۵ اشتباه رایج در نوشتن پرامپت‌ و نحوه رفع آنها

تصور کنید یک دستیار شخصی فوق‌العاده دارید که قادر است هر وظیفه‌ای که به او محول می‌کنید، از نوشتن متون جذاب بازاریابی گرفته تا رفع اشکال کدهای پیچیده را انجام دهد.

حال تصور کنید که گاهی اوقات این دستیار درخواست‌های شما را اشتباه متوجه می‌شود و نتایجی طنزآمیز یا حتی فاجعه‌آمیز به همراه دارد.

به دنیای هوش مصنوعی مولد خوش آمدید، جایی که کلید دست‌یابی به بهره‌وری شگرف، در تسلط بر هنر «مهندسی پرامپت» نهفته است.

پرامپت دقیقاً چیست؟

در دنیای هوش مصنوعی مولد، پرامپت به سادگی همان دستور یا سوالی است که به سیستم هوش مصنوعی ارائه می‌دهید. این شیوه‌ی شما برای برقراری ارتباط با هوش مصنوعی و اعلام خواسته‌ شماست.

پرامپت مانند پایه‌ای است که هوش مصنوعی بر اساس آن پاسخی را می‌سازد. کیفیت پرامپت شما مستقیماً بر کیفیت و ارتباط پاسخ‌های هوش مصنوعی تأثیر می‌گذارد.

با توجه به اینکه ابزارهای هوش مصنوعی مولد مانند ChatGPT و Google Gemini به سرعت در جریان کاری حرفه‌ای در صنایع مختلف ادغام می‌شوند، درک نحوه ایجاد پرامپت‌های موثر به یک مهارت حیاتی تبدیل شده است.

با این حال، بسیاری از حرفه‌ای‌ها ناخواسته به دام اشتباهات رایج هنگام تعامل با این سیستم‌های قدرتمند می‌افتند.

بیایید به بررسی اشتباهات کلیدی بپردازیم که باید از آنها اجتناب کنیم و چگونگی تبدیل تعاملات خود با هوش مصنوعی به تجربیاتی ارزشمند و موثر.

5 اشتباه رایج در نوشتن پرامپت‌های هوش مصنوعی مولد

هوش مصنوعی مولد ابزاری قدرتمند برای تولید انواع محتوا، از طرح‌های تجاری گرفته تا فیلمنامه‌ها است. با این حال، کیفیت خروجی آن کاملاً به کیفیت ورودی شما یعنی پرامپت وابسته است.

یک پرامپت خوب مانند نقشه‌ راه روشنی عمل می‌کند که هوش مصنوعی را به سمت تولید نتایج همسو با دیدگاه شما هدایت می‌کند. در مقابل، یک پرامپت ضعیف می‌تواند منجر به اتلاف زمان، خروجی‌های نامرتبط یا حتی محتوای مشکل‌ساز شود.

بیایید به بررسی اشتباهات رایجی که حتی حرفه‌ای‌های با تجربه هنگام ساختن پرامپت‌های هوش مصنوعی به آن‌ها دچار می‌شوند بپردازیم و بیاموزیم چگونه از آن‌ها اجتناب کنیم.

1. دام کلی‌گویی

با وجود دانش گسترده‌، مدل‌های هوش مصنوعی قادر به خواندن ذهن نیستند. بدون ارائه‌ی زمینه مناسب، آن‌ها پاسخ‌های مبهم یا سطحی تولید خواهند کرد. علاوه بر این، این سیستم‌ها به گونه‌ای طراحی شده‌اند که حتی در صورت عدم اطمینان، پاسخ‌هایی قابل قبول تولید کنند.

این امر می‌تواند منجر به بیان اشتباهاتی با اطمینان شود. به یاد داشته باشید که پرامپت‌های واضح و مشخص برای دستیابی به خروجی‌های دقیق و مفید ضروری هستند.

مثال:

پرامپت ضعیف: «چگونه می‌توانم کسب‌وکارم را بهبود دهم؟»

پرامپت بهتر: «سه استراتژی خاص برای افزایش وفاداری مشتری در یک کسب‌وکار کوچک که جواهرات دست‌ساز می‌فروشد را پیشنهاد دهید.»

2. اطلاعات بیش از حد

در مقابل، غرق کردن مدل‌های هوش مصنوعی در اطلاعات بیش از حد می‌تواند منجر به سردرگمی و پاسخ‌های نامنسجم شود. هنگام انجام کارهای پیچیده، از وارد کردن چندین موضوع یا منبع داده به یک پرامپت خودداری کنید. در عوض، درخواست خود را به مجموعه‌ای از پرامپت‌های متمرکز و قابل مدیریت تقسیم کنید.

این روش باعث می‌شود خروجی‌های روشن‌تر و دقیق‌تری به دست آورید و شما را قادر می‌سازد که هوش مصنوعی را به طور موثرتری در مسیرهای پیچیده راهنمایی کنید.

مثال:

پرامپت ضعیف: «یک طرح کسب‌وکار جامع برای یک رستوران جدید بنویس، شامل تحلیل بازار، پیش‌بینی مالی، توسعه منو و استراتژی‌های بازاریابی. همچنین چطور باید پرسنل استخدام کنم و چه مجوزهایی لازم دارم؟»

رویکرد بهتر: این را به چندین پرامپت متمرکز تقسیم کنید.

