Ich habe an der Verbesserung meiner Aufforderungsinteressierte gearbeitet, und dies ist eine der wichtigsten Lektionen, die ich bisher gelernt habe:
Die Artwork und Weise, wie Sie mit KI sprechen, kann es in eine bestimmte Richtung lenken, die nicht der Qualität Ihrer Antworten zugute kommt. Vielleicht mehr als du denkst (mehr als mir klar wurde).
In diesem Artikel werde ich erklären, wie Sie unbewusst Voreingenommenheit in Ihre Eingabeaufforderungen einführen können, warum dies problematisch ist (da dies die Qualität Ihrer Antworten beeinflusst) und vor allem: Was Sie dagegen tun können, damit Sie bessere Ergebnisse von KI erzielen können.
Voreingenommenheit in AI
Abgesehen von den Vorurteilen, die bereits in einigen KI -Modellen vorhanden sind (aufgrund der verwendeten Trainingsdaten), wie z. demografische Vorurteile (z. B. ein Modell, das öfter mit Frauen als mit Männern „Küchen“ assoziiert), Kulturelle Vorurteile (Das Mannequin Associates ‚Feiertage‘ leichter mit Weihnachten als mit Diwali oder Ramadan) oder Sprachbias (Ein Modell ist in bestimmten Sprachen, normalerweise Englisch, besser ab.) Sie beeinflussen auch die Schiefe der Antworten, die Sie erhalten.
Ja, durch Ihre Aufforderung. Ein einzelnes Wort in Ihrer Frage kann ausreichen, um das Modell einen bestimmten Pfad festzulegen.
Was ist (schnelle) Voreingenommenheit?
Bias ist eine Verzerrung in der Artwork und Weise, wie ein Modell Informationen verarbeitet oder priorisiert, wodurch systematischer Schrägen erzeugt werden.
Im Kontext der KI -Aufforderung beinhaltet es das Modell, das die Antwort „Farbe“ „färbt“. Oft, ohne dass Sie sich dessen bewusst sind.
Warum ist es ein Drawback?
KI-Systeme werden zunehmend für Entscheidungsfindung, Analyse und Schöpfung verwendet. In diesem Zusammenhang ist Qualitätsangelegenheiten. Die Verzerrung kann diese Qualität verringern.
Die Risiken unbewusster Vorurteile:
- Sie erhalten eine weniger nuancierte oder sogar falsche Antwort
- Sie (unbewusst) wiederholen Ihre eigenen Vorurteile
- Sie vermissen relevante Perspektiven oder Nuancen
- In beruflichen Kontexten (Journalismus, Forschung, Politik) kann dies Ihre Glaubwürdigkeit schädigen
Wann sind Sie gefährdet?
TL; DR: Immer, aber es wird besonders sichtbar, wenn Sie nur wenige Aufforderung verwenden.
Lange Model: Das Risiko einer Verzerrung besteht, wenn Sie einem KI -Modell eine Eingabeaufforderung geben, einfach weil jedes Wort, jede Sequenz und jedes Beispiel etwas von Ihrer Absicht, Ihrem Hintergrund oder Ihrer Erwartung trägt.
Mit wenigen Schüssen (bei dem Sie Beispiele für das Modell zum Spiegel angeben) ist das Verzerrungsims sichtbarer, da Sie Beispiele geben, die das Modell spiegelt. Die Reihenfolge dieser Beispiele, die Verteilung von Etiketten und sogar kleine Formatierungsunterschiede können die Antwort beeinflussen.
(Ich habe alle Voreingenommenheitrisiken in diesem Artikel zu den fünf häufigsten Aufforderungsprodukten, derzeit: Anweisungen, Zero-Shot, Wenig-Shot, Denkkette und rollenbasierte Aufforderung gestellt.)
Häufige Verzerrungen bei wenigen Schüssen auf Anspruch
Welche Vorurteile treten üblicherweise in wenigen Schüssen auf und was beinhalten sie?
Mehrheitslabelbias
- Das Drawback: Modell wählt häufiger das häufigste Etikett in Ihren Beispielen aus.
- Beispiel: Wenn 3 Ihrer 4 Beispiele als Antwort „Ja“ haben, prognostiziert das Modell leichter „Ja“.
