Tornando o conteúdo gerado por IA mais confiável: dicas para designers e usuários
O perigo das alucinações de AI em estratégias de aprendizado e desenvolvimento (L&D) é real demais para as empresas ignorarem. A cada dia, um sistema movido a IA é deixado sem controle, designers instrucionais e profissionais de eLearning arremessam a qualidade de seus programas de treinamento e a confiança de seu público. No entanto, é possível mudar essa situação. Ao implementar as estratégias certas, você pode evitar alucinações de IA em programas de P&D para oferecer oportunidades impactantes de aprendizado que agregam valor à vida do seu público e fortalecem a imagem da sua marca. Neste artigo, exploramos dicas para designers instrucionais para impedir erros de IA e para que os alunos evitem a ser vítima de desinformação da IA.
4 etapas para IDs para evitar alucinações de IA em L&D
Vamos começar com as etapas que os designers e instrutores devem seguir para mitigar a possibilidade de suas ferramentas movidas a IA alucinarem.
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1. Garanta a qualidade dos dados de treinamento
Para evitar alucinações de IA nas estratégias de L&D, você precisa chegar à raiz do problema. Na maioria dos casos, os erros de IA são resultado de dados de treinamento imprecisos, incompletos ou tendenciosos para começar. Portanto, se você deseja garantir saídas precisas, seus dados de treinamento devem ser da mais alta qualidade. Isso significa selecionar e fornecer seu modelo de IA com dados de treinamento diversos, representativos, equilibrados e livres de vieses. Ao fazer isso, você ajuda seu algoritmo de IA a entender melhor as nuances no prompt de um usuário e a gerar respostas relevantes e corretas.
2. Conecte a IA a fontes confiáveis
Mas como você pode ter certeza de que está usando dados de qualidade? Existem maneiras de conseguir isso, mas recomendamos conectar suas ferramentas de IA diretamente a bancos de dados confiáveis e verificados e bases de conhecimento. Dessa forma, você garante que, sempre que um funcionário ou aluno fizer uma pergunta, o sistema de IA possa referir imediatamente as informações que incluirá em sua saída com uma fonte confiável em tempo real. Por exemplo, se um funcionário quiser um certo esclarecimento sobre as políticas da empresa, o chatbot deverá poder obter informações dos documentos verificados de RH em vez de informações genéricas encontradas na Internet.
3. Tune seu design de modelo de IA
Outra maneira de evitar alucinações de IA em sua estratégia de L&D é otimizar o design do modelo de IA por meio de testes e ajustes finos rigorosos. Esse processo foi projetado para aprimorar o desempenho de um modelo de IA, adaptando -o de aplicativos gerais a casos de uso específicos. A utilização de técnicas, como poucas e transferências, permite que os designers alinhem melhor as saídas de IA com as expectativas do usuário. Especificamente, mitiga erros, permite que o modelo aprenda com o feedback do usuário e torna as respostas mais relevantes para o seu setor ou domínio de interesse específico. Essas estratégias especializadas, que podem ser implementadas interna ou terceirizadas para especialistas, podem aumentar significativamente a confiabilidade de suas ferramentas de IA.
4. Teste e atualize regularmente
Uma boa dica a ter em mente é que as alucinações de IA nem sempre aparecem durante o uso inicial de uma ferramenta de IA. Às vezes, os problemas aparecem depois que uma pergunta foi feita várias vezes. É melhor capturar esses problemas antes que os usuários tenham tentando diferentes maneiras de fazer uma pergunta e verificar com que consistência o sistema de IA responde. Há também o fato de que os dados de treinamento são tão eficazes quanto as informações mais recentes do setor. Para impedir que seu sistema gerem respostas desatualizadas, é crucial conectá-lo a fontes de conhecimento em tempo real ou, se isso não for possível, atualize regularmente os dados de treinamento para aumentar a precisão.
3 dicas para os usuários evitarem alucinações de IA
Usuários e alunos que podem usar suas ferramentas de IA não têm acesso aos dados de treinamento e design do modelo de IA. No entanto, certamente existem coisas que eles não podem fazer para cair em saídas errôneas de IA.
1. Otimização imediata
A primeira coisa que os usuários precisam fazer para impedir que as alucinações de IA apareçam até pensar em seus avisos. Ao fazer uma pergunta, considere a melhor maneira de expressá -la para que o sistema de IA não apenas entenda o que você precisa, mas também a melhor maneira de apresentar a resposta. Para fazer isso, forneça detalhes específicos em seus avisos, evitando uma redação ambígua e fornecendo contexto. Especificamente, mencione seu campo de interesse, descreva se você deseja uma resposta detalhada ou resumida e os pontos -chave que você gostaria de explorar. Dessa forma, você receberá uma resposta relevante para o que você tinha em mente quando lançou a ferramenta de IA.
2. Verifique as informações que você recebe
Não importa o quão confiante ou eloquente seja uma resposta gerada pela IA, você não pode confiar cegamente. Suas habilidades de pensamento crítico devem ser tão nítidas, se não mais nítidas, ao usar as ferramentas de IA como quando você procura informações online. Portanto, quando você recebe uma resposta, mesmo que pareça correta, reserve um tempo para verificar novamente com fontes confiáveis ou sites oficiais. Você também pode solicitar ao sistema de IA que forneça as fontes nas quais sua resposta é baseada. Se você não pode verificar ou encontrar essas fontes, isso é uma indicação clara de uma alucinação de IA. No geral, você deve lembrar que a IA é um ajudante, não um oráculo infalível. Veja -o com um olhar crítico e você pegará erros ou imprecisões.
3. Relate imediatamente quaisquer problemas
As dicas anteriores o ajudarão a impedir alucinações de IA ou reconhecê -las e gerenciá -las quando elas ocorrerem. No entanto, há uma etapa adicional que você deve dar ao identificar uma alucinação, e isso está informando o host do programa de L&D. Enquanto as organizações tomam medidas para manter a operação suave de suas ferramentas, as coisas podem cair nas rachaduras e seu feedback pode ser inestimável. Use os canais de comunicação fornecidos pelos hosts e designers para relatar erros, falhas ou imprecisões, para que possam abordá -los o mais rápido possível e impedir seu reaparecimento.
Conclusão
Embora as alucinações da IA possam afetar negativamente a qualidade da sua experiência de aprendizado, elas não devem impedi -lo de alavancar a inteligência artificial. Erros e imprecisões da IA podem ser efetivamente evitados e gerenciados se você tiver um conjunto de dicas em mente. Primeiro, designers instrucionais e profissionais de eLearning devem permanecer no topo de seus algoritmos de IA, constantemente verificar seu desempenho, ajustando seu design e atualizando seus bancos de dados e fontes de conhecimento. Por outro lado, os usuários precisam criticar as respostas geradas pela IA, verificando informações, verificar fontes e procurar bandeiras vermelhas. Seguindo essa abordagem, ambas as partes poderão impedir alucinações de IA no conteúdo de L&D e aproveitar ao máximo as ferramentas movidas a IA.
Fonte: Feed Burner
