កាលពីបីឆ្នាំមុន ខ្ញុំបានទៅទស្សនាការតាំងពិពណ៌សិល្បៈដ៏គួរឱ្យចាប់អារម្មណ៍មួយ។ "អនុស្សាវរីយ៍ម៉ាស៊ីន" ដោយ Refik Anadol បានធ្វើឱ្យខ្ញុំចាប់អារម្មណ៍តាំងពីដំបូង។
គាត់គឺជាឈ្មោះដ៏ពេញនិយមក្នុងចំណោមអ្នកដែលចាប់អារម្មណ៍លើចំនុចប្រសព្វនៃសិល្បៈ និង AI ។ ប៉ុន្តែកុំបារម្ភ ប្លក់នេះមិនមែននិយាយអំពីសិល្បៈទេ។ យើងនឹងស្វែងយល់អំពី "ការយល់ឃើញ" ដ៏ស៊ីជម្រៅនៃ AI ។
នៅក្នុងការតាំងពិពណ៌នេះ Anadol កំពុងពិសោធជាមួយ រូបភាពនៃការរុករកអវកាសរបស់ NASA ។ ការតាំងពិព័រណ៍នេះត្រូវបានបំផុសគំនិតដោយគំនិតដែលថាកែវពង្រីកអាច "សុបិន្ត" ដោយប្រើបណ្ណសារដែលមើលឃើញរបស់ពួកគេដោយធ្វើឱ្យព្រិលរបាំងរវាងការពិតនិងការស្រមើលស្រមៃ។
ដោយការស៊ើបអង្កេតទំនាក់ទំនងរវាងទិន្នន័យ ការចងចាំ និងប្រវត្តិសាស្រ្តនៅលើមាត្រដ្ឋានលោហធាតុ Anadol បានស្នើឱ្យយើងពិចារណាពីសក្តានុពលនៃ ក្លែងបន្លំ ដើម្បីសង្កេត និងយល់ពីពិភពលោកជុំវិញខ្លួនយើង។ ហើយសូម្បីតែ AI ក៏មានក្តីស្រមៃរបស់ខ្លួនដែរ…
ដូច្នេះ តើហេតុអ្វីបានជារឿងនេះពាក់ព័ន្ធនឹងយើង?
ពិចារណារឿងនេះ៖ ច្រើនដូចដែល Anadol បានស៊ើបអង្កេតគំនិតនៃកែវពង្រីកដែលសុបិនពីទិន្នន័យរបស់ពួកគេ ប្រព័ន្ធ AI មានប្រភេទសុបិនផ្ទាល់ខ្លួនរបស់ពួកគេ—ឬផ្ទុយទៅវិញ ការយល់ច្រឡំ—នៅក្នុងធនាគារអង្គចងចាំឌីជីថលរបស់ពួកគេ។
ភាពច្របូកច្របល់ទាំងនេះ ដូចជាការមើលឃើញនៅក្នុងការតាំងពិពណ៌របស់ Anadol អាចជួយយើងស្វែងយល់បន្ថែមអំពីទិន្នន័យ AI និងដែនកំណត់របស់វា។
តើអ្វីទៅជាការយល់ច្រឡំរបស់ AI?
