حقق أقصى استفادة من الذكاء الاصطناعي! 20 نصيحة لإنشاء مطالبات دقيقة

آخر تحديث: 2024 أكتوبر 12

プلم أعتقد أبدًا أن إنشاء المطالبات كان مهمًا جدًا. في أحد الأيام، عندما طلبت من الذكاء الاصطناعي أن يكتب مقالًا بسيطًا، كان ما حصلت عليه مختلفًا تمامًا عما توقعته. أدركت أن ذلك كان بسبب أن تعليماتي كانت غامضة.

كيفية إنشاء المطالبات للتأكد من دقتها

هل مازلت تستخدم "المطالبات العشوائية فقط"؟ دعني أخبرك لماذا يجب عليك التوقف عن القيام بذلك. إذا لم تقم بصياغة مطالباتك بدقة، فسوف يسيء الذكاء الاصطناعي فهمها ويضيع وقتك وجهدك. الدقة ضرورية للحصول على النتائج المرجوة.

هل قرأت هذا؟ ما هي الخطوات الخمس للنجاح في إنشاء المقالات باستخدام الذكاء الاصطناعي؟

كل شيء عن كيفية إنشاء المطالبات للتأكد من الدقة

Aعند استخدام أدوات I، الشيء الأكثر أهمية هواِسْتَدْعَىيكون. تؤثر المطالبات على كيفية عمل الذكاء الاصطناعي، وهي في الأساس "أسئلة تطرحها على الذكاء الاصطناعي". إذا كانت المطالبة غامضة، فسوف يستجيب الذكاء الاصطناعي بنتائج غامضة، أليس كذلك؟ لكن،يطالب بهدف واضحإذا كنت تستخدم، فسوف يمنحك الذكاء الاصطناعي إجابة أكثر ذكاءً.

ما أهمية إنشاء المطالبات؟

قد تتساءل: "لماذا تعد المطالبات مهمة جدًا؟" ببساطة، ماذا تتوقع من الذكاء الاصطناعي؟التواصل بوضوحلأن.

على سبيل المثال، عندما تطلب من صديق شيئًا ما، فمن الأفضل أن تسأل على وجه التحديد "هل يمكنك أن تشتري لي بيتزا؟" بدلاً من "لا أهتم، فقط اشتر لي شيئًا لآكله". سوف تحصل على النتيجة المرجوة نعم هي كذلك.

الشيء نفسه ينطبق على الذكاء الاصطناعي. كلما كانت التعليمات أكثر وضوحًا، زاد احتمال قيام الذكاء الاصطناعي بإرجاع إجابة أقرب إلى ما نريده.

لماذا الدقة هي المفتاح؟

إذا كانت المطالبة غير دقيقة أو غامضة، فقد يتساءل الذكاء الاصطناعي: "هل هذا جيد؟" فقط تخيل. من الصعب للغاية المضي قدمًا في الأمور عندما يكون كل شيء غير واضح. الشيء نفسه ينطبق على الذكاء الاصطناعي. ولهذا السبب يجب أن تكون المطالبات واضحة ومحددة. على العكس من ذلك، فإن استخدام المطالبات الواضحة يمكن أن يغير نتائجك بشكل كبير.

القواعد الأساسية لزيادة الدقة

توضيح الغرض من المطالبة

أولاً، كن واضحاً بشأن ما تريد تحقيقه. من المهم أن تكون محددًا بدرجة كافية حتى تتمكن من الإجابة على السؤال، "لماذا أستخدم هذه المطالبة؟"

على سبيل المثال، إذا كنت تريد من شخص ما أن يكتب مقالة في مدونة، فبدلاً من القول ببساطة، "الرجاء كتابة مقالة"، يمكنك إرشاده إلى "الرجاء إنشاء مقالة مدونة مكونة من 2000 حرف مع وضع تحسين محركات البحث في الاعتبار"، وستحصل على يمكنك الحصول على نتائج دقيقة للغاية

اختر كلمات بسيطة وسهلة الفهم

تجنب الكلمات المعقدة والتعبيرات الملتوية. البسيط هو الأفضل!كلمات قصيرة وواضحةباستخدام، يصبح من الأسهل على الذكاء الاصطناعي فهم نواياك. على سبيل المثال، بدلًا من قول "من فضلك قم بالتلخيص باختصار"، يمكنك أن تقول "من فضلك اشرح النقاط الرئيسية في 200 حرف أو أقل"، وسيعطيك الذكاء الاصطناعي نتائج دقيقة دون تردد.

5 خطوات لتحسين مطالباتك

فيما يلي خمس خطوات ملموسة حول كيفية تحسين مطالباتك. ومن خلال وضع ذلك في الاعتبار، يمكنك إنشاء مطالبات أكثر قوة!

1. توفير السياق

لا تقل فقط "ماذا تريد أن تقول؟"الخلفية والوضعومن خلال شرح ذلك بالتفصيل، سيرتفع مستوى فهم الذكاء الاصطناعي على الفور.

على سبيل المثال، بدلاً من "الرجاء إنشاء مواد عرض تقديمي للمديرين"، يمكنك كتابة "الرجاء إنشاء مواد عرض تقديمي تشرح استراتيجية التسويق لعام 2024 لمديري المؤسسات الصغيرة والمتوسطة الحجم"، وهو ما سيكون أكثر ملاءمة للحصول على النتيجة :

2. حدد تنسيق الإخراج المطلوب

يمكنك الحصول على نتائج أكثر دقة من خلال إخبار الذكاء الاصطناعي بالطريقة التي تريد إخراجها بها. على سبيل المثال، حاول تحديد تنسيق معين، مثل ``الرجاء تقديم أفكارك في نقاط نقطية'' أو ``الرجاء تلخيص أفكارك في تنسيق تفاعلي.''

3. كرر كلمات أو عبارات معينة

يساعد تكرار الكلمات الرئيسية والعبارات المهمة الذكاء الاصطناعي على التركيز على المحتوى. وهذا يضع مزيدًا من التركيز على المعلومات التي تريدها ويحسن جودة المخرجات.

4. أضف الشروط إلى الإخراج

ومن الفعال أيضًا تحديد شروط محتوى الإخراج إلى الذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال، من خلال إخبار شخص ما بشيء مثل "تجنب التعبيرات السلبية" أو "من فضلك احترم وجهة نظر القارئ"، سيقوم الذكاء الاصطناعي بتعديل مخرجاته وفقًا لذلك.

5. استخدم بادئات الإخراج

التمهيدي الإخراجهي تقنية تنقل توقعاتك بوضوح في نهاية المطالبة. يمكنك إضافة تعليمات مثل "الرجاء إضافة ملخص في نهاية هذه الجملة" أو "التأكيد على الاستنتاج" وسيتبع الذكاء الاصطناعي هذه التعليمات.

استخدام إطار COSTAR الفوري

COSTAR هو إطار لتنظيم الإنشاء الفوري. يتيح لك ذلك إنشاء مطالبات أكثر دقة.

1. السياق

ومن خلال شرح الخلفية والموقف الذي تم وضع الذكاء الاصطناعي فيه، يمكن الحصول على مخرجات أكثر ملاءمة.

