ในขณะที่ปัญญาประดิษฐ์กำลังถูกผสมผสานเข้ากับประสบการณ์ดิจิทัลในชีวิตประจำวันของเรามากขึ้น ตั้งแต่ผลการค้นหาของ Google ไปจนถึงการสนทนากับ ChatGPT การทำความเข้าใจวิธีการใช้เครื่องมือเหล่านี้อย่างปลอดภัยและมีประสิทธิภาพจึงมีความสำคัญมากกว่าที่เคย ข้อมูลเชิงลึกล่าสุดจากผู้เชี่ยวชาญของ Carnegie Mellon University ได้เน้นย้ำกลยุทธ์สำคัญสำหรับการใช้ประโยชน์สูงสุดจากการปฏิสัมพันธ์กับ AI ในขณะที่ปกป้องตัวคุณเองจากข้อจำกัดของเทคโนโลยีเหล่านี้
ความจริงเบื้องหลังการสนทนาที่เสมือนจริงของ AI
ศาสตราจารย์ผู้ช่วยจากคณะวิทยาการคอมพิวเตอร์ของ Carnegie Mellon อย่าง Maarten Sap และ Sherry Tongshuang Wu ได้กล่าวถึงข้อบกพร่องของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) ในงาน SXSW เมื่อเร็วๆ นี้ แม้ว่าระบบเหล่านี้จะมีความสามารถที่น่าประทับใจ แต่ยังคงมีข้อบกพร่องพื้นฐาน Sap กล่าวระหว่างการนำเสนอว่า พวกมันยอดเยี่ยมและมีอยู่ทุกที่ แต่ความจริงแล้วยังห่างไกลจากความสมบูรณ์แบบ คำกล่าวนี้มาในช่วงเวลาสำคัญที่ผู้ใช้หลายคนไว้วางใจระบบ AI มากเกินไปโดยไม่เข้าใจข้อจำกัดของมัน
ให้คำแนะนำที่ชัดเจนและเฉพาะเจาะจง
หนึ่งในข้อผิดพลาดที่พบบ่อยที่สุดของผู้ใช้คือการปฏิบัติต่อ AI เหมือนกับคู่สนทนาที่เป็นมนุษย์ ตามข้อมูลของนักวิจัยจาก Carnegie Mellon ผู้คนมักใช้คำสั่งที่คลุมเครือและไม่ชัดเจนเมื่อโต้ตอบกับแชทบอท AI วิธีการนี้นำไปสู่การตีความผิดเนื่องจาก AI ขาดความสามารถในการอ่านระหว่างบรรทัดแบบมนุษย์ งานวิจัยของ Sap เปิดเผยว่า LLMs สมัยใหม่ตีความการอ้างอิงที่ไม่ตรงตัวผิดพลาดมากกว่า 50% ของเวลา เพื่อเอาชนะข้อจำกัดนี้ ผู้เชี่ยวชาญแนะนำให้ให้คำแนะนำที่ชัดเจนและละเอียดซึ่งเหลือพื้นที่น้อยที่สุดสำหรับการตีความผิด แม้ว่าจะต้องใช้ความพยายามมากขึ้นในการร่างคำสั่ง แต่ผลลัพธ์จะสอดคล้องกับความตั้งใจของผู้ใช้มากขึ้น
ตรวจสอบทุกอย่าง: ปัญหาการสร้างข้อมูลเท็จ (Hallucination)
การสร้างข้อมูลเท็จของ AI—กรณีที่ระบบสร้างข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง—เป็นปัญหาสำคัญสำหรับผู้ใช้ ข้อผิดพลาดเหล่านี้เกิดขึ้นในอัตราที่น่าตกใจ โดย Sap ระบุว่าความถี่ของการสร้างข้อมูลเท็จอยู่ระหว่าง 1% ถึง 25% สำหรับการใช้งานทั่วไป ในสาขาเฉพาะทางเช่นกฎหมายและการแพทย์ อัตรานี้สูงกว่า 50% สิ่งที่ทำให้การสร้างข้อมูลเท็จเหล่านี้อันตรายเป็นพิเศษคือวิธีการนำเสนอที่มั่นใจ งานวิจัยที่อ้างถึงระหว่างการนำเสนอเปิดเผยว่าโมเดล AI แสดงความมั่นใจเกี่ยวกับคำตอบที่ไม่ถูกต้อง 47% ของเวลา เพื่อป้องกันข้อมูลที่ผิด ผู้ใช้ควรตรวจสอบเนื้อหาที่ AI สร้างขึ้นผ่านแหล่งข้อมูลภายนอก เปลี่ยนคำถามเพื่อทดสอบความสอดคล้อง และยึดติดกับคำถามในขอบเขตความเชี่ยวชาญของตนเองที่พวกเขาสามารถระบุข้อผิดพลาดได้ง่ายขึ้น
