使用ChatGPT创建内容时应该避免的四个错误
ChatGPT越来越受内容创作者的欢迎,是因为它能够在短时间内生成大量内容。然而,像任何强大的技术一样,人工智能语言模型也可能被滥用。
在轻视这个问题之前,需要认识到滥用人工智能可能会带来法律问题、声誉损害和错误输出的风险。以下探讨了如何避免内容创建者使用ChatGPT的错误方式。
1、不要过度依赖ChatGPT
如果用户初次使用ChatGPT,他们会立刻注意到它的快速响应速度。以前花费几个小时创造的东西现在只需要几秒钟。随着时间的流逝,用户可能会开始强烈地依赖软件,通常只做一些修改而不费力去深入研究。
这种现象指人们过度依赖人工智能,创作者被迫快速生产内容,而这成了他们的诱人之处。然而,微软公司发表的有关人工智能过度依赖的文献综述警告说,过度依赖人工智能会导致用户接受错误的结果。
以网络媒体CNET的争议为例。CNET发表了人工智能撰写的财务分析文章,署名为“CNET Money Staff”。遗憾的是,一些专家发现了人工智能生成的文章中明显的错误。这句话可以重写为: 它谴责这家媒体机构发布令人不安的财务建议,以及通过大量制作低质内容来操纵谷歌搜索结果以获取利益。
CNET是在过度依赖人工智能、过度自信,或者没有人会注意到。无论如何,这一事件应该成为一个警告,不要过度依赖人工智能的输出。
需要记住的是,ChatGPT可能会大量输出过时的信息。正如ChatGPT公司自己所说,训练ChatGPT所采用的知识的截止日期为2021年9月,所以用户反复检查信息的真实是很好的措施。
OpenAI公司的CEO Sam Altman也在美国广播公司新闻的视频采访中提到,用户应该对ChatGPT的“幻觉问题”更加谨慎。它可以自信地陈述虚构的想法,就好像它们是事实一样。像CNET网络这一事件可能会损害用户将其作为权威消息来源的可信度。
当用户缺乏足够的知识以评估结果时,他们会更容易地盲目接受ChatGPT产生的内容。如果ChatGPT的回答与用户的观念相符,他们可能不会特别努力去探索不同的观点。要避免这些尴尬的局面,需要确证事实,探求各种不同的观点,并请教专家的意见。
用户正在学习使用ChatGPT进行内容创作,包括什么是人工智能幻觉,以及如何在要掌握的主题列表中发现它。更重要的是,不要忽视人类的判断力和创造力。需要记住的是,人工智能应该增强其思维,而不是取代它。
2、不要向ChatGPT索取研究链接
如果用户要求ChatGPT提供研究资源的互联网链接,那么可能会感到失望。虽然ChatGPT可能会提供链接,但那些链接可能是错误的或不一定是网络上最佳的内容。
为了进行测试,研究人员让ChatGPT提供JSTOR的研究论文链接,这些论文是关于英国年轻奇幻作家撰写的成长故事。ChatGPT提供了5种资源,包括标题、卷号、页码和作者。
乍一看,这份名单似乎可信。JSTOR上的文章有一些听起来令人印象深刻的标题,例如《构建混合身份:萨莉·格林三部曲中的种族与民族》。但是谷歌搜索很快就会显示大多数链接指向错误的JSTOR文章,其中一个链接指向404页面。
给ChatGPT提供一个更具体的主题,看看是否能取得更好的结果。这是使用的提示:“我正在写一篇关于‘英国青年和成年当代小说中的女主角’的文学研究论文,你能给我一篇关于这个话题的文献综述吗?”
ChatGPT列出了五部作品的清单,同时注明了作者姓名和摘要。然而,人们在网上找不到它列出的任何作品。
为了更好地理解这些信息,研究人员要求提供链接。ChatGPT这次却拒绝了,解释说它只是一个没有网页浏览功能的人工智能语言模型。然而,它提供了书目信息,尽管这些作品据称是在2004~2018年期间创作的,但无法在网上核实。