2. الغرض

من المهم توضيح غرضك. على سبيل المثال، كن محددًا وقل: "اكتب مقالًا يهدف إلى تشجيع القراء على اتخاذ إجراء".

3. スタイル

من المهم أيضًا تحديد نغمة وأسلوب الإخراج. قم بإعطاء تعليمات واضحة للذكاء الاصطناعي حول الأسلوب الذي تريده، مثل "بنبرة غير رسمية" أو "بتعبير احترافي".

ما يجب تجنبه عند إنشاء المطالبات

الغموض والتعبيرات الزائدة عن الحاجة

إذا كانت المطالبة غامضة أو تحتوي على معلومات غير ضرورية، فلن يتمكن الذكاء الاصطناعي من تقديم الإخراج الصحيح. على سبيل المثال، بدلاً من إعطاء تعليمات مثل ``الرجاء كتابة مقالات جيدة''، من المهم أن تخبرهم على وجه التحديد ''الرجاء كتابة مقالات صديقة لتحسين محركات البحث، وواضحة، وسهلة القراءة''.

أمثلة عملية لإنشاء مطالبات فعالة

أخيرًا، دعونا نلقي نظرة على مثال ملموس للإنشاء الفوري.

• "كتابة مقالة تسويقية مكونة من 500 كلمة بنبرة إيجابية" تحدد هذه المطالبة عدد الأحرف والنغمة، مما يسهل على الذكاء الاصطناعي فهمها. هذا مثال نموذجي حيث يميل الذكاء الاصطناعي إلى إنتاج مخرجات دقيقة.

من ناحية أخرى، إذا سألت فقط "الرجاء الكتابة عن التسويق"، فسيكون من الصعب على الذكاء الاصطناعي فهم كيفية التعامل مع الطلب، وقد لا يكون المحتوى كما هو متوقع نتيجة لذلك.

ま と め

إذا استخدمت أساليب كتابة سريعة ودقيقة، فسيكون الذكاء الاصطناعي قادرًا على تلبية توقعاتك. من خلال توضيح غرضك، واستخدام لغة بسيطة، وتوفير السياق، يمكنك مساعدة الذكاء الاصطناعي في التوصل إلى أفضل إجابة.

من خلال ممارسة التقنيات المذكورة في هذه المقالة، من المؤكد أنك ستحسن مهاراتك في الكتابة السريعة وتحقق نتائج أفضل. يرجى المحاولة في المرة القادمة!

يوضح مخطط المعلومات هذا بشكل مرئي أهمية الأهداف الواضحة واللغة البسيطة وتحديد تنسيق الإخراج عند إنشاء مطالبات للذكاء الاصطناعي.

قائمة الإرشادات والتأثيرات لإنشاء مطالبات دقيقة

يلخص الجدول أدناه العناصر وتأثيراتها التي يمكن أن تساعدك في إنشاء مطالبات دقيقة. إنه ينظم مدى تأثير تعليمات المطالبة الصحيحة على مخرجات الذكاء الاصطناعي.

يلخص هذا الجدول العناصر اللازمة لإنشاء مطالبات دقيقة وتأثيراتها.

استخدم الجدول لمساعدتك في إنشاء المطالبات لتحقيق أقصى استفادة من الذكاء الاصطناعي.

20 مثالاً للمطالبات بالدقة: الدليل النهائي لإطلاق العنان لإمكانات الذكاء الاصطناعي

Aما مدى وعيك بقوة المطالبات لإتقان أدوات I؟ المطالبات هي المفتاح للتأثير المباشر على جودة مخرجات الذكاء الاصطناعي.

نقدم هنا 20 مثالًا ملموسًا لكيفية إنشاء مخرجات أداة الذكاء الاصطناعي "تمامًا كما كتبتها". هذه تقنيات رائدة لن تجدها في أي مدونة أخرى.

كيف سيبدو مستقبلك إذا كنت قد استخدمت قوة المطالبات بشكل كامل؟

حاول أن تتخيل ذلك. في اللحظة التي تطلب فيها من الذكاء الاصطناعي الإخراج، تكون النتيجة مثالية ولا تتطلب أي تعديل. افعل أشياء أخرى في وقت فراغك仕事يمكنك العمل عليه وإنتاج محتوى عالي الجودة واحدًا تلو الآخر. هذا هو المستقبل الذي يمكنك تحقيقه من خلال توجيهات دقيقة التفكير.

الذكاء الاصطناعي لا يفكر. لذلك، أنت مسؤول عن التفكير بدلاً من ذلك.

الذكاء الاصطناعي ينتظر تعليماتك فقط. لسوء الحظ، من الخطأ الكبير أن تتوقع أن شيئًا ما سيفكر فيك. الذكاء الاصطناعي مقلد جيد، لكنه ليس لديه القدرة على التفكير بشكل مستقل. بمعنى آخر، تحدد المطالبات التي تقدمها للذكاء الاصطناعي كل مخرجاته.

مثال 1: طلب غامض مقابل طلب واضح

• "الرجاء كتابة مقال بالمدونة"
• "اكتب تدوينة مكونة من 1000 كلمة بأسلوب موجز ومحسّن لتحسين محركات البحث وتقدم أحدث الأبحاث حول كفاءة استخدام الطاقة."

لماذا هذا مهم؟ الذكاء الاصطناعي يتبع البساطة. كلما زادت دقة المطالبات التي تستخدمها، زادت احتمالية حصولك على النتائج التي تريدها. لتحقيق أقصى استفادة من الذكاء الاصطناعي، يلزم وجود تعليمات واضحة.

النجاح يأتي بعد الفشل: تجربتي الخاصة

لأكون صادقًا، لقد قللت أيضًا من أهمية إنشاء المطالبات في البداية. عندما طلبنا من الذكاء الاصطناعي تقديم تعليمات غامضة، غالبًا ما كان يأتي بنتائج مخيبة للآمال. مطلوب إعادة العمل في كل مرة، مما يقلل من كفاءة العمل. عندما أدركت ذلك، قررت تحسين طريقة إنشاء المطالبات. وكانت النتيجة مختلفة تماما. في الوقت الحاضر، يمكنك في كثير من الأحيان الحصول على نتائج مرضية في المرة الأولى.

كن "معالج مطالبات": كيفية إنشاء مطالبات دقيقة

التكوين الفوري هو السحر عندما يتعلق الأمر بالاستفادة من الذكاء الاصطناعي. إذا قمت بالتلاعب بها، فسوف تنفتح أمامك إمكانيات لا حصر لها. سنقدم هنا 20 مثالًا ملموسًا لكيفية أن تصبح "معالجًا سريعًا".

1. اجعل الأمر بسيطًا ومركزًا

"يرجى شرح فوائد حماية البيئة في ثلاث نقاط قصيرة."

وهذا يسمح للذكاء الاصطناعي بتقديم المعلومات اللازمة دون تردد. والمفتاح هو تجنب الغموض.

2. اضبط السياق

``اكتب مقدمة لورقة بحثية عن الطاقة المستدامة مخصصة لقراءتها من قبل طلاب الجامعة.''

من خلال الإشارة بوضوح إلى من سيقرأ النص، ستكون نغمة ومحتوى نص الذكاء الاصطناعي مناسبين.

3. حدد النمط

"يرجى الكتابة بنبرة غير رسمية وبتنسيق يسهل مشاركته على وسائل التواصل الاجتماعي."

