من السؤال إلى النتيجة.. كيف تحسن تواصلك مع الذكاء الاصطناعي؟

أكد بشير التغريني، خبير تكنولوجيا المعلومات والإعلام الرقمي، أن مصطلح" البرومبت" يشير إلى التعليمات أو الأوامر التي يكتبها المستخدم للذكاء الاصطناعي من أجل الحصول على النتائج المطلوبة، موضحًا أن طريقة صياغة الطلب والكلمات المستخدمة فيه تلعب دورًا أساسيًا في جودة ودقة الإجابة.

وأوضح خبير تكنولوجيا المعلومات والإعلام الرقمي، خلال مداخلة عبر قناة القاهرة الإخبارية، أن الذكاء الاصطناعي يعتمد على البيانات والتعليمات التي يقدمها الإنسان، مشيرًا إلى أن وضوح الطلب وتحديد المطلوب بشكل دقيق يساعدان النظام على تقديم نتائج أكثر ملاءمة لاحتياجات المستخدم.

الأخطاء الشائعة تؤدي إلى إجابات عامة وغير دقيقةوأشار خبير تكنولوجيا المعلومات والإعلام الرقمي إلى أن من أكثر الأخطاء شيوعًا توجيه أسئلة عامة للغاية، مثل طلب معلومات عن الأمن السيبراني دون تحديد الفئة المستهدفة أو طبيعة المحتوى المطلوب.

وأضاف أن المستخدم كلما قدم تفاصيل أكثر حول الموضوع والجمهور المستهدف ومستوى الشرح المطلوب، حصل على إجابات أكثر دقة وملاءمة، لافتًا إلى أهمية تحديد الهدف والخلفية المطلوبة وأسلوب عرض المعلومات.

تحديد الجمهور المستهدف يحسن جودة المخرجاتوأوضح التغريني أن الإجابات تختلف بشكل واضح بين الأسئلة العامة والأسئلة المحددة، موضحًا أنه عند طلب شرح عام عن الذكاء الاصطناعي تكون الإجابة شاملة وواسعة، بينما يؤدي تحديد مدة الشرح والفئة العمرية أو الخلفية المعرفية للمستفيد إلى تقديم محتوى أكثر تركيزًا ووضوحًا.

وأكد أن تخصيص السؤال يساعد الذكاء الاصطناعي على الوصول إلى المعلومات المناسبة بدقة أكبر، وهو ما ينعكس مباشرة على جودة النتائج النهائية.

الذكاء الاصطناعي يتأثر بسجل تفاعلات المستخدمولفت التغريني إلى أن الذكاء الاصطناعي لا يتبنى آراء المستخدم أو يشعر به، لكنه يعتمد على البيانات السابقة والتفاعلات المتراكمة لفهم طبيعة اهتماماته واحتياجاته.

وأوضح أن كثرة استخدام الشخص للمنصة وطرح أسئلة متعلقة بمجال عمله أو اهتماماته تجعل النظام أكثر قدرة على تقديم إجابات مرتبطة بسياق المستخدم، مستشهدًا بحالات تمكن فيها الذكاء الاصطناعي من الربط بين أسئلة سابقة ومعلومات جديدة لتقديم ردود أكثر ملاءمة.

بناء قاعدة بيانات تفاعلية للمستخدموأشار إلى أن الذكاء الاصطناعي يكوّن مع الوقت صورة عن طبيعة استخدامات الشخص من خلال البيانات التي يقدمها له، وهو ما يساعده على تخصيص الإجابات وربطها بالمعلومات السابقة، مؤكدًا أن ذلك لا يعود إلى امتلاك النظام قدرات إدراكية بشرية، وإنما إلى اعتماده على البيانات التي تم إدخالها خلال المحادثات السابقة.