នៅពេលដែលគំរូភាសាធំមួយ ដូចជា AI chatbot ជំនាន់មុន បង្កើតលទ្ធផលជាមួយនឹងគំរូដែលមិនមាន ឬមើលមិនឃើញចំពោះអ្នកសង្កេតការណ៍របស់មនុស្ស យើងហៅវាថា "AI ភាពច្របូកច្របល់។"
លទ្ធផលទាំងនេះដែលខុសពីចម្លើយដែលរំពឹងទុកដោយផ្អែកលើការបញ្ចូលដែលបានផ្តល់ឱ្យ AI អាចមានកំហុសទាំងស្រុង ឬមិនសមហេតុសមផល។
នៅក្នុងបរិបទនៃកុំព្យូទ័រ ពាក្យ "ការយល់ច្រលំ" អាចហាក់ដូចជាមិនធម្មតា ប៉ុន្តែវាពិពណ៌នាយ៉ាងត្រឹមត្រូវអំពីលក្ខណៈដ៏ចម្លែកនៃលទ្ធផលមិនត្រឹមត្រូវទាំងនេះ។ ការយល់ច្រលំ AI ត្រូវបានបង្កឡើងដោយអថេរជាច្រើន រួមទាំងការបំពេញបន្ថែម ភាពលំអៀងនៅក្នុងទិន្នន័យបណ្តុះបណ្តាល និងភាពស្មុគស្មាញនៃគំរូ AI ។
ដើម្បីយល់កាន់តែច្បាស់ នេះគឺមានលក្ខណៈស្រដៀងទៅនឹងរបៀបដែលមនុស្សឃើញរាងនៅលើពពក ឬមុខនៅលើព្រះច័ន្ទ។
ឧទាហរណ៍ៈ
ក្នុងឧទាហរណ៍នេះ ខ្ញុំបានសួរសំណួរដែលងាយស្រួលបំផុត។ ជជែក GPT. ខ្ញុំត្រូវបានគេសន្មត់ថានឹងទទួលបានចម្លើយដូចជា "អ្នកនិពន្ធសៀវភៅ Dune គឺ Frank Herbert" ។
ហេតុអ្វីរឿងនេះកើតឡើង?
ទោះបីជាត្រូវបានបង្កើតឡើងដើម្បីសរសេរខ្លឹមសារដែលស៊ីសង្វាក់គ្នា និងរលូនក៏ដោយ គំរូភាសាធំៗពិតជាមិនអាចយល់បាននូវអ្វីដែលពួកគេកំពុងនិយាយនោះទេ។ នេះមានសារៈសំខាន់ខ្លាំងណាស់ក្នុងការកំណត់ភាពជឿជាក់នៃមាតិកាដែលបង្កើតដោយ AI ។
ខណៈពេលដែលគំរូទាំងនេះអាចបង្កើតប្រតិកម្មដែលធ្វើត្រាប់តាមអាកប្បកិរិយារបស់មនុស្ស។ ពួកគេខ្វះការយល់ដឹងតាមបរិបទ និងជំនាញគិតពិចារណា ដែលគាំទ្របញ្ញាជាក់ស្តែង។
ជាលទ្ធផល លទ្ធផលដែលបង្កើតដោយ AI ដំណើរការគ្រោះថ្នាក់នៃការបំភាន់ ឬខុស ដោយសារពួកគេពេញចិត្តនឹងគំរូដែលត្រូវគ្នាជាងភាពត្រឹមត្រូវជាក់ស្តែង។
តើមានករណីអ្វីខ្លះទៀតដែលអាចធ្វើឱ្យមានការយល់ច្រឡំ?
