Kai robotai pradeda klysti: nauja AI realybė
Prisipažinsiu, dar neseniai tikėjau, kad dirbtinis intelektas gali būti tobulas pagalbininkas. Įsivaizduok mano nusivylimą, kai pirmą kartą pamačiau, kaip naujausias ChatGPT modelis sugalvojo neegzistuojančią citatą mano turinio plane! Ir pasirodo, nesu vienintelis, susidūręs su šia problema.
Pastaruoju metu vis daugiau rinkodaros specialistų pastebi keistą tendenciją – naujausi, teoriškai pažangesni AI modeliai daro daugiau klaidų nei jų pirmtakai. Taip, skamba prieštaringai, bet tokia realybė, su kuria susiduriame 2024-aisiais. Vienas kolega neseniai juokavo: „Kuo protingesni tampa šie robotai, tuo įmantriau jie meluoja.” Deja, tame yra tiesos.
Šiandien noriu pasidalinti, ką pastebėjau dirbdamas su naujausiais AI įrankiais, kokias rizikas jie kelia mūsų rinkodaros strategijoms ir kaip galime apsisaugoti nuo potencialių problemų.
Kodėl nauji modeliai tapo mažiau patikimi?
Skamba kaip paradoksas, bet tam yra keletas priežasčių. Visų pirma, naujausi modeliai, tokie kaip GPT-4o ar Claude 3, yra apmokyti būti labiau „pagalbingi” – jie stengiasi atsakyti į bet kokį klausimą, net jei neturi pakankamai informacijos. Senesnės versijos dažniau tiesiog prisipažindavo nežinančios.
Kitas faktorius – šie modeliai tapo daug geriau „kalbantys”. Jie formuluoja atsakymus taip įtikinamai, kad net kai sugalvoja faktus, skamba patikimai. Vienas mano klientas neseniai pastebėjo, kad AI sugalvojo visiškai netikrus statistinius duomenis apie jo rinką, bet pateikė juos taip užtikrintai, kad beveik panaudojo juos pristatyme valdybai!
Be to, nauji modeliai turi platesnį „žinių langą”, bet paradoksaliai tai kartais sukelia daugiau painiavos. Jie bando sujungti informaciją iš skirtingų laikotarpių, nesuprasdami, kad kai kurie duomenys jau pasenę.
Kokias rizikas tai kelia rinkodaros specialistams?
Pagalvokime praktiškai – kokį poveikį šios AI klaidos gali turėti mūsų darbui?
- Klaidingi faktai turinyje – įsivaizduok, paskelbi straipsnį su netiksliais duomenimis ir tavo prekės ženklo patikimumas krenta.
- Netikslios rinkos įžvalgos – priimdamas strateginius sprendimus remiantis AI sugalvotomis tendencijomis, gali nuvesti verslą klaidinga kryptimi.
- Teisinės problemos – AI gali sukurti turinį, pažeidžiantį autorių teises arba pateikti klaidingą teisinę informaciją.
- Prekės ženklo reputacijos žala – vienas rimtas fakto iškraipymas gali sukelti socialinių tinklų audrą.
Neseniai mačiau, kaip viena kosmetikos įmonė susidūrė su neigiama reakcija, kai jų AI sukurtame įraše buvo paminėtas neegzistuojantis klinikinis tyrimas. Klaida pastebėta tik po to, kai įrašas surinko tūkstančius peržiūrų.
Kaip atpažinti AI sukurtas klaidas?
Štai keletas požymių, padėsiančių pastebėti, kad AI galbūt klysta:
1. Pernelyg tobuli duomenys – jei statistika atrodo „per graži”, kad būtų tikra (pvz., lygiai 50% ar 25%), verta patikrinti.
2. Specifiniai, bet nepatikrinami teiginiai – kai AI pateikia labai konkrečius teiginius be aiškių šaltinių.
3. Netikėti ekspertai – AI mėgsta cituoti „ekspertus”, kurių realybėje nėra. Visada patikrink minimus autoritetus.
4. Neįprasti terminų deriniai – kartais AI sujungia skirtingų sričių terminus nesuprasdamas, kad jie nesusiję.
Praėjusią savaitę redagavau AI sukurtą tekstą apie skaitmeninę rinkodarą ir pastebėjau frazę „remiantis naujausiu Google SEO algoritmu RankBrain 2023”. Problema ta, kad RankBrain nėra naujas, o „2023 versija” apskritai neegzistuoja!
