Training voor Chat-AI

Om toegang te krijgen tot zijn intelligentie moet je soms met het praten alsof het een idioot is. Of misschien een idioot savant. Het is een beetje zoals het personage gespeeld door Dustin Hoffman in Rain Man.

Iedereen kan ChatGPT gebruiken. Ga gewoon naar chat.openai.com en je hebt gratis toegang tot de meest recente versie, GPT-4o (er zijn enkele premium functies beschikbaar voor een extra $20/maand).

Wanneer je naar ChatGPT gaat, zie je in wezen een leeg scherm en de impliciete vraag “Hoe kan ik je vandaag helpen?”

Je kunt het vragen stellen. Beter nog, je kunt een grote PDF uploaden en vragen stellen over het bestand. Je kunt ook afbeeldingen uploaden, die het kan beschrijven, of een gescande pagina: het kan de tekst herkennen, zelfs als deze handgeschreven is.

Wat is gebleken als een cruciaal probleem voor het succesvol gebruik van Chat-AI, is leren hoe je ermee moet ‘praten’ (wat je letterlijk kunt doen in de nieuwste mobiele app-versie). In Chat-AI-ese wordt dit het maken van “aansturingen” of “aansturen” genoemd. Gebruikers hebben ontdekt dat hoe preciezer en gedetailleerder hun aansturingen zijn, hoe beter de antwoorden die ze van ChatGPT ontvangen. Bovendien zijn aansturingen niet eenmalig. Chat-AI kan een gesprek vrij lang voortzetten (hoewel niet oneindig), en als je niet het antwoord krijgt dat je zoekt, kun je je aansturingen herzien en verfijnen. Dit vergt veel gewenning en heeft een reeks handleidingen, geschreven en online, voortgebracht om gebruikers te trainen in hoe ze het meeste uit aansturingen kunnen halen.

Probeer een van de Chat-AI-software te vragen om een concept zoals ontwikkelingsredactie uit te leggen. Vraag het dan om een uitleg te maken die een 12-jarige zou kunnen begrijpen. De resultaten zijn dramatisch verschillend. Grappig genoeg lijkt Chat-AI ook te reageren op emotionele smeekbeden. Door “dit is erg belangrijk voor mijn carrière” aan een aansturing toe te voegen, kunnen meer bruikbare antwoorden worden verkregen.

(Dit is net zo goed een moment als elk ander om een parenthese toe te voegen: het is zowel geruststellend als diep verontrustend dat de topwetenschappers die aan taalgebaseerde AI werken, niet kunnen uitleggen waarom dingen zoals dit gebeuren.)

Van de verschillende overgenomen terminologieën die tijdens de AI-goudkoorts zijn opgepikt, zijn “aansturingen” en “aansturen” zo goed als het wordt. Je “praat” niet echt met een Chat-AI. Je “stelt” het geen vragen (of, je zou het niet moeten doen—dat is niet hoe het werkt). Je stuurt deze motoren aan voor reacties, niet voor eenvoudige antwoorden.

In het begin dacht ik dat een analogie misschien theatrale aansturingen zou kunnen zijn. De souffleur prikkelt een acteur die een regel kwijt is, waardoor hij weer in actie komt. Maar dit is niet nauwkeurig omdat een AI-aansturing geen brok tekst losmaakt—dat is niet hoe generatieve AI werkt. Geef een AI-motor herhaaldelijk een enkele aansturing, en de antwoorden zullen altijd minstens een beetje anders zijn.

Net vroeg ik ChatGPT om “de belangrijkste elementen van effectieve aansturingen te noemen.” Ik vroeg het nog een keer en de antwoorden waren thematisch consistent, maar behoorlijk verschillend in de details. Onderwerpen die werden benadrukt waren onder andere:

• Wees specifiek

• Vermijd dubbelzinnigheid

• Geef achtergrondinformatie

• Gebruik duidelijke instructies

In zekere zin is het best vreemd: AI heeft een goed begrip van taal—zou het dan niet moeten weten wat je bedoelt zonder pedante aansturingen? Maar het is juist die beheersing van taal die aansturen het meest krachtig maakt. Vertel het precies wat je bedoelt, niet ongeveer.

Praat ermee alsof het de behulpzame assistent is, de geleerde raadgever, die je wilt dat het is, niet als een kind van de straat.

De conclusie hier is dat, althans voorlopig, het effectieve gebruik van op LLM gebaseerde AI-tools op zijn minst bekendheid met de beste praktijken voor aansturen vereist. Een meesterschap in aansturen zal passend worden beloond.