مع الانتشار المتسارع لنماذج الذكاء الاصطناعي مثل “شات جي بي تي”، و”كلاود”، و”غيميناي”، أصبح استخدامها جزءاً من العمل والدراسة والحياة اليومية، لكن كثيراً من المستخدمين الجدد يقعون في أخطاء بسيطة تجعل التجربة أقل فائدة مما يمكن أن تكون عليه.
في البداية، يتعامل البعض مع هذه الأدوات كما لو كانت مجرد محرك بحث تقليدي، فيطرح أسئلة عامة ويتوقع إجابات مثالية من المحاولة الأولى، غير أن المشكلة في الغالب لا تكون في قدرات الذكاء الاصطناعي، بل في طريقة استخدامه.
فيما يلي 7 أخطاء شائعة يقع فيها المستخدمون عند التعامل مع نماذج الذكاء الاصطناعي، وكيف يمكن تجنبها لتحقيق أفضل النتائج، وفق موقع “توماس جايد“.
1- الغموض المفرط في التوجيهات
أحد أكثر الأخطاء شيوعاً هو طرح أسئلة عامة جداً، مثل “اشرح الاستثمار” أو “حسّن سيرتي الذاتية”.
غالباً ما ينتج عن هذه الأسئلة ردود عامة وغير دقيقة، لأن النموذج لا يمتلك معلومات كافية عن الهدف المطلوب.
للحصول على نتائج أفضل، يجب أن يكون الطلب واضحاً ومحدداً، مثل: “اشرح الاستثمار في صناديق المؤشرات لشخص ليس لديه خلفية مالية، مع مثال لاستثمار 1000 دولار خلال 10 سنوات”.
كلما كان الطلب أكثر تحديداً من حيث الهدف والجمهور والسياق، كانت الإجابة أكثر فائدة.
2- التعامل مع الذكاء الاصطناعي كمحرك بحث
يستخدم بعض الأشخاص أدوات الذكاء الاصطناعي بالطريقة نفسها التي يستخدمون بها محرك البحث “غوغل”: سؤال واحد وإجابة واحدة.
لكن الذكاء الاصطناعي يعمل بكفاءة أكبر عندما يكون حواراً تفاعلياً، فبدلاً من الاكتفاء بالرد الأول، يمكن طلب توضيحات إضافية، وأمثلة عملية، وتبسيط الفكرة، وتلخيص الإجابة، وكذلك فإن التفاعل المتكرر مع الأداة يساعد على تحسين النتائج تدريجياً.
3- عدم التحقق من صحة ردود الذكاء الاصطناعي
من الأخطاء الشائعة أيضاً اعتبار كل ما يقوله الذكاء الاصطناعي حقيقة مؤكدة، لكنه أحياناً قد ينتج معلومات تبدو مقنعة لكنها غير دقيقة، وهي ظاهرة تُعرف في عالم الذكاء الاصطناعي باسم “الهلوسة”.
لذلك يُنصح دائماً بالتحقق من التواريخ والإحصاءات، ومراجعة المصادر، والتأكد من صحة الاقتباسات، ويمكن أيضاً استخدام الذكاء الاصطناعي في شرح المفاهيم أو توليد الأفكار، لكن لا ينبغي الاعتماد عليه كمصدر نهائي للمعلومات دون مراجعة.
4- طلب إنجاز الكثير من المهام دفعة واحدة
عند مطالبة الذكاء الاصطناعي بإنجاز مهمة كبيرة جداً في طلب واحد، غالباً ما تكون النتيجة سطحية أو عامة.
الحل الأفضل دائماً هو تقسيم المهمة إلى خطوات صغيرة، فبدلاً من طلب إعادة كتابة السيرة الذاتية بالكامل، يمكن العمل على الملخص المهني، والخبرات العملية، والمهارات، والإنجازات.
الأسلوب السابق يؤدي إلى نتائج أكثر دقة وتفصيلاً.
5- عدم توفير سياق كافٍ
السياق عنصر أساسي في الحصول على إجابات مفيدة، على سبيل المثال، طلب مثل “ضع برنامجاً للتمارين الرياضية” سيؤدي غالباً إلى خطة عامة.
لكن إضافة التفاصيل مثل: الهدف من التمرين، ومستوى اللياقة، والوقت المتاح، والمعدات المتوفرة، كلها أمور تجعل الإجابة أكثر واقعية وقابلية للتطبيق.
6- الاستسلام بعد الاستجابة الأولى
كثير من المستخدمين يتخلون عن الأداة إذا لم تكن الإجابة الأولى مثالية، لكن الحقيقة أن الرد الأول غالباً ما يكون مجرد نقطة بداية.
لذا يمكن تحسين النتائج عبر طلب إعادة الصياغة بأسلوب أبسط، وتقليل طول النص، وإضافة أمثلة، وتغيير نبرة الكتابة، وتعديل الإجابات هو جزء أساسي من قوة الذكاء الاصطناعي التفاعلي.
7- عدم تجربة أدوات الذكاء الاصطناعي المختلفة
يكتفي بعض المستخدمين بأداة واحدة، رغم أن لكل نموذج ذكاء اصطناعي نقاط قوة مختلفة، فعلى سبيل المثال:
– يتميز “ChatGPT” بالحوار السلس وسهولة الاستخدام.
– يتفوق “Claude” في تحليل المستندات الطويلة.
– يتميز “Gemini” بتكامله مع خدمات غوغل مثل جيميل ودرايف، ومستندات غوغل.
لذا فإن تجربة أكثر من أداة يساعد المستخدم على اختيار الأنسب لكل مهمة.
.
ملحوظة: مضمون هذا الخبر تم كتابته بواسطة بوابة المصريين في الكويت ولا يعبر عن وجهة نظر مصر اليوم وانما تم نقله بمحتواه كما هو من بوابة المصريين في الكويت ونحن غير مسئولين عن محتوى الخبر والعهدة علي المصدر السابق ذكرة.
