8 dobrych praktyk w pracy z AI
Bezpieczeństwo danych w pracy z AI
W tym wpisie skupię się na omówieniu ośmiu dobrych praktyk w pracy z AI. Na początek skupię się na kwestii bezpieczeństwa danych. Może wydawać się to nieco nieoczywiste, ale jest to niezwykle istotne, zwłaszcza biorąc pod uwagę, że wiele osób zaniedbuje ten aspekt, zachwycając się możliwościami, które narzędzia AI oferują.
Co rozumiem pod dbaniem o bezpieczeństwo danych? Pierwszą zasadą jest nie przesyłanie poufnych danych do modeli językowych, do czatów, z których korzystamy przez internet. Dotyczy to narzędzi takich jak GPT, Claude, Bard, BingChat, Perplexity i wielu innych, które działają w podobny sposób. Każde z tych narzędzi ma swoją odrębną politykę prywatności i dane mogą być wykorzystywane na różne sposoby.
Podobnie jak ze zdjęciami, które publikujemy w mediach społecznościowych - raz wrzucone zdjęcie może pozostać w internecie na zawsze. Taką samą zasadę warto przyjąć w stosunku do danych, które przesyłamy do modeli AI. Przesyłanie poufnych, osobistych czy firmowych danych jest niezalecane, gdyż nie mamy pełnej kontroli nad tym, co z nimi następnie się dzieje, jak mogą zostać wykorzystane czy sprzedane.
W kontekście dbania o bezpieczeństwo danych podczas pracy z AI, istotne jest anonimizowanie danych, niezależnie czy jest to proces automatyczny, programistyczny, czy manualny przy krótszych interakcjach. Jest to całkowicie możliwe i pozwala na wydobycie wartości z interakcji z AI, na przykład z danym modelem językowym, takim jak GPT, bez utraty jakości odpowiedzi, które otrzymujemy poprzez anonimizowanie danych i na przykład zastępowanie ich fikcyjnymi, szablonowymi danymi.
Polityka bezpieczeństwa w narzędziach AI
Kolejnym aspektem, który warto rozważyć w kontekście bezpieczeństwa danych, jest zrozumienie różnic w podejściu do prywatności poszczególnych narzędzi, zwłaszcza gdy wykorzystujemy je w celach biznesowych. Na przykład, czat GPT ma inną politykę prywatności niż API GPT, czyli programistyczny dostęp do modelu językowego GPT, który umożliwia integrację z naszymi programami, automatyzacjami. Korzystając z czatu GPT, jeżeli nie wyłączymy historii konwersacji, dane, które przesyłamy mogą być wykorzystywane do trenowania modelu.
Należy mieć świadomość, że wszystko co przesyłamy, może kiedyś pojawić się innemu użytkownikowi na jego ekranie podczas rozmowy z czatem GPT. Gdy wyłączymy historię konwersacji, model nie będzie trenowany na tych danych z konwersacji. Niemniej jednak, zawsze warto zachować ostrożność. W przypadku dostępu do GPT przez API, polityka prywatności jest zupełnie inna. Według niej, model GPT nie jest trenowany na tych danych. Dane są jedynie przechowywane przez 30 dni, a następnie usuwane, co jest znacznie korzystniejsze z biznesowego punktu widzenia.
Dodatkowo, istnieje jeszcze opcja czatu GPT w wersji Enterprise, gdzie model językowy również nie jest trenowany na danych z naszych konwersacji. Co więcej, te dane są szyfrowane według OpenAI. Przykład różnic pomiędzy różnymi wersjami czatu GPT i dostępem do GPT przez API pokazuje, że warto czasami dokładniej przyjrzeć się różnicom w politykach prywatności, gdyż mogą one mieć duże znaczenie w niektórych przypadkach.
