاولت استخدام chatgpt لأول مرة ، تحدثت إليها كصديق ، وأطلق أسئلة غير رسمية ومحمومة وتوقع ردود بديهية. على الرغم من أنه لا يوجد شيء خاطئ بالضرورة في هذا النهج ، إلا أنني أدركت قريبًا أن كونك أكثر تعمدًا حول كيفية كتبت مطالبي أعطاني إجابات أفضل بكثير. هذا هو ما يسمى “الهندسة السريعة” ، وهو مجال متزايد أصبح مهمًا للغاية ، يقوم الناس ببناء وظائف منه.
علم المطالبات
كل شخص لديه نهج مختلف قليلاً عندما يتعلق الأمر بما يجعل موجهًا رائعًا – وهذا يمكن أن يختلف اعتمادًا على ما تحتاجه وما هي الأداة التي تستخدمها.
ولكن ، بشكل عام ، فإن فعالية استجابات الذكاء الاصطناعى لها ثلاثة عناصر أساسية يجب مراعاتها. الأول هو السياق ، لذا فإن أداة الذكاء الاصطناعى ستؤدي في أفضل حالاتها عندما تعرف خلفية كافية لفهم ما تطلبه. المعلومات الأكثر صلة بما في ذلك ، كلما كانت الاستجابة أكثر دقة وفائدة.
ثم هناك خصوصية ، لذلك كلما كانت موجه أكثر وضوحًا ، كلما كانت النتيجة أفضل. تميل المطالبات الغامضة إلى إنتاج إجابات عامة أو أقل صلة
وأخيرا ، النظر في الهيكل. إذا وضعت وقتًا في التفكير في كيفية صياغة المطالبة ، فما هو الترتيب الذي تقوم بتشكيله ، سواء كنت تستخدم نقاط الرصاص أو الأرقام لتقسيم النص ، إلخ ، من المحتمل أن تحصل على استجابة أكثر صلة.
يجدر أيضًا فهم كيفية عمل أداة الذكاء الاصطناعى التي تستخدمها فعليًا. على سبيل المثال ، chatbots التي تستخدم نماذج لغة كبيرة (LLMS) ، والتي تتضمن chatgpt ، كلود و Google Gemini ، قم بإنشاء ردودهم على أساس الاحتمال.
مما يعني أنها تتنبأ بالتسلسل المحتمل للكلمات بناءً على الإدخال الذي قدمته. لذا ، فإن أي تغييرات تجريها على الطريقة التي تكتب بها موجهًا ، حتى لو كنت تعتقد أنها تسأل بشكل عام نفس الشيء ، يمكن أن تقدم نتائج مختلفة حقًا.
بالطبع ، تبالغ بعض الأشخاص في تعقيد الهندسة الفوري لبيع الدورات أو الخدمات الاستشارية. ومع ذلك ، تظهر الأبحاث أن موجهًا تم بناؤه جيدًا لا ينتج عنه نتائج أفضل من الذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال، دراسة واحدة وجدت أن المطالبة التي تم النظر فيها بشكل جيد يمكن أن تزيد من جودة استجابة LLM بنسبة 57.7 ٪ والدقة بنسبة 67.3 ٪.
لكنك لا تحتاج إلى ورقة بحثية لرؤية هذا بنفسك. حاول استخدام chatbot من الذكاء الاصطناعي المفضل لديك للإجابة على سؤال باستخدام موجه قصير وغامض – ثم صقله بمزيد من التفاصيل والتعليمات. أراهن أنك ستتفاجأ بمدى تحسن الاستجابة.
كيف تكتب مطالبات منظمة العفو الدولية بشكل أفضل؟
أجرى الأشخاص أبحاثًا ، وقاموا بإنشاء دورات وجعلت الكثير من محتوى الفيديو لمساعدتك في إزالة الغموض عن المطالبة المثالية.