إذا كنت مهتمًا بنبرة أو أسلوب كتابتك، فإن إعطاء هذه التعليمات للذكاء الاصطناعي سيعطيك نتائج مرضية أكثر.

4. حدد تنسيق الإخراج

"يرجى ذكر خمس فوائد للعمل عن بعد."

من خلال تحديد تنسيق إخراج محدد، يصبح من الأسهل الحصول على معلومات منظمة.

5. حدد طول الإخراج

"يرجى توضيح تعريف كفاءة الطاقة في 200 حرف أو أقل."

وهذا يسمح للذكاء الاصطناعي بتجنب التفسيرات غير الضرورية وتقديم مخرجات دقيقة.

استخدم سحر الفكاهة والسخرية

في حين أنه يمكن استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي في كثير من الأحيان لإنشاء محتوى جدي، إلا أن الفكاهة مهمة في بعض الأحيان. باستخدام الفكاهة، يمكنك تعميق علاقتك مع القراء.

خبرة: ذات مرة، عندما طلبت من الذكاء الاصطناعي أن يكتب تدوينة تحتوي على بعض الفكاهة، كان الرد الذي تلقيته عبارة عن جملة قاسية تبدو وكأنها نكتة روبوتية. كانت هذه هي اللحظة التي تعلمت فيها مدى دقة مطالباتي. لا يمكن للذكاء الاصطناعي أن يفهم بمجرد قول "الفكاهة". في المرة القادمة، طلبت "روح الدعابة غير الرسمية مع بعض السخرية الخفيفة". والنتيجة هي أسلوب كتابة أكثر طبيعية وإنسانية. هذه هي اللحظة التي أدركت فيها قوة المطالبات.

أمثلة على المطالبات

6. اجعل العناوين واضحة

"أنشئ ثلاثة عناوين مقالات متوافقة مع تحسين محركات البحث (SEO) تحت عنوان "تحسين كفاءة استخدام الطاقة"."

7. أظهر بنية المحتوى

"يُرجى تحديد أقسام المقدمة والنص الرئيسي والخاتمة لمنشور مدونتك بوضوح، والحفاظ على إجمالي 1000 حرف أو أقل."

8. التأكيد على الكلمات الرئيسية

"يُرجى شرح كفاءة استخدام الطاقة مع تكرار استخدام الكلمة الرئيسية "الاستدامة"."

9. كن محددًا بشأن جمهورك

"يرجى شرح كفاءة استخدام الطاقة بطريقة سهلة الفهم للمبتدئين."

10. أضف أسئلة لتكملة المخرجات

``أخيرًا، لخِّص استنتاجك من خلال طرح سؤال على القارئ.''

تجربتي الخاصة: الطريق إلى النجاح

عندما حاولت لأول مرة تحسين كتابتي السريعة، شعرت بالإحباط في البداية. أردت أن أعطي الذكاء الاصطناعي تعليمات أكثر مثالية، لكنني لم أعرف كيف. ومع ذلك، من خلال التجربة والخطأ المتكرر، أدركت أن الدقة تحسنت بشكل ملحوظ. الآن يمكنك الحصول على النتيجة المطلوبة دون إضاعة وقتك. بالنظر إلى إخفاقاتي ونجاحاتي، فأنا مقتنع بأن تلك التحسينات كانت الشيء الصحيح الذي ينبغي القيام به.

هل ما زلت تستخدم مطالبات غامضة؟ لماذا نحتاج إلى تعليمات محددة؟

أدوات الذكاء الاصطناعي مخلصة لتعليماتك. كلما كنت "محددًا" أكثر، أصبحت النتائج أكثر دقة وفعالية بشكل مذهل. فلماذا لا يزال الكثير من الناس يعتمدون على المطالبات الغامضة؟

باختصار، هذا لأنني أشعر أنه أمر صعب. ومع ذلك، فإن الثمن الذي تدفعه مقابل تجنب هذه المتاعب هو قدر كبير من الوقت والجهد.

よくある質問(الأسئلة الشائعة)

ما هو أفضل طول موجه؟

إن المطالبات القصيرة والمحددة هي الأفضل. يميل الذكاء الاصطناعي إلى اتباع التعليمات البسيطة، لذا تجنب التفسيرات المطولة.

هل يمكنني استخدام نفس المطالبة للذكاء الاصطناعي مرارًا وتكرارًا؟

بالطبع. ومع ذلك، إذا كنت تتوقع نتائج مختلفة، فقد تحتاج إلى تعديل المطالبات. تغيير بسيط يمكن أن يحدث فرقًا كبيرًا في الإخراج.

ماذا علي أن أفعل عندما أريد إضافة الفكاهة؟

من خلال توجيههم على وجه التحديد إلى الكتابة بنبرة غير رسمية وخفيفة وروح الدعابة، فمن المرجح أن تحصل على نتيجة ليست قاسية للغاية.

ما هي مطالبك لكتابة مقالات متوافقة مع SEO؟

من المهم تضمين متطلبات تحسين محركات البحث في شكل "إنشاء مقالات مع وضع تحسين محركات البحث في الاعتبار واستخدام الكلمة الرئيسية المستهدفة ثلاث مرات على الأقل".

كيفية التحسين عند فشل الإنشاء الفوري؟

قم بتحليل أخطائك والتفكير في مطالبتك التالية. والمفتاح هو أن نفهم على وجه التحديد ما هو مفقود أو غير واضح.

ملخص المقال: بناء المستقبل مع الذكاء الاصطناعي

مع الذكاء الاصطناعي والمطالبات الدقيقة، إبداعك لا حدود له. يتشكل عالم جديد أمام عيني، وتولد الجمل. أنت تخلق اللحظة التي تكون حية في رؤيتك، ويتردد صداها في الصوت، وتشعر كما لو كان بإمكانك لمسها. الذكاء الاصطناعي ينتظر فقط المطالبات الدقيقة التي تقدمها له. الآن، ما نوع النص الذي ستنتجه بعد ذلك؟

يرجى التفكير في شيء أخير. "كيف ستغير كلماتك القادمة المستقبل؟"

أمثلة على 10 مطالبات إضافية

من خلال التركيز على الدقة السريعة، يمكنك الحصول على مخرجات ذات جودة أعلى من أدوات الذكاء الاصطناعي الخاصة بك. فيما يلي 10 أمثلة للمطالبات المحددة التي يمكن أن تساعدك بشكل أكبر. تم تصميم هذه المطالبات لمساعدتك على استخدام الذكاء الاصطناعي بشكل فعال في مجموعة متنوعة من المواقف، وسوف تساعدك على إنشاء محتوى فريد.

11. تضييق نطاق جمهورك المستهدف

"اكتب مقالًا من 50 كلمة يعتمد على معلومات موثوقة حول أهمية الأكل الصحي للقراء في الخمسينيات من عمرهم."

نقطة: من خلال تحديد الفئة العمرية لقرائك، يمكن للذكاء الاصطناعي استخدام المفردات والنبرة المناسبة للوصول إلى جمهورك المستهدف.

12. كن محددًا بشأن نبرة صوتك.

``اصنع قصة قصيرة للأطفال حول أهمية حماية البيئة بأسلوب سهل الفهم وممتع.''