ព័ត៌មានមិនពិតដ៏គ្រោះថ្នាក់៖ ឧបមាថា AI chatbot ជំនាន់ថ្មីបង្កើតភស្តុតាង និងសក្ខីកម្ម ដើម្បីចោទប្រកាន់បុគ្គលសាធារណៈដោយក្លែងបន្លំពីបទប្រព្រឹត្តឧក្រិដ្ឋកម្ម។ ព័ត៌មានបំភាន់នេះមានសក្តានុពលបំផ្លាញកេរ្តិ៍ឈ្មោះរបស់បុគ្គលនោះ និងបណ្តាលឱ្យមានការសងសឹកដោយអយុត្តិធម៌។
ចម្លើយចម្លែក ឬគួរឱ្យខ្លាច៖ ដើម្បីផ្តល់ជាឧទាហរណ៍ដ៏កំប្លុកកំប្លែង សូមថតរូប chatbot ផ្តល់ឱ្យអ្នកប្រើប្រាស់នូវសំណួរអាកាសធាតុ និងឆ្លើយតបជាមួយនឹងការព្យាករណ៍ដែលនិយាយថាវានឹងភ្លៀងឆ្មា និងសត្វឆ្កែ រួមជាមួយនឹងរូបភាពនៃតំណក់ភ្លៀងដែលមើលទៅដូចជាឆ្មា និងឆ្កែ។ ទោះបីជាពួកគេកំប្លែងក៏ដោយ នេះនៅតែជា "ការយល់ច្រលំ"។
ភាពមិនត្រឹមត្រូវជាក់ស្តែង៖ សន្មតថា chatbot ផ្អែកលើគំរូភាសានិយាយមិនពិតថា Great Wall of China អាចត្រូវបានមើលពីលំហដោយមិនពន្យល់ថាវាអាចមើលឃើញតែនៅក្រោមលក្ខខណ្ឌជាក់លាក់ប៉ុណ្ណោះ។ ខណៈពេលដែលការកត់សម្គាល់អាចមើលទៅអាចជឿជាក់បានចំពោះអ្នកខ្លះ វាមិនត្រឹមត្រូវ និងអាចបំភាន់មនុស្សអំពីការមើលឃើញជញ្ជាំងពីលំហ។
តើអ្នកជៀសវាងការយល់ច្រលំ AI ក្នុងនាមជាអ្នកប្រើប្រាស់ដោយរបៀបណា?
បង្កើតការជំរុញឱ្យច្បាស់លាស់
អ្នកត្រូវទាក់ទងជាមួយម៉ូដែល AI ឱ្យបានច្បាស់លាស់។
គិតអំពីគោលដៅរបស់អ្នក ហើយរៀបចំការជម្រុញរបស់អ្នកមុនពេលសរសេរ។
ជាឧទាហរណ៍ ផ្តល់ការណែនាំជាក់លាក់ដូចជា "ពន្យល់ពីរបៀបដែលអ៊ីនធឺណិតដំណើរការ និងសរសេរកថាខណ្ឌអំពីសារៈសំខាន់របស់វានៅក្នុងសង្គមទំនើប" ជំនួសឱ្យការសួរសំណួរទូទៅដូចជា "ប្រាប់ខ្ញុំអំពីអ៊ីនធឺណិត"។
ភាពច្បាស់លាស់ជួយឱ្យគំរូ AI បកស្រាយពីចេតនារបស់អ្នក។
ឧទាហរណ៍៖ សួរសំណួរ AI ដូចជា៖
"តើអ្វីទៅជា cloud computing ហើយតើវាដំណើរការយ៉ាងដូចម្តេច?"
"ពន្យល់ពីផលប៉ះពាល់នៃការរសាត់នៃទិន្នន័យលើការអនុវត្តគំរូ។"
"ពិភាក្សាពីផលប៉ះពាល់ និងសក្តានុពលនាពេលអនាគតនៃបច្ចេកវិទ្យា VR លើអាជីវកម្ម IT"។
ចាប់យកអំណាចនៃឧទាហរណ៍