อัตราการเกิดภาพหลอนของ AI:
- กรณีการใช้งานทั่วไปในชีวิตประจำวัน: 1-25%
- ในสาขาเฉพาะทาง (กฎหมาย, การแพทย์): มากกว่า 50%
- กรณีที่โมเดล AI แสดงความมั่นใจเกี่ยวกับคำตอบที่ไม่ถูกต้อง: 47%
การปกป้องความเป็นส่วนตัวเมื่อใช้ AI
ความกังวลเรื่องความเป็นส่วนตัวเป็นอีกหนึ่งแง่มุมสำคัญของความปลอดภัยด้าน AI ระบบเหล่านี้ได้รับการฝึกฝนบนชุดข้อมูลขนาดใหญ่และมักจะเรียนรู้ต่อจากการปฏิสัมพันธ์กับผู้ใช้ ผู้เชี่ยวชาญเตือนว่าโมเดลบางครั้งอาจนำข้อมูลการฝึกมาใช้ในการตอบสนอง ซึ่งอาจเปิดเผยข้อมูลส่วนตัวที่ผู้ใช้ก่อนหน้านี้แบ่งปัน นอกจากนี้ เมื่อใช้แอปพลิเคชัน AI บนเว็บ ข้อมูลส่วนบุคคลจะออกจากอุปกรณ์ของคุณเพื่อประมวลผลบนคลาวด์ ซึ่งสร้างช่องโหว่ด้านความปลอดภัย นักวิจัยแนะนำให้หลีกเลี่ยงการแบ่งปันข้อมูลที่ละเอียดอ่อนกับ LLMs เมื่อเป็นไปได้ เมื่อต้องใช้ข้อมูลส่วนบุคคล ควรพิจารณาลบรายละเอียดที่ระบุตัวตนออก ผู้ใช้ควรใช้ประโยชน์จากตัวเลือกการปฏิเสธการเก็บรวบรวมข้อมูลที่มีอยู่ในเครื่องมือ AI หลายตัว รวมถึง ChatGPT
อันตรายของการมองว่า AI เป็นเหมือนมนุษย์
ลักษณะการสนทนาของเครื่องมือ AI สมัยใหม่ทำให้ผู้ใช้หลายคนให้คุณสมบัติคล้ายมนุษย์กับระบบเหล่านี้ การมองว่า AI เป็นเหมือนมนุษย์นี้สร้างแนวโน้มที่อันตรายในการประเมินความสามารถและความน่าเชื่อถือของ AI สูงเกินไป ผู้เชี่ยวชาญแนะนำให้เปลี่ยนวิธีที่เราพูดถึงเครื่องมือเหล่านี้อย่างรู้ตัว แทนที่จะพูดว่า โมเดลคิด Sap แนะนำการกรอบความคิดที่แม่นยำกว่า เช่น โมเดลถูกออกแบบมาให้สร้างการตอบสนองตามข้อมูลการฝึก การเปลี่ยนแปลงทางภาษาที่ละเอียดอ่อนนี้ช่วยรักษาขอบเขตและความคาดหวังที่เหมาะสมเมื่อทำงานกับระบบ AI
การเลือกเวลาที่เหมาะสมสำหรับการใช้ AI
แม้จะมีความสามารถหลากหลาย แต่ LLMs ไม่เหมาะสำหรับทุกงาน นักวิจัยเน้นย้ำความสำคัญของการนำไปใช้อย่างรอบคอบ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อพิจารณาถึงกรณีที่มีการบันทึกไว้ว่าระบบ AI ตัดสินใจแบบเหยียดเชื้อชาติหรือสืบทอดอคติที่เน้นวัฒนธรรมตะวันตก ผู้ใช้ควรประเมินอย่างรอบคอบว่าเครื่องมือ AI เป็นทางออกที่เหมาะสมสำหรับความต้องการเฉพาะของพวกเขาหรือไม่ รวมถึงการพิจารณาว่าโมเดลใดเก่งในงานเฉพาะทางและเลือกตัวเลือกที่เหมาะสมที่สุดแทนที่จะเลือกระบบ AI ที่เป็นที่นิยมหรือเข้าถึงได้ง่ายที่สุด
