چند اشتباه رایج در استفاده از هوش مصنوعی!
امروز که هوش مصنوعی تقریباً در همه‌ی سرویس‌هایی که روزانه استفاده می‌کنیم حضور دارد، خیلی‌ها بدون این‌که اصول کار را بدانند، انتظار دارند معجزه کند. در این مقاله می‌خواهیم درباره‌ی چند اشتباه رایج صحبت کنیم که معمولاً افراد حین استفاده از هوش مصنوعی مرتکب می‌شوند و در نهایت ناامید می‌شوند یا حتی خسارت می‌بینند.
اولین اشتباه بزرگ، «اعتماد کورکورانه به خروجی» است. خیلی‌ها فکر می‌کنند چون پشت پرده یک الگوریتم پیچیده قرار دارد، پس پاسخش همیشه درست است. در حالی که حتی پیشرفته‌ترین مدل‌های زبانی هم ممکن است خطای محاسباتی یا اطلاعات نادرست داشته باشند؛ مخصوصاً اگر داده‌ی آموزشی‌شان قدیمی یا یک‌طرفه باشد.
اشتباه دوم «پرومت‌نویسی سطحی» است. یعنی کاربر یک جمله‌ی دوخطی می‌نویسد و انتظار دارد چند صفحه مقاله‌ی جامع تحویل بگیرد. در عمل، کیفیت خروجی به «میزان جزئیاتی» که به مدل می‌دهید بستگی دارد. اگر مشخص نکنید سبک نگارش، منابع، مخاطب یا حتی صدای برندتان چیست، بعید است نتیجه‌ی قابل استفاده‌ای بگیرید.
سومین لغزش «کپی‌پیست بدون بازبینی» است. دیده شده استارتاپ‌هایی هستند که متن تولیدشده توسط هوش مصنوعی را مستقیم در وب‌سایت یا شبکه‌های اجتماعی‌شان منتشر می‌کنند. در بهترین حالت، ممکن است جمله‌های تکراری یا اطلاعات تاریخ‌گذشته باشد؛ در بدترین حالت، ممکن است محتوای دارای کپی‌رایت یا اطلاعات اشتباه به نام برند شما منتشر شود و اعتبارتان را خدشه‌دار کند.
اشتباه چهارم «بی‌توجهی به حریم خصوصی» است. خیلی از کاربران بدون این‌که متن را حذف کنند، اطلاعات شخصی مثل شماره ملی، ایمیل یا حتی اطلاعات محرمانه‌ی شرکت را در پرامپت وارد می‌کنند. باید بدانید که در بیشتر پلتفرم‌های رایگان، ورودی‌ها ممکن است برای بهبود مدل ذخیره یا بررسی شود؛ بنابراین همیشه یک لایه‌ی حذف اطلاعات حساس را قبل از ارسال در نظر بگیرید.
پنجمین اشتباه «ترجمه‌ی ماشینی بی‌ویرایش» است. خیلی از فروشگاه‌های اینترنتی متن کاتالوگ را با همان ترجمه‌ی خام درج می‌کنند و بعد تعجب می‌کنند که نرخ تبدیل پایین است. در زبان فارسی، جمله‌بندی و تعبیر اصطلاحات فرهنگی اهمیت زیادی دارد؛ ترجمه‌ی مستقیم عینک آفتابی را "عینک خورشیدی" می‌کند که هم خنده‌داره هم اعتماد مخاطب را از بین می‌برد.
اشتباه ششم «تکیه‌ی صرف به خودکارسازی» است. برخی مدیران تصور می‌کنند چون چت‌باتی راه‌اندازی کرده‌اند، دیگر نیازی به پشتیبانی انسانی نیست. واقعیت این است که حتی قوی‌ترین چت‌بات‌ها هم در مواجهه با لحن طنز، پیچیدگی‌های فرهنگی یا درخواست‌های خاص ضعیف عمل می‌کنند؛ و اگر به‌موقع نیروی انسانی وارد نشود، مشتری عصبانی می‌شود.
هفتمین نکته‌ی غلط «توهم صرفه‌جویی همیشگی» است. بله، استفاده از هوش مصنوعی در بلندمدت هزینه را کاهش می‌دهد؛ اما در فاز اول نیاز به سرمایه‌گذاری روی داده‌ی تمیز، آموزش پرسنل و تعیین فرآیندها دارد. اگر فقط به دنبال یک راه‌حل ارزان باشید، ممکن است مجبور شوید بعد از چند ماه همه‌چیز را از نو بسازید.