نقطة: واستنادًا إلى تعليمات محددة مثل "نغمة المرح"، يقوم الذكاء الاصطناعي بإخراج النص بأسلوب مناسب لعمر القارئ واهتماماته.

13. التركيز على التفاصيل

"بالنسبة للمبتدئين في مجال تكنولوجيا المعلومات، يرجى شرح الوظائف الأساسية للتخزين السحابي بتنسيق نقطي."

نقطة: بالنسبة للمبتدئين، يمكنك الحصول على شروحات بسيطة بتنسيق نقطي مع تجنب المصطلحات الفنية.

14. قم بتمييز كلمات رئيسية محددة

"قم بإنشاء مشاركة مدونة مكونة من 3 كلمة حول الطاقة المتجددة باستخدام الكلمة الرئيسية "مجتمع مستدام" ثلاث مرات."

نقطة: يمكنك إنشاء مقالات متوافقة مع تحسين محركات البحث (SEO) عن طريق توجيه الموقع لتكرار كلمات رئيسية محددة.

15. تضمين السياق التاريخي

"يرجى الشرح في 600 حرف من منظور إيجابي، مع التركيز على تعافي أوروبا بعد الحرب العالمية الثانية."

نقطة: 歴 史من خلال توفير معلومات أساسية، يمكنك مساعدة الذكاء الاصطناعي على فهم السياق وإنشاء مقالات أكثر تركيزًا.

16. تعزيز البحث من خلال الاستشهاد بالمصادر

"يرجى الاستشهاد بأحدث البيانات من مواقع المعلومات الطبية الموثوقة وتقديم معلومات مفصلة عن الوقاية من مرض السكري."

نقطة: من خلال تحديد مصدر المعلومات للذكاء الاصطناعي، يمكنك توقع محتوى موثوق به للغاية. كما أنها فعالة في تشجيع مخرجات البحث.

17. هيكلة باستخدام الأسئلة

``قم بإنشاء مقالة من 500 كلمة تجيب فيها على السؤال التالي: ما هي فوائد تحسين كفاءة استخدام الطاقة للأسر؟''

نقطة: من خلال إنشاء مطالبة في شكل سؤال، من المرجح أن تحصل على إجابة منطقية يمكن لقرائك الارتباط بها.

18. تعليمات خطوة بخطوة

"اكتب مقالة مكونة من 600 كلمة للمبتدئين تتضمن تعليمات خطوة بخطوة حول كيفية بدء مدونة."

نقطة: من خلال توجيه الإخراج خطوة بخطوة، يوفر الذكاء الاصطناعي تعليمات خطوة بخطوة سهلة الفهم.

19. حدد بنية جملك مسبقًا

"في ثلاث فقراتمنتجات أخرىكتابة مقالة من 400 كلمة تحتوي على مقدمة وحل وخاتمة. "

نقطة: من خلال تحديد بنية الجملة مسبقًا، سيقوم الذكاء الاصطناعي بإنشاء مقالات ذات بنية متوازنة بشكل جيد.

20. تحديد تنسيق معين

"اذكر 5 نقاط بتنسيق نقطي لعرض عملك. الموضوع يدور حول فوائد العمل عن بعد."

نقطة: ومن خلال تحديد تنسيق معين (تعداد نقطي أو قوائم)، يمكنك الحصول على معلومات منظمة بشكل مرئي.

هذه الأمثلة العشرة الملموسة هي مطالبات قوية يمكنك استخدامها للاستفادة من الذكاء الاصطناعي في مجموعة متنوعة من المواقف. من خلال جعل مطالباتك واضحة ومحددة، يمكنك تحسين جودة مخرجات الذكاء الاصطناعي بشكل كبير وإنشاء محتوى جذاب وسهل الفهم لقرائك.

لماذا يقوم الذكاء الاصطناعي بإنشاء مقالات تحتوي على معلومات غير صحيحة عند تقديم مطالبات غامضة؟

السبب وراء قيام الذكاء الاصطناعي بإخراج معلومات غير صحيحة استجابة للمطالبات الغامضة يرتبط بشكل أساسي بآليته وقيوده. لا يفسر الذكاء الاصطناعي السياق والغموض تلقائيًا بالطريقة التي يفعلها البشر. وتشمل الأسباب المحددة النقاط التالية.

1. يعتمد الذكاء الاصطناعي على التعرف على الأنماط، وليس على الاستدلال

لقد تعلم الذكاء الاصطناعي أنماطًا من كميات كبيرة من البيانات التاريخية وسيقدم الإجابة الأكثر "إعجابًا" بناءً على محتوى المطالبة. مع المطالبات الغامضة، لن يعرف الذكاء الاصطناعي النمط الذي سيتم تطبيقه، ومن المرجح أن يقوم بإنشاء محتوى غير صحيح. على سبيل المثال، قد تعطي المطالبة الغامضة مثل "الرجاء وصف مشكلة بيئية" إجابة خارج الموضوع لأن الذكاء الاصطناعي لا يمكنه معرفة الزاوية التي يمكن شرحها منها.

2. لا يوجد غرض أو سياق واضح

الذكاء الاصطناعي جيد في توليد المعلومات السياقية، لكن المطالبات الغامضة تحجب هذا السياق. وبدون معرفة ما يُطلب منهم، لن يتمكن الذكاء الاصطناعي من التركيز بشكل صحيح، مما يزيد من احتمالية تشتت المحتوى أو احتوائه على معلومات غير دقيقة.

3. يعتمد على البيانات التاريخية

ينتج الذكاء الاصطناعي مخرجات بناءً على مجموعة البيانات التي تم تدريبه عليها. من خلال المطالبات الغامضة، قد يقوم الذكاء الاصطناعي بسحب المعلومات بشكل عشوائي من العديد من السياقات المختلفة، مما يؤدي إلى تحديد معلومات غير دقيقة أو قديمة.

4. إذا كانت المطالبة تفتقر إلى التحديد، فسيكون من الصعب التركيز.

إذا كانت المطالبة غير واضحة، فلن يفهم الذكاء الاصطناعي المعلومات التي يجب التركيز عليها. بدون كلمات رئيسية محددة أو تعليمات مفصلة، ​​يمكن للذكاء الاصطناعي أن ينظر إلى نطاق واسع جدًا من البيانات وينتج نتائج أقل صلة. على سبيل المثال، قد تكون المطالبة الغامضة مثل "أخبرني عن فوائد الذكاء الاصطناعي" مربكة، حيث يصعب تحديد ما إذا كان الذكاء الاصطناعي من منظور تقني، أو منظور تجاري، أو منظور الصورة الكبيرة.

استنتاج

لكي يعمل الذكاء الاصطناعي بدقة، فإنه يتطلب مطالبات واضحة ومحددة. إذا كانت التعليمات غامضة، فسيكون من الصعب على الذكاء الاصطناعي العثور على الأجزاء ذات الصلة من خلال كمية كبيرة من المعلومات، مما يزيد من خطر توليد إجابات غير صحيحة أو غير مركزة.

