您的提示如何导致AI误入歧途

一直在努力提高我的提示技巧，这是我到目前为止学到的最重要的课程之一：

您与AI交谈的方式可能会将其转向某个方向，这不会使您的答案质量受益。也许比您想象的要多（肯定比我意识到的更多）。

在本文中，我将解释如何在提示中不知不觉地引入偏见，为什么这是有问题的（因为它会影响答案的质量），最重要的是：您可以对此做些什么，以便您可以从AI中获得更好的结果。

ai

除了某些AI模型中已经存在的偏见（由于所使用的培训数据），例如人口统计学偏见（例如，与男性相比，与男性更频繁地“厨房”相关的模型），文化偏见（模型会使“假期”与圣诞节更容易与圣诞节更容易地与diwali或demangual sermand ection serally conflastion conteriage（或者），或者是某些型号（您的语言偏见更好）你得到。

人口偏见 文化偏见 语言偏见

是的，通过您的提示。您的问题中的一个单词足以将模型设置为特定路径。

什么是（提示）偏见？

偏见是模型处理或优先信息的方式，创建系统偏斜的方式的失真。

在AI提示的上下文中，它涉及向“颜色”答案的模型发出微妙的信号。通常，没有您意识到它。

为什么有问题？

AI系统越来越多地用于决策，分析和创建。在这种情况下，质量很重要。偏见可以降低这种质量。

无意识偏见的风险：

您会（不知不觉地）重复自己的偏见，您的偏见不那么细微，甚至是错误的答案，您会错过相关的观点或nuancein专业背景（新闻，研究，政策），它可能会损害您的信誉

您的差异较差甚至不正确的答案

您（不自觉）重复自己的偏见

您错过了相关的观点或细微差别

您什么时候有风险？

多数标签偏见

问题