لكن هذا لا يعني أنه لا توجد بعض الدروس الرئيسية التي تتجاوز السياق والخصوصية والبنية التي يجب مراعاتها. إليك بعض النصائح الأكثر شعبية:
- إعطاء أمثلة: في الهندسة السريعة ، وهذا ما يسمى بضع طلقة. إنه ينطوي على تزويد الذكاء الاصطناعى بأمثلة قبل أن يطلب من ذلك توليد استجابة. على سبيل المثال ، إذا كنت تريد قائمة جيدة التنظيم من نصائح السفر ، فقد تقدم أولاً نصائح عينة أو ثلاث نماذج ثم تطلب من الذكاء الاصطناعى توليد المزيد في نفس النمط.
- حدد الجمهور: تحديد من هو المحتوى من أجل. على سبيل المثال ، إذا كنت تطلب نصيحة للعناية بالبشرة ، حدد ما إذا كان الأمر بالنسبة لأخصائيي الأمراض الجلدية أو عشاق الجمال أو الأفراد الفقيرين الذين يعانون من حب الشباب. هذا يساعد الذكاء الاصطناعى على تخصيص ردها.
- اشرح من أنت: بالإضافة إلى تحديد من هو الإخراج ، أخبر أداة الذكاء الاصطناعى الذي يمكنك جعل الإخراج أكثر أهمية. على سبيل المثال ، سيؤدي قول “أنا مدرس إنشاء اختبار لطلابي” إلى استجابة تعليمية أكثر تنظيماً من طلب عام لأسئلة الاختبار.
- أخبره بالتنسيق الذي تريده: أوضح ما إذا كنت تريد تقديم الإخراج كقالة أو نص أو قائمة نقاط رصاصة. يمكنك أيضًا تحديد حد عدد الكلمات لضبط الاستجابة.
- حدد النغمة: إذا كنت تكتب لغرض محدد ، فاعط بتفاصيل حول النغمة التي تريدها. يساعد تحديد النمط مقدمًا على تحسين إخراج الذكاء الاصطناعي. يمكنك أيضًا تقديم أمثلة أو روابط للمواد المرجعية لدقة أفضل.
- استخدم اللغة الطبيعية: في حين أن المطالبات المهيكلة مهمة ، إلا أن التعقيد المفرط عليها يمكن أن تأتي بنتائج عكسية. تم تصميم نماذج الذكاء الاصطناعى لتفسير اللغة الطبيعية ، وبالتالي فإن الحفاظ على المطالبات الواضحة والمباشرة والمحادثة سوف يمنحك أفضل النتائج.
- اطلب من أداة الذكاء الاصطناعى إظهار عملها: إذا كنت بحاجة إلى منظمة العفو الدولية لتوفير التفكير أو الخطوات المنطقية ، اطلب منه إظهار عملية التفكير. هذه التقنية ، المعروفة باسم سلسلة الفكر ، مفيدة للمهام مثل شرح كيفية عملها على مشكلتنا أو تحديد حجة.
- صقل كما تذهب: حتى مع المطالبات المصنوعة جيدًا ، قد لا يكون الإخراج الأول مثاليًا. تعمل الذكاء الاصطناعى بشكل أفضل إذا قمت بتحسين-إذا كانت الاستجابة غامضة جدًا أو خارج المسار ، فعليك إعادة التفكير في المطالبة من خلال تحديد نغمة التفاصيل أو مستوى التفاصيل أو اختيار الكلمات. التعديلات الصغيرة يمكن أن تحدث فرقا كبيرا.
يمكن أن تكون أدوات الذكاء الاصطناعي مفيدة بشكل لا يصدق ، لكنها بعيدة عن الكمال. بغض النظر عن نموذج الذكاء الاصطناعي الذي تستخدمه ، فإن جودة إخراجها تعتمد على وضوح وهيكل مدخلاتك.
سواء كنت تستخدم الذكاء الاصطناعى لتفكير العصف الذهني ، أو الأتمتة ، أو إنشاء خطة تمرين ، أو تصحيح مقال ، فإن المطالبة المدروسة تؤدي إلى نتائج أفضل وأكثر دقة.
العربية 
English 
Français