Prompt engineering, konsten att ställa rätt frågor!

AI FÖR FOLKET

Vår gäst för veckan är Nils Janse, ingenjören som pluggade AI för redan 20 år sedan, även vår återkommande expert.

I detta avsnitt får du värdefulla tips på hur du kan optimera dina interaktioner med Chat GPT för att få bästa möjliga svar. Dessutom utforskar vi varför expertis och intuition fortfarande är av stor vikt.

Översikt av avsnitt

Bakgrund och erfarenhet: Nils Janse har en lång bakgrund inom AI och har arbetat med startups och styrelsearbete. Han fokuserar nu på att coacha, utbilda och tala om AI för både svenska och internationella företag.

Vad är prompt engineering: Det handlar om att formulera frågor på ett sätt som får önskade svar från en AI. Att kunna tänka kring vad AI behöver veta för att hjälpa och att vara tydlig med instruktioner är viktigt.

Exempel på prompt engineering: Nils delar ett exempel där han använder prompt engineering för att skriva en offert efter ett möte. Genom att guida AI:n och beskriva tidigare erfarenheter lyckas han skapa en relevant offert.

Vikten av att ha kompetens inom området: För att använda AI effektivt är det viktigt att ha grundläggande kunskap inom det aktuella området. Att ställa relevanta frågor och ifrågasätta svaren kräver förståelse för ämnet.

Risker med AI: Diskussionen inkluderar också riskerna med att förlita sig på AI-svar. Hallucinationer, där AI kan producera felaktig information som låter rimlig, betonas. Exempel ges på hur bristande vaksamhet kan leda till problem, som en jurist som förlitade sig på AI:s felaktiga information.

Ledarskap och AI-implementation: Diskussionen övergår till ledarskapets roll i att implementera AI. Att skapa en kultur där medarbetare är vaksamma och ifrågasätter AI-svar betonas som viktigt. Domänkunskap och expertis kommer att fortsätta vara avgörande.

Bias i AI: Nils diskuterar även bias i AI-modeller och föreslår att användare kan försöka påverka AI:s ton och betoning genom att specificera önskad persona eller stil.

Känslig information och AI: Det betonas att det är viktigt att förstå och granska legala åtaganden från AI-leverantörer när det gäller känslig information. Exempel ges på information som man kanske inte bör dela med AI.

Avsnittet ger en översikt över viktiga aspekter av prompt engineering och diskuterar både dess potential och de utmaningar som användare kan ställas inför vid interaktion med AI.

 

Översikten är transkriberad med Deepgram och sedan sammanfattad med ChatGPT.

 

För dig som vill lära dig mer så har FolkEtt två utbildningar: AI 💛 HR och Kom igång med Generativ AI – digital utbildning