Terim „Bir antrenman partneri olarak yapay zeka“ artık sıkça kullanılıyor. Genellikle bir yapay zekanın yazmaya yardımcı olduğu, fikir ürettiği veya görevleri daha hızlı tamamladığı anlamına gelir. Bu konudaki ilk temel makale dergide zaten yayınlanmıştı. Bu makale şimdi yapay zekanın etkili bir düşünme ortağı olarak nasıl kullanılabileceğini gerçekte göstermeyi amaçlamaktadır. Uygulamada, YZ'nin yalnızca bir araç olarak değil, bir muadil olarak ele alındığında gerçekten ilginç hale geldiği açıktır. İnsani anlamda değil, cevap veren, çelişen, yol gösteren ve hatta kendi düşüncenizin nerede kusurlu olduğunu acımasızca ortaya çıkaran bir şey olarak.
İşte gerçek fayda tam da burada başlıyor. Yapay zekanın „teslim ettiği“ yerde değil, tepki verdiği yerde. Sadece işlem yapmadığı, düşünce süreçlerini görünür kıldığı yer. Bu, klasik bir araçtan daha zahmetli ama aynı zamanda daha sürdürülebilir.
Kendi uygulamam: çok sayıda yapay zeka, az sayıda araç
Ben de yapay zeka ile çok çalışıyorum çünkü beş ila on kat daha etkili bir şekilde daha iyi sonuçlar elde edebileceğimi hissediyorum. Günde birkaç saat, aylar boyunca. İşte tam da bu yüzden benim kurulumum şaşırtıcı derecede dikkat çekici değil. Herhangi bir sofistike istem çerçevesi, özel arayüzler ya da otomatik iş akışları kullanmıyorum. Esasen, neredeyse sadece normal bir sohbet penceresi ile çalışıyorum.
Ancak, göreve bağlı olarak değişen şey araç değil, modeldir. Bir model diğerine göre döngüler halinde düşünmeye, yapılandırmaya ve yansıtmaya daha uygundur. Bir diğeri programlama için, bir diğeri analiz veya düzeltme için daha kullanışlı olabilir. Bu ideolojik bir soru değil, pragmatik bir sorudur.
Ancak önemli olan nokta, çalışma prensibinin her zaman aynı kalmasıdır.
Yapay zekayla konuşuyorum. Yüksek sesle düşünüyorum. Açıklıyorum. Düzeltiyorum. Çelişkiye düşerim. Çelişkilerim yansıtılıyor. Katma değer özel işlevler tarafından değil, diyaloğun kendisi tarafından yaratılır.
Girişten derinleşmeye: Yapay zekayı bir düşünme ortağı olarak anlamak
Düşünme disiplini, olgunluk ve yapılandırılmış sorgulama konularına bakmadan önce, temel konulara bir göz atmakta fayda var. Giriş makalesinde „Bir antrenman partneri olarak yapay zeka“ İlk olarak, yapay zekanın günlük hayatta nasıl kullanılabileceğini pratik terimlerle açıklar - stratejik bir danışman, yaratıcı fikir üreticisi veya yapılandırıcı diyalog ortağı olarak. Odak noktası daha az teori ve daha çok belirli uygulama alanlarıdır. YZ'ye yeni başlayan veya genel bir bakış kazanmak isteyen herkes, tutum ve zihniyetin derinlemesine araştırılması başlamadan önce bu metni açık ve erişilebilir bir başlangıç noktası olarak bulacaktır.
Saf sohbet neden hafife alınıyor?
Pek çok kullanıcı başlangıçta kısayollar arar: daha iyi istemler, daha iyi araçlar, daha iyi modeller. Bu anlaşılabilir bir durumdur ve çoğu zaman mantıklıdır. Ancak rahatsız edici bir gerçeği gizler: en büyük kaldıraç teknolojide değil, kullanıcının zihniyetinde yatar.
Saf sohbet çok etkilidir çünkü hiçbir şeyi gizlemez. Düşünceleri dile çevrilmeye zorlar. Belirsizlikleri görünür kılar. Tam olarak formüle ettiğiniz şeye tepki verir - „aslında ne demek istediğinize“ değil.
- Odak dışı düşünürseniz, bulanık cevaplar alırsınız.
- Çelişkili sorular sorarsanız, çelişkili sonuçlar alırsınız.
Ve yapay zekanın zaten „ne demek istendiğini bilmesi“ gerektiğine inanan herkes, bu varsayımın ne kadar aldatıcı olduğunu çabucak öğrenir.
Bir kahin değil, bir ayna olarak yapay zeka
Birçok tartışmada, yapay zeka hala bir tür kâhin gibi ele alınıyor: Sorarsınız, bir cevap alırsınız, doğru ya da yanlış olarak değerlendirirsiniz. Ancak bir fikir tartışması partneri olarak YZ tamamen farklı çalışır. Sadece soruları yanıtlamakla kalmaz, düşünce süreçlerine de tepki verir.
Bu da onları değerli kılıyor. Ve aynı zamanda açıklayıcı.
Çünkü düşünmenin, olgunluğun ya da deneyimin yerini almaz. Sadece neyin mevcut olduğunu ve neyin olmadığını ortaya koyar. Yapılandırılmış bir şekilde düşünenler fayda sağlar. Kestirme yollar arayanlar ise hızla sınırlarına ulaşır.
Bu anlamda, yapay zeka ilerlemeyi garanti etmez. O bir yükselticidir. Açıklık için olduğu kadar belirsizlik için de.
Bu makale neden daha pratik bir yaklaşım benimsiyor?
Konuyla ilgili bir önceki metin „Bir antrenman partneri olarak yapay zeka“ kasıtlı olarak basit tutulmuştur. Bu makale bir adım daha ileri giderek kategorizasyondan uzaklaşıp uygulamaya yöneliyor. Şu anlamda değil „Bu iş böyle doğru yapılır“, Ama gözlemler, kalıplar ve düşünce tuzakları anlamında. Bu, şu gibi sorularla ilgilidir:
- Yapay zeka diyalogları neden zaman içinde değişiyor?
- İyi sorular neden iyi modellerden daha önemlidir?
- Ve neden birçok kullanıcı yapay zekayı bir noktada „hayal kırıklığı“ olarak görürken, diğerleri giderek daha derine iniyor?
Temel tez şudur: Yapay zeka düşünmenin yerini tutmaz - ama düşünmek için mükemmel bir eğitim aracıdır. Tabii bunu yaparken kendinizi izlemeye hazırsanız.
Buradan, her etkileşimin temeline bir göz atmaya değer: sorunun kendisi. Çünkü bir diyaloğun mu yoksa rastgele bir cevabın mı yaratılacağına burada karar verilir.
Kötü sorular, kötü sonuçlar - rahatsız edici bir temel yasa
Kötü bir soru nadiren aptalcadır. Genellikle bulanıktır. Ve bulanık sorular, ilk başta zararsız görünme gibi tatsız bir özelliğe sahiptir. Ancak yapay zeka ile çalışırken, yapay zeka onları eleştirdiği için değil, cevaplar belirsiz kaldığı için hemen fark edilirler. Kötü soruların tipik özellikleri şunlardır
- belirsiz bir amaç („İçinden ne çıkacağını görmek istiyorum“),
- tek bir soruda birkaç konu,
- ifade edilmeyen örtük varsayımlar,
- ya da gerçekleştirme yerine onaylamaya yönelik gizli arzu.
Buradaki belirleyici faktör, yapay zekanın bu zayıflıkları telafi etmemesidir. Onları telafi de etmiyor. Tam olarak ona verdiğiniz malzeme ile çalışır. Ve tam da bu yüzden başlangıçta birçok kullanıcı için hayal kırıklığı yaratıyor gibi görünüyor - gerçekte sadece tutarlı olmasına rağmen.
Uygulamadan tipik modeller
Günlük çalışmalarımızda bazı sorularla tekrar tekrar karşılaşıyoruz. İlk bakışta mantıklı gibi görünseler de neredeyse kaçınılmaz olarak vasat sonuçlara yol açarlar. Klasik bir örnek, açık ama amaçsız sorudur:
„Bana ... hakkında bir şeyler yaz.“
Burada sadece bağlam değil, aynı zamanda metnin ne için gerekli olduğuna, kimin okuması gerektiğine ve neyi başarması gerektiğine dair karar da eksiktir. Yapay zeka mantıksal olarak genel terimlerle cevap verir. Bir başka örüntü de örtük iddiadır:
„Bana neyin doğru olduğunu söyle.“
Bu bir sorudan ziyade bir sorumluluk devridir. Yapay zeka bakış açıları sağlayabilir, argümanları tartabilir, bağlamları açıklayabilir - ancak olgunluğun yerini alamaz. Bu tür sorular sorduğunuzda, genellikle doğru gibi görünen ama günü kurtarmayan yanıtlar alırsınız. En az bunun kadar yaygın:
„Daha iyisini yap.“
Neyden daha iyi? Hangi kriterlere göre? Hangi amaç için? Bu açıklama olmadan, „daha iyi“ boş bir kabuk olarak kalır - ve cevap da buna bağlı olarak keyfi olur.
Yapay zeka burada neden acımasız?
İnsan diyalog ortaklarının aksine, yapay zeka kibardır, ancak telafi edici değildir. Bir şey eksik olduğunda devreye girmez. Hedefler net olmadığında otomatik olarak soru sormaz. Ne demek istemiş olabileceğinizi olumlu bir şekilde yorumlamaz.
Bu, bazı kullanıcılara soğuk veya mekanik görünür. Aslında bu bir güçtür. Çünkü şeffaflığı yaratan şey tam olarak budur. Yapay zeka, düşünce süreçlerinin nerede kısaltıldığını, kararların nerede henüz alınmadığını veya kendinizi nerede kandırdığınızı çok hızlı bir şekilde gösterir.
Yapay zekanın kaba değil, hassas olduğunu söyleyebiliriz.
Cevaplar keyfi göründüğünde
Sıkça yapılan bir suçlama: „Yapay zeka hep aynı şeyi yazıyor.“ Çoğu durumda bu doğrudur - ancak düşündüğünüz nedenden dolayı değil. Değiştirilebilir olan model değil, sorudur.
- Genel terimlerle sorarsanız, genellemeler alırsınız.
- Pozisyon almayanlar eşitlenir.
- Eğer bir yön belirlemezseniz, sıradanlık elde edersiniz.
Yapay zeka daha sonra dilsel olarak doğru ancak içerik açısından boş metinler sunar. Bu durumdan genellikle sistem sorumlu tutulur. Gerçekte bu durum yapısal bir sorunu ortaya koymaktadır: en iyi yapay zeka bile zihinsel zemin olmadan öze dair bir şey başaramaz.
Kötü sorular genellikle kendini korumanın bir biçimidir
Rahatsız edici bir düşünce: kötü sorular her zaman tesadüf değildir. Genellikle netliğe karşı koruma sağlarlar. Çünkü netliğin sonuçları vardır. Kesin sorular sorarsanız, kendinizi bir duruş sergilemeye, hedefler koymaya ve öncelikler belirlemeye zorlarsınız.
Belirsiz bir soru, daha sonra kendinizi adamak zorunda kalmamanızı sağlar. Kendinizi sorgulamadan cevabı kabul edebilir veya reddedebilirsiniz. Yapay zeka böylece bir tedarikçi haline gelir - bir antrenman partneri değil. Ancak bu tam da potansiyelin boşa harcandığı yerdir.
Yapay zeka ile ilgili temel yasa
Sonuçta her şey basit, rahatsız edici bir temel yasaya indirgenebilir:
Cevabın kalitesi sorunun kalitesini takip eder.
Doğrusal değil ama tutarlı. Hemen görünür değil ama güvenilir. Bunu ciddiye almaya başlayan herkes yapay zekaya yaklaşımını temelden değiştirecektir. Soru artık amaca giden bir araç olarak değil, düşünce sürecinin bir parçası olarak görülür. Ve işte tam da bu noktada, salt kullanımdan gerçek diyaloğa geçiş başlar.
Bu nedenle bir sonraki adımda daha yakından bakmaya değer: İyi bir soruyu gerçekten iyi yapan nedir ve neden neredeyse her zaman zaten yapılmış bir çalışmanın sonucudur?
İyi sorular yapılandırılmış düşüncelerdir
Yaygın bir varsayım, iyi soruların doğru ifadelerden ibaret olduğu yönündedir. Biraz ince ayar, birkaç daha kesin kelime - ve vasat bir soruşturma iyi bir soruşturma haline gelir. Ancak pratikte başka bir şey ortaya çıkar: iyi sorular nadiren kendiliğinden ortaya çıkar. Neredeyse her zaman hazırlık çalışmalarının sonucudurlar.
İyi bir soru sorulmadan önce, zihinde zaten bir şeyler olmuştur. Bir ayrım yapılmış, bir hedef en azından kabaca tanımlanmış, bir sorun daraltılmıştır. O halde soru, düşünmenin başlangıcı değil, onun görünür ifadesidir. Düşünmeyi yapay zekaya devretmeye çalışan herkes, bu hazırlık çalışmasının eksik olduğunu ve atlanamayacağını çabucak fark eder.
Bu anlamda, iyi bir soru bir hile değil, netliğin bir yan ürünüdür.
Komut isteminden önce düşünme
Yapay zeka ile çalışan herkes zaman içinde bir komut isteminin „henüz hazır olmadığı“ hissini geliştirir. Bu genellikle içsel bir tereddüt olarak kendini gösterir: bir şey yazarsınız, tekrar silersiniz, yeniden ifade edersiniz. Kelimeler eksik olduğu için değil, düşüncenin kendisi henüz hazır olmadığı için.
Bu tereddüt bir engel değil, bir işarettir. Gerçek düşüncenin henüz tamamlanmadığını gösterir. Yine de bu noktada sorarsanız, bir yanıt alırsınız - ancak bu kaçınılmaz olarak yüzeysel kalacaktır. Yapay zeka doğru yanıt verir ama derinlemesine değil. Sadece net olduğunda:
- Gerçekte ne hakkında,
- Bu sorunun neden şimdi önemli olduğunu,
- ve cevapla ne yapılması gerektiği,
Diyaloğu taşıyan bir soru ortaya çıkar. Geri kalan her şey bir önsözdür.
İyi soruların özellikleri
İyi soruların belirli özellikleri vardır. Bir kontrol listesi olarak değil, yinelenen kalıplar olarak. Bağlam oluştururlar. Yapay zeka hangi bağlamda cevap verdiğini, hangi perspektiften bakılması gerektiğini ve neyin zaten bilindiğini bilir.
- Bir hedef belirlersiniz. Mutlaka bir sonuç değil, ama bir yön.
- Sınırlar koyuyorsunuz. Ne kastedilmiyor? Hangi hususlar kasıtlı olarak hariç tutuluyor?
- Ve açıklığa izin verirler. Bunlar gizlenmiş talimatlar değil, gerçek arama hareketleridir.
İyi soruların genellikle kötü sorulardan daha uzun ve daha karmaşık görünmesi dikkat çekicidir. Daha karmaşık oldukları için değil, daha kesin oldukları için. Zihinsel çalışmayı zaten içerirler.
Pratik örnek: fakirlikten sürdürülebilirliğe
Basit bir örnek aradaki farkı göstermektedir. Kötü bir soru şöyle olabilir:
„Bana yapay zeka ve düşünme hakkında bir metin yazın.“
Buna verilecek cevap kaçınılmaz olarak genel kalacaktır. Yapay zeka ne metnin kime yönelik olduğunu, ne nasıl bir duruş sergileneceğini ne de hangi amacı yerine getireceğini bilir. Daha iyi bir seçenek şöyle olabilir:
„Bana yapay zekanın düşünmenize nasıl yardımcı olabileceği hakkında gerçeklere dayalı bir makale yazın.“
Bu konu halihazırda daraltılmış olsa da belirsizliğini korumaktadır. Nasıl yardım edilecek? Kime yardım etmeli? Hangi bağlamda? Sonuçta, iyi bir soru şöyle görünebilir:
„Deneyimli okuyucular için, yapay zekanın bir çözüm olarak değil, kişinin kendi düşüncesinin bir aynası olarak tanımlandığı sakin, teknik olmayan bir makale yazmak istiyorum. Bunun için hangi ana tartışma hatları uygundur ve tipik yanlış anlamalar nerede yatmaktadır?“
Düşünme burada zaten görülebilir. Yapay zeka bağlantı kurabilir, derinleşebilir, çelişebilir ve yapılandırabilir. Daha akıllı olduğu için değil, artık nereye yanaşacağını bildiği için.
İyi sorular neden yorucudur?
İyi sorular enerjiye mal olur. Bir cevap bile mevcut olmadan önce karar vermenizi gerektirirler. Haklı olup olmadığınızı bilmeden kendinizi adamak zorunda kalırsınız. İşte tam da bu yüzden genellikle kaçınılırlar.
Kötü sorular kullanışlıdır. Tüm seçenekleri açık bırakırlar. Öte yandan iyi sorular olasılıkları dışlar. Sizi kendinizi konumlandırmaya zorlarlar. Ve değerleri de tam olarak burada yatar.
Bu fark, yapay zeka ile çalışırken özellikle belirginleşir. Yapay zeka hem kötü hem de iyi soruları kabul eder. Ancak yalnızca birini ödüllendirir.
Gerçek performans cevaptan önce gelir
Yapay zekayı bir antrenman partneri olarak kullanmak odağı değiştirir. Cevap artık merkezde değil, oraya ulaşmanın yoludur. Soru bir düşünme aracı haline gelir. Dış perspektifler eklenmeden önce düzen oluşturmaya yardımcı olur. Bu anlamda, iyi bir soru yapay zekaya yönelik bir talep değildir. Daha sonra yansıtılan bir öz-açıklamadır. Cevap artık bir sonuç değil, düşünce sürecindeki bir sonraki adımdır.
İşte tam da bu noktada diyalog değişmeye başlar - aniden değil, yavaş yavaş. Bu değişimin nasıl gerçekleştiği ve neden zaman aldığı bir sonraki bölümün konusudur.
Yönlendirme sanatı: emir vermek yerine dille düşünmek
Bu bölümde Salvatore Princi, Bir yapay zeka yanıtının kalitesinin neden sorulan sorudan çok sisteme bağlı olduğu. Soru sorma teknik bir hile olarak değil, felsefi bir disiplin olarak anlaşılmaktadır: soru sorma bir komut değil, bir düşünce hareketidir. Belirsizlik, niyet ve metaperpektif temalaştırılır - başka bir deyişle, bir cevabın derinliğini ve yönünü belirleyen dilsel incelikler. Bilinçli olarak soru soranlar, dili bir bilgi aracı olarak kullanırken aynı zamanda kendi düşünme biçimlerini de yansıtırlar.
Yapay zeka ile nasıl düşünülür - felsefe, dil ve hızlı zeka | Salvatore Princi
Mesaj: daha iyi sorular sadece daha iyi cevaplara değil, aynı zamanda daha net, daha yansıtıcı düşünmeye de yol açar - özellikle yöneticiler, stratejistler ve kreatifler için.
Diyalog değişir - eğer izin verirseniz
Yapay zeka ile düzenli olarak çalışmaya başlayan hemen herkes ilk başta aynı aşamadan geçer. Bir soru sorarsınız, bir cevap alırsınız ve hayal kırıklığına uğrarsınız. Çok genel, çok yumuşak, çok az içerik. YZ, iyi formüle edilmiş ama nihayetinde keyfi bir metin oluşturucu gibi çalışır.
Bu hayal kırıklığı bir başarısızlık işareti değil, bir geçiş durumudur. Genellikle beklentiler ve yaklaşımın uyuşmadığı durumlarda ortaya çıkar. Yapay zekaya bir arama motoru ya da metin yazarı gibi sorular sorarsanız, tam da bunu elde edersiniz: kullanışlı ama birbirinin yerine kullanılabilecek sonuçlar. Bu noktada gerçek diyalog henüz başlamamıştır bile.
Birçoğu burada bırakıyor. Modeli değiştiriyor, daha iyi yönlendirmeler arıyor veya konunun abartıldığını ilan ediyorlar. Sorun nadiren yapay zekada yatar - ancak konuşma içinde gelişime yer olmamasıdır.
İkinci aşama: yeniden bileme, sorgular, taşlama
Buna devam ederseniz, sonunda farklı şekilde çalışmaya başlayacaksınız. İlk cevap artık bir sonuç olarak değil, çalışma malzemesi olarak görülür. Netleştirir, çelişir, ekler, daraltırsınız. Sorular kısalır ya da uzar ama daha odaklı hale gelir.
Bu aşamada çok önemli bir şey değişir: Kullanıcı artık sadece yapay zeka hakkında değil, onunla birlikte düşünmeye başlar. Yanıtlar, YZ „öğrendiği“ için değil, bağlam daha yoğun hale geldiği için daha farklı hale gelir. Sohbet bir iç mantık geliştirir. Önceki ifadelerin bir etkisi vardır, terimler anlam kazanır, düşünce çizgileri devam eder. Diyalog derinlik kazanır - yavaş ama fark edilir şekilde.
Kanıtlanmış bir strateji: önce bağlamı oluşturun, sonra çalışın
Basit ama etkili bir uygulama tam da bu noktaya uyuyor. Özellikle daha karmaşık konularda, genellikle asıl görevle değil, bir ön taleple başlıyorum:
"Önce konuyu araştırın. İlgili geçmişleri, pozisyonları veya tipik tartışma hatlarını özetleyin.“
Bunun birkaç etkisi vardır. İlk olarak, hemen ortak bir referans çerçevesi oluşturulur. Yapay zeka bir boşlukta değil, açıkça oluşturulmuş bir bilgi tabanı üzerinde çalışır. İkinci olarak, bu durum sohbeti daha „ayakları yere basan“ bir hale getirir. Terimler netleştirilir, tekrarlar azaltılır ve yanlış anlamalar daha erken ortaya çıkar.
Ancak her şeyden önce kendi tutumunuz değişir. Diyaloğa hazır bir beklenti ile değil, açık bir çalışma pozisyonu ile girersiniz. Diyalog çözümle değil, yönlendirme ile başlar. Bu, işleri yavaşlatır ve paradoksal olarak sonuçların kalitesini artırır.
Üçüncü aşama: Sorgular yerine diyalog
Bir noktada, ilişki değişir. Yapay zeka artık bir telesekreter değil, kelimenin gerçek anlamıyla bir diyalog ortağıdır. Bir bilince sahip olduğu için değil, kullanıcı onu bu şekilde kullanmaya başladığı için.
- Yanıtlar takip eden sorulara dönüşür.
- Metinler hammadde haline gelir.
- Düşünceler yansıtılır, değiştirilmez.
Bu aşamada artık YZ'ye sadece bir şey elde etmek için değil, bir şeyi test etmek için sorular sorarsınız. YZ bir rezonans odası görevi görür. Düşünceleri tutar, sıralar, yan yana getirir. Ve bazen de bir fikrin henüz uygulanabilir olmadığını gösterir.
Neden çoğu kişi bu noktaya asla ulaşamıyor?
Bu üçüncü aşamaya geçiş dikkat çekici değildir. Bir aha anı, yeni bir özellik ya da özel bir uyarı yoktur. Bu bir sabır meselesidir - ve düşünce sürecinde kendinizi gözlemleme isteğidir.
Birçoğu burada yapay zeka yüzünden değil, kendi sabırsızlıkları yüzünden başarısız oluyor. Aslında olgunluğun gerekli olduğu yerde verimlilik bekliyorlar. Mesafe kat etmeden sonuç almak istiyorlar. Ancak gerçek değer tam da bu yolculuktur. Eğer izin verirseniz, sessiz bir değişim yaşayacaksınız: Yapay zeka gelişmeyecek - ama diyalog gelişecek. Ve onunla birlikte kendi düşünceleriniz de.
Yerel yapay zeka sistemlerinin kullanımına ilişkin güncel anket
Yapay zeka zihinsel disiplini zorunlu kılıyor - isteseniz de istemeseniz de
Yapay zeka ile uğraşırken, insan diyaloğunda genellikle gizli kalan bir şey ortaya çıkar: Çelişkilere yer yoktur. Bir yapay zeka sinirlenerek tepki vermez, kaşlarını çatmaz, tutarsızlıkları nezaket dışı bırakmaz. Ona ne verirseniz onu işler - tutarlı bir şekilde ve iç mantıksal hatalardan bağımsız olarak.
Bu da çelişkilerin aniden görünür hale gelmesine yol açar. Kesin olduğunu düşündüğünüz terimlerin belirsiz olduğu ortaya çıkar. Kafanızda birbirine uyan argümanlar, gerçekten bağlantı kurmadan yan yana durur. Hedefler siz farkına varmadan birbiriyle çelişir.
Yapay zeka bunu aktif olarak ortaya koymaz. Bunu dolaylı olarak ortaya koyar - kaçan, eşitleyen veya farklılaşan cevaplar yoluyla. Yakından bakarsanız, tutarsız olanın YZ değil, başlangıçtaki düşünce olduğunu fark edeceksiniz.
Kesin olmayan terimler, bulanık seviyeler
Sıkça karşılaşılan bir engel de dilin kendisinde yatmaktadır. Günlük yaşamda pek çok terim açıkça tanımlanmadan gevşek bir şekilde kullanılır. Bu, insanlarla diyalogda işe yarar çünkü bağlam ve deneyim her şeyi dengeler. Yapay zeka ile diyalogda işe yaramaz.
„Başarı“, „kalite“, „strateji“, „gerçek“ ya da „daha iyi“ gibi terimler kesinlik olmadan boştur. Yapay zeka bunları istatistiksel sıradanlıkla doldurur. Sonuç doğru ama ruhsuz görünüyor. Ancak terimleri daraltmaya, seviyeleri ayırmaya ve varsayımları ortaya çıkarmaya başladığınızda cevap değişir.
Yapay zeka böylece bizi genellikle kaçınmak istediğimiz bir düşünce hareketi yapmaya zorluyor: fikir, gözlem, hedef ve değerlendirmenin net bir şekilde ayrılması. Pedagojik bir hevesle değil, yapısal bir gereklilikten dolayı.
Bir yan etki olarak düşünce disiplini
Birçok kişi bu deneyimi ilk başta stresli buluyor. Yapay zeka „kolaylaştırmaz“. İşi sizin için yapmaz, ancak daha rafine bir biçimde geri verir. Eksik olanın eklenmesi gerekir. Bulanık olan cevapta boş görünür.
Ancak değer tam da burada yatmaktadır. Düşünce disiplini burada bir niyet olarak değil, bir yan etki olarak ortaya çıkar. Eğer faydalı cevaplar istiyorsanız, kendinizi daha açık bir şekilde ifade etmelisiniz. Daha derine inmek istiyorsanız, daha net düşünmek zorundasınız. Yapay zeka yaratıcılığı boşlukta ödüllendirmez, yapıyı ödüllendirir.
Birçok sistemin belirsizliği gizlemek için tasarlandığı bir zamanda bu alışılmadık bir durumdur. Yapay zeka bunun tam tersini yapıyor. Zaten var olanı güçlendirir ve sizi bir karar vermeye zorlar: ya netleştirirsiniz ya da yüzeyde kalırsınız.
Bu neden direnç yaratıyor?
Herkes bu tür geri bildirimlerden hoşlanmaz. Bazıları bunu soğuk, bazıları ders verici, bazıları da sinir bozucu olarak algılar. Gerçekte, direnç nadiren YZ'nin kendisine yöneliktir. Aniden görünür hale gelen kendi odaklanma eksikliğimize yöneliktir.
Düşünce disiplini rahatsız edicidir. Varsayımları irdelememizi, tavır almamızı ve çelişkilere katlanmamızı gerektirir. Yapay zeka bu süreci hızlandırır - baskı yoluyla değil, tutarlılık yoluyla. Her zaman aynı şekilde tepki verir: orada olana.
Bunu kabul etmeye hazır olanlar hassas bir araç elde edeceklerdir. Bunu reddedenler ise yapay zekayı sınırlı ya da hayal kırıklığı olarak algılayacaktır. Her ikisi de anlaşılabilir.
Derinlik için bir ön koşul olarak hassasiyet
Sonunda şu söylenebilir: Derinlik karmaşık modellerden değil, hassas düşünceden gelir. Yapay zeka bu bağlantıyı görünür kılıyor. Ne ahlaki bir yargıç ne de bir öğretmendir. Ancak bir konuda acımasızdır: sadece ona verdiğiniz şeyle çalışır.
Bu nedenle disiplinli düşünme bir seçenek değil, bir ön koşuldur. Eğer buna sahip değilseniz, sınırlarınıza hızla ulaşırsınız. Bunu geliştirenler, yapay zekada düşünce süreçlerini destekleyen, irdeleyen ve geliştiren bir muadil keşfedeceklerdir.
Yapay zeka böylece verimliliğin çok ötesine geçen bir rol üstleniyor. Sessiz bir düzeltici haline geliyor - bilgi için değil, düşünmek için. İşte tam da bu noktada, her zaman iyi karşı sorulardan çok daha az yanıt veren geleneksel fikir tartışması partnerleriyle paralellikler ortaya çıkıyor.
Klasik antrenman partnerleriyle paralellikler
İyi bir sohbeti çok sayıda cevap vermesinden anlayamazsınız. Bunu, sonrasında öncekinden daha net düşünebildiğiniz gerçeğinden anlayabilirsiniz. Bu tam olarak bir fikir tartışması ortağı olarak yapay zeka ile geleneksel diyalog ortakları arasındaki paralelliktir: akıl hocaları, deneyimli meslektaşlar, koçlar veya sadece birlikte ciddi düşünebileceğiniz insanlar.
Bu tür tartışmalar nadiren rahat geçer. Doğrusal değildirler, hızlı çözümler sunmazlar. Genellikle sizi öncekinden daha fazla soruyla baş başa bırakırlar. İşte tam da bu yüzden değerlidirler. Sizi bir şeyleri sıraya koymaya, önceliklendirmeye ve kendinizi incelemeye zorlarlar. Diyalog ortağı „daha iyi bildiği“ için değil, düşünme alanını elinde tuttuğu için.
Birçok durumda, yapay zeka tam olarak bu işlevi üstlenir - eğer izin verirseniz.
Mentorlar, koçlar, iyi iş arkadaşları
Gerçekten iyi bir mentorla çalışmış olan herkes bu modeli bilir: Bir soruyu nadiren net bir cevap takip eder. Bunun yerine, sorular geri gelir. Rahatsız edici sorular. Kör noktalara göndermeler. Bazen sizi daha fazla düşünmeye zorlayan basit bir sessizlik.
Mentor bir kararın yerine geçmez. Onu sizden almaz. Sadece onları uygun şekilde hazırlamanıza yardımcı olur. Yapay zeka tam da bu noktada devreye giriyor. O da karar veremez - ve vermemelidir de. Ancak düşünce yollarını görselleştirebilir, alternatifleri yan yana getirebilir ve iç çelişkileri ortaya çıkarabilir.
Aradaki fark: Yapay zeka her zaman kullanılabilir. Ve yorulmak bilmez.
Koruma yok, projeksiyon yok
Yapay zekayı insan dövüş partnerlerinden ayıran çok önemli bir nokta var: duygular hiçbir rol oynamıyor. Kibir yok, onaylanma ihtiyacı yok, sosyal değerlendirme yok. Bu bir dezavantaj olarak algılanabileceği gibi bir özgürlük olarak da algılanabilir.
Eğer aynı fikirde değilseniz yapay zeka kendini saldırıya uğramış hissetmez. Bir düşünceyi reddettiğinizde bunu kişisel olarak algılamaz. Minnettarlık beklemez. Bu alışılmadık derecede temiz bir düşünme alanı yaratır. Projeksiyonlar etkisini yitirir. Geriye maddenin kendisi kalır.
Bu, özellikle sorumluluk almaya alışkın kişiler için çok değerlidir. Kararlar, stratejiler, konumlandırma - tüm bunlar sosyal yan etkiler yaratmadan yapay zeka ile önceden tartışılabilir. İnsan geribildiriminin yerine geçmez, ancak yukarı yönlü açıklama olarak kullanılabilir.
Yapay zeka iyi bir antrenman partneri olmadığında - bazıları için
Bu paralellikler ne kadar ikna edici olsa da: Yapay zeka herkes için iyi bir antrenman partneri değildir. Güvence arayanlar hayal kırıklığına uğrayacaktır. Net talimatlar bekleyenler kendilerini yalnız bırakılmış hissedeceklerdir. Belirsizlikten kaçınmak isteyenler diyaloğun açıklığını bir dayatma olarak göreceklerdir.
İyi bir antrenman partneri - insan ya da yapay - yanılsamaları güçlendirmez. Onları görünür kılar. Ve bu her zaman hoş bir şey değildir. Geleneksel konuşmalarda bu durum cazibe, kaçınma veya otorite yoluyla önlenebilir. Yapay zekada bu işe yaramaz. Tarafsız kalır. Ve bu tam olarak onun titizliğinin yattığı yerdir.
Liderlik yerine fikir tartışması
Son ve önemli bir fark: Bir antrenman partneri liderlik etmez. Eşlik eder. Birlikte düşünür, ileriyi değil. Yapay zeka tam olarak buna uygundur - bir öğretmen, bir patron, bir otorite olarak değil. Daha ziyade düşünce sürecinde göz hizasında bir muadil olarak. Bu rolü kabul edenler YZ'yi mantıklı bir şekilde kullanır. Daha fazlasını beklerseniz, onu aşırı yorarsınız. Daha azını bekleyenler ise potansiyellerini boşa harcamış olurlar.
Klasik fikir tartışması partnerleriyle olan paralellik her şeyden önce bir şeyi gösteriyor: değer cevaplarda değil, süreçte yatıyor. Hiçbir kestirme yol tanımayan bir diyaloğa girme istekliliğinde. Yapay zekanın bir hile mi yoksa ciddi bir düşünce ortağı mı olacağına tam da bu noktada karar verilir.
Yapay zeka olgunluğun yerini almaz - eksiklikleri ortaya çıkarır
Yapay zeka ile ilgili en ısrarcı yanılgılardan biri, yapay zeka kullananların otomatik olarak daha iyi düşündüğüdür. Bu fikir caziptir çünkü ilerlemeyi teknolojiye bağlar. Ancak uygulamada, YZ'nin standartları yükseltmediği, aksine onları güçlendirdiği kısa sürede anlaşılmaktadır.
- Yapılandırılmış bir şekilde düşünenler derinlik kazanır.
- Kirli düşünenler daha çabuk saçmalık üretirler.
Yapay zekanın kendisi tarafsız kalır. Yargılamaz, kendi inisiyatifiyle düzeltme yapmaz. Mevcut olanla çalışır. İşte tam da bu yüzden olgunluğun yerini tutamaz. Bilgiyi organize edebilir, argümanları toplayabilir, perspektifler açabilir - ancak bir tutum geliştiremez.
Görünür hale gelen tipik eksiklikler
Yapay zeka ile uzun bir süre boyunca çalışıldığında, belirli kalıplar tekrar tekrar ortaya çıkar. Bunlar YZ'nin hataları değil, insanların düşünme alışkanlıklarının bir yansımasıdır.
Sık görülen bir açık Sabırsızlık. Bir cevabın hemen uygulanabilir olması beklentisi. Eğer değilse, yapay zekanın işe yaramaz olduğu düşünülür. İkinci ya da üçüncü bir düşünce adımı yeterli olabilirdi.
Başka bir model ise Kestirme yol arzusu. YZ'nin bir sorunla uğraşmak yerine onu „çözmesi“ beklenir. Sonuç daha sonra makul görünür, ancak dışsal kalır. İçsel netleştirme gerçekleşmemiştir.
Ayrıca Kendini yansıtma eksikliği görünür hale gelir. Eğer kendi varsayımlarınızın farkına varmazsanız, onları sorgulatamazsınız. Yapay zeka yine de onları yansıtır - ve böylece bilinçsizce düşünce süreçlerinin nerede eksik olduğunu ortaya çıkarır.
Son olarak, genellikle bir Karar vermekten çekinmek. Yapay zeka belirlemeli, tartmalı ve değerlendirmelidir. Ancak rolü tam olarak bu noktada biter. Kararlar hazırlanabilir, devredilemez.
Dengeleme yerine güçlendirme
Bu eksiklikler yapay zeka olmadan daha az fark edilebilir. Günlük hayatta hız, otorite ve sosyal dinamikler tarafından gizlenebilirler. YZ bu koruyucu katmanları ortadan kaldırır. Etkisi ne olursa olsun, var olanı güçlendirir.
Bu açıklayıcı olabilir. İşte tam da bu yüzden bazı kullanıcılar hayal kırıklığı ya da reddetme ile tepki veriyor. Yapay zeka başarısız olduğu için değil, asla gerçekçi olmayan beklentileri hayal kırıklığına uğrattığı için.
Yapay zeka içsel bozukluk için bir düzeltici değildir. O bir güçlendiricidir. Bunu kabul edenler onu hedefe yönelik bir şekilde kullanabilirler. Bunu görmezden gelenler ise model ne olursa olsun sürekli olarak aynı sınırlarla karşılaşacaktır.
Bu neden bir fırsat
Bu açıklama ne kadar rahatsız edici olsa da: Nadir bir fırsat sunuyor. Yapay zeka, eksikliklerin erkenden - kararlar, metinler veya stratejilerde yerleşik hale gelmeden önce - fark edilmesini mümkün kılar.
- Sabırsızlık yavaşlatılabilir.
- Belirsizlik yapılandırılabilir.
- Belirsiz hedefler adlandırılabilir.
Ön koşul, yapay zekayı değil, kendinizi işaret etme isteğidir. Bu adımı atanlar yapay zekayı bir koltuk değneği olarak değil, bir eğitim aracı olarak kullanıyorlar. Bilgi için değil, olgunluk için.
Olgunluk devredilemez
Sonunda, basit ama rahatsız edici bir farkındalık kalır: olgunluk otomatikleştirilemez. Deneyimle, hatalarla, bilinçli yüzleşmeyle gerçekleşir. Yapay zeka bu sürece eşlik edebilir, hızlandırabilir veya derinleştirebilir - ancak onun yerini alamaz.
Değeri de tam olarak burada yatmaktadır. Zorlamıyor ama davet ediyor. Orada ne olduğunu, üstünü örtmeden gösterir. Bu aynayı kullananlar netlik kazanır. Bundan kaçınanlar ise zaten içinde bulundukları konumda kalırlar.
Yapay zeka ilerleme vaat etmez. Bir olasılık sunuyor. Bunun ne olacağına model değil, soran kişi karar verir.
Pratik kılavuzlar: yapay zekayı bir antrenman partneri olarak mantıklı bir şekilde kullanmak
Yapay zeka ile ilgili en önemli pratik deneyimlerden biri şaşırtıcı derecede basittir: mükemmel bir şekilde hazırlanmak zorunda değilsiniz, ancak bilinçli bir şekilde başlamalısınız. Kabaca açıklanmış bir talep genellikle yeterlidir. İnce ayar diyalog içinde yapılabilir ve yapılmalıdır.
Bir düşünce tam olarak formüle edilene kadar beklerseniz, potansiyelinizi boşa harcamış olursunuz. Öte yandan, tamamen dağınık bir şekilde başlarsanız, kendinizi hızla kaybedersiniz. Mantıklı orta yol, başlangıçta dürüst bir çalışma pozisyonu benimsemek ve bunu diyalog içinde gözden geçirmektir.
Bir antrenman partneri olarak yapay zeka „girdi - çıktı“ ilkesine göre değil, bir süreç olarak çalışır.
Yanıtlar hammaddedir, sonuç değil
Yaygın bir yanılgı, YZ'nin ilk yanıtını bir son ürün olarak ele almaktır. Bunu bir ara sonuç olarak görmek daha mantıklıdır. İncelenebilecek, değiştirilebilecek, keskinleştirilebilecek ve hatta atılabilecek bir şey. İyi uygulama şu anlama gelir
- Cevapları kabul etmeyin, kontrol edin
- Çelişkileri görmezden gelmek yerine işaretlemek
- Bir şey çok pürüzsüz görünüyorsa sorular sorun
Diyaloğun kalitesi anlaşma ile değil, sürtüşme ile artar.
Kararları delege etmeyin - hazırlayın
Yapay zeka kararları hazırlamak için idealdir: Argümanları toplamak, perspektifleri karşılaştırmak, riskleri görselleştirmek. Karar vermek için pek uygun değildir.
Sorumluluğu devretmeye çalışırsanız, görünürde netlik elde edersiniz, ancak sürdürülebilir bir temel elde edemezsiniz. Öte yandan, yapay zekayı kendi karar verme becerilerini geliştirmek için kullananlar uzun vadede fayda sağlayacaktır. Bu nedenle iyi bir yol gösterici soru şu değildir:
„Ne yapmalıyım?“
Ama:
„Neyi kaçırıyorum?“
Ses fonksiyonunu kullanın - ama bilinçli olarak
Özellikle etkili bir uygulama, sizin konuştuğunuz ancak yapay zekanın yazılı olarak yanıt vermeye devam ettiği ses işlevini kullanmaktır. Bu, tüm iş akışını değiştirir.
Avantajı açıktır: yüksek sesle düşünürsünüz. Tıpkı gerçek bir sohbette yaptığınız gibi. Hata yaparsınız, kendinizi düzeltirsiniz, düşünceleriniz arasında atlarsınız - ve bu bir dezavantaj değil, aksine bir avantajdır. Düşünce süreci daha görünür, daha canlı, daha dürüst hale gelir.
Yapay zeka sinirli bir şekilde tepki vermez. Konuları filtreler, düzenler ve toplar. Çelişkiler bile sonuçsuz değildir. Çoğu zaman sizin bilinçli olarak fark etmediğiniz gerilimlere tepki verir. Konuşma daha doğal ve dolayısıyla daha üretken hale gelir.
Bu çalışma şekli, özellikle düşünme, kavramsal çalışma veya stratejik değerlendirmeler için şaşırtıcı derecede etkilidir. Üzerinizdeki baskıyı azaltır ve netlik sağlar.
Çelişkilerden kaçınmayın, onları kullanın
Doğal bir diyalog çelişkiler içerir. Düşünceler değişir, varsayımlar eğilir, öncelikler kayar. Geleneksel iş süreçlerinde, bu tür aksaklıklar genellikle aksaklık olarak görülür. Yapay zeka ile yapılan tartışmalarda ise değerlidirler.
Yapay zeka çelişkili ifadelere tepki verdiğinde çok önemli bir şey olur: Kendi düşünceniz yansıtılır. Yargılayıcı değil, ders verici değil - ama görünür. Bu noktada duraklarsanız ve çok hızlı bir şekilde „toparlamazsanız“, genellikle yeni içgörüler keşfedersiniz.
Çelişkiler hata değildir. Onlar ipucudur.
Bilinçli olarak bağlam oluşturun
Özellikle daha karmaşık konularda, asıl çalışmadan önce bir adım atmaya değer: bağlamın bilinçli bir şekilde oluşturulması. Kısa bir araştırma özeti, anahtar terimlerin açıklanması veya ilgili perspektiflere genel bir bakış ortak bir temel oluşturur.
Bu, konuşmayı daha odaklı, daha tutarlı ve daha sürdürülebilir hale getirir. Yapay zeka neye atıfta bulunduğunu „bilir“ - kullanıcı da öyle. Yanlış anlamalar daha erken ortaya çıkar ve düzeltilmesi daha kolaydır.
Sonuç olarak, en önemli kılavuz teknik değil, içsel bir kılavuzdur. Yapay zeka, ancak kendinizi ciddiye almaya hazırsanız ve kendinize kolay davranmıyorsanız bir idman partneri olarak iyi çalışır. Her model her görev için eşit derecede uygun değildir. Her cevap yararlı değildir. Ancak belirleyici faktör sabit kalır: düşünme, inceleme ve sorumluluk alma konusundaki kendi istekliliğiniz.
Yapay zeka bu sürecin yerini tutamaz. Ancak bu yolculukta alışılmadık derecede hassas bir yol arkadaşıdır.
Düşünmek devredilemez
Bu yolculuğun sonunda yeni bir yöntem ya da özel bir numara yoktur. Bu ayık bir farkındalıktır: düşünme dışarıdan temin edilemez. Ne insanlara ne de makinelere. Yapay zeka yapılandırabilir, yansıtabilir, sıralayabilir ve kışkırtabilir - ancak içsel çalışmayı devralamaz.
Değeri de tam olarak burada yatmaktadır. Zorlamaz, baskı yapmaz. Ancak netliğin eksik olduğu, varsayımların test edilmediği ve kararların henüz olgunlaşmadığı yerleri görünür kılar. Bunu kabul edenler kazanır. Bundan kaçınmak isteyenler er ya da geç sınırlarına ulaşacaktır.
Bu nedenle yapay zeka bir antrenman partneri olarak bir ilerleme vaadi değil, bir tekliftir. Kendi düşünce sürecinizi daha ciddiye almanız için bir teklif.
İyi modeller çok az şeyi değiştirir, iyi sorular her şeyi değiştirir
Bu makale, iyi soruların neden iyi modellerden daha önemli olduğunu açıkça ortaya koymuştur. Modeller daha güçlü, daha hızlı ve daha çok yönlü hale geliyor. Ancak düşünce yapısı olmadan, potansiyellerinden yararlanılamaz.
İyi sorular teknikle değil, tutumla oluşturulur. Belirsizlik, çelişkiler ve sapmalar da dahil olmak üzere kendi düşünce sürecinizin sorumluluğunu almaya hazır olmanızı gerektirir. Yapay zeka bu istekliliği otomatik olarak güçlendirmez. Sadece mevcut olup olmadığını görünür kılar.
Rahatsız edici ama dürüst.
Bir öğrenme alanı olarak yapay zeka, bir kestirme yol değil
Yapay zekayı uzun vadede mantıklı bir şekilde kullanmak istiyorsanız, onu bir kısayol olarak değil, bir öğrenme alanı olarak görmelisiniz. Fikirlerin test edilebildiği, atılabildiği ve yeniden birleştirilebildiği bir yer olarak. İzleyici olmadan. Yargılama olmadan. Sosyal yan etkiler olmadan.
Yapay zeka bu rolde inanılmaz derecede etkilidir. „Zeki“ olduğu için değil, tutarlı tepki verdiği için. Açıklığı ödüllendirir ve belirsizliği ortaya çıkarır. Sessiz, objektif ve güvenilir bir şekilde.
Ön bilgi içermeyen bir giriş - kasıtlı olarak düşük eşik
Bu noktada "Kulağa mantıklı geliyor, ama aslında nasıl başlayacaksınız?" diye düşünen okuyucular için ek bir makaleye göz atmakta fayda var:
„Yeni başlayanlar için yapay zeka - önceden bilgi sahibi olmadan yapay zekaya nasıl başlanır?“.
Bu zihinsel disiplinden çok oryantasyonla ilgili. Hangi yapay zeka sistemlerinin mevcut olduğu, ne için uygun oldukları ve önceden teknik bilgi olmadan pratik kullanımlarına nasıl başlanacağı. Makale, bunaltıcı olmadan genel bir bakış sağlar ve böylece bu makalenin daha yansıtıcı perspektifini tamamlar.
Sakin bir manzara
Yapay zeka kalıcı olacak. Daha iyi, daha hızlı ve daha yaygın hale gelecektir. Asıl önemli soru, gelecekte neler yapabileceği değil, onunla nasıl başa çıkacağımızdır. Onu düşünmekten kaçınmak için mi yoksa düşünmeyi keskinleştirmek için mi kullanacağımız.
Düşünmek devredilemez. Ancak eşlik edilebilir.
Yapay zekayı bir idman partneri olarak görenler onu cevap almak için değil, daha iyi sorular sormak için kullanırlar. İşte gerçek egemenlik burada başlar - sessizce, dikkat çekmeden ve şaşırtıcı derecede etkili bir şekilde.
Sıkça sorulan sorular
- „Bir antrenman partneri olarak yapay zeka“ aslında ne anlama geliyor - ve ne anlama gelmiyor?
Bir fikir tartışması ortağı olarak yapay zeka„, yapay zekanın karar verdiği veya düşünmenin yerini aldığı anlamına gelmez. Kastedilen, diyaloğa dayalı bir yaklaşımdır: YZ düşüncelere tepki verir, onları yansıtır, düzenler ve çelişkileri görünür hale getirir. Gerçeği değil, rezonansı sunar. İşte tam da bu noktada geleneksel araçlardan veya arama motorlarından ayrılır. - Makale neden iyi soruların önemini bu kadar güçlü bir şekilde vurguluyor?
Çünkü iyi sorular yapılandırılmış düşüncelerdir. Yapay zeka yalnızca sizin ona verdiklerinizle çalışabilir. Bulanık sorular, model ne olursa olsun bulanık cevaplara yol açar. İyi sorular sizi hedefleri, varsayımları ve bağlamı netleştirmeye zorlar. Bu sadece cevabı değil, her şeyden önce kendi düşüncenizi geliştirir. - Bu, daha iyi modellerin daha az önemli olduğu anlamına mı geliyor?
Hayır, modeller kesinlikle bir rol oynuyor. Ancak etkileri abartılıyor. İyi bir model kötü düşünmeyi telafi edemez. Tersine, soru açıksa basit modellerle çok iyi sonuçlar elde edilebilir. Kaldıraç neredeyse her zaman kullanıcıdadır, teknolojide değil. - Neden birçok kullanıcı ilk coşkunun ardından yapay zekayı hayal kırıklığı olarak görüyor?
Çünkü yapay zekaya bir kestirme yol gibi davranıyorlar. Beklenti genellikle şudur: soru içeri, çözüm dışarı. Bu işe yaramazsa, YZ yüzeysel olarak değerlendirilir. Gerçekte bu, düşünmenin devredilemeyeceğini gösteriyor. Diyaloğa girmeye hazır olanlar tamamen farklı bir derinlik yaşarlar. - Sorgu ve diyalog arasındaki fark nedir?
Bir sorgu tek seferlik bir yanıta yöneliktir. Bir diyalog birkaç adımda gelişir. Yanıtlar incelenir, tamamlanır ve düzeltilir. Bağlam oluşur. Yapay zeka yalnızca diyalogda bir tartışma ortağı haline gelir - ondan önce bir metin üreticisi olarak kalır. - Yapay zeka muhakeme hatalarını ve çelişkileri neden bu kadar çabuk ortaya çıkarıyor?
Çünkü sosyal eşitleme mekanizmaları yoktur. Olumlu yorum yapmaz, nezaketen işleri yumuşatmaz. Dile tutarlı bir şekilde tepki verir. Çelişkiler, net olmayan terimler veya çatışan hedefler dolaylı olarak görünür hale gelir - genellikle insanlarla diyalogdan daha hızlı bir şekilde. - Bu yapay zekayı soğuk ya da kişiliksiz yapmaz mı?
Evet - ve bu tam olarak onların gücüdür. Duyguların, gösterişin veya sosyal beklentilerin yokluğu alışılmadık derecede temiz bir düşünme alanı yaratır. Bu, özellikle karmaşık veya hassas konularda rahatlatıcı bir etkiye sahip olabilir, çünkü hiçbir şeyin „doğru şekilde ortaya çıkması“ gerekmez. - Makalede kötü sorular neden bir tür kendini koruma olarak tanımlanıyor?
Çünkü belirsizlik sorumluluktan kaçınır. Belirsiz sorular sorarsanız, kendinizi bağlamak zorunda kalmazsınız. Öte yandan iyi sorular netliği ve dolayısıyla sonuçları zorlar. Yapay zeka bu farkı görünür kılar çünkü belirsizliği telafi etmez. - Yapay zekaya önce araştırma görevleri vermenin anlamı nedir?
Ortak bir referans çerçevesi oluşturur. Terimler netleştirilir, arka plan bilgileri toplanır ve tipik argümanlar görselleştirilir. Daha sonra gerçek diyalog daha sağlam bir temelde başlar. Bu, derinliği artırır ve yanlış anlamaları azaltır. - Metin yanıtlı ses işlevi neden özellikle yararlıdır?
Çünkü doğal düşünmeye izin verir. Özgürce konuşabilir, kendinizi düzeltebilir, konudan sapabilirsiniz. Yapay zeka yine de filtreler ve düzenler. Bu, düşünmeye daktilo edilmiş „mükemmel“ yönlendirmelerden daha yakın bir konuşma yaratır. Çelişkiler organik olarak ortaya çıkar ve kullanılabilir hale gelir. - Konuşurken hata yapmanız veya kendinizle çelişmeniz sorun olur mu?
Tam tersine. Değerli olan tam da bu molalardır. Düşünce süreçlerini gösterirler. Yapay zeka genellikle bunlara beklediğinizden daha kesin tepkiler verir. Birçok içgörü, tam da işlerin henüz birbirine uymadığını fark ettiğiniz yerde ortaya çıkar. - Yapay zeka karar verebilir veya sorumluluk alabilir mi?
Hayır - ve olmamalı da. Yapay zeka bir şeyleri hazırlayabilir, yapılandırabilir ve tartabilir. Kararlar insani olmaya devam eder. Sorumluluğu devretmeye çalışırsanız, görünürde netlik elde edersiniz, ancak sürdürülebilir bir temeliniz olmaz. - Yapay zeka ile başa çıkmada olgunluk nasıl bir rol oynuyor?
Merkezi bir konu. Yapay zeka mevcut kalıpları güçlendirir. Olgunluk, bir kişinin belirsizlik, çelişkiler ve cevaplanmamış sorularla nasıl başa çıktığı ile gösterilir. YZ bu olgunluğun yerini almaz - mevcut olup olmadığını görünür hale getirir. - Neden bazı insanlar yapay zekaya bir antrenman partneri olarak olumsuz tepki veriyor?
Çünkü onay bekliyorlar. Bir antrenman partneri otomatik olarak onaylamaz. Ayna tutar. Bu, özellikle hızlı çözümler veya net talimatlar arıyorsanız, bir dayatma olarak algılanabilir. - Bu durum yapay zekayı bir üretkenlik aracından çok bir öğrenme aracı haline mi getiriyor?
Her ikisi de - ancak daha sürdürülebilir değer öğrenme boyutunda yatmaktadır. Verimlilik kısa vadede ortaya çıkar. Disiplin ve düşünce netliği ise uzun vadeli bir etkiye sahiptir. Yapay zekayı yalnızca bir verimlilik aracı olarak kullananlar, onun potansiyelinin farkında değillerdir. - Yapay zekayı bu şekilde kullanmak için önceden teknik bilgiye ihtiyacınız var mı?
Hayır. Giriş eşiği düşük. Belirleyici faktör teknoloji değil, tutumdur. Eğer konuşabiliyor, dinleyebiliyor ve soru sorabiliyorsanız, zaten en önemli ön koşullara sahipsiniz demektir. - Bu makale „Yeni başlayanlar için yapay zeka“ konusuna nasıl uyuyor?
Başlangıç makalesi oryantasyon sağlar: sistemler, olası uygulamalar, ilk adımlar. Bu metin daha derine iniyor. İlk deneyimlerin yapıldığı yerden başlıyor ve yapay zekanın uzun vadede nasıl mantıklı bir şekilde kullanılabileceğini gösteriyor - araçların ve abartının ötesinde. - Makaledeki en önemli içgörü nedir?
Bu düşünce devredilemez. Yapay zeka eşlik edebilir, yansıtabilir ve keskinleştirebilir. Ancak netlik, tutum ve sorumluluğun yerini tutamaz. Bunu kabul ederseniz, yapay zeka alışılmadık derecede hassas bir idman ortağıdır.