5 กลยุทธ์สำคัญสำหรับการใช้ AI อย่างปลอดภัย:
- ให้คำแนะนำที่ชัดเจนและละเอียด
- ตรวจสอบคำตอบของ AI กับแหล่งข้อมูลภายนอก
- ปกป้องความเป็นส่วนตัวโดยหลีกเลี่ยงการแบ่งปันข้อมูลที่ละเอียดอ่อน
- หลีกเลี่ยงการมองว่า AI มีลักษณะเหมือนมนุษย์
- ประเมินว่า AI เหมาะสมกับงานเฉพาะหรือไม่
ความท้าทายในการรักษาความรู้
นอกเหนือจากการปฏิสัมพันธ์กับ AI ส่วนบุคคล องค์กรต่างๆ เผชิญกับความท้าทายที่กว้างขึ้นในการรักษาความรู้เมื่อพนักงานที่มีประสบการณ์เกษียณหรือลาออก ดร. Richard Clark ศาสตราจารย์กิตติคุณจาก University of Southern California ได้บุกเบิกการวิเคราะห์งานด้านความคิด (CTA) เพื่อรวบรวมความรู้โดยนัยของผู้เชี่ยวชาญในที่ทำงาน วิธีการฝึกอบรมแบบดั้งเดิมพลาดประมาณ 70% ของความรู้ในการตัดสินใจที่สำคัญที่ผู้เชี่ยวชาญมี ในขณะที่ CTA แบบดั้งเดิมต้องใช้ทรัพยากรมาก Clark แนะนำว่า AI สามารถช่วยลดช่องว่างนี้ได้ โดยเครื่องมือเช่น ChatGPT สามารถทำการวิเคราะห์งานด้านความคิดได้ประมาณ 60% แล้ว การประยุกต์ใช้ AI สำหรับการรักษาความรู้นี้เป็นโอกาสเชิงกลยุทธ์สำหรับองค์กรที่กำลังเผชิญกับคลื่นการเกษียณและการลาออก
ความสามารถในการวิเคราะห์งานเชิงความคิดของ ChatGPT:
- ปัจจุบันสามารถทำหน้าที่วิเคราะห์งานเชิงความคิดได้ประมาณ 60%
- มีศักยภาพในการช่วยองค์กรบันทึกความรู้จากผู้เชี่ยวชาญได้อย่างมีประสิทธิภาพ
อนาคตของการผสานรวม AI
เมื่อ AI ยังคงพัฒนาและผสานเข้ากับชีวิตประจำวันของเรา กลยุทธ์ด้านความปลอดภัยและประสิทธิผลเหล่านี้จะยิ่งมีความสำคัญมากขึ้น โดยการเข้าหา AI ด้วยความสงสัยที่เหมาะสม การให้คำแนะนำที่ชัดเจน การตรวจสอบผลลัพธ์ การปกป้องความเป็นส่วนตัว การหลีกเลี่ยงการมองว่า AI เป็นเหมือนมนุษย์ และการตัดสินใจนำไปใช้อย่างรอบคอบ ผู้ใช้สามารถเพิ่มประโยชน์สูงสุดในขณะที่ลดความเสี่ยงให้น้อยที่สุด สำหรับองค์กร การใช้ AI เพื่อรักษาความรู้ขององค์กรเสนอเส้นทางที่มีแนวโน้มในยุคของการเปลี่ยนแปลงกำลังคนอย่างรวดเร็ว ข้อมูลเชิงลึกจากผู้เชี่ยวชาญเหล่านี้ให้กรอบการทำงานที่มีคุณค่าสำหรับการนำทางในภูมิทัศน์ AI ที่ซับซ้อนและพัฒนาอย่างรวดเร็ว
 |
|---|
| แป้นพิมพ์ทันสมัยที่เป็นตัวแทนของสภาพแวดล้อมที่เชี่ยวชาญด้านเทคโนโลยีของการผสมผสาน AI ในชีวิตประจำวันของเรา |