- Lösung: Steadiness Labels.
Auswahlverzerrung
- Das Drawback: Beispiele oder Kontext sind nicht repräsentativ.
- Beispiel: Bei allen Beispielen geht es um Tech -Startups, sodass das Modell an diesem Kontext haftet.
- Lösung: Beispiele variieren/Steadiness.
Vorurteile verankern
- Das Drawback: Erstes Beispiel oder Anweisung bestimmt die Ausgangsrichtung zu stark.
- Beispiel: Wenn das erste Beispiel etwas als „billig und unzuverlässig“ beschreibt, kann das Modell ähnliche Elemente als geringe Qualität behandeln, unabhängig von späteren Beispielen.
- Lösung: Starten Sie impartial. Variieren. Bitten Sie ausdrücklich um Neubewertung.
Wiederholungserscheinung
- Das Drawback: Modell fügt dem letzten Beispiel in einer Eingabeaufforderung mehr Wert an.
- Beispiel: Die Antwort ähnelt dem Beispiel, das zuletzt erwähnt wird.
- Lösung: Beispiele drehen/Fragen in neuen Wendungen neu formulieren.
Formatierende Voreingenommenheit
- Das Drawback: Formatierende Unterschiede beeinflussen das Ergebnis: Structure (z. B. fett) wirkt sich auf die Aufmerksamkeit und die Auswahl aus.
- Beispiel: Ein fettes Etikett wird öfter ausgewählt als ein ohne Formatierung.
- Lösung: Führen Sie die Formatierung konsistent.
Positionsbias
- Das Drawback: Antworten am Anfang oder am Ende einer Liste werden öfter ausgewählt.
- Beispiel: In A number of-Selection-Fragen wählt das Modell öfter A oder D.
- Lösung: Swap -Reihenfolge der Optionen.
Andere Verzerrungen bei verschiedenen Aufforderungmethoden
Eine Vorspannung kann auch in anderen Situationen als wenigen Schüssen auftreten. Selbst mit Null-Shot (ohne Beispiele), One-Shot (1 Beispiel) oder in AI-Agenten, die Sie bauen, können Sie Verzerrungen verursachen.
Anweisungsverzerrung
Die Aufforderung zur Anweisung ist momentan die am häufigsten verwendete Methode (laut ChatGPT). Wenn Sie dem Modell explizit einen Stil, einen Ton oder eine Rolle geben („schreiben Sie ein Argument gegen die Impfung“), kann dies die Verzerrung verstärken. Das Modell versucht dann, die Aufgabe zu erfüllen, auch wenn der Inhalt nicht sachlich oder ausgeglichen ist.
Wie man verhindern: Gewährleisten Sie ausgeglichene, differenzierte Anweisungen. Verwenden Sie neutrale Formulierungen. Bitten Sie ausdrücklich nach mehreren Perspektiven.
- Nicht so intestine: „Schreiben Sie als erfahrener Investor, warum Kryptowährung die Zukunft ist“.
- Besser: „Analysieren Sie als erfahrener Investor die Vor- und Nachteile der Kryptowährung“.
Bestätigungsverzerrung
Selbst wenn Sie keine Beispiele angeben, kann Ihre Formulierung bereits in eine bestimmte Richtung lenken.
Wie man verhindern: Vermeiden Sie führende Fragen.
- Nicht so intestine: „Warum ist Radfahren ohne Helm gefährlich?“ → „Warum ist X gefährlich?“ führt zu einer bestätigenden Antwort, auch wenn dies nicht sachlich korrekt ist.
- Besser: „Was sind die Risiken und Vorteile des Radfahrens ohne Helm?“
- Noch besser: „Analysieren Sie die Sicherheitsaspekte des Radfahrens mit und ohne Helme, einschließlich Gegenargumenten“.
Rahmung Vorurteile
Ähnlich wie bei der Bestätigungsverzerrung, aber anders. Mit Rahmungsverzerrung beeinflussen Sie die KI, indem Sie die Frage oder Informationen präsentieren. Die Phrasierung oder Kontext lenkt die Interpretation und die Antwort in eine bestimmte Richtung, oft unbewusst.
Wie man verhindern: Verwenden Sie neutrale oder ausgewogene Rahmen.
