انسان و هوش مصنوعی
زمینه بهتر، هوش مصنوعی مفیدتری میسازد
هوش مصنوعی زمانی ارزشمندتر میشود که تجربه واقعی و دانش قابل ردیابی را گسترش دهد، نه اینکه از یک پرامپت کمعمق تخصص بسازد.
پرسش محوری
هوش مصنوعی برای مفیدبودن در این موقعیت، چه چیزهایی باید بداند؟
۰1
پرامپت، تمام زمینه نیست
یک پرامپت دقیق میتواند پاسخ را بهتر کند، اما جای تجربه، تمایزها، شواهد و قضاوتی را که پاسخ را ارزشمند میکنند نمیگیرد. وقتی زمینه کمعمق باشد، خروجی هوش مصنوعی معمولاً قابلقبول اما عمومی است.
برای یک کوچ یا رهبر منابع انسانی، زمینه مفید شامل شیوه فکرکردن، مرزهای حرفهای، منابع ادعاها و الگوهایی است که واقعاً مشاهده کرده است.
۰2
پیش از مقیاسدادن، استک را بسازید
یک سیستم دانش حرفهای با شواهد شروع میشود. شواهد به دانش سازمانیافته تبدیل میشوند. مشاهدات تکرارشونده ممکن است الگو بسازند و الگوها میتوانند به چارچوب تبدیل شوند.
تنها پس از آن است که سیستم باید این ایدهها را به مقاله، پرسش، ویدئو یا ابزار تبدیل کند. این ترتیب کمک میکند هوش مصنوعی تخصص را گسترش دهد، نه اینکه وانمود کند منشأ آن است.
۰3
قابلیت ردیابی، استاندارد را تغییر میدهد
هر دارایی عمومی باید بتواند به یک پرسش ساده پاسخ دهد: این از کجا آمده است؟ پاسخ ممکن است تجربه، پژوهش، منبعی مشخص یا تأملی باشد که صریحاً برچسب خورده است.
هدف، تولید محتوای بیشتر نیست؛ هدف ساخت سیستمی است که بدون ازدستدادن تجربه و قضاوت انسانی، کار مفید تولید کند.
۰4
حداقل فرایند مسئولانه
پیش از آنکه از هوش مصنوعی بخواهیم یک ایده را گسترش دهد، منبع آن را ثبت میکنیم. مشاهده را از تفسیر جدا میکنیم، زمینه شکلگیری ایده را حفظ میکنیم و محدودیتهای استفاده از آن را مینویسیم.
سپس هوش مصنوعی میتواند در بازیابی، مقایسه، ساختاربندی و تطبیق محتوا کمک کند. مسئولیت صحت، محرمانگی، مرزهای حرفهای و تصمیم نهایی انتشار همچنان انسانی باقی میماند.
پرسشهایی برای ادامه تأمل
- ۰1این خروجی بر چه شواهدی بنا شده است؟
- ۰2کدام بخش مشاهده، کدام بخش منبع و کدام بخش استنباط است؟
- ۰3فرد دیگری پیش از استفاده مسئولانه از این دارایی، به چه زمینهای نیاز دارد؟