Milhões de usuários estão recorrendo à inteligência artificial (IA) para superar o problema da página em branco. O problema das lousas em branco é a ansiedade que todos sentimos quando nos deparamos com um cobertor branco que parece exigir perfeição desde a primeira palavra.
Mas um ano depois de integrar o LLM às minhas ferramentas de produtividade, parece que uma nova página em branco foi criada para me dar dores de cabeça: caixas de prompt.
Os prompts são uma forma de as pessoas dizerem às ferramentas de IA o que desejam que elas façam. Se você se sentir sobrecarregado por caixas de aviso em branco, não está sozinho. Temos usado a linguagem natural para comunicar durante toda a nossa vida, mas os modelos linguísticos em grande escala exigem que falemos com eles de uma forma diferente da que falaríamos com os outros, muitas vezes de formas que são contra-intuitivas. Além disso, a melhor maneira de solicitar está em constante evolução à medida que o modelo subjacente melhora. Isso significa que mesmo que você chegue a uma estratégia de estímulo que funcione bem hoje, ela poderá não funcionar amanhã. E isso pressupõe que você já saiba para que deseja usar a IA. Esses novos modelos são tão capazes que é difícil imaginar todas as coisas que eles poderiam fazer.
Na minha função como cientista-chefe da Microsoft, passei muito tempo procurando maneiras de melhorar as solicitações para as pessoas. Coisas como encontrar histórias de sucesso que possam ser usadas como materiais de treinamento e tornar mais fácil para as pessoas compartilharem os pontos positivos. Exibir um prompt. No entanto, o meu objetivo a longo prazo não é apenas ajudar as pessoas a compreender como tirar o máximo partido da IA. Trata-se de usar a IA para ajudar as pessoas a tirar o máximo proveito de si mesmas. Isso significa que, em vez de todos fazerem à IA exatamente as perguntas certas e esperarem que sejam formuladas com precisão, a IA precisa realmente nos alertar.
Minha previsão para a próxima grande mudança impulsionada pela IA: nossos computadores começarão a fazer perguntas. nós pergunta! Isso o ajudará a estimular melhor, a expressar seus pensamentos com mais clareza e até mesmo a abrir novas perspectivas para explorar.
IA para maior clareza
As perguntas mais óbvias que você começará a ver na IA são perguntas de acompanhamento. Ninguém pode fornecer contexto suficiente por si só na primeira vez que você pergunta algo. Por exemplo, se alguém lhe pedir para criar uma apresentação de slides a partir de um documento, você deverá primeiro solicitar informações adicionais, em vez de apenas criar o slide. Você pode dizer: “Quem é o público-alvo?” ou “Quantos detalhes devo incluir?”
Da mesma forma, uma IA não deveria simplesmente criar uma apresentação quando um usuário solicita, sem primeiro aprender um pouco mais sobre o que o usuário deseja.
O processo de trabalhar junto com alguém para chegar a um entendimento comum é chamado de “aterramento”. Na verdade, uma parte importante das conversas entre as pessoas geralmente consiste no aterramento.
O termo “aterramento” agora também é usado quando um sistema de IA incorpora informações básicas em um prompt à medida que gera uma resposta. Por exemplo, quando uma ferramenta de IA realiza uma pesquisa na web para responder à pergunta de um usuário, diz-se que a resposta se baseia nos resultados da pesquisa. Mas, em vez de tentar constantemente descobrir como encontrar o que você precisa e manter a conversa, a IA precisa usar o método antiquado de pedir esclarecimentos para manter a conversa.
A investigação sugere que muitas das sugestões que as pessoas utilizam são demasiado vagas ou amplas para obter respostas adequadas e que fazer com que a IA faça perguntas mais claras pode melhorar os resultados . É claro que as perguntas que um sistema de IA faz podem não ser exatamente as mesmas que um ser humano faria, pois visam o tipo de informação que a IA precisa para gerar uma resposta de qualidade. A IA generativa pode gerar ideias de forma mais eficaz quando recebe exemplos do que procura. Por exemplo, se você deseja uma lista de ideias de títulos atraentes, pedir exemplos é especialmente útil para IA.
IA como provocadora
As perguntas podem não apenas nos ajudar a compreender o que já sabemos, mas também encorajar novas formas de pensar. Ultimamente, tem havido muita discussão sobre como a IA pode ajudar os humanos a fazerem o seu trabalho de forma mais rápida e eficiente, incluindo como os humanos podem fazer o que a IA lhes diz para fazer, como escrever um primeiro rascunho ou resumir um artigo. A IA para fazer coisas pode melhorar significativamente a produtividade. Mas a IA torna-se ainda mais útil quando usada não apenas para nos seguir, mas também para nos desafiar.
Uma das minhas maneiras favoritas de usar IA é obter uma nova perspectiva. Ao resumir um artigo, pergunto: “Que perguntas devo fazer?” Ao escrever um e-mail difícil, pergunto como minha mensagem será transmitida às diversas partes. O que estou realmente fazendo é dizer à IA para fazer os tipos de perguntas que irão refinar meus argumentos e me encorajar a ter ideias nas quais não havia pensado.
Na verdade, enquanto escrevia este artigo, perguntei: “Que refutações posso ter perdido?” Como resultado, o modelo me perguntou: “Como você acha que as limitações da IA podem afetar a qualidade da interação e a relevância das perguntas que a IA faz?” O melhor das perguntas é que elas não precisam ser perfeitas para nos fazer pensar. Esta questão fez-me pensar sobre como as pessoas deveriam estar preparadas para se envolverem criticamente com a IA e aproveitarem as oportunidades mais interessantes. Precisamos estar abertos para que nossas ideias sejam desafiadas e, em troca, estar dispostos a desafiar a IA. E quando acertamos, criamos um caminho de investigação bidirecional que nos leva ao crescimento e à descoberta.
IA como catalisador de conversas
Quando a IA começar a nos fazer perguntas, ela poderá não apenas melhorar nossas conversas com computadores, mas também poderá melhorar nossas conversas com outras pessoas. Por exemplo, imagine como suas reuniões seriam muito mais interessantes se você conhecesse as questões mais eficazes a serem discutidas para aproveitar ao máximo o tempo que passam juntos.
Quando começamos a construir o Copilot, os modelos aos quais tínhamos acesso eram muito limitados porque eram novos e a infraestrutura necessária ainda não estava montada. No entanto, ficou claro que nosso produto precisava entender como integrar novos recursos do modelo o mais rápido possível. Portanto, organizei uma teleconferência diária com representantes de diferentes equipes de produtos, incluindo Word, Outlook e Teams, para compartilhar telas de caixas de prompt e colaborar para testar prompts mais criativos e descobrir qual é o modelo confirmado. pode produzir. Essas sessões de grupo foram apenas dicas para progredir, mas acabaram sendo extremamente valiosas, pois cada equipe foi capaz de aprender com as perguntas da outra equipe.
Agora todos podem trazer o modelo para a reunião. Isso permitirá que todos nós usemos IA para iniciar intencionalmente conversas valiosas como as que tivemos quando brincamos com IA pela primeira vez. Na próxima vez que você ingressar em uma reunião do Teams, tente um dos prompts sugeridos pré-preenchidos, como “Sugira uma pergunta de acompanhamento” ou “Quais são as suas perguntas não respondidas?” Ou “liste diferentes perspectivas sobre cada tópico” e veja para onde vai a conversa.
Em última análise, o maior impacto da IA não é a forma como nos ajuda a fazer o mesmo trabalho mais rapidamente, mas sim de formas novas e diferentes que tiram o máximo partido da inteligência humana e nos ajudam a pensar mais profundamente.
É claro que, como cientista-chefe aqui na Microsoft, minha previsão de que a IA começará a nos fazer perguntas não é algo que observaremos passivamente. Nós vamos ajudá-lo a conseguir isso. E todos devemos nos esforçar para tornar o futuro movido pela IA um futuro do qual estamos entusiasmados em fazer parte.
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