Kamakailan ay nag-type ako ng isang simpleng tanong sa paghahanap sa Google: Gaano karaming oras sa screen ang sobra para sa mga tinedyer? Sa halip na magpakita ng mga link, tulad ng ginagawa ng Google sa loob ng maraming taon, binigyan ako nito ng sagot na binuo ng AI. Binanggit ng artificial intelligence agent ang isang numero, pagkatapos ay pinasimple ang sagot na iyon, na binanggit na ang kalidad at balanse ng oras ay maaaring mas mahalaga kaysa sa bilang ng oras, at ang "sobrang" oras ay maaaring depende sa tulog, ehersisyo, mga pangangailangan sa paaralan at mood ng isang tinedyer.
Sinubukan ko ang isa pang paghahanap: Dapat ba akong uminom ng aspirin araw-araw? Sa pagkakataong ito, ang sagot sa AI ay nagbigay sa akin ng impormasyong medikal, nagbabala tungkol sa mga panganib, at nag-alok ng mas angkop na gabay kung ibibigay ko ang aking edad at medikal na kasaysayan.
Magagandang tugon ang mga ito. Ang nakapukaw ng aking interes ay iba't ibang uri ng tugon ang mga ito.
Ang debate tungkol sa mga sagot sa AI ay nakatuon sa katumpakan: Nakuha ba ng sistema ang tamang sagot? Mahalaga iyon, ngunit ang katumpakan ay isa lamang pagsubok. Ang bawat uri ng sagot ay nangangailangan ng isang gumagamit na husgahan ang isang bagay nang iba.
Nakikita kong kapaki-pakinabang na pag-uri-uriin ang mga sagot ng AI sa isang "tipograpiya ng sagot" na may apat na malawak na uri: faktual, interpretative, constructive at strategic. Ang isang factual claim ay kadalasang maaaring suriin laban sa isang pinagmulan. Ang isang interpretasyon ay maaaring maging tumpak at sumasalamin pa rin sa mga pagpipilian tungkol sa kung aling ebidensya ang mahalaga. Ang isang konstruksyon ay maaaring maging maayos ang pangangatwiran at mali pa rin para sa taong tumatanggap nito. Ang isang maganda ang pagkakasulat na estratehikong dokumento ay maaaring hindi totoo. Gayunpaman, inihaharap ng AI ang lahat ng apat na uri ng sagot sa halos parehong matatas at awtorisatibong anyo; ang mga pagkakaiba ay madaling makaligtaan.
Isa akong librarian sa unibersidad at dekano ng mga aklatan sa University of Virginia na nangunguna sa mga pambansang pagsisikap upang mapaunlad ang mga kakayahan sa AI para sa mga propesyonal sa aklatan, at malawak akong kumukonsulta sa AI literacy. Una kong iminungkahi ang tipograpiya sa Journal of Academic Librarianship.
Ang apat na kategorya ay hindi mga kahon na hindi mapapasukan ng hangin. Ang tugon mula sa isang ahente ng AI ay maaaring magpakita ng ilang uri. Gayunpaman, inilalarawan ko ang bawat uri ng sagot sa ibaba, at nagbibigay ng gabay sa pagpapasya kung ang isang tugon ay handa nang gamitin o nangangailangan ng mas maraming imbestigasyon.
Aling sagot ang ibinibigay sa iyo ng Google?
Ang isang sagot na batay sa katotohanan ay nagbubunga ng isang pahayag na, sa prinsipyo, ay maaaring suriin laban sa ebidensya. Kailan itinatag ang Unibersidad ng Virginia? Ano ang simbolo ng kemikal para sa ginto?
Para matukoy kung ang isang sagot na batay sa katotohanan ay sapat na matibay para magamit mo, beripikahin ang pahayag laban sa isang naaangkop na mapagkukunan. Kung ang sagot ay nagbanggit ng isang mapagkukunan, sundan ang link na iyon sa halip na ituring lamang ang mismong sagot bilang patunay.
Ang isang interpretatibong tugon ay nakabatay sa ebidensya, ngunit wala ni isang punto. Gaano karaming oras sa screen ang masyadong matagal para sa isang tinedyer? Nakakapagpataas ba ng produktibidad ang remote work? Ang sagot ay depende sa kung anong ebidensya ang kasama, kung ano ang hindi isinasama, at kung paano inuunawa ang hindi pagkakasundo.
Ang unang sagot ng Google sa tanong ko tungkol sa oras na ginagamit ko sa screen ay nagpapahiwatig na ang dalawang oras ay isang limitasyon para sa mga tinedyer. Pagkatapos ay nabanggit nito na ang gabay sa mga bata ay mas nagbibigay ng bigat sa kalidad at konteksto ng paggamit ng screen kaysa sa mga simpleng oras. Sinasabi ng American Academy of Pediatrics na walang eksaktong inirerekomendang dami para sa mga tinedyer at binibigyang-diin ang uri ng paggamit ng screen at kung anong mga aktibidad ang maaaring napalitan nito. Ang isang tanong na mukhang numerikal ay lumabas na nangangailangan ng interpretasyon.
