Kada je grupa istraživača odlučila da testira da li „pozitivno razmišljanje“ čini četbotove sa veštačkom inteligencijom tačnijim, to je dovelo do nekih iznenađujućih rezultata.
Dok su postavljali razna pitanja četbotovima, pokušavali su da navedu veštačku inteligenciju da se oseća „pametno“, ohrabrivali su ih da pažljivo razmisle i čak su završavali svoja pitanja sa „Ovo će biti zabavno!“ Ništa od toga nije napravilo konzistentnu razliku, ali jedna tehnika se izdvojila. Kada su naterali veštačku inteligenciju da se pretvara da je u Zvezdanim stazama, ona je postala bolja u osnovnoj matematici.
Ljudi imaju razne bizarne strategije da dobiju bolje odgovore od velikih jezičkih modela (LLM), veštačke tehnologije koja stoji iza alata poput ChatGPT-a. Neki se kunu da veštačka inteligencija bolje funkcioniše ako joj pretite, drugi misle da su četbotovi kooperativniji ako ste ljubazni, a neki ljudi traže od robota da igraju uloge stručnjaka bez obzira na temu.
To je deo mitologije oko „brzog inženjeringa“ ili „kontekstualnog inženjeringa“ – različitih načina konstruisanja instrukcija kako bi AI dala bolje rezultate. Stvar je u sledećem: stručnjaci kažu da mnoga prihvaćena mudrost o podsticanju veštačke inteligencije jednostavno ne funkcioniše. Ali način na koji razgovarate sa veštačkom inteligencijom je važan, a neke tehnike će zaista napraviti razliku.
„Mnogi ljudi misle da postoji neki magični skup reči koje možete koristiti da biste naterali LLM da reši problem“, kaže Džuls Vajt, profesor računarskih nauka koji proučava generativnu veštačku inteligenciju na Univerzitetu Vanderbilt u SAD. „Ali nije stvar u izboru reči, već u tome kako fundamentalno izražavate ono što pokušavate da uradite.“
Kako funkcioniše LLM
LLM funkcionišu tako što vaše reči dele na male delove koji se nazivaju „tokeni“, pre nego što ih analiziraju koristeći statistiku kako bi došli do odgovarajućeg odgovora. To znači da će svaka stvar koju kažete, od izbora reči do dodatnog zareza, uticati na to kako će veštačka inteligencija reagovati. Problem je što je to neverovatno teško predvideti.
Na primer, jedna studija iz 2024. godine otkrila je da su LLM davali bolje i tačnije odgovore kada su ljubazno pitali umesto da samo daju komande. Još čudnije, postojale su kulturne razlike. U poređenju sa kineskim i engleskim, četbotovi koji govore japanski su zapravo radili slabije ako ste bili malo previše ljubazni.
Još jedan mali test je otkrio da je prethodna verzija ChatGPT-a zapravo bila tačnija kada ste je uvredili. I generalno, jednostavno nije bilo dovoljno istraživanja na ovu temu za bilo kakve čvrste odluke. Pored toga, kompanije za veštačku inteligenciju stalno ažuriraju svoje četbotove, što znači da istraživanja odmah zastarevaju.
Stručnjaci kažu da su se modeli veštačke inteligencije dramatično poboljšali za samo nekoliko godina, što je tehnike poput laskanja, ljubaznosti, vređanja ili pretnji učinilo gubljenjem vremena ako je vaš cilj da veštačka inteligencija bude preciznija.
Kako razgovarati sa svojim četbotom
Postavite više pitanja i tražite više opcija.
Navedite primere. Ljudi često od LLM traže da im napiše mejl i onda su frustrirani kada ne zvuči kao oni. Umesto frustracije, ponudite LLM primere ranijih mejlova i stil će biti pogođen.
Budite oprezni sa igranjem uloga. Kada LLM dodelite ulogu „eksperta“ zapravo podstičete halucinacije. Tada će se AI ponašati previše samouvereno. Ali za otvorene zadatke bez jednog odgovora, igranje uloga je efikasno. Ako ste nervozni zbog razgovora za posao, reći četbotu da imitira menadžera za zapošljavanje mogla bi biti dobra praksa – samo konsultujte i druge resurse.
Ostanite neutralni. „Ne navodite svedoka“. Drugim rečima, ako pokušavate da se odlučite između dva automobila, nemojte reći da ste skloni Tojoti
Molim i hvala
Prema istraživanju centra Pju iz 2019. godine, više od polovine Amerikanaca kaže „molim“ kada razgovaraju sa AI. Čini se da se taj trend nastavio. Istraživanje izdavača Future iz 2025. godine pokazalo je da je 70 posto ljudi ljubazno prema veštačkoj inteligenciji kada je koriste. Većina je rekla da su ljubazni jer je to ispravna stvar, iako je 12 posto reklo da to rade da bi se zaštitili u slučaju pobune robota.
Ljubaznost vas možda neće zaštititi od ljutitih robota ili učiniti LLM-ove preciznijim, ali postoje drugi razlozi da to nastavite da radite.
„Izgovaranje ‘molim’ i ‘hvala’ može učiniti da vam bude udobnije u interakciji sa veštačkom inteligencijom“, kaže Sander Šulhof, preduzetnik i istraživač. „To ne pomaže performansama modela, ali ako vam pomaže da više koristite model jer vam je udobnije, onda je korisno.“
Tu je i nežnost vaše sopstvene ljudske prirode koju treba razmotriti. Filozof Imanuel Kant je tvrdio da je jedan od razloga zašto ne bi trebalo da budemo okrutni prema životinjama taj što je to štetno i za vas same. U suštini, biti neprijateljski nastrojen prema bilo čemu čini vas grubom osobom. Ne možete povrediti osećanja veštačke inteligencije jer ih ona nema, ali možda bi trebalo da budete fini u svakom slučaju. To je navika koja bi mogla koristiti drugim delovima vašeg života.
