AI potřebuje váš vkus a zkušenost
Lepší prompt sám o sobě lepší práci nezaručí. Jason Droege ze Scale AI popisuje, jak tisíce expertů učí modely rozpoznat kvalitní výsledek; stejný princip můžete použít u prezentací, rozhovorů i vlastní každodenní práce.
Model se kvalitu učí od expertů
Jason Droege, CEO Scale AI, popsal v rozhovoru pro Lenny's Newsletter, proč AI firmy najímají tisíce odborníků. Modelům ukazují, jak vypadá kvalitní práce v jejich oboru.
Velká část zlepšení v každém pokročilém AI modelu spočívá v tom, že AI firmy najímají top experty, kteří vyplňují mezery v jejich znalostech a ukazují jim, jak vypadá kvalitní výstup - what good looks like - v každé doméně, kde je lidé používají.
Dřív mohl hodnotitel dostat dva krátké příběhy a vybrat lepší. V době vzniku článku trvalo některé hodnocení několik hodin. Expert na webový vývoj ukazoval modelu kód světové úrovně, lékař vysvětloval jemné rozdíly v diagnostice. Hodnota člověka spočívala v oborové zkušenosti a schopnosti přesně popsat rozdíl.
Vkus přitom nemusí být vrozený. S Tomem Paulusem jsme v epizodě podcastu o mindsetu, systémech a experimentování mluvili o tom, že vzniká praxí, opakováním a snahou dělat řemeslo lépe.
Slide Assistant dostal nejlepší ukázky
Při stavbě asistenta na prezentační slajdy jsem vybral nejlepší slidy ze svých prezentací. AI analyzovala jejich formu, například proces, tabulku nebo nadpis, a také tón mých textů. Z analýzy vzniklo zadání, které jsem upravoval více než 10krát.
Teď může asistent z dodaného obsahu připravit prezentaci v mém stylu. Funguje proto, že dostal konkrétní vzory a já poznal, co při každé další verzi změnit. Samotná věta „udělej pěkné slidy“ by žádnou laťku nenastavila.
Interview Assistant vychází z předchozí práce
Pro rychlejší odpovědi na rozhovory jsem do AI nahrál své starší rozhovory a přepisy přednášek. Z nich vzniklo rozsáhlé zadání pro agenta. Ten připraví návrh, já ho projdu a upravím; výsledek je rychlejší a lepší než psaní od prázdné stránky.
Stejný princip znovu stojí na dokumentovaném know-how a lidské kontrole. Já nastavuji laťku a AI dostává dost podkladů, aby se k ní mohla přiblížit nebo ji překonat.
Čtyři kroky k lepšímu výstupu
- Ukažte AI kvalitu. Dejte jí své nejlepší práce, konkrétní vzory a příklady.
- Upravujte další verze. Nespokojte se s prvním výstupem a přesně popište, co se má změnit.
- Vyhodnocujte. Vy určujete, co odpovídá cíli a co ještě ne.
- Učte se z rozdílů. Při každé kontrole si pojmenujte, proč je jedna verze lepší než druhá.
Až budete příště ladit prompt, přidejte k němu i ukázku nejlepší práce, kterou máte. Potom se nesoustřeďte jen na formulaci zadání; trénujte vlastní schopnost poznat, co už je dobré a co ještě potřebuje změnu.