شروع کنید با: «بخش‌های کلیدی مورد نیاز در یک طرح کسب‌وکار برای یک رستوران جدید را فهرست کنید.»

3. نبود زمینه

پرامپت‌های مبهم منجر به نتایج مبهم می‌شوند. وقتی سوالات گسترده‌ای مانند «چگونه می‌توانم کسب‌وکارم را بهبود دهم؟» مطرح می‌کنید، هوش مصنوعی معمولاً پاسخ‌های کلیشه‌ای مانند «محصولات بیشتری بفروشید» یا «خدمات مشتری را بهبود دهید» تولید می‌کند. این نکات به ندرت مشکلات خاص شما را حل می‌کنند.

یک رویکرد بهتر این است که پرامپتی را تهیه کنید که شامل جزئیات حیاتی و اطلاعات مرتبط باشد. به این ترتیب، هوش مصنوعی می‌تواند محتوای مناسب و متناسب با اهداف شما تولید کند.

مثال:

پرامپت ضعیف: «یک توضیحات محصول بنویس.»

پرامپت بهتر: «یک توضیحات محصول 100 کلمه‌ای برای یک ساعت چرمی لوکس بنویس که هدف آن مردان حرفه‌ای 35-50 ساله است. ویژگی‌های ساعت شامل موتور سوئیسی، شیشه یاقوت کبود و ضمانت پنج ساله است.»

4. تکیه بر خلاقیت

5 اشتباه رایج در نوشتن پرامپت‌های هوش مصنوعی مولد

در حالی که هوش مصنوعی در خودکار سازی وظایف و ایجاد ایده‌ها عالی عمل می‌کند، جایگزینی برای خلاقیت و بینش انسانی نیست. از ChatGPT انتظار نداشته باشید که رمان پرفروش بعدی را بنویسد؛ محتوای خلاقانه تولید شده توسط هوش مصنوعی معمولاً کسل‌کننده و فرمولی است.

در عوض، از هوش مصنوعی به عنوان یک شریک در طوفان فکری یا نقطه‌ی شروع استفاده کنید. از خروجی‌های آن به عنوان سکوی پرشی برای خلاقیت خود استفاده کنید و محصول نهایی را با صدای منحصر به فرد خود تقویت کنید.

به یاد داشته باشید:

هوش مصنوعی ابزاری برای تقویت خلاقیت شماست، نه جایگزینی برای آن.

لمس انسانی شماست که واقعاً با مخاطب شما ارتباط برقرار خواهد کرد.

مثال:

رویکرد ضعیف: از هوش مصنوعی بخواهید یک رمان کامل بنویسد یا از ابتدا یک مفهوم محصول انقلابی ایجاد کند.

رویکرد بهتر: از هوش مصنوعی برای طوفان فکری پیرامون نکات داستانی یا ویژگی‌های محصول استفاده کنید، سپس از دیدگاه خلاقانه‌ی خود برای توسعه و اصلاح ایده‌ها بهره ببرید.

5. دام حریم خصوصی

مراقب باشید: پلتفرم‌های عمومی هوش مصنوعی مانند ChatGPT و Google Gemini مخازن امنی برای اطلاعات حساس نیستند. اگرچه ورودی‌های شما مستقیماً برای دیگران قابل مشاهده نیست، این سرویس‌ها ممکن است داده‌ها را برای اهداف تطبیق و بهبود بررسی کنند. مهم‌تر اینکه، مواردی بوده که اطلاعات خصوصی در پاسخ‌های هوش مصنوعی به کاربران دیگر مجدداً ظاهر شده است.

قانون طلایی: هرگز چیزی را در یک سیستم هوش مصنوعی عمومی وارد نکنید که مایل نیستید روی یک بیلبورد ببینید. هنگام کار با داده‌های حساس، جانب احتیاط را رعایت کرده و فرض کنید که هیچ حریم خصوصی وجود ندارد.

مثال:

پرامپت ضعیف: «این پایگاه داده مشتری [شامل نام کامل، آدرس و تاریخچه خرید] را تحلیل کن و استراتژی‌های بازاریابی پیشنهاد بده.»

پرامپت بهتر: هنگام کار با هوش مصنوعی در موضوعات حساس، از داده‌های ناشناس یا مثال‌های فرضی استفاده کنید.

یک مهارت حیاتی برای آینده

تسلط بر هنر برقراری ارتباط با هوش مصنوعی به زبان طبیعی به سرعت در حال تبدیل شدن به یک مهارت ضروری برای حرفه‌ای‌های امروزی است. با اجتناب از اشتباهات ذکر شده، می‌توانید قدرت هوش مصنوعی را برای بهبود کار خود بدون نیاز به تبدیل شدن به یک متخصص فناوری مهار کنید.

این دموکراتیزه کردن فناوری نوید آینده‌ای را می‌دهد که در آن هر کسی می‌تواند ابزارها و راه‌حل‌های سفارشی برای تقریباً هر شغلی را تنها با بیان نیازهای خود به یک ماشین ایجاد کند.

در حالی که این احتمالاً هنوز برای اکثر ما کمی دور است، هوش مصنوعی خود بسیار در حال حاضر حضور دارد و آشنایی با نحوه استفاده (یا نحوه عدم استفاده) از پرامپت‌ها، اولین گام مهمی است که می‌توانیم در مسیر ورود به عصر هوش مصنوعی برداریم.