ChatGPT坚决拒绝提供链接以验证其提供的信息。OpenAI公司表示,它没有网络浏览功能,而是提供了一份书目信息列表。然而,其数据仍然是错误的。
OpenAI公司上最新的ChatGPT发布说明显示它现在具有网页浏览功能。但是这些功能还没有普及到每一个用户。此外,正如研究人员所指出的那样,ChatGPT的搜索结果不一定是互联网上最好的,因为专业人士可以操纵搜索引擎的结果。
为了避免这个问题:
- 用户可以为其研究使用更合适的在线资源。
- 如果需要学术研究的资源,可以查看Google Scholar或人工智能研究助手Elicit。
- 在选择引用哪篇文章时,记住要批判性地评估结果并做出判断。
3、不要用ChatGP代替职场关系
ChatGPT的功能可能会诱使用户将它拟人化或赋予它人类属性。例如,可以向ChatGPT寻求建议,如果需要找人聊天,可以和它聊天。
ChatGP似乎是一个情感聆听者,它可以作为你最好的朋友,在职场倦怠时为你提供建议。
但无论它听起来多么富有同情心,ChatGPT都不是人类。听起来像人类生成的句子只是ChatGPT根据其训练数据预测序列中的下一个单词或“标记”的结果。它不像人类那样有知觉,有自己的意志和思想。
也就是说,ChatGPT并不能代替工作场所中的人际关系和协作。正如哈佛大学“工作与幸福倡议”所言,这些人际关系让人受益,有助于提高幸福感,免受工作压力的影响。
学习使用最新的技术工具很重要,但与团队其他成员的互动也是必不可少的,而不是依靠ChatGPT复制社会关系,建立人际关系技能,与同事互动,并找到能够一起更好地完成工作的人。
4、不要向ChatGPT发送无效提示
你是否遇到了在使用ChatGPT时难以获得最佳响应的问题? 如果你能提供具体情境和明确的指引,这个问题就可能会得到解决。
在下面的例子中,可以让ChatGPT总结一下美国乡村音乐歌手Eric Allen在Hackernoon上写的一篇有趣的博客。这篇冗长的文章描述了Allen在ChatGPT中改进人工智能提示的过程,以创建一个名为BeatBrain的音乐推荐系统。
然而,ChatGPT并不熟悉Allen的文章。当要求ChatGPT分享链接并做出总结时,ChatGPT却错误地声称Eric Allen创立了BeatBrain公司,该公司利用GPT-3技术创作人工智能生成的音乐。
为了协助 ChatGPT 进行文章整理,需要将文章拆成若干部分后进行复制粘贴,每一次上传都必须提供相应的摘要。ChatGPT这一次能够准确地完成任务。研究人员使用了另一种指示来重新定向评论而不是摘要的ChatGPT。
这个实验旨在演示如何利用ChatGPT有效地概括长篇技术文章。然而,人们现在可以访问许多互联网资源,并学习提示技术来改进其ChatGPT响应。
使用推荐的提示并不是防止ChatGPT产生幻觉的万无一失的方法,但它可以帮助服务商提供准确的结果,还可以查看GitHub上最好的ChatGPT提示,以获取有关提示技术的更多信息。
最大化ChatGPT的功能,但要注意它的局限性
使用ChatGPT需要谨慎和责任,虽然它带来了前所未有的速度和方便。避免过度依赖ChatGPT,需要使用更合适的工具进行研究,更好地与团队合作,并学会有效地使用提示以最大限度地获得其好处。
接受ChatGPT的力量,但要始终注意其局限性。通过最大化ChatGPT的潜力,同时最小化它的缺陷,可以产生有影响力的、有创意的内容,从而提高工作质量。
以上是使用ChatGPT创建内容时应该避免的四个错误的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

