一般人先會使用Google才開始用ChatGPT,所以常會以Google的概念來看ChatGPT。
ChatGPT和Google比較?如何善用它們?
- Google:Google是一個資料索引目錄,你輸入關鍵字,索引目錄協助你找到資料。
- ChatGPT:ChatGPT則是學習資料後建立模型,你輸入提示,它解讀你的提示之後,給你GPT學會的東西。
政治大學傳播學院助理教授李怡志認為,如果將這Google和ChatGPT擬人化,Google是一個圖書館員,它不會告訴你任何東西,只會幫你找東西。ChatGPT是一個會超級多語言的口譯員,它不會幫你找東西,但是很愛幫你「翻譯」或「轉譯」,也很樂於自己補充。簡單來說,Google是用「查」,ChatGPT用「翻譯」。
他指出,因為ChatGPT/GPT是根據自己的學習來生成「翻譯」,如果它越像人(工智慧),記憶就可能越不齊全,因為人的記憶不是查資料庫那樣完整。所以,我們必須假設ChatGPT在事實上是可能出錯的,不能完全依賴它完成封閉型(只有對錯的回答,例如「蔡英文的地址」)的事實寫作。
因此,如果我們看到一篇文章,已註明利用ChatGPT或人工智慧工具完成或協作,就要假設裡面的事實可能有錯、會腦補。但假如沒有註明,那就跟平常看到任何文章一樣,隨時保持注意,保持懷疑,如果對於內容有任何疑慮,就回頭求助「圖書館員」(Google)。
ChatGPT提問技巧有哪些,回答才精準?如何下prompt?
該如何向ChatGPT發問,才能獲得更精準的答案?
李怡志觀察,ChatGPT是一個「口譯員」,不是「圖書館員」,所以一定會出錯,應盡量不讓它獨立產生封閉知識型的內容。因此,使用ChatGPT比較好的方式是讓它好好地「翻譯」,讓它提供開放型的內容——也就是說,若內容有明確的「是非對錯」,最好不要完全依賴它;但如果答案只有「好壞高下」,那麼我們可以開始練習如何使用它。
李怡志提到,ChatGPT是一個人工智慧工具,意思是可以理解人話、說人話;但與人溝通向來不簡單,特別是ChatGPT看不到你的表情,也不知道你提問的脈絡,所以你得講更清楚,特別是規範ChatGPT的產出。
他提供一種簡單模型,讓使用者更清楚地協助ChatGPT溝通,也就是學者David Berlo曾提出的SMCR模式,將溝通拆解成:
- 傳播者(Source)
- 訊息(Message)
- 媒體(Channel)
- 接受者(Receiver)
例如,當你想請ChatGPT寫一篇文章「介紹如何使用ChatGPT寫一篇文章」(本文不是這樣寫出來的),如果真的這樣問,「轉譯」出的結果可能很普通。但我們重新限制後,可以將prompt(指令)修改成:
- 請以傳播學者的身分(Source),
- 針對人文社會科學的大學生(Receiver),
- 寫一篇文章介紹如何使用ChatGPT寫文章,不要太技術性,語氣親切(Message),
- 刊登台灣科技媒體中心的Facebook上面(Channel)。
這樣清楚的說明,就可以讓ChatGPT「轉譯」出更好的結果。
使用AI生成文字時,該注意哪些事?
中央大學資訊電機學院資訊工程學系教授蔡宗翰提醒,運用以下的小撇步和注意事項,可降低從GPT-4得到錯誤資訊的機會。
- 檢查輸出結果:使用者使用GPT-4生成的文字時,應該始終檢查輸出結果,確保其符合事實和正確性。如果有任何不確定或不正確的地方,應該進一步查證和驗證。
- 確認來源可靠性:如果從網路上獲取資訊,應該確認其來源的可靠性和真實性,避免受到不可靠的資訊和資料的影響。
- 使用多種來源:為了避免偏見和局限性,使用者應該使用多種來源的資訊,從不同的角度和視角獲取資料,進行綜合分析和判斷。
- 注意隱私和安全:在使用GPT-4等技術時,需要注意隱私和安全問題,避免個人資料和機密資訊的外洩和損失。
- 學習和實踐批判思考:最重要的是,使用者應該學習和實踐批判思考,不盲目相信任何一個模型或技術,並且從不同的角度和角色出發進行思考和判斷,確保獲取到的資料和資訊符合事實和真相。
總之,最新的AI生成文字技術,如GPT-4,為我們帶來了許多便利和效率,但也存在一些風險和挑戰。在使用上,我們應該特別注意其限制和潛在問題,並且採取相應的措施和注意事項,確保獲取到的資料和資訊的正確性和可靠性。
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參考資料與文獻
1. Berlo, D. (1960). The process of communication: an introduction to theory and practice, Holt, Reinhart and Winston, New York.