أسباب إنشاء مقالات ذات محتوى غير صحيح

Q:عند إعطائه تعليمات غامضة، لا يقول الذكاء الاصطناعي: "من فضلك أعط تعليمات أكثر تحديدًا"، وبدلاً من ذلك ينشئ مقالًا يحتوي على محتوى خاطئ. لماذا؟

A:السبب في أنه عندما يتلقى الذكاء الاصطناعي تعليمات غامضة، فإنه لا يقول "يرجى إعطاء تعليمات أكثر تحديدًا" وينشئ مقالًا بمحتوى خاطئ يعتمد على مبادئ تصميم الذكاء الاصطناعي وتشغيله. وسنشرح السبب بالتفصيل أدناه.

1. لا يستطيع الذكاء الاصطناعي الفهم بشكل تفاعلي

لا يتمتع الذكاء الاصطناعي بالقدرة مثل البشر على متابعة تدفق المحادثة والتحقق تلقائيًا عندما يستشعر الغموض. يقوم الذكاء الاصطناعي بإنشاء إجابة بناءً على المعلومات التي يحددها الأكثر صلة بالموجه المحدد. ليس لدى الذكاء الاصطناعي القدرة على فهم أن "التعليمات غير كافية" ويحاول ببساطة إخراج أقصى قدر ممكن من المخرجات ضمن المعلومات المقدمة.

2. غير مصممة لتتطلب تعليمات واضحة

تم تصميم أنظمة الذكاء الاصطناعي الحالية مع افتراض أن المستخدمين سوف يقومون بإدخال المطالبات. وتتمثل الوظيفة الأساسية للذكاء الاصطناعي في توليد إجابات بناءً على المعلومات المدخلة، وعلى العكس من ذلك، فهو ليس مصممًا ليتطلب تعليمات محددة. لا يتمتع الذكاء الاصطناعي بالقدرة على تقديم استنتاجات أو فحوصات، وهو مبرمج ليقوم ببساطة بمعالجة "المطالبات الغامضة" وتحقيق النتائج.

3. تم تصميم الذكاء الاصطناعي لتوليد الإجابات دائمًا

تم تصميم نماذج الذكاء الاصطناعي لتوليد إجابة لأي سؤال أو مطالبة دائمًا. إن عدم إعطاء إجابة أو قول "لا أعرف" سيكون بمثابة فشل لدور الذكاء الاصطناعي. لذلك، حتى لو كان الموجه غامضًا، فسوف يفسره الذكاء الاصطناعي على أنه "من المتوقع أن يقدم إجابة" وسيستنتج من أكبر قدر ممكن من البيانات توفير المخرجات.

4. الذكاء الاصطناعي يفتقر إلى "الثقة"

عندما يواجه البشر معلومات غير مؤكدة أو مواقف غامضة، يسعى البشر للحصول على تأكيد أو معلومات إضافية، لكن الذكاء الاصطناعي لا يتمتع بهذا الشعور "بالثقة" أو "القلق". يوفر الذكاء الاصطناعي ببساطة النتائج الأكثر صلة إحصائيًا، وحتى إذا كانت النتائج غير صحيحة، فلن تشعر أنك قد تكون مخطئًا.

5. الذكاء الاصطناعي ينتج مخرجات احتمالية

يتنبأ الذكاء الاصطناعي بشكل محتمل بالكلمة أو العبارة التالية ويخرجها بناءً على الأنماط المستفادة من كميات هائلة من البيانات السابقة. حتى لو كانت المطالبة غامضة، سيحاول الذكاء الاصطناعي استيعاب الغموض وإخراج المعلومات التي يتوقعها الأكثر صلة. ومع ذلك، فإن هذه التوقعات ليست صحيحة دائمًا، مما يؤدي إلى معلومات غير دقيقة أو إجابات مختلفة عن تلك المقصودة.

استنتاج

السبب وراء قيام الذكاء الاصطناعي بإنشاء مقال بمحتوى خاطئ دون قول "الرجاء إعطاء تعليمات محددة" ردًا على التعليمات الغامضة يرجع إلى قدرة تصميم الذكاء الاصطناعي على "التأكيد" والحكم على الغموض، لأنك لا تملكها. يحاول الذكاء الاصطناعي ببساطة التوصل إلى إجابة "أفضل" بناءً على المطالبة المقدمة، ولا يمكنه إدراك الغموض أو الاستجابة له بنفس الطريقة التي يستطيع بها البشر. ولذلك، من المهم للمستخدم تقديم تعليمات محددة وواضحة.

Q:لتجنب التخمين، هل تريد الحصول على تعليمات أكثر تحديدًا؟ أم أنه من الأفضل إعطاء تعليمات مفصلة؟

A:إذا كنت تتوقع مخرجات دقيقة من الذكاء الاصطناعي،يطالب بتعليمات محددةとمطالبات مفصلةأي واحد مناسب يعتمد على الوضع. كل طريقة لها مميزاتها، لذا إليك بعض النقاط التي يجب مراعاتها عند اختيار الطريقة المناسبة لك.

1. يطالب بتعليمات محددة

من خلال حشر المزيد من التفاصيل في موجه واحد، يمكنك إعطاء الذكاء الاصطناعي اتجاهًا أكثر وضوحًا. وهذا يسهل على الذكاء الاصطناعي تحقيق نتائج أقرب إلى التوقعات دون الضياع في الغموض.

利 点:

• فعال: توفير الوقت من خلال إعطاء عدد كبير من التعليمات في موجه واحد.
• يمكن أن تقدم الصورة كاملة: يمكنك نقل الهدف العام والنتائج المتوقعة بشكل شامل إلى الذكاء الاصطناعي، مما يزيد من اتساق النص بأكمله.

العيوب:

• خطر سوء الفهم: إذا كان هناك عدد كبير جدًا من التعليمات، فقد يرتبك الذكاء الاصطناعي بشأن مكان تحديد الأولويات.
• التعقيد المفرط: قد لا يتم تفسير المطالبات المعقدة للغاية بواسطة الذكاء الاصطناعي بشكل صحيح، مما يؤدي إلى مخرجات مختلفة عن المتوقع.

مثال ملموس: "اكتب تدوينة صديقة لتحسين محركات البحث مكونة من 500 حرف أو أقل حول فوائد كفاءة الطاقة بلغة بسيطة. قم بتضمين ثلاث نقاط رئيسية واشرحها بنبرة إيجابية للمبتدئين."

2. المطالبات التي تعطي تعليمات مفصلة

من خلال تقسيم المطالبات الخاصة بك، يمكنك توجيه تعليمات خطوة بخطوة إلى الذكاء الاصطناعي والحصول على مخرجات دقيقة في كل خطوة.

利 点:

• يزيد من الدقة: يمكنك إضافة تعليمات بزيادات صغيرة في كل موجه، مما يسمح للذكاء الاصطناعي بالتركيز على المزيد من التفاصيل وتحسين الدقة.
• نعومة: يمكنك المتابعة أثناء التحقق من كل نتيجة، لذلك إذا ارتكبت خطأ، فمن السهل تصحيحه على الفور.
• التصحيح خطوة بخطوة ممكن: حتى إذا أساء الذكاء الاصطناعي فهم شيء ما على طول الطريق، فيمكن تصحيحه بالموجه التالي، لذلك من المرجح أن تكون النتيجة النهائية قريبة مما توقعته.

العيوب:

• يستغرق الأمر بعض الوقت: بما أن المطالبة مقسمة إلى مطالبات متعددة، فإنها تستغرق وقتًا أطول من المطالبة الواحدة.
• قد يتم اختراق الاتساق العام: إذا تغيرت التعليمات في منتصف الطريق، فقد يكون الإخراج النهائي غير متناسق.

مثال ملموس:

1. "ما هي فوائد كفاءة الطاقة الثلاثة الأكثر ملاءمة لتحسين محركات البحث؟"
2. "يرجى شرح هذه الفوائد بعبارات بسيطة للمبتدئين."
3. "يرجى الحفاظ على وصفك بنبرة إيجابية وفي حدود 500 حرف."

أي واحد تفضل؟

استخدم اعتمادا على الوضعهو الأفضل. سيكون من الجيد أن تأخذ في الاعتبار النقاط التالية عند اتخاذ قرارك.

• إذا كنت تريد إخراجًا بسيطًا وقصيرًا: المطالبات بتعليمات محددة هي الأفضل. بالنسبة للمقاطع القصيرة والمهام البسيطة، يعد تضمين جميع المعلومات الضرورية في موجه واحد أمرًا فعالاً ويؤدي إلى نتائج دقيقة.

• إذا كنت تحتاج إلى إخراج معقد أو نص طويل: المطالبات الدقيقة مفيدة. يستطيع الذكاء الاصطناعي إصدار التعليمات خطوة بخطوة دون أن يضيع على طول الطريق، مما يسهل الحصول على نتائج عالية الجودة من خلال تفاعلات متعددة.

استنتاج

لتجنب سوء الفهم والافتراضات المتعلقة بالذكاء الاصطناعي،مطالبات مفصلةأكثر موثوقية ويزيد من إمكانية الحصول على المخرجات المناسبة. ومع ذلك، بالنسبة للمهام القصيرة أو الأهداف البسيطة،مطالبات محملة بتعليمات محددةفعال أيضًا. اختر الطريقة المناسبة حسب غرضك وتعقيد مشروعك.

Q:هل يجب أن أطلب من الذكاء الاصطناعي أن يأتي بمطالبة تصحيحية عند تقديم معلومات غير صحيحة؟ أم يجب أن أبدأ التعليمات مرة أخرى من الصفر؟

A:إذا قدم الذكاء الاصطناعي معلومات غير صحيحة،يطالب الذكاء الاصطناعي بإجراء التصحيحاتواستخدامإعادة التعليمات من 1أيهما أفضل يعتمد على الوضع. كل طريقة لها مزاياها وعيوبها، لذا ضع في اعتبارك النقاط التالية عند اختيار الطريقة.

1. متى تستخدم مطالبات التصحيح

استخدم المطالبات للإشارة إلى الأخطاء وإجبار الذكاء الاصطناعي على تصحيحهاتكون هذه الطريقة فعالة بشكل خاص عند وجود أخطاء بسيطة أو أن بعض المعلومات غير صحيحة. وبهذه الطريقة يمكنك الاستفادة من بعض المحتوى المقدم بالفعل وتوفير الوقت والجهد.

利 点:

• يسمح بإجراء إصلاحات سريعة: يمكنك توفير الوقت عن طريق إصلاح الأخطاء الصغيرة بسرعة.
• يمكن الحفاظ على السياق: يفهم الذكاء الاصطناعي سياق ما قدمته بالفعل، حتى تتمكن من إجراء المراجعات مع الحفاظ على نفس الأسلوب والأسلوب.

العيوب:

• احتمال سوء الفهم: إذا أساء الذكاء الاصطناعي فهم سياق الموجه الأصلي، فقد يستمر في ارتكاب الأخطاء حتى مع المطالبات التصحيحية.
• يقتصر على التصحيحات الجزئية: إذا كان هناك خطأ كبير أو توجيه خاطئ عام، فإن المطالبة بالتصحيح ليست كافية ويلزم إجراء تصحيح أساسي.

مثال ملموس: "هذا الجزء غير صحيح. يرجى تصحيحه بقول "A is C" بدلاً من "A is B" وإعادة كتابته مرة أخرى بناءً على المعلومات الصحيحة."

2. عند إعادة التعليمات من 1

امنح الذكاء الاصطناعي مطالبة جديدة من البدايةتكون هذه الطريقة مفيدة بشكل خاص عندما يكون سوء الفهم كبيرًا أو عندما تكون النتيجة المقدمة خاطئة بشكل أساسي. الوقت المناسب للقيام بذلك هو عندما تكون المطالبة الأولية غامضة أو سيئة التوجيه.

利 点:

• إعادة تعيين كاملة: يمكن أن يعمل الذكاء الاصطناعي من منظور جديد منذ البداية، مما يؤدي إلى إعادة ضبط المفاهيم الخاطئة وزيادة احتمالية تحقيق النتائج المثلى.
• القدرة على مراجعة التعليمات: يمنحك فرصة لإعادة النظر في المطالبة نفسها، حتى تتمكن من التفكير في المفاهيم الخاطئة الأولية لديك وإنشاء مطالبة أكثر تحديدًا ودقة في المرة القادمة.

العيوب:

• يستغرق الأمر بعض الوقت: بما أنك تبدأ من الصفر، فقد يستغرق الأمر بعض الوقت إذا كنت تريد إصلاحه بسرعة.
• يختفي السياق: عند إصدار تعليمات جديدة، يتم فقدان سياق وأسلوب الإخراج السابق، وقد يكون من الصعب تحقيق نفس النغمة والأسلوب مرة أخرى.

مثال ملموس: "المعلومات الخاصة بهذا الموضوع ليست دقيقة، لذا يرجى المحاولة مرة أخرى. اكتب مقالاً عن فوائد كفاءة الطاقة، بناءً على بيانات محدثة ومع الأمثلة الصحيحة."

أي واحد يجب عليك أن تختار؟

متى تستخدم مطالبات التصحيح

• الإخراج الإجمالي صحيح بشكل عام، ولكن بعض البيانات أو المعلومات غير صحيحة.
• عندما يمكنك الاقتراب من النتيجة المرجوة بمجرد تعديل بسيط.
• إذا كانت هناك تغييرات قليلة فقط أو يلزم تغيير أجزاء محددة فقط.

الحالات التي يكون من المناسب البدء فيها من جديد

• إذا تم توجيه الإخراج المقدم بشكل خاطئ تمامًا.
• كانت المطالبة غامضة أو لم تتوافق مع توقعاتك.
• إذا كانت هناك حاجة إلى تعديلات كبيرة أو إعادة تشكيل كاملة.

استنتاج

إذا ارتكبت خطأً صغيرًا أو كنت بحاجة إلى إجراء تصحيح جزئي، فإن استخدام مطالبات التصحيح يكون أكثر كفاءة.يكون. يمكن للذكاء الاصطناعي تصحيح الأخطاء مع الحفاظ على السياق. على الجانب الآخر،إذا كان سوء الفهم أساسيًا أو كان الدافع غامضًا، فمن الأفضل البدء من جديد من الصفر.يكون. إذا لم يلبي مخرجات الذكاء الاصطناعي توقعاتك، فمن المهم إعادة النظر في مطالباتك وتقديم تعليمات أكثر تحديدًا وتفصيلاً.

يتم التعامل مع كلتا الطريقتين على أساس كل حالة على حدة، ولكن في النهاية ستحدد دقة مطالباتك جودة مخرجات الذكاء الاصطناعي لديك، لذا من المهم التأكد من وضوح تعليماتك الأولية.

هل هذا يعني أن عبارة "فقط اجعلها دقيقة" ليست كافية؟

هذا صحيح. "فقط كن دقيقًا" لا يكفي بالنسبة للذكاء الاصطناعي. لا يستطيع الذكاء الاصطناعي أن يفهم بشكل ملموس المفهوم المجرد للدقة. لذلك، إذا أعطيت تعليمات غامضة، فلن يتمكن الذكاء الاصطناعي من تحديد كيفية إنشائها "بالضبط" وهناك احتمال كبير أنك لن تحصل على النتائج المتوقعة.

لماذا لا يكفي "مجرد جعل الأمر دقيقًا"؟

1. تعريف "الدقة" غامض

   • إن كلمة "بدقة" في حد ذاتها هي كلمة ذاتية، ولا يعرف الذكاء الاصطناعي ما تشير إليه على وجه التحديد. إذا لم تخبره ما إذا كان الجزء الذي يتطلب الدقة هو البيانات أو التمثيل أو البنية، فلن يتمكن الذكاء الاصطناعي من تحديد مكان التركيز بشكل عام.

2. يطلب الذكاء الاصطناعي تعليمات محددة

   • الذكاء الاصطناعي جيد في متابعة محتوى محدد. على سبيل المثال، "اكتب مقالًا باستخدام بيانات دقيقة ويتضمن أحدث نتائج الأبحاث حول كفاءة استخدام الطاقة."حدد المكان الذي تتطلب فيه الدقةإنه ضروري.

3. سياق قيم الذكاء الاصطناعي

   • لكي يؤكد الذكاء الاصطناعي على الدقة، من المهم توفير السياق والظروف المناسبة. على سبيل المثال، إذا قلت: "استشهد بأحدث الإحصائيات حول كفاءة الطاقة واشرحها بطريقة واضحة وسهلة الفهم"، فسوف يفهم الذكاء الاصطناعي بسهولة "أي البيانات يجب استخدامها" و" كيفية شرح ذلك. '' وسوف يكون.

إذًا، ما هي نوعية التعليمات الفعالة؟

1. الإشارة إلى محتوى وغرض محدد

• "قم بإنشاء مقال للمبتدئين بلغة بسيطة بناءً على أحدث البيانات حول الطاقة المتجددة."
• نقطة: حدد الأجزاء التي تتطلب "الدقة" واذكر النتائج المتوقعة بوضوح.

2. تحديد مصدر المعلومات للرجوع إليها

• "يرجى تقديم أرقام دقيقة لاستهلاك الطاقة في عام 2023 باستخدام أحدث البيانات الإحصائية."
• نقطة: من خلال توصيل مصادر البيانات والمعلومات التي تتطلب "الدقة" على وجه التحديد، سيستخدم الذكاء الاصطناعي المعلومات المناسبة.

3. تحديد التنسيق أو النموذج

• "اشرح في نقاط نقطية ثلاث فوائد لكفاءة استخدام الطاقة بناءً على بيانات دقيقة."
• نقطة: ومن خلال تحديد تنسيق الإخراج، يمكنك تقديم معلومات دقيقة بطريقة أكثر تنظيمًا.

ま と め

إذا أعطيت تعليمات غامضة مثل "الرجاء إنشائها بدقة"، فلن يتمكن الذكاء الاصطناعي من فهم الجزء الذي يجب التركيز عليه. من المهم الإشارة بوضوح إلى المحتوى المحدد والمصادر المرجعية والتنسيق وما إلى ذلك للذكاء الاصطناعي، وإعطاء تعليمات واضحة حول مدى "الدقة" التي ينبغي أن تكون عليها. ومن خلال القيام بذلك، يمكن للذكاء الاصطناعي إنتاج مخرجات دقيقة وذات صلة كما هو متوقع.

10 أمثلة على المطالبات السيئة

إحدى الطرق الجيدة لفهم كيفية إنشاء المطالبات هي الاطلاع على أمثلة للمطالبات السيئة والتعرف على مشاكلها. قد يؤدي ما يلي إلى إخراج معلومات غير صحيحة.10 أمثلة على المطالبات السيئةيكون. بالإضافة إلى كل مثال، سنشرح أيضًا سبب تسبب هذه المطالبة في حدوث مشكلات.

1. "الرجاء كتابة مقالة بالمدونة."

• مشكلة: غامضة جدًا، تفتقر إلى التحديد في الموضوع والغرض والأسلوب والطول وما إلى ذلك. لا يستطيع الذكاء الاصطناعي تحديد الاتجاه الذي يجب الكتابة فيه، وهناك احتمال كبير بظهور محتوى غير متوقع.

2. "من فضلك اشرح الطاقة."

• مشكلة: "الطاقة" موضوع واسع جدًا. نظرًا لأن الموضوع المحدد غير معروف، مثل ما إذا كانت الطاقة المادية أو الطاقة المتجددة، فإن الذكاء الاصطناعي غير قادر على تضييق نطاق تركيزه وإخراج محتوى غامض.

3. "الرجاء كتابة المقالات باستخدام أحدث المعلومات."

• مشكلة: تعليمات "أحدث المعلومات" وحدها لا تخبرك بمصادر المعلومات التي يجب استخدامها. بدون تحديد المصدر بشكل صريح، قد يستخدم الذكاء الاصطناعي معلومات قديمة أو غير صحيحة.

4. "يرجى الكتابة بدقة عن القضايا البيئية."

• مشكلة: على الرغم من أن التعليمات تقول "بدقة"، إلا أنه من غير الواضح بالضبط ما يجب أن تكون عليه كلمة "بدقة". يفشل الذكاء الاصطناعي في تلبية التوقعات لأننا لا نعرف ما إذا كانت البيانات أو تفاصيل التفسير مهمة.

5. "قم بالبحث وقم بتغطية جميع المعلومات."

• مشكلة: "تغطية جميع المعلومات" أمر غير واقعي وهو مطلب مفرط حتى بالنسبة للذكاء الاصطناعي. نظرًا لأن الذكاء الاصطناعي لا يمكنه معالجة المعلومات إلا ضمن نطاق معين، فقد لا يكون قادرًا على تلبية التوقعات.

6. "الرجاء كتابة مقالة فنية."

• مشكلة: التعليمات "التقنية" مجردة للغاية، وليس من الواضح ما هو المجال الفني المحدد الذي يجب تغطيته (على سبيل المثال، تكنولوجيا المعلومات، والهندسة، والتكنولوجيا الطبية، وما إلى ذلك). قد يقدم الذكاء الاصطناعي نطاقًا واسعًا من التفسيرات ومحتوى المخرجات الذي يختلف عن المجال المستهدف.

7. "من فضلك اكتب شيئا عن التسويق."

• مشكلة: تعليمات "كتابة شيء ما" غامضة للغاية، ولا أعرف من أي زاوية يجب أن يكتب الذكاء الاصطناعي عن التسويق. وبما أنه لم يتم تحديد غرض أو هدف محدد، فمن المرجح أن تكون النتائج غامضة.

8. "يُرجى كتابة مقالات صديقة لمحركات البحث (SEO)".

• مشكلة: ليس من الواضح ما هي الكلمات الرئيسية التي يجب استخدامها أو ما هي تقنيات تحسين محركات البحث (SEO) التي يجب استخدامها إذا كنت تتلقى فقط تعليمات تفيد بأن الموقع "مُحسّن لتحسين محركات البحث". لا يستطيع الذكاء الاصطناعي فهم ما هي استراتيجية تحسين محركات البحث الفعالة، مما قد يؤدي إلى نتائج سيئة.

9. "من فضلك اشرح السياسة الأمريكية."

• مشكلة: إن توجيه "السياسة الأمريكية" واسع للغاية. ليس من الواضح أين يجب التركيز، مثل الخلفية التاريخية، أو آخر التطورات السياسية، أو أحزاب سياسية أو أشخاص محددين. يزداد خطر توفير الذكاء الاصطناعي لمعلومات غير ذات صلة.

10 "من فضلك اجعلها قصيرة."

• مشكلة: معيار كلمة "قصير" غامض. ومن غير الواضح مقدار الطول الذي يعتبره الذكاء الاصطناعي "قصيرًا"، وقد تكون النتيجة مختلفة عن المقدار المتوقع.

ま と め

توضح هذه الأمثلة للمطالبات السيئة ما يلي:عدم التحديد والتعليمات الواضحةوهذا يعني أن هذا يمكن أن يؤدي إلى سوء فهم ومخرجات غير دقيقة من الذكاء الاصطناعي. لإنشاء موجه جيد،حدد من سيقرأه، وما الذي يبحث عنه، والتنسيق الذي يريد أن يكون عليه الإخراج.مهم

حول الخدمات التي توفر أدوات الكتابة بالذكاء الاصطناعي

Q:هل الخدمات التي توفر أدوات الكتابة بالذكاء الاصطناعي لديها بالفعل مطالبات تم إعدادها لتحسين الدقة؟

A:تقدم العديد من أدوات الكتابة المستندة إلى الذكاء الاصطناعي مطالبات محددة مسبقًا وتنسيقات موصى بها، ولكن ما إذا كانت هذه دائمًا "مطالبات بالدقة" أم لا يعتمد على الخدمة. عادةً ما توفر أدوات الكتابة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي قوالب وإرشادات لمساعدة المستخدمين، ولكنها لا تحدد بالضرورة أفضل المطالبات.

إعداد المطالبات في أدوات الكتابة الموجودة بالذكاء الاصطناعي

1. وظيفة القالب

   توفر العديد من أدوات الذكاء الاصطناعي (مثل Jasper وCopy.ai وWritesonic وما إلى ذلك) قوالب مناسبة للتنسيقات الشائعة مثل منشورات المدونات ونسخ الإعلان وأوصاف المنتج. تسهل هذه القوالب على المستخدمين إعداد المطالبات لأغراض محددة، ولكن غالبًا ما يحتاج المستخدمون إلى تخصيصها لتناسب احتياجاتهم الفردية من أجل الدقة.

2. توليد الفوري التلقائي

   تتمتع بعض الأدوات أيضًا بالقدرة على إنشاء المطالبات تلقائيًا باستخدام الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، توفر هذه الوظيفة إطارًا وتوجيهًا أساسيًا فقط، وغالبًا ما تتطلب ضبطًا يدويًا دقيقًا لتحقيق مخرجات دقيقة للغاية في مناطق محددة.

3. التخصيص مطلوب لتحسين الدقة

   تعتمد دقة الأداة بشكل كبير على خصوصية ووضوح المطالبات. لذلك، في حين أن المطالبات التي تم تكوينها مسبقًا قد تؤدي إلى تحسين الدقة، فإن إجراء المزيد من التعديلات على النتيجة المرغوبة للمستخدم يمكن أن يساعد في ضمان النتائج المثلى. على سبيل المثال، من المهم إضافة الخصائص الديمغرافية المستهدفة، وأنماط محددة، وكلمات رئيسية، وما إلى ذلك.

كيف تستخدم أدوات الكتابة بالذكاء الاصطناعي بشكل فعال؟

توفر العديد من أدوات الكتابة بالذكاء الاصطناعي آليات تسمح للمستخدمين بإنشاء المحتوى بكفاءة، ولكنيعد التخصيص من قبل المستخدم أمرًا مهمًا لتحقيق أقصى قدر من الدقةيكون. يمكنك زيادة قوة أدوات الذكاء الاصطناعي الخاصة بك إلى الحد الأقصى من خلال تحديد مطالباتك وتوضيح البيانات والنغمة وتنسيق الإخراج الذي تبحث عنه.

باعتبارها واحدة من المبادئ التوجيهية لكتابة المقالات

عندما تقوم بإنشاء مقال بناءً على مطالبة تجعلك تشعر وكأنك تريد أو ترغب بالفعل في استخدام تلك الأداة أو الموضوع، فهذه علامة على أنك كتبت مقالًا جيدًا.

على سبيل المثال، عند قراءة مقال تم إنشاؤه بالتعاون مع الذكاء الاصطناعي، تشعر بالرغبة في الالتحاق بدورة تدريبية، أو الرغبة في أداة، أو تعلم مهارة جديدة.دليل على الرنين العاطفييكون. من المرجح أن يشعر القراء بنفس الشعور، مما يؤدي إلى مقال قابل للتنفيذ.

نقاط يجب تذكرها كدليل:

• مؤشر المقال الجيد هو ما إذا كان القارئ يريد التصرف بناءً على المعلومات.
• المقالات التي تحرك المشاعر وتشجع الخطوات التالية تتجاوز مجرد تقديم المعلومات وتوفير القيمة للقراء.

يعد تحسين تقنيات الإنشاء الفوري لإنشاء مقالات "يتردد صداها عاطفيًا" بهذه الطريقة عنصرًا مهمًا في تحقيق أقصى استفادة من الذكاء الاصطناعي.

في النهاية

إن توفير تعليمات دقيقة للذكاء الاصطناعي يؤثر بشكل كبير على جودة النتائج. من خلال الاستفادة من النقاط المقدمة في هذه المقالة، سيكون لديك طريق واضح للحصول على المخرجات المطلوبة من الذكاء الاصطناعي. في المرة القادمة التي تسأل فيها أحد الذكاء الاصطناعي، كن محددًا في أسلوبك وصقل مطالباتك. هذا هو السر للحصول على نتائج أكثر كفاءة وفعالية.

إذا كنت ترغب في الاستفادة من هذا الدليل لتحسين تفاعلاتك مع الذكاء الاصطناعي، يرجى قراءة هذه المقالة.ブ ッ ク マ ー クوننظر إلى الوراء في أي وقت. في المرة التالية التي تجد فيها صعوبة في إنشاء المطالبة التالية، فهذه الصفحة هي وجهتك المفضلة!

إذا كان لديك الوقت، يرجى قراءة هذا أيضا. مقارنة بين Llama 3.1 وChatGPT-4: أيهما يتمتع بأقوى ذكاء اصطناعي؟ 7 اختلافات مذهلة!

انقر هنا للحصول على قائمة بالمقالات المتعلقة بإنشاء مقالة الذكاء الاصطناعي