Bezpłatny fragment - AI dla początkujących

WSTĘP

Sztuczna inteligencja jeszcze niedawno kojarzyła się przede wszystkim z laboratoriami badawczymi, skomplikowanymi komputerami, programistami, robotami i rozwiązaniami, które wydawały się odległe od zwyczajnego życia. Dla większości osób AI była czymś, o czym można było przeczytać w wiadomościach, obejrzeć film dokumentalny albo usłyszeć w rozmowie o przyszłości technologii. Wiele osób uważało, że aby korzystać ze sztucznej inteligencji, trzeba mieć wiedzę informatyczną, znać języki programowania, rozumieć algorytmy i swobodnie poruszać się w świecie nowych technologii. Dzisiaj to założenie jest już w dużej mierze nieaktualne.

Sztuczna inteligencja stała się narzędziem dostępnym dla zwykłego użytkownika. Możesz z niej korzystać, nawet jeśli nigdy w życiu nie napisałeś jednej linijki kodu. Możesz wykorzystać ją do napisania wiadomości, poprawienia tekstu, wyjaśnienia trudnego zagadnienia, zaplanowania podróży, przygotowania listy zakupów, nauki języka, uporządkowania informacji, wymyślenia pomysłów na prezent, stworzenia planu działania, przeanalizowania dokumentu, przygotowania się do rozmowy kwalifikacyjnej czy znalezienia sposobu na rozwiązanie problemu, z którym od dawna nie możesz sobie poradzić. Możesz potraktować ją jako pomocnika w pracy, korepetytora, redaktora, tłumacza, organizatora, partnera do burzy mózgów, analityka, asystenta czy po prostu narzędzie, które pozwala szybciej przejść od pomysłu do konkretnego rezultatu.

I właśnie o tym jest ta książka.

Nie jest to książka przeznaczona dla informatyków. Nie zakłada, że masz wiedzę techniczną. Nie wymaga znajomości programowania, matematyki, statystyki ani terminologii związanej ze sztuczną inteligencją. Nie musisz wiedzieć, jak zbudowana jest sieć neuronowa, jak trenowany jest model językowy ani w jaki sposób działają miliony parametrów znajdujących się pod powierzchnią narzędzia, z którego korzystasz. Te zagadnienia mogą być interesujące, a w dalszej części przygody z AI mogą nawet stać się fascynujące, ale nie są warunkiem tego, aby zacząć korzystać ze sztucznej inteligencji już teraz.

To trochę tak, jak z samochodem. Żeby nauczyć się prowadzić samochód, nie musisz umieć zbudować silnika. Nie musisz znać dokładnej zasady działania skrzyni biegów, systemu ABS ani wszystkich elementów układu paliwowego. Oczywiście pewna wiedza techniczna może być przydatna, ale nie jest konieczna, żeby bezpiecznie i skutecznie korzystać z samochodu. Podobnie jest ze sztuczną inteligencją. Możesz nauczyć się korzystać z jej możliwości, zanim poznasz wszystkie mechanizmy, które sprawiają, że działa.

Co więcej, w przypadku AI najważniejszą umiejętnością początkującego użytkownika nie jest znajomość technologii, ale umiejętność jasnego określenia, czego właściwie potrzebuje.

To może wydawać się banalne, ale jest jedną z najważniejszych rzeczy, które warto zrozumieć na początku. Sztuczna inteligencja nie jest magiczną kulą, do której wystarczy wrzucić dowolne pytanie, aby zawsze otrzymać idealną odpowiedź. Jakość rezultatu zależy między innymi od tego, jak przedstawisz problem, jaki podasz kontekst, czego oczekujesz, jakie określisz ograniczenia i jak dokładnie opiszesz rezultat, który chcesz otrzymać. Dobra wiadomość jest taka, że tych umiejętności można się nauczyć. Nie wymagają one wykształcenia informatycznego. Wymagają przede wszystkim praktyki.

Być może właśnie dlatego sztuczna inteligencja jest dziś tak interesująca. Nie dlatego, że zastępuje wszystkie inne narzędzia, ale dlatego, że pozwala człowiekowi komunikować się z technologią w sposób znacznie bardziej naturalny niż wcześniej. Zamiast szukać odpowiedniej funkcji w rozbudowanym programie, przeklikiwać dziesiątki ustawień albo uczyć się skomplikowanego systemu, coraz częściej możesz po prostu powiedzieć lub napisać, czego potrzebujesz.

Możesz napisać: „Wyjaśnij mi to prostym językiem”.

Możesz powiedzieć: „Skróć ten tekst, ale nie usuwaj najważniejszych informacji”.

Możesz poprosić: „Przygotuj mi plan nauki na najbliższe trzy tygodnie”.

Możesz wkleić własny tekst i poprosić: „Popraw błędy, ale zachowaj mój styl”.

Możesz przedstawić problem i powiedzieć: „Pokaż mi trzy możliwe rozwiązania i wyjaśnij zalety oraz wady każdego z nich”.

Możesz nawet przyznać: „Nie wiem, od czego zacząć. Pomóż mi uporządkować ten problem”.

I to ostatnie zastosowanie może być jednym z najbardziej wartościowych. AI nie musi służyć wyłącznie do generowania gotowych tekstów. Może pomagać również wtedy, gdy sam jeszcze nie wiesz dokładnie, czego potrzebujesz.

Właśnie tutaj zaczyna się prawdziwa zmiana.

Przez wiele lat korzystanie z komputerów polegało przede wszystkim na tym, że człowiek musiał nauczyć się obsługiwać konkretny program. Musiał wiedzieć, gdzie znajduje się odpowiednia funkcja, jaki przycisk nacisnąć, jakie menu otworzyć i jakie pole wypełnić. Jeżeli chciałeś zrobić coś bardziej skomplikowanego, często potrzebowałeś instrukcji albo szkolenia.

W przypadku współczesnych narzędzi AI bariera wejścia może być znacznie niższa. Możesz rozpocząć rozmowę zwykłym językiem. Nie oznacza to oczywiście, że AI zawsze doskonale rozumie intencje użytkownika. Nie oznacza również, że każda odpowiedź będzie prawidłowa. Oznacza jednak, że pierwszym krokiem nie musi być nauka skomplikowanego interfejsu. Pierwszym krokiem może być zwyczajnie opisanie problemu.

To sprawia, że sztuczna inteligencja przestaje być wyłącznie narzędziem specjalistów. Coraz bardziej przypomina warstwę pomocniczą, którą można nałożyć na bardzo różne obszary życia.

Dla jednej osoby będzie to pomoc w pracy. Dla innej nauka. Dla kogoś jeszcze planowanie domu, organizowanie obowiązków albo rozwijanie hobby. Jedna osoba wykorzysta AI do przygotowania prezentacji, druga do analizy tabeli, trzecia do nauki języka obcego, czwarta do wymyślania przepisów na podstawie produktów znajdujących się w lodówce, a piąta do uporządkowania notatek z wielogodzinnego spotkania.

Nie istnieje jedna właściwa metoda korzystania z AI.

Istnieje natomiast wiele złych sposobów.

Jednym z nich jest przekonanie, że AI zawsze ma rację. Drugim jest traktowanie jej jak wyszukiwarki internetowej i zadawanie wszystkich pytań bez sprawdzania odpowiedzi. Trzecim jest wpisywanie do narzędzia informacji, których nie powinno się tam przekazywać. Czwartym jest oczekiwanie, że samo posiadanie dostępu do AI automatycznie poprawi nasze życie lub pracę. Piątym jest używanie jej bez zrozumienia własnego celu.

Ta książka ma pomóc uniknąć tych błędów.

Chcę, aby po jej przeczytaniu sztuczna inteligencja przestała być dla Ciebie czymś tajemniczym. Nie chodzi o to, żebyś został specjalistą od AI. Chodzi o to, żebyś wiedział, kiedy warto po nią sięgnąć, jak zadać dobre pytanie, jak przekazać odpowiedni kontekst, jak ocenić odpowiedź i jak zamienić ją w coś, co rzeczywiście jest dla Ciebie użyteczne.

To różnica fundamentalna.

Samo napisanie pytania do AI nie jest jeszcze umiejętnością. Prawdziwą umiejętnością jest wykorzystanie odpowiedzi do wykonania konkretnego zadania.

Wyobraź sobie, że masz do napisania ważnego e-maila. Możesz oczywiście otworzyć pustą wiadomość i przez dwadzieścia minut zastanawiać się nad pierwszym zdaniem. Możesz też opisać AI sytuację, wkleić najważniejsze informacje i poprosić o przygotowanie projektu wiadomości. Następnie możesz ją przeczytać, poprawić i dostosować do siebie. AI wykona część pracy, ale Ty nadal podejmujesz decyzję, co ostatecznie wysłać.

Podobnie możesz postąpić z długim tekstem. Zamiast czytać go kilka razy tylko po to, żeby znaleźć najważniejsze informacje, możesz poprosić AI o streszczenie, wskazanie kluczowych punktów, wyciągnięcie decyzji, zidentyfikowanie pytań albo uporządkowanie treści. Nie oznacza to, że możesz bezrefleksyjnie zaufać podsumowaniu. Oznacza natomiast, że możesz szybciej przejść przez materiał i skupić swoją uwagę tam, gdzie jest naprawdę potrzebna.

Możesz też wykorzystać AI jako nauczyciela. Jeżeli czegoś nie rozumiesz, nie musisz ograniczać się do jednej odpowiedzi. Możesz powiedzieć: „Wyjaśnij mi to jak osobie, która nigdy wcześniej się z tym nie spotkała”. Jeżeli nadal nie rozumiesz, możesz poprosić: „Podaj prosty przykład”. Jeżeli chcesz sprawdzić wiedzę, możesz poprosić o kilka pytań. Jeżeli popełnisz błąd, możesz poprosić o wyjaśnienie, dlaczego odpowiedź była nieprawidłowa.

W ten sposób AI może stać się narzędziem aktywnej nauki, a nie tylko maszyną do generowania odpowiedzi.

Możesz również wykorzystać ją do pracy z własnymi pomysłami. Być może masz pomysł na działalność gospodarczą, książkę, stronę internetową, kurs, usługę albo projekt, ale nie wiesz, jak go rozwinąć. AI może pomóc Ci uporządkować założenia, wskazać pytania, których jeszcze nie zadałeś, znaleźć słabe punkty pomysłu, zaproponować alternatywy albo przeprowadzić symulację rozmowy z potencjalnym klientem.

Nie oznacza to, że AI podejmie za Ciebie decyzję.

I właśnie to rozróżnienie będzie w tej książce bardzo ważne.

Sztuczna inteligencja może być niezwykle dobrym pomocnikiem, ale nie powinna automatycznie stawać się właścicielem naszych decyzji. To szczególnie istotne w sprawach finansowych, prawnych, medycznych, zawodowych i dotyczących bezpieczeństwa. AI może pomóc wyjaśnić zagadnienie, uporządkować informacje, przygotować pytania do specjalisty czy wskazać rzeczy, które warto sprawdzić. Nie oznacza to jednak, że jej odpowiedź należy traktować jako ostateczną i nieomylną poradę.

Im poważniejsze są konsekwencje błędu, tym ważniejsza jest weryfikacja.

To jedna z najważniejszych zasad korzystania z AI.

Sztuczna inteligencja potrafi wygenerować odpowiedź brzmiącą niezwykle przekonująco, a jednocześnie zawierającą błąd. Może pomylić fakty, źle zinterpretować pytanie, zastosować nieaktualną informację albo przedstawić nieistniejące źródło. W świecie AI często mówi się o „halucynacjach”, czyli sytuacjach, w których system generuje treść, która wygląda wiarygodnie, ale nie odpowiada rzeczywistości.

Dlatego osoba, która dobrze korzysta z AI, nie jest osobą, która wierzy AI we wszystko.

Jest nią osoba, która potrafi wykorzystać możliwości sztucznej inteligencji, a jednocześnie wie, kiedy odpowiedź należy sprawdzić.

To bardzo ważne, ponieważ celem tej książki nie jest nauczenie Cię bezkrytycznego zachwytu nad technologią. Nie chcę przedstawiać AI jako rozwiązania wszystkich problemów. Nie każda czynność potrzebuje sztucznej inteligencji. Nie każda odpowiedź wygenerowana przez AI będzie lepsza od odpowiedzi człowieka. Czasami prostsze rozwiązanie będzie szybsze. Czasami rozmowa z drugim człowiekiem będzie znacznie bardziej wartościowa. Czasami zwykła wyszukiwarka, kalkulator, arkusz kalkulacyjny albo tradycyjna notatka okażą się lepszym narzędziem.

Dobra znajomość AI obejmuje również umiejętność powiedzenia: „Tutaj jej nie potrzebuję”.

Warto pamiętać o tym szczególnie na początku. Nie musisz od razu próbować wykorzystać sztucznej inteligencji do wszystkiego. Nie musisz instalować kilkunastu aplikacji. Nie musisz płacić za wiele różnych usług. Nie musisz budować skomplikowanych automatyzacji. Nie musisz tworzyć własnego systemu AI.

Możesz zacząć od jednego zadania.

To może być zadanie, które wykonujesz często i którego nie lubisz. Może to być pisanie wiadomości, poprawianie tekstów, tworzenie notatek, przygotowywanie planów, analiza dokumentów, nauka, tłumaczenie, organizowanie informacji albo wymyślanie pomysłów.

Następnie możesz sprawdzić, czy AI rzeczywiście pomaga.

Nie czy jest „niesamowita”.

Nie czy „zmieni świat”.

Tylko czy Tobie pomaga.

Jeżeli przygotowanie określonego tekstu zajmowało Ci trzydzieści minut, a z pomocą AI zajmuje piętnaście, to masz konkretny efekt. Jeżeli zrozumienie trudnego zagadnienia zajmowało Ci godzinę, a rozmowa z AI pozwoliła Ci zrozumieć je w dwadzieścia minut, również masz konkretny efekt. Jeżeli dzięki AI możesz szybciej przygotować się do spotkania albo uporządkować informacje, jest to realna korzyść.

Właśnie dlatego podtytuł tej książki brzmi: Proste narzędzia, praktyczne wskazówki, realne efekty.

Nie chodzi o technologiczną magię. Chodzi o praktykę.

Być może pierwszego dnia po rozpoczęciu lektury zrobisz coś bardzo prostego. Wkleisz tekst i poprosisz o jego skrócenie. Albo poprosisz AI o wyjaśnienie zagadnienia, którego od dawna nie rozumiesz. Być może przygotujesz dzięki niej pierwszą wiadomość, plan dnia albo listę pomysłów.

To wystarczy.

Pierwszy kontakt z AI nie musi być spektakularny. Wręcz przeciwnie. Najlepiej, jeśli będzie związany z czymś, co rzeczywiście robisz.

Możesz zacząć od takiego prostego polecenia:

„Chcę nauczyć się korzystać ze sztucznej inteligencji. Jestem początkującym użytkownikiem. Wyjaśnij mi w prosty sposób, do czego mogę wykorzystać AI w codziennym życiu. Podaj konkretne przykłady z pracy, domu, nauki i organizacji czasu. Nie używaj specjalistycznego języka.”

Możesz również od razu poprosić o coś bardziej praktycznego:

„Przeanalizuj mój typowy dzień i znajdź zadania, przy których sztuczna inteligencja mogłaby mi pomóc. Nie zakładaj, że AI jest potrzebna wszędzie. Wskaż tylko te czynności, w których rzeczywiście może oszczędzić czas albo poprawić jakość pracy. Przy każdym przykładzie wyjaśnij, jak mógłbym zacząć.”

A jeżeli nie wiesz jeszcze, do czego właściwie chciałbyś używać AI, możesz rozpocząć od prostego ćwiczenia:

„Zadaj mi 10 prostych pytań dotyczących mojej pracy, codziennych obowiązków, nauki i zainteresowań. Na podstawie moich odpowiedzi wskaż, w jakich obszarach sztuczna inteligencja może być dla mnie najbardziej użyteczna. Zacznij od zastosowań łatwych dla początkującego.”

Tak właśnie warto myśleć o promptach.

Prompt, czyli polecenie przekazywane AI, nie musi być magiczną formułą. Nie istnieje jeden tajny język, którego trzeba się nauczyć. Dobry prompt to przede wszystkim jasna komunikacja.

Jeżeli prosisz człowieka o pomoc, prawdopodobnie nie powiesz: „Zrób coś z tym”. Wyjaśnisz, czego dotyczy sprawa, czego potrzebujesz i jaki ma być efekt. Z AI jest podobnie.

Zamiast napisać:

„Napisz maila”.

Możesz napisać:

„Napisz krótkiego, profesjonalnego e-maila do klienta, który czeka na odpowiedź dotyczącą terminu realizacji zamówienia. Chcę przeprosić za opóźnienie, wyjaśnić sytuację bez podawania niepotwierdzonych informacji i zaproponować dalszy kontakt. Ton ma być spokojny, rzeczowy i uprzejmy”.

Drugie polecenie zawiera więcej informacji. Dzięki temu AI ma większą szansę przygotować rezultat, który rzeczywiście będzie Ci potrzebny.

Nie oznacza to jednak, że musisz od początku tworzyć bardzo rozbudowane prompty. Ta książka będzie Ci pokazywać, jak stopniowo przechodzić od prostych pytań do bardziej precyzyjnych poleceń.

Najpierw wystarczy zapytać.

Potem warto nauczyć się doprecyzowywać.

Następnie można dodawać kontekst.

Później ograniczenia.

A na końcu można nauczyć AI sposobu, w jaki chcemy otrzymywać odpowiedzi.

To nie jest egzamin. Nie ma obowiązku nauczenia się wszystkiego od razu.

AI można traktować jak rozmowę, która może być wieloetapowa. Jeżeli pierwsza odpowiedź Ci nie odpowiada, nie oznacza to automatycznie, że narzędzie jest bezużyteczne. Możesz napisać: „To jest zbyt skomplikowane”. Możesz powiedzieć: „Skróć”. Możesz dodać: „Podaj przykład”. Możesz poprosić: „Zmień ton na bardziej naturalny”. Możesz napisać: „Nie o to mi chodziło. Miałem na myśli…”.

To bardzo ważna zmiana sposobu myślenia.

Nie zawsze trzeba od razu napisać idealny prompt.

Można prowadzić z AI rozmowę.

Właśnie dlatego warto zapomnieć o jednym z mitów dotyczących sztucznej inteligencji: że skuteczny użytkownik musi od razu znać perfekcyjne polecenia. Nie. Skuteczny użytkownik przede wszystