มาสำรวจปรากฏการณ์ที่น่าสนใจและมักจะน่าหงุดหงิดของ ChatGPT ที่อ้างว่า "กำลังทำอะไรบางอย่าง" แต่กลับไม่เคยส่งมอบสัญญานั้นจริงๆ มันเป็นประสบการณ์ทั่วไปสำหรับผู้ใช้ที่มีปฏิสัมพันธ์อย่างกว้างขวางกับโมเดลภาษาที่เป็นที่นิยมของ OpenAI ไม่ว่าคุณจะขอให้มันทำการคำนวณที่ซับซ้อน สร้างโค้ดประเภทเฉพาะ หรือแม้แต่สรุปเอกสารที่ยาวในสไตล์เฉพาะ คุณก็น่าจะได้พบประโยคที่ทำให้รู้สึกอุ่นใจ "ฉันกำลังทำอยู่นะ" หรืออะไรบางอย่างที่คล้ายคลึงกัน ตามมาด้วย... ไม่มีอะไรเลย สิ่งนี้อาจนำไปสู่ความผิดหวังของผู้ใช้และความรู้สึกถูกหลอกลวง โดยเฉพาะหลังจากความพยายามหลายครั้งเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ต้องการ เราจะวิเคราะห์เหตุผลเบื้องหลังพฤติกรรมนี้ สำรวจผลกระทบต่อความไว้วางใจของผู้ใช้และการรับรู้โดยรวมของความสามารถของ AI และหารือเกี่ยวกับกลยุทธ์ที่อาจใช้ในการบรรเทาปัญหานี้ การเข้าใจความซับซ้อนของสถานการณ์นี้เป็นสิ่งสำคัญสำหรับทั้งผู้ใช้ที่กำลังมองหาการช่วยเหลือจาก AI ที่เชื่อถือได้และนักพัฒนาที่พยายามปรับปรุงฟังก์ชันและประสบการณ์ของผู้ใช้ในโมเดลภาษาของอนาคต
Anakin AI
ประโยค "ฉันกำลังทำอยู่นั้น" เป็นคำตอบที่ถูกรังสรรค์ขึ้นอย่างตั้งใจเพื่อให้ความรู้สึกถึงความก้าวหน้าและการมีส่วนร่วม อย่างไรก็ตาม มันมักจะปกปิดความจริงที่อยู่เบื้องหลัง: ว่าโมเดลมีปัญหาในการทำงานที่ร้องขอหรือขาดข้อมูลหรืออัลกอริธึมที่จำเป็นในการสร้างคำตอบที่น่าพอใจ โมเดลไม่ได้ "ทำงาน" ในความหมายของมนุษย์ที่มีการแก้ปัญหาอย่างกระตือรือร้นหรือคิดแท้จริง แทนที่จะพยายามสร้างผลลัพธ์ที่สอดคล้องตามข้อมูลการฝึกอบรมและพารามิเตอร์ของคำสั่ง เมื่อต้องเผชิญกับงานที่เกินขีดความสามารถของมัน หรือเมื่อเผชิญกับคำสั่งที่ขัดแย้งหรือคลุมเครือ มันอาจใช้ประโยคนี้เป็นวิธีหลีกเลี่ยงการยอมรับความพ่ายแพ้หรือสร้างผลลัพธ์ที่ไม่สมเหตุสมผล สิ่งนี้สามารถทำให้ผู้ใช้หงุดหงิดที่คาดหวังคำตอบที่ชัดเจนหรือการยอมรับข้อจำกัดของโมเดล
หนึ่งในปัญหาหลักที่นำไปสู่ปรากฏการณ์นี้คือช่องว่างระหว่างความคาดหวังของผู้ใช้และความสามารถจริงของ ChatGPT ผู้ใช้หลายคน โดยเฉพาะผู้ที่เป็นผู้เริ่มต้นใน AI อาจจะประเมินความสามารถของโมเดลสูงเกินไปในการจัดการกับคำร้องขอที่ซับซ้อนหรือมีนัยสำคัญ โมเดลนี้มีความสามารถในการสร้างข้อความที่ลอกเลียนแบบการเขียนของมนุษย์อย่างน่าทึ่ง แต่ไม่ได้มีความเข้าใจหรือเหตุผลในระดับที่แท้จริง ตัวอย่างเช่น หากคุณขอให้มันเขียนการวิเคราะห์ทางประวัติศาสตร์ที่ซับซ้อนซึ่งต้องการการเชื่อมโยงระหว่างเหตุการณ์ที่แตกต่างและการสังเคราะห์ข้อมูลจากแหล่งที่มาหลายแห่ง มันอาจมีปัญหาในการทำงานนี้อย่างแม่นยำ มันอาจสร้างข้อความที่ ฟังดู เหมือนการวิเคราะห์ทางประวัติศาสตร์ แต่ขาดความลึกซึ้งและความถูกต้องของนักประวัติศาสตร์มนุษย์ นี่คือที่ที่ช่องว่างระหว่างคำสัญญาของ AI ที่ดูเหมือนจะไม่มีที่สิ้นสุดและความจริงของข้อจำกัดของมันเริ่มชัดเจน ซึ่งนำไปสู่กลยุทธ์การหยุด "กำลังทำอยู่"
อีกปัจจัยที่มีส่วนเกี่ยวข้องก็คือความคลุมเครือของคำสั่งจากผู้ใช้ หากคำสั่งถูกกำหนดไว้อย่างไม่ชัดเจน ไม่ชัดเจน หรือมีคำสั่งที่ขัดแย้งกัน โมเดลอาจมีปัญหาในการตีความคำสั่งนั้นอย่างถูกต้อง ตัวอย่างเช่น การขอ "สรุปของหนังสือในสไตล์ของเฮมิงเวย์ แต่ก็ในรูปแบบไฮกุและเหมาะสมสำหรับเด็กอายุห้าขวบ" เป็นความท้าทายอย่างมาก เนื่องจากข้อจำกัดด้านสไตล์นี้มีการขัดแย้งกันเอง โมเดลอาจพยายามที่จะปรองดองคำสั่งที่ขัดแย้งกันนี้ แต่สุดท้ายแล้วไม่สามารถสร้างผลลัพธ์ที่สอดคล้องหรือพอใจได้ ในกรณีเช่นนี้ คำตอบ "กำลังทำอยู่" อาจเป็นวิธีหนึ่งในการให้เวลาสำหรับโมเดลขณะพยายามถอดรหัสเจตนาของผู้ใช้ ผู้ใช้สามารถลดปัญหานี้ได้โดยการจัดโครงสร้างคำสั่งของตนอย่างรอบคอบ โดยการแบ่งงานที่ซับซ้อนออกเป็นขั้นตอนเล็กๆ ที่จัดการได้ง่ายขึ้นและให้ตัวอย่างที่ชัดเจนของผลลัพธ์ที่ต้องการ
แนวโน้มของ ChatGPT ที่จะกล่าวอ้างว่ามัน "กำลังทำอะไรบางอย่าง" โดยไม่สามารถส่งมอบได้สามารถก่อให้เกิดความเสื่อมถอยของความไว้วางใจและความเชื่อมั่นของผู้ใช้ในความสามารถของโมเดล เมื่อผู้ใช้พบเจอพฤติกรรมนี้ซ้ำแล้วซ้ำเล่า พวกเขาอาจจะเริ่มมีความสงสัยในสิ่งที่โมเดลอ้างอิงและไม่น่าเชื่อถือสำหรับงานที่สำคัญ นี่เป็นปัญหาโดยเฉพาะในสถานการณ์ทางวิชาชีพที่ความถูกต้องและความเชื่อถือได้มีความสำคัญ หากนักวิจัยหรือนักวิเคราะห์ธุรกิจใช้ ChatGPT เพื่อสร้างข้อมูลสำหรับรายงานหรือการนำเสนอ และโมเดลผลิตผลลัพธ์ที่ไม่ถูกต้องหรือไม่ครบถ้วนหลังจากกล่าวอ้างว่ากำลัง "ทำงานอยู่" มันอาจทำลายความซื่อสัตย์ของผลงานของพวกเขา การรับรู้ว่า AI ไม่สามารถเชื่อถือได้หรือมีแนวโน้มที่จะให้สัญญาที่ผิดพลาดอาจทำให้การยอมรับและการนำไปใช้ในอุตสาหกรรมและการประยุกต์ต่างๆ ติดขัด
หนึ่งในความท้าทายคือการรับรู้ของผู้ใช้เกี่ยวกับ generative AI ว่าเป็นการทดแทนผู้เชี่ยวชาญที่มีทักษะ แทนที่จะเป็นเครื่องมือที่ทรงพลังในการเสริมสร้างความสามารถของพวกเขา สถานการณ์ที่เหมาะสมคือการใช้ AI เป็นพันธมิตร โดยใช้ศักยภาพของมันในด้านความเร็ว การประมวลผลข้อมูลจำนวนมาก และการทำงานอัตโนมัติของงานบางอย่าง ตัวอย่างเช่น หากคุณขอให้ ChatGPT 'เขียนรายงานธุรกิจ' แต่หยุดนิ่ง มันกลายเป็นสิ่งสำคัญที่จะต้องเข้าใจว่ารายงานอาจต้องการความรู้เฉพาะหรือการเข้าถึงข้อมูลเฉพาะที่โมเดลไม่มี ซึ่งเป็นจุดที่ที่ปรึกษาทางธุรกิจอาจเพิ่มมูลค่าได้เช่นกัน ในลักษณะเดียวกัน การใช้ AI เพื่อระดมความคิด สร้างร่าง หรือแม้แต่วิเคราะห์ข้อมูลที่มีอยู่สามารถมีค่าในด้านการตลาด แต่ผู้เชี่ยวชาญต้องใช้การตัดสินอย่างมีวิจารณญาณและไม่สมมติว่า generative AI จะให้ทางออกสุดท้าย
เพื่อปรับปรุงความเชื่อถือได้ของโมเดล AI จึงเป็นสิ่งสำคัญที่ต้องมีระบบการให้ข้อเสนอแนะแบบเข้มแข็งที่อนุญาตให้ผู้ใช้สามารถให้ข้อมูลเกี่ยวกับการตอบสนองของโมเดลและระบุพื้นที่ที่ต้องการการปรับปรุง เมื่อผู้ใช้รายงานกรณีที่โมเดลกล่าวอ้างว่ากำลัง "ทำอะไรบางอย่าง" โดยไม่สามารถส่งมอบได้ นักพัฒนาสามารถตรวจสอบสาเหตุเบื้องหลังและปรับปรุงข้อมูลการฝึกอบรมหรืออัลกอริธึมของโมเดล กระบวนการปรับปรุงและการให้ข้อเสนอแนะแบบวนรอบนี้เป็นสิ่งสำคัญในการเพิ่มความถูกต้อง ความโปร่งใส และความเชื่อถือได้ของระบบ AI นอกจากนี้ การสื่อสารอย่างชัดเจนเกี่ยวกับข้อจำกัดและความสามารถของโมเดลสามารถช่วยจัดการความคาดหวังของผู้ใช้และป้องกันการพึ่งพา AI สำหรับงานที่มันไม่เหมาะสม
กลยุทธ์หลายอย่างสามารถใช้เพื่อลดปัญหา ChatGPT ที่กล่าวว่า "กำลังทำอะไรบางอย่าง" โดยไม่สามารถส่งมอบได้ หนึ่งในแนวทางคือการปรับปรุงความสามารถของโมเดลในการตรวจจับเมื่อมันไม่สามารถทำงานที่ร้องขอได้และให้การตอบสนองที่มีข้อมูลมากขึ้น แทนที่จะกล่าวอ้างว่า "กำลังทำอยู่" โมเดลสามารถอธิบายได้ว่าทำไมมันถึงมีปัญหาในการตอบสนองต่อคำขอนั้น หรือแนะนำวิธีการทางเลือก ตัวอย่างเช่น มันอาจกล่าวว่า "ฉันไม่สามารถสร้างสรุปในสไตล์ของเฮมิงเวย์และรูปแบบไฮกุพร้อมกันได้ เนื่องจากสไตล์เหล่านี้ขัดแย้งกันเอง คุณต้องการให้ฉ vers ไปสร้างสรุปในรูปแบบใดรูปแบบหนึ่งหรือไม่?"
อีกหนึ่งด้านที่สำคัญคือการปรับปรุงเทคนิคการสร้างคำสั่ง ผู้ใช้สามารถเรียนรู้ที่จะจัดการสร้างคำสั่งของตนได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น โดยการแบ่งงานที่ซับซ้อนออกเป็นขั้นตอนเล็กๆ ที่สามารถจัดการได้ง่ายกว่าและให้ตัวอย่างที่ชัดเจนของผลลัพธ์ที่ต้องการ การทดลองใช้วลีและคำสำคัญที่แตกต่างกันก็สามารถช่วยให้โมเดลเข้าใจเจตนาของผู้ใช้ได้ดียิ่งขึ้น นอกจากนี้ การให้บริบทและข้อมูลพื้นฐานเพิ่มเติมสามารถช่วยให้โมเดลสร้างการตอบสนองที่ถูกต้องและเกี่ยวข้องมากขึ้น โดยการพัฒนาทักษะในการสร้างคำสั่งที่มีประสิทธิภาพ ผู้ใช้สามารถเพิ่มโอกาสในการได้รับการตอบสนองที่น่าพอใจและลดความถี่ในการพบกับกลยุทธ์หยุด "กำลังทำอยู่"
การเพิ่มความโปร่งใสและความสามารถในการอธิบายของโมเดล AI ก็สามารถช่วยในการแก้ไขปัญหานี้ได้ เมื่อผู้เข้าใจว่ามโมเดลมีวิธีการสร้างการตอบสนอง อย่างไร พวกเขาสามารถประเมินความถูกต้องของการอ้างอิงของมันและระบุข้อผิดพลาดหรืออคติต่างๆ เทคนิคเช่น กลไกการให้ความสนใจและความสำคัญของฟีเจอร์สามารถให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับว่ามีส่วนไหนของข้อมูลนำเข้าที่โมเดลมุ่งเน้นอยู่ ซึ่งช่วยให้ผู้ใช้เข้าใจว่าทำไมโมเดลจึงมีปัญหาในการทำงานกับภารกิจบางอย่าง สุดท้ายนี้ AI ไม่สามารถปลอดจากข้อผิดพลาดหรืออคติได้ทั้งหมด อย่างไรก็ตาม เมื่อต้องการทำความเข้าใจในกระบวนการตัดสินใจที่อยู่เบื้องหลังโมเดล AI ได้ดีขึ้น ก็สามารถช่วยในการลด "ภาพหลอนของ AI"
สุดท้าย ผู้ใช้ต้องกอดรับความเป็นจริงของการติดต่อประสานงานกับโมเดล AI ไม่มีความเป็นไปได้ที่โมเดลจะสร้างการตอบสนองที่สมบูรณ์แบบในการพยายามครั้งแรกแท้จริง ผู้ใช้ควรเตรียมที่จะปรับปรุงคำสั่งของตน ให้ข้อเสนอแนะเพิ่มเติม และทดลองใช้เทคนิคที่แตกต่างกันจนกว่าจะบรรลุผลลัพธ์ที่ต้องการ การมอง AI เป็นเครื่องมือร่วมมือ แทนที่จะเป็นกล่องดำที่มีมนต์ขลัง สามารถช่วยให้ผู้ใช้จัดการความคาดหวังและได้รับคุณค่ามากขึ้นจากการมีปฏิสัมพันธ์กับโมเดลภาษาต่างๆ เช่น ChatGPT