Przytoczę tu przykład zdarzenia sprzed kilku miesięcy, kiedy pracownicy pewnej korporacji przesyłali między innymi poufne dane i kod za pośrednictwem czatu GPT. Następnie pojawił się problem, który umożliwił niektórym użytkownikom dostęp do cudzych historii konwersacji, co skutkowało wyciekiem tych rozmów. Warto mieć na uwadze, że takie sytuacje mogą się zdarzyć i mogą się powtórzyć. W wyniku tego incydentu, na jakiś czas zakazano korzystania z czatu GPT w celach służbowych.
Dobre praktyki w pracy ze sztuczną inteligencją
Kolejnym aspektem, o którym chciałbym napisać, są dobre praktyki w pracy z AI. Kluczowe jest zrozumienie zasad działania narzędzi AI oraz zasad interakcji z AI. Co to oznacza? Przede wszystkim, jak pisać prompty? Jakie są podstawy prompt engineeringu?
Dzięki temu wyciągniesz maksimum wartości z interakcji z czatem GPT, a także twoi pracownicy. Interakcje te nie będą stratą czasu i nie otrzymasz bezwartościowych odpowiedzi, ponieważ będziesz wiedział, jak prowadzić te rozmowy, aby odpowiedzi były wartościowe i mogły być wykorzystane w pracy. Nie będzie konieczności docierania do wartościowych odpowiedzi poprzez serię pytań, co często zdarza się, gdy brakuje podstaw prompt engineeringu w interakcjach z modelami językowymi.
Nauka narzędzi AI
Kolejnym elementem jest nauka wykorzystywania parametrów danego modelu językowego lub modelu do tworzenia generatywnej grafiki. Mogą to być takie parametry jak temperatura w GPT, która określa, na ile model jest kreatywny. Mogą to być wymiary obrazu, zróżnicowanie tych obrazów, jak na przykład w Midjourney.
Warto wykorzystywać te parametry, aby jak najbardziej spersonalizować interakcję z danym narzędziem AI. Różne narzędzia oferują różne parametry, które możemy dostosowywać i warto je znać, aby wyciągać jak największą wartość z AI.
Techniki korzystania z AI
Trzecim aspektem, na który warto zwrócić uwagę, są zaawansowane techniki. Znajomość takich metod jak chain of thought czy algorithm of thought, które są częścią tzw. prompt engineeringu, może znacznie podnieść wartość wykorzystania sztucznej inteligencji. Pozwalają one na rozwiązywanie skomplikowanych problemów i przeniesienie możliwości AI na zupełnie nowy poziom.
Dzięki nim, nawet najbardziej złożone strategiczne kwestie czy koncepcje mogą zostać poddane analizie, a my mamy możliwość wyboru tych najbardziej optymalnych. Korzystanie z tych technik może przynieść niespodziewane rezultaty i zaskoczyć nas skutecznością interakcji z zaawansowanymi modelami językowymi.
Ograniczenia sztucznej inteligencji
Kolejną praktyką, choć nieco kontrowersyjną, jest świadomość tzw. "halucynacji" modelu językowego. Co to oznacza? Modele językowe działają na zasadzie przewidywania kolejnych tokenów, czyli fragmentów tekstu. Każdy widziany znak jest dla nich sygnałem do przewidzenia, co powinno pojawić się dalej. To jest ich natura i sposób działania.
Warto o tym pamiętać, ponieważ model językowy, który nie dysponuje wystarczającymi informacjami, na których mógłby się oprzeć, będzie starał się przewidywać, ale jego przewidywania mogą nie być zgodne z rzeczywistością czy naszymi oczekiwaniami.
Dlatego też, jeśli nie dostarczymy modelowi wystarczająco dużo informacji, nie będziemy precyzować kontekstu czy roli, które ma pełnić, model językowy może zacząć "halucynować". Innymi słowy, zacznie tworzyć informacje, które jego zdaniem powinien podać, co może prowadzić do błędów. Warto o tym pamiętać i zawsze podchodzić z rezerwą do informacji, które dostarcza nam AI.
Oczywiście, wartość, jaką może przynieść AI jest ogromna, ale nie można zapominać o ludzkim czynniku i zachować czujność. Świadomość, że AI może "halucynować" w określonych warunkach, powinna skłaniać nas do ostrożności i sprawdzania informacji, które dostarcza. Precyzowanie kontekstu, roli, poleceń, kroków do wykonania czy szablonowych rozwiązań, to działania, które mogą zmniejszyć ryzyko, że model językowy zacznie podawać zmyślone informacje.
Nastawienie do wykorzystania sztucznej inteligencji w pracy
Czwartym aspektem, który chciałbym poruszyć, jest niezłomność w obliczu niepowodzeń. Ten punkt jest ściśle związany z pewnym zjawiskiem, które można określić jako "halucynacje AI". Często zdarza się, że użytkownicy tworzą proste, krótkie polecenia dla AI, które zwracają nieprawdziwe odpowiedzi - czy to zmyślone informacje o firmach, czy nieistniejące odniesienia bibliograficzne.
Przykładów takich sytuacji jest wiele. Nie powinno to jednak zniechęcać do pracy z AI. Jest to raczej wynik niewłaściwego sformułowania poleceń. Nie powinniśmy również zniechęcać innych, którzy doświadczyli podobnych problemów. Może się zdarzyć, że wpisali kilka poleceń do czatu GPT, przetestowali różne funkcje, a wyniki nie spełniły ich oczekiwań.
Nie powinno to jednak zniechęcać do dalszych prób, ponieważ nie jest to dowód na to, że te narzędzia nie są wartościowe. Wystarczy odpowiednio przygotować się i swój zespół, a okaże się, że korzyści są znacznie większe, niż można by przypuszczać.
Wykorzystanie potencjału sztucznej inteligencji w biznesie
Piątym aspektem, o którym chciałbym napisać, jest wykorzystanie pełnego potencjału AI. Można to osiągnąć poprzez ciągłe poszerzanie swojej wiedzy i umiejętności, ale również poprzez korzystanie z nowych funkcji, które pojawiają się w AI. Nowe narzędzia mogą spełnić Twoje potrzeby biznesowe, przyspieszyć pracę, zwiększyć kreatywność i pomóc rozwiązywać problemy.
Przykładem może być moduł Advanced Data Analysis, dostępny w czacie GPT+, który pozwala na rozwiązywanie znacznie bardziej skomplikowanych problemów programistycznych. Warto o tym wiedzieć i korzystać z takich funkcji. Inne przydatne funkcje to na przykład możliwość ładowania plików PDF w czacie GPT. Choć nie zawsze działa to idealnie, podobne funkcje są dostępne w innych narzędziach, takich jak Cloud AI czy Perplexity.
Niektóre z tych narzędzi mogą również przeglądać informacje z internetu, co jest szczególnie przydatne w przypadku Perplexity. Podczas przeprowadzania badań oraz analizy aktualnych wydarzeń, funkcjonalności takie jak generatywne narzędzia graficzne czy narzędzia do copywritingu mogą okazać się niezbędne. Te narzędzia pozwalają nam na określenie formy, którą chcemy przyjąć, a następnie dodanie do niej naszej wartości i ekspertowej wiedzy.
Wykorzystując dostępne funkcjonalności od samego początku, zwiększamy nasze szanse na uzyskanie wyższej jakości pierwszej odpowiedzi lub rezultatu z różnych narzędzi AI.
Kontrola kosztów narzędzi AI
Kolejnym aspektem pracy z AI, który warto uwzględnić, jest kontrola kosztów. Większość narzędzi jest płatna, a darmowe wersje są często na tyle okrojone, że nie opłaca się z nich korzystać w celach biznesowych. Warto zatem rozważyć zakup subskrypcji. Jednak należy pamiętać, że koszty tych subskrypcji mogą się sumować, a funkcjonalności narzędzi często się powielają.
Kontrola kosztów staje się szczególnie istotna, gdy łączymy się z narzędziami przez API, co pozwala na programistyczny dostęp do narzędzi takich jak GPT. Koszty takiego połączenia mogą się szybko kumulować, dlatego warto od samego początku ustawić możliwie niski limit kosztów. W ten sposób unikniemy niespodzianek w postaci wysokich rachunków. Warto również zawsze sprawdzić, w jaki sposób koszty są naliczane, jak można je ograniczyć, ustawić powiadomienia o przekroczeniu limitów czy ustawić nieprzekraczalny limit.
Wykorzystanie sztucznej inteligencji jako proces biznesowy
Kolejnym punktem jest traktowanie pracy z AI jako procesu. Obecnie, mimo iż entuzjazm wśród indywidualnych użytkowników narzędzi AI nieco opadł, w biznesie te narzędzia dopiero rozwijają skrzydła. Modele językowe i ich wykorzystanie w warunkach biznesowych dopiero zaczynają działać na szeroką skalę. Warto podejść do tego procesowo, systematycznie poszerzając swoją wiedzę i wdrażając nowe narzędzia.
Wraz z rozwojem technologii, pojawiają się nowe, bardziej zaawansowane sposoby wykorzystania sztucznej inteligencji (AI) w kontekście biznesowym. Dzięki narzędziom takim jak long chain, możliwe jest tworzenie chatbotów, które współpracują z AI wewnętrznie w organizacji, a nawet, co jest znacznie trudniejsze, na zewnątrz dla klientów.
Wizja przyszłości, w której w każdej firmie będzie asystent AI, wspomagający pracowników danego działu, staje się coraz bardziej prawdopodobna. W niektórych organizacjach taka przyszłość jest już teraźniejszością, co jest zgodne z ósmym punktem dobrych praktyk. Warto jednak pamiętać, że jest to gra długoterminowa.
Obecnie dostępne AI to najprostsze formy tej technologii w historii. Modele językowe, możliwości generowania grafiki, tekstów, dźwięku po sklonowaniu głosu, wideo z głosem po sklonowaniu wizerunku - wszystko to będzie się rozwijało. Te możliwości będą coraz bardziej zaawansowane i nie dołączając do tego trendu teraz, ryzykujemy, że w przyszłości będzie coraz trudniej nadrobić te różnice.
Różnice te wynikają z faktu, że jedna organizacja korzysta z AI i wykorzystuje jego potencjał, a druga tego nie robi. Te różnice, moim zdaniem, będą się tylko z miesiąca na miesiąc powiększać, w miarę jak potencjał AI będzie się zwiększał.
AI w procesach biznesowych
Kolejnym aspektem, na który warto zwrócić uwagę, jest analiza procesów w organizacji pod kątem wykorzystania przez AI. Zastanówmy się, w jaki sposób AI mogłoby pomóc w tych procesach. To przestawia tory myślenia na takie, które pozwolą nam wykorzystać ten potencjał.
W praktyce, nie tylko w korporacjach, ale również w małych i średnich firmach, warto jest uporządkować, sparametryzować i otagować dane. Najprawdopodobniej cała ta wiedza będzie niezbędna do organizacji w takiej formie szybciej, niż nam się wydaje. Dzięki temu AI będzie mogło z tego korzystać i stanowić naprawdę wartościowe i spersonalizowane wsparcie w organizacji.
Na koniec, chciałbym zainspirować Cię do podejścia do tego tematu w bardziej strategiczny, przemyślany sposób. Nie zniechęcaj się, jeśli pierwsze podejścia do pracy z AI były nieudane. Wykorzystaj ten potencjał, nieustannie się ucz, jak to robić i wykorzystaj tę szansę, którą na wielu polach daje nam rozwój AI i narzędzi opartych o AI. Serdecznie dziękuję za poświęcony czas. Zachęcam do regularnego odwiedzania i śledzenia bloga. Do zobaczenia w kolejnym artykule!