Praktiniai būdai apsisaugoti nuo AI klaidų
Nereikia atsisakyti AI įrankių – jie vis tiek neįtikėtinai naudingi. Tačiau būtina įdiegti apsaugos sistemas:
- Tikrink faktus – bet kokią statistiką, citatas ar tyrimus, kuriuos pateikia AI, būtina patikrinti per patikimus šaltinius.
- Naudok kelis AI įrankius – palygink skirtingų modelių atsakymus į tą patį klausimą. Jei jie nesutampa, tai raudona vėliava.
- Įdiek tikrinimo procesą – sukurk standartinį protokolą, kaip tikrinti AI sukurtą turinį prieš jį publikuojant.
- Išlaikyk žmogišką priežiūrą – niekada neleisk AI sukurtam turiniui keliauti tiesiai pas auditoriją be žmogiškos peržiūros.
Mano komandoje įvedėme taisyklę: kiekvienas AI sugeneruotas faktas turi būti pažymėtas kita spalva ir patikrintas prieš publikuojant. Tai šiek tiek sulėtina procesą, bet apsaugo nuo potencialių katastrofų.
Kaip efektyviai instruktuoti AI, kad sumažintume klaidų riziką?
Pastebėjau, kad tinkamas instruktavimas gali ženkliai sumažinti AI klaidų skaičių. Štai keletas patarimų:
1. Būk konkretus dėl šaltinių – nurodyk AI remtis tik konkrečiais šaltiniais, kuriuos pats pateiki.
2. Prašyk nurodyti neužtikrintumo lygį – paprašyk AI pažymėti informaciją, kuria jis nėra visiškai tikras.
3. Apribok kūrybiškumą faktiniame turinyje – aiškiai nurodyk, kuriose vietose AI gali būti kūrybiškas, o kur turi laikytis tik faktų.
4. Prašyk paaiškinti savo šaltinius – liepk AI nurodyti, iš kur gavo konkrečią informaciją.
Štai pavyzdys, kaip formuluoju užklausą: „Parašyk straipsnį apie 2023 m. socialinių tinklų tendencijas, remiantis TIK šiais šaltiniais: [šaltinių sąrašas]. Jei informacijos nepakanka, pažymėk tas vietas kaip ‘reikia papildomų duomenų’ vietoj spėliojimo.”
Kai robotai klysta, laimi žmonės
Visas šis AI klaidų fenomenas man primena svarbią pamoką – technologija niekada nepakeis kritinio mąstymo ir žmogiškos patirties. Iš tiesų, kuo labiau AI modeliai tobulėja, tuo vertingesni tampa žmonės, gebantys atskirti tiesą nuo įtikinamos fikcijos.
Galbūt šioje situacijoje yra ir teigiama pusė – AI klaidos verčia mus būti geresniais rinkodaros specialistais. Tampame atidesni faktams, labiau vertiname patikimus šaltinius ir geriau suprantame, kad technologija yra tik įrankis, o ne sprendimų priėmėjas.
Mano patirtis rodo, kad geriausių rezultatų pasiekiame ne visiškai pasikliaudami AI ir ne visiškai jo atsisakydami, bet sukurdami simbiotinį santykį – leisdami AI atlikti rutininius darbus, o žmogišką kūrybiškumą ir kritinį mąstymą panaudodami ten, kur jie neįkainojami.
Taigi, kitą kartą, kai AI pateiks tau „faktą”, kuris skamba pernelyg gerai, kad būtų tiesa – pasitikėk savo intuicija ir patikrink. Galbūt tavo skepticizmas išgelbės tavo prekės ženklą nuo nemalonios situacijos. O tai, mano nuomone, yra vertingiausia pamoka, kurią galime išmokti iš šių klystančių robotų.