- Nicht so intestine: „Wie gefährlich ist das Radfahren ohne Helm?“ → Hier liegt der Schwerpunkt auf Gefahr, daher wird die Antwort wahrscheinlich hauptsächlich Risiken erwähnen.
- Besser: „Was sind die Erfahrungen der Menschen mit dem Radfahren ohne Helm?“
- Noch besser: „Was sind die Erfahrungen der Menschen mit dem Radfahren ohne Helm? Erwähnen Sie alle positiven und alle negativen Erfahrungen.“
Observe-up-Voreingenommenheit
Frühere Antworten beeinflussen die folgenden Einflüsse in einem Gespräch mit mehreren Turns. Mit der Observe-up-Verzerrung nimmt das Modell den Ton, die Annahmen oder die Rahmung Ihrer früheren Eingabe an, insbesondere in Multi-Flip-Gesprächen. Die Antwort scheint Ihnen zu gefallen oder folgt der Logik der vorherigen Runde, auch wenn dies gefärbt oder falsch conflict.
Beispielszenario:
Du: „Diese neue Marketingstrategie scheint mir riskant zu sein”
AI: “Sie haben Recht, es gibt tatsächlich Risiken …”
Du: „Was sind andere Optionen?”
AI: (Wird wahrscheinlich hauptsächlich sichere, konservative Optionen vorschlagen)
Wie man verhindern: Stellen Sie neutrale Fragen sicher, stellen Sie eine Gegenviertel und stellen Sie das Modell in eine Rolle.
Verbindungsverzerrung
Insbesondere bei der Aufforderung (COT) Kette (COT) (das Modell auffordert, Schritt für Schritt vor dem Schritt zu verhindern), kann die Verzerrung von KI-Modellen, die Eingabeaufforderungen für andere Modelle für andere Modelle erzeugen) oder eine komplexere Workflows wie Agenten eingesetzt werden.
Wie man verhindern: Evaluieren Sie sofort, brechen Sie die Kette, rotes Teaming.
Checkliste: So reduzieren Sie die Verzerrung Ihrer Eingabeaufforderungen
Voreingenommenheit ist nicht immer vermeidbar, aber Sie können definitiv lernen, es zu erkennen und zu begrenzen. Dies sind einige praktische Tipps, um die Verzerrungen Ihrer Eingabeaufforderungen zu verringern.
1. Überprüfen Sie Ihre Formulierung
Vermeiden Sie es, den Zeugen zu führen. Vermeiden Sie Fragen, die sich bereits in eine Richtung lehnen: „Warum ist X besser?“ → „Was sind die Vor- und Nachteile von X?“
2. Achten Sie auf Ihre Beispiele
Verwenden Sie nur wenige Aufforderung? Stellen Sie sicher, dass Etiketten ausgeglichen sind. Variieren auch gelegentlich die Bestellung.
3. Verwenden Sie neutrale Eingabeaufforderungen
Zum Beispiel: Geben Sie dem Modell ein leeres Feld („n/a“) als mögliches Ergebnis. Dies kalibriert seine Erwartungen.
4. Bitten Sie um Argumentation
Lassen Sie das Modell erklären, wie es seine Antwort erreicht hat. Dies wird als „Kette des Gedankenaufforderung“ bezeichnet und hilft, blinde Annahmen sichtbar zu machen.
5. Experiment!
Stellen Sie die gleiche Frage auf verschiedene Weise und vergleichen Sie Antworten. Erst dann sehen Sie, wie viel Einfluss Ihre Phrasierung hat.
Abschluss
Kurz gesagt, Bias ist immer ein Risiko, wenn Sie auffordern, wie Sie fragen, was Sie fragen, und wenn Sie es während einer Reihe von Interaktionen fragen. Ich glaube, dies sollte ein ständiger Punkt der Aufmerksamkeit sein, wenn Sie LLMs verwenden.
Ich werde weiter experimentieren, meine Phrasierung variieren und meine Aufforderungen kritisch bleiben, um das Beste aus der KI herauszuholen, ohne in die Fallen der Verzerrung zu fallen.
Ich freue mich darauf, meine Aufforderungsfähigkeiten weiter zu verbessern. Haben Sie Tipps oder Ratschläge zur Aufforderung, die Sie gerne teilen möchten? Bitte! 🙂
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