1과에서는 모델이 정보를 찾는 대신 다음에 올 내용을 예측한다고 했습니다. 이 과는 그것이 실제로 무엇을 의미하는지에 관한 것입니다. AI를 피해야 할 이유가 아닙니다. 당신이 제공한 내용으로 답할 수 있는 질문과 허공에서 답을 만들어낼 수 있는 질문을 구분해야할 이유입니다.
| 질문 유형 | 답변 출처 | 할 일 |
|---|---|---|
| 내가 붙여넣은 텍스트를 다시 쓰기, 요약 또는 설명 | 당신의 텍스트 | 신뢰하고 한 번 읽으세요 |
| 계획, 목록, 구조화 또는 브레인스토밍 | 일반적인 패턴 | 신뢰하고 취향에 맞게 조정하세요 |
| 구체적인 사실, 숫자, 날짜, 가격 또 또는 인용문 | 훈련 텍트의 기억으로, 부정확할 수 있음 | 실제 출처와 확인 |
| 귀하의 상황에 맞는 법률, 의료, 세금 또는 재정 관련 사항 | 일반적인 패턴, 귀하의 상황이 아님 | 출발점으로 사용한 후, 사람이나 공식 페이지에서 확인하세요 |
| 이번 달 가격이나 뉴스 같은 최근 정보 | 웹을 검색하지 않는 한 아무것도 없음 | 검색했는지 물어보고 출처를 클릭하세요 |
답변이 지어졌을 수 있는 세 가지 징후
- 당신이 제공하지 않은 매우 구체적인 세부 정보. 이름, 페이지 번호, 법령, 정확한 수치. 구체성은 증거처럼 느껴지지만 생성하기 쉽습니다.
- 열 수 없는 출처. 그럴듯한 책 제목, 연구 또 또는 웹 페이지. 반복하기 전에 존재하는지 확인하세요.
- 약간의 신중함이 필요란 질문에 대한 확신 업음. 실재 전문가들은 '상황에 따라 다르다'와 '현재 페이지만 확인하라'고 말합니다. 더 나은 AI 답변도 그렇습니다.
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