ការផ្តល់ឧទាហរណ៍នៅក្នុងការជម្រុញរបស់អ្នកជួយឱ្យម៉ូដែល AI យល់ពីបរិបទ និងបង្កើតការឆ្លើយតបយ៉ាងជាក់លាក់។ មិនថាអ្នកកំពុងស្វែងរកការយល់ដឹងពីប្រវត្តិសាស្ត្រ ឬការពន្យល់បច្ចេកទេស ការផ្តល់ឧទាហរណ៍អាចជួយបង្កើនភាពត្រឹមត្រូវនៃមាតិកាដែលបង្កើតដោយ AI ។
ជាឧទាហរណ៍ អ្នកអាចនិយាយបានថា "រៀបរាប់រឿងប្រលោមលោកបែប Fantasy ដូចជា Harry Potter"។
បំបែកកិច្ចការស្មុគស្មាញ
ស្មុគ្រស្មាញជំរុញឱ្យលើសទម្ងន់ក្បួនដោះស្រាយ AI ហើយពួកវាអាចនាំឱ្យមានលទ្ធផលមិនពាក់ព័ន្ធ។ ដើម្បីទប់ស្កាត់បញ្ហានេះ សូមបែងចែកសកម្មភាពស្មុគ្រស្មាញទៅជាបំណែកតូចៗដែលអាចគ្រប់គ្រងបាន។ តាមរយៈការរៀបចំការជម្រុញរបស់អ្នកតាមលំដាប់លំដោយ អ្នកអនុញ្ញាតឱ្យ AI ផ្តោតលើសមាសធាតុនីមួយៗដោយឯករាជ្យ ដែលបណ្តាលឱ្យមានការឆ្លើយតបឡូជីខលកាន់តែច្រើន។
ឧទាហរណ៍ ជាជាងសុំឱ្យ AI "ពន្យល់ពីដំណើរការនៃការបង្កើត បណ្តាញញាណ" នៅក្នុងសំណួរតែមួយ បំបែកកិច្ចការទៅជាដំណាក់កាលដាច់ដោយឡែក ដូចជាការកំណត់បញ្ហា និងការប្រមូលទិន្នន័យ។
ធ្វើឱ្យមានសុពលភាពលទ្ធផល និងផ្តល់មតិកែលម្អ
តែងតែពិនិត្យមើលលទ្ធផលដែលផលិតដោយម៉ូដែល AI ជាពិសេសសម្រាប់សកម្មភាពផ្អែកលើការពិត ឬសំខាន់។ ប្រៀបធៀបការឆ្លើយតបទៅនឹងប្រភពដែលអាចទុកចិត្តបាន និងកត់សម្គាល់ភាពខុសគ្នា ឬកំហុសណាមួយ។
ផ្តល់ការបញ្ចូលទៅក្នុងប្រព័ន្ធ AI ដើម្បីបង្កើនប្រសិទ្ធភាពនាពេលអនាគត និងកាត់បន្ថយការយល់ច្រលំ។
យុទ្ធសាស្ត្រសម្រាប់អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ដើម្បីជៀសវាងការយល់ច្រលំ AI
អនុវត្តការទាញយក-បង្កើនជំនាន់ (RAG) ។
បញ្ចូលបច្ចេកទេសជំនាន់ដែលបង្កើនការទាញយកទៅក្នុងប្រព័ន្ធ AI ដើម្បីផ្អែកលើការឆ្លើយតបលើការពិតជាក់ស្តែងពីមូលដ្ឋានទិន្នន័យដែលអាចទុកចិត្តបាន។
Retrieval-augmented generation (RAG) រួមបញ្ចូលគ្នានូវការបង្កើតភាសាធម្មជាតិស្តង់ដារជាមួយនឹងសមត្ថភាពក្នុងការទទួលបាន និងបញ្ចូលព័ត៌មានដែលពាក់ព័ន្ធពីមូលដ្ឋានចំណេះដឹងដ៏ធំ ដែលបណ្តាលឱ្យមានលទ្ធផលសម្បូរបែបតាមបរិបទ។
តាមរយៈការរួមបញ្ចូលគ្នានៃមាតិកាដែលបង្កើតដោយ AI ជាមួយប្រភពទិន្នន័យដែលមានសុពលភាព អ្នកអាចធ្វើឱ្យប្រសើរឡើងនូវភាពជឿជាក់ និងគួរឱ្យទុកចិត្តនៃលទ្ធផល AI ។
ធ្វើឱ្យមានសុពលភាព និងត្រួតពិនិត្យលទ្ធផល AI ជាបន្តបន្ទាប់
រៀបចំនីតិវិធីផ្ទៀងផ្ទាត់យ៉ាងម៉ត់ចត់ ដើម្បីផ្ទៀងផ្ទាត់ភាពត្រឹមត្រូវ និងភាពស៊ីសង្វាក់គ្នានៃលទ្ធផល AI ក្នុងពេលវេលាជាក់ស្តែង។ តាមដានការអនុវត្ត AI យ៉ាងយកចិត្តទុកដាក់ រកមើលការយល់ច្រលំ ឬកំហុសដែលអាចកើតមាន ហើយរំលឹកឡើងវិញលើការបណ្តុះបណ្តាលគំរូ និងការបង្កើនប្រសិទ្ធភាពភ្លាមៗ ដើម្បីបង្កើនភាពជឿជាក់តាមពេលវេលា។
ជាឧទាហរណ៍ ប្រើប្រាស់ទម្លាប់នៃការផ្ទៀងផ្ទាត់ដោយស្វ័យប្រវត្តិ ដើម្បីពិនិត្យមើលខ្លឹមសារដែលបង្កើតដោយ AI សម្រាប់ភាពត្រឹមត្រូវតាមការពិត និងគូសបញ្ជាក់ពីករណីនៃការយល់ច្រលំដែលអាចកើតមានសម្រាប់ការវាយតម្លៃដោយដៃ។
ពិនិត្យមើលទិន្នន័យ Drifts
ការរសាត់ទិន្នន័យគឺជាបាតុភូតមួយដែលលក្ខណៈស្ថិតិនៃទិន្នន័យដែលប្រើដើម្បីបណ្តុះបណ្តាលគំរូ AI ប្រែប្រួលទៅតាមពេលវេលា។ ប្រសិនបើគំរូ AI ជួបនឹងទិន្នន័យដែលខុសគ្នាខ្លាំងពីទិន្នន័យបណ្តុះបណ្តាលរបស់វាអំឡុងពេលការសន្និដ្ឋាន វាអាចផ្តល់លទ្ធផលមិនពិត ឬមិនសមហេតុផល ដែលនាំឱ្យមានការយល់ច្រលំ។
ឧទាហរណ៍ ប្រសិនបើគំរូ AI ត្រូវបានបណ្តុះបណ្តាលលើទិន្នន័យពីមុនដែលលែងពាក់ព័ន្ធ ឬបង្ហាញពីបរិយាកាសបច្ចុប្បន្ន វាអាចធ្វើការសន្និដ្ឋាន ឬព្យាករណ៍មិនត្រឹមត្រូវ។
ជាលទ្ធផល ការត្រួតពិនិត្យ និងដោះស្រាយការរសាត់នៃទិន្នន័យមានសារៈសំខាន់ណាស់ក្នុងការធានានូវដំណើរការនៃប្រព័ន្ធ AI និងភាពអាចទុកចិត្តបាន ខណៈពេលដែលកាត់បន្ថយលទ្ធភាពនៃការយល់ច្រលំផងដែរ។
សន្និដ្ឋាន
យោងតាមទិន្នន័យរបស់ IBM ការយល់ច្រលំ AI កើតឡើងក្នុងប្រហែល 3% ទៅ 10% នៃចម្លើយពីម៉ូដែល AI ។
ដូច្នេះ វិធីមួយ ឬមធ្យោបាយផ្សេងទៀត អ្នកប្រហែលជានឹងសង្កេតមើលពួកគេផងដែរ។ ខ្ញុំជឿថានេះគឺជាប្រធានបទគួរឱ្យចាប់អារម្មណ៍មិនគួរឱ្យជឿព្រោះវាជាការរំលឹកដ៏គួរឱ្យចាប់អារម្មណ៍នៃផ្លូវបន្តឆ្ពោះទៅរកការពង្រឹងសមត្ថភាពរបស់ AI ។
យើងទទួលបានការសង្កេត និងពិសោធន៍ជាមួយនឹងភាពជឿជាក់នៃ AI ភាពស្មុគ្រស្មាញនៃដំណើរការទិន្នន័យ និងអន្តរកម្មរបស់មនុស្ស-AI។
សូមផ្ដល់យោបល់