热AI工具

Undresser.AI Undress
人工智能驱动的应用程序,用于创建逼真的裸体照片

AI Clothes Remover
用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。

Undress AI Tool
免费脱衣服图片

Clothoff.io
AI脱衣机

AI Hentai Generator
免费生成ai无尽的。

热门文章

热工具

记事本++7.3.1
好用且免费的代码编辑器

SublimeText3汉化版
中文版,非常好用

禅工作室 13.0.1
功能强大的PHP集成开发环境

Dreamweaver CS6
视觉化网页开发工具

SublimeText3 Mac版
神级代码编辑软件(SublimeText3)

热门话题

本站6月27日消息,剪映是由字节跳动旗下脸萌科技开发的一款视频剪辑软件,依托于抖音平台且基本面向该平台用户制作短视频内容,并兼容iOS、安卓、Windows、MacOS等操作系统。剪映官方宣布会员体系升级,推出全新SVIP,包含多种AI黑科技,例如智能翻译、智能划重点、智能包装、数字人合成等。价格方面,剪映SVIP月费79元,年费599元(本站注:折合每月49.9元),连续包月则为59元每月,连续包年为499元每年(折合每月41.6元)。此外,剪映官方还表示,为提升用户体验,向已订阅了原版VIP

通过将检索增强生成和语义记忆纳入AI编码助手,提升开发人员的生产力、效率和准确性。译自EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG,作者JanakiramMSV。虽然基本AI编程助手自然有帮助,但由于依赖对软件语言和编写软件最常见模式的总体理解,因此常常无法提供最相关和正确的代码建议。这些编码助手生成的代码适合解决他们负责解决的问题,但通常不符合各个团队的编码标准、惯例和风格。这通常会导致需要修改或完善其建议,以便将代码接受到应

想了解更多AIGC的内容,请访问:51CTOAI.x社区https://www.51cto.com/aigc/译者|晶颜审校|重楼不同于互联网上随处可见的传统问题库,这些问题需要跳出常规思维。大语言模型(LLM)在数据科学、生成式人工智能(GenAI)和人工智能领域越来越重要。这些复杂的算法提升了人类的技能,并在诸多行业中推动了效率和创新性的提升,成为企业保持竞争力的关键。LLM的应用范围非常广泛,它可以用于自然语言处理、文本生成、语音识别和推荐系统等领域。通过学习大量的数据,LLM能够生成文本

大型语言模型(LLM)是在巨大的文本数据库上训练的,在那里它们获得了大量的实际知识。这些知识嵌入到它们的参数中,然后可以在需要时使用。这些模型的知识在训练结束时被“具体化”。在预训练结束时,模型实际上停止学习。对模型进行对齐或进行指令调优,让模型学习如何充分利用这些知识,以及如何更自然地响应用户的问题。但是有时模型知识是不够的,尽管模型可以通过RAG访问外部内容,但通过微调使用模型适应新的领域被认为是有益的。这种微调是使用人工标注者或其他llm创建的输入进行的,模型会遇到额外的实际知识并将其整合

编辑|ScienceAI问答(QA)数据集在推动自然语言处理(NLP)研究发挥着至关重要的作用。高质量QA数据集不仅可以用于微调模型,也可以有效评估大语言模型(LLM)的能力,尤其是针对科学知识的理解和推理能力。尽管当前已有许多科学QA数据集,涵盖了医学、化学、生物等领域,但这些数据集仍存在一些不足。其一,数据形式较为单一,大多数为多项选择题(multiple-choicequestions),它们易于进行评估,但限制了模型的答案选择范围,无法充分测试模型的科学问题解答能力。相比之下,开放式问答

机器学习是人工智能的重要分支,它赋予计算机从数据中学习的能力,并能够在无需明确编程的情况下改进自身能力。机器学习在各个领域都有着广泛的应用,从图像识别和自然语言处理到推荐系统和欺诈检测,它正在改变我们的生活方式。机器学习领域存在着多种不同的方法和理论,其中最具影响力的五种方法被称为“机器学习五大派”。这五大派分别为符号派、联结派、进化派、贝叶斯派和类推学派。1.符号学派符号学(Symbolism),又称为符号主义,强调利用符号进行逻辑推理和表达知识。该学派认为学习是一种逆向演绎的过程,通过已有的

编辑|KX在药物研发领域,准确有效地预测蛋白质与配体的结合亲和力对于药物筛选和优化至关重要。然而,目前的研究没有考虑到分子表面信息在蛋白质-配体相互作用中的重要作用。基于此,来自厦门大学的研究人员提出了一种新颖的多模态特征提取(MFE)框架,该框架首次结合了蛋白质表面、3D结构和序列的信息,并使用交叉注意机制进行不同模态之间的特征对齐。实验结果表明,该方法在预测蛋白质-配体结合亲和力方面取得了最先进的性能。此外,消融研究证明了该框架内蛋白质表面信息和多模态特征对齐的有效性和必要性。相关研究以「S

本站7月5日消息,格芯(GlobalFoundries)于今年7月1日发布新闻稿,宣布收购泰戈尔科技(TagoreTechnology)的功率氮化镓(GaN)技术及知识产权组合,希望在汽车、物联网和人工智能数据中心应用领域探索更高的效率和更好的性能。随着生成式人工智能(GenerativeAI)等技术在数字世界的不断发展,氮化镓(GaN)已成为可持续高效电源管理(尤其是在数据中心)的关键解决方案。本站援引官方公告内容,在本次收购过程中,泰戈尔科技公司工程师团队将加入格芯,进一步开发氮化镓技术。G