اشتباه هشتم «نبود معیار سنجش» است. تیم‌هایی که بدون KPI وارد حوزه‌ی هوش مصنوعی می‌شوند، معمولاً نمی‌دانند موفقیت چگونه تعریف می‌شود. مثلاً برای یک فروشگاه اینترنتی، «کاهش تیکت پشتیبانی» ممکن است معیار بهتری از «افزایش لایک اینستاگرام» باشد؛ اما اگر از همان اول معیار را روشن نکنید، در پایان سال مالی نمی‌توانید بگویید چقدر بازگشت سرمایه داشته‌اید.
اشتباه نهم «تک‌بعدی دیدن قابلیت‌ها» است. فقط به چت‌بات محدود نشوید؛ قابلیت‌های تحلیل متن، تشخیص تصویر، پیش‌بینی موجودی انبار یا حتی خلاصه‌سازی ایمیل‌ها هم می‌تواند در کسب‌وکار شما نقش ایفا کند. اگر فقط یک کاربرد را بلد باشید، مثل این است که با یک چاقوی سوئیسی فقط میخ کوبیده باشید!
دهمین اشتباه «غفلت از بروزرسانی مدل» است. دیتاست‌هایی که امسال آموزش دیده‌اند، ممکن است سال بعد با واقعیت بازار هم‌خوان نباشند. مثلاً اگر فروشگاه شما وارد حوزه‌ی محصولات پایدار شده، باید مدل را دوباره روی داده‌های جدید آموزش دهید تا تشخیص دهد «کدام برندها واقعاً سبز هستند»، نه این‌که فقط کلیدواژه‌ی eco را می‌بیند و جلو می‌گذارد.
یازدهمین لغزش «نادیده گرفتن تعصبات الگوریتمی» است. اگر داده‌ی آموزشی شما بیشتر از مردان نمونه داشته باشد، ممکن است سیستم پیشنهادات، محصولات مردانه را بیشتر نشان دهد و فروش زنانه را کاهش دهد؛ این موضوع حتی می‌تواند به شکایت حقوقی منجر شود. پس حتماً خروجی‌ها را از نظر عدالت و تعادل بررسی کنید.
اشتباه دوازدهم «ترس بیش از حد از جایگزینی نیروی انسانی» است. برخی مدیران تصور می‌کنند اگر از هوش مصنوعی استفاده کنند، نیروی انسانی‌شان را از دست می‌دهند؛ در حالی که در عمل این فناوری بیشتر کارهای تکراری را می‌گیرد تا انسان‌ها روی خلاقیت، استراتژی و ارتباط انسانی تمرکز کنند. مقاومت بی‌مورد در برابر تغییر، باعث می‌شود رقبا از شما جلو بزنند.
سیزدهمین اشتباه «نبود سند راهنما برای تیم» است. وقتی فقط یک نفر در شرکت بلد است چگونه پرامپت بنویسد یا خروجی را بازبینی کند، اگر آن فرد برود یا بیمار شود، کل پروژه متوقف می‌شود. همیشه یک داکیومنت ساده فارسی بنویسید که مراحل استفاده، نمونه پرامپت، لیست منابع معتبر و معیارهای کیفیت را توضیح دهد.
چهاردهمین اشتباه «بی‌توجهی به تجربه‌ی کاربری» است. اگر چت‌بات شما بعد از سه سوال پی‌در‌پی جواب «متشکرم، به زودی بررسی می‌شود» می‌دهد، کاربر ناامید می‌شود. رابط کاربری هوش مصنوعی هم باید مانند هر نرم‌افزار دیگری آسان، سریع و قابل فهم باشد؛ پس حتماً قبل از انتشار، تست کاربری با افراد واقعی انجام دهید.
و در نهایت، پانزدهمین اشتباه «انتظار نتیجه‌ی لحظه‌ای» است. یادگیری عمیق، آموزش مدل، جمع‌آوری داده‌ی تمیز و تنظیم فرآیندها زمان می‌برد. اگر از همان هفته‌ی اول انتظار جهش فروش دارید، ممکن است زود ناامید شوید و کل بودجه را جمع کنید. صبور باشید، آزمون و خطا کنید و هر ماه یک معیار کلیدی را بهبود دهید؛ این‌گونه است که رفته‌رفته هوش مصنوعی به یک شریک سودآور تبدیل می‌شود.