Para masuri ang mga sagot na nagbibigay ng interpretasyon, huwag lamang suriin ang mga katotohanan. Tanungin ang iyong sarili kung anong ebidensya ang binigyang-diin ng sistema, kung ano ang hindi nito isinama, at kung mayroon pang ibang maipagtatanggol na interpretasyon. Isang kapaki-pakinabang na tanong na dapat iharap sa search engine ay: "Ano ang pinakamatibay na ebidensya para sa ibang konklusyon?"
Ang mga nakabubuo na sagot ay ginagawa sa halip na tinutuklas. Hilingin sa AI na gumawa ng cover letter, magsulat ng eulogy, magmungkahi ng plano ng aralin o muling isaayos ang isang talata – walang iisang tamang resulta.
Maaari mong husgahan ang tugon sa pamamagitan ng pagsasaalang-alang sa layunin, tagapakinig, at tinig. Ang isang eulogy ay maaaring perpekto sa gramatika ngunit hindi pa rin katulad ng tunog ng taong binigkas ito, o maaari rin itong maging hindi maganda sa mga miyembro ng pamilya na nakikinig dito. Maaari rin nitong hindi makuha nang maayos ang namatay. Isaalang-alang ang ganitong uri ng mga epekto habang nagbabasa ka.
Ang mga estratehikong tanong ay nagtatanong kung ano ang gagawin. Dapat ba akong uminom ng aspirin araw-araw? Dapat ko bang bilhin ang bahay? Pinagsasama ng mga sagot ang impormasyon at paghuhusga tungkol sa mga layunin, panganib, kompromiso, at personal na mga pangyayari.
Ipinapakita ng aking paghahanap gamit ang aspirin kung bakit mahalaga ang konteksto. Nagbabala ang Google tungkol sa mga panganib, sinabihan akong kumonsulta sa isang medikal na propesyonal, at nag-alok ng mas angkop na impormasyon kung ibibigay ko ang aking edad, kasaysayan ng cardiovascular system, at panganib ng pagdurugo. Ang pag-iingat na iyon ay tumutugma sa gabay ng US Preventive Services Task Force. Sinasabi nito na ang desisyon na simulan ang mababang dosis ng aspirin para sa pag-iwas sa mga atake sa puso at stroke ay dapat na isa-isa at timbangin ang benepisyo ng cardiovascular system laban sa panganib ng pagdurugo.
Para sa mga madiskarteng sagot, itanong kung ano ang kailangang malaman ng sistema bago ang payo nito ay makatuwirang mailapat sa iyo nang paisa-isa. Isaalang-alang ang mga nakataya, ang mga alternatibo, at kung dapat bang kasangkot ang isang kwalipikadong tao. Para sa tanong tungkol sa aspirin, ang isang kapaki-pakinabang na follow-up ay: "Anong mga detalye tungkol sa aking edad, medikal na kasaysayan, o panganib sa pagdurugo ang maaaring magpabago sa payong ito? Ano ang dapat kong talakayin sa aking doktor bago magdesisyon?" Ang pangwakas na paghatol ay nananatili sa iyo dahil ikaw ang taong kailangang tiisin ang resulta.
Ang unang tanong pagkatapos ng sagot
Nagsimula ang mga tanong ko bilang mga ordinaryong paghahanap sa Google. Hindi ako nagbukas ng chatbot. Dumating lang ang mga tugon na gawa ng AI, at idinagdag ang mga link.
Naging kapaki-pakinabang ang mga tugon. Nagdagdag ang Google ng konteksto, kinilala ang mga komplikasyon, at nag-alok ng angkop na gabay kung magbibigay ako ng karagdagang impormasyon. Gayunpaman, sa loob ng bawat tugon, maaaring magbago ang uri ng sagot. Ang pag-uulat ng sinasabi ng isang medikal na gabay ay iba sa pagpapasya kung paano ito naaangkop sa isang partikular na tao. Ang isang matatas na tugon ay maaaring lumipat sa pagitan ng mga ganitong uri ng sagot nang walang kapansin-pansing pagbabago sa boses.
Bilang isang gumagamit, sikaping kilalanin kung anong uri ng gawaing intelektwal ang ginawa ng ahente ng AI para sa tugon na natanggap mo. Isaalang-alang kung ang interpretasyon ay nakakakumbinsi o ang payo ay akma sa iyong mga kalagayan.
Bago magtanong kung tama ang sagot ng AI, magtanong muna ng mas simpleng tanong: Anong uri ng sagot ito? Sasabihin sa iyo ng tipo kung ano ang susunod na gagawin.
Leo S. Lo, Dekano, Unibersidad ng Virginia
Ang artikulong ito ay muling inilathala mula sa The Conversation sa ilalim ng lisensyang Creative Commons. Basahin ang orihinal na artikulo.
