مهندسی درخواست در هوش مصنوعی؛ چگونه از هوش مصنوعی بهره ببریم؟ 

مقدمه 

مهندسی درخواست، هنر تعامل با هوش مصنوعی است و به‌عنوان پلی میان قابلیت‌های هوش مصنوعی و نیازهای آموزشی عمل می‌کند. این فرآیند امکان ایجاد مواد آموزشی و ارزیابی‌های هدفمند، جذاب‌تر و مؤثرتر را فراهم می‌آورد. مهندسی درخواست به ما کمک می‌کند با طرح سؤالات و دستورالعمل‌های دقیق و آموزنده، خروجی‌های مطابق با هدف را از مدل‌های هوش مصنوعی به دست آوریم. کاربران ابزارهای هوش مصنوعی می‌توانند با ساختاربندی دقیق دستورالعمل‌ها، خروجی مدل‌های هوش مصنوعی را اصلاح و مدیریت کنند که این کار به افزایش قابلیت اطمینان و کارایی نتایج کمک می‌کند. در این مقاله، نحوه تعامل با مدل‌های هوش مصنوعی و راهبردهایی برای به‌دست‌آوردن نتایج بهتر از مدل‌های بزرگ زبان، مانند مدل‌های GPT، ارائه می‌شود. این مقاله به بررسی روش‌هایی می‌پردازد که می‌توانند در کسب نتایج مطلوب‌تر و مؤثرتر کمک کنند.

آموزش و هوش مصنوعی 

آموزش به‌عنوان یکی از بنیادی‌ترین جلوه‌های تمدن بشر در سال‌های اخیر به دلیل نفوذ هوش مصنوعی تغییرات زیادی را تجربه کرده است؛ بنابراین، آشنایی معلمان با مقوله هوش مصنوعی و تسلط بر استفاده از آن ضروری است. به طور مثال، گپ جی بی تی به‌عنوان یک روبات گفت‌وگویی محبوب بین معلمان و دانش‌آموزان از هوش مصنوعی برای برقراری ارتباط استفاده می‌کند. اما باوجود پیشرفت‌های فراوان، این فناوری هنوز نمی‌تواند بدون طرح صحیح درخواست کاربر، پاسخ‌های واقعی و دقیقی ارائه دهد؛ بنابراین، لازم است معلمان نحوه تعامل با این روبات‌های گفت‌وگویی را بیاموزند، زیرا ممکن است در تولید پاسخ‌ها خطاهای زیادی وجود داشته باشد.

کلیدواژه‌ها: هوش مصنوعی، گپ جی بی تی، مهندسی درخواست، رشد فناوری آموزشی

راهبردهای مهندسی درخواست برای دستیابی به نتایج مطلوب 

1. دستورالعمل‌های واضح بنویسید: 

مدل‌های هوش مصنوعی نمی‌توانند ذهن شما را بخوانند. از کلمات و جملات واضح و ساده استفاده کنید تا از خطاهای استدلالی جلوگیری شود. همچنین، به مدل‌ها آموزش دهید که قبل از نتیجه‌گیری، راه‌حل‌های خود را با دقت بررسی کنند.

2. متن مرجع ارائه دهید: 

مدل‌های زبانی می‌توانند پاسخ‌های جعلی ارائه دهند، به‌ویژه زمانی که با موضوعات مبهم مواجه هستند. برای کاهش احتمال جعل، متن مرجع یا نقل‌قول‌های معتبر را در دستورالعمل‌های خود بگنجانید.

3. اخلاقی باشید: 

از ارسال محتوای نامناسب، نابجا یا توهین‌آمیز پرهیز کنید. هوش مصنوعی ممکن است به دلیل سوگیری‌های نادرست، رفتار ناعادلانه‌ای از خود نشان دهد. به طور مثال، در دستگاه‌های تشخیص چهره و الگوریتم‌های استخدام ممکن است به نفع یا ضرر گروه‌های خاص عمل کند.

4. وظایف پیچیده را به وظایف فرعی ساده‌تر تقسیم کنید: 

وظایف پیچیده معمولاً نرخ خطای بالاتری دارند؛ بنابراین، این وظایف را به اجزای ساده‌تر تقسیم کنید و از خروجی‌های وظایف قبلی برای ایجاد ورودی‌های وظایف بعدی استفاده کنید.

جمع‌بندی 

هوش مصنوعی می‌تواند به معلمان کمک کند تا در یادگیری دانش‌آموزان تنوع ایجاد کنند و روند تغییرات درازمدت را پیش‌بینی و برنامه‌های درسی شخصی‌سازی شده طراحی کنند. اما استفاده مؤثر از این فناوری اهمیت زیادی دارد، زیرا هر فناوری نوظهور می‌تواند مزایا و نقص‌هایی داشته باشد که در گذر زمان مشخص می‌شود. معلمان و دست‌اندرکاران آموزشی باید در استفاده از این فناوری‌ها هوشیار باشند و با دقت عمل کنند.

منابع 

1. Guidance for Generative AI in Education and Research, Published by The United Nations Educational, Scientific and Cultural Organization, 2023. 

2. Cardona, M. A., Rodriguez, R., & Lahmael, K. (2023). Artificial Intelligence and the Future of Teaching and Learning: Insights and Recommendations.  3. Guidance for Prompt Engineering, Published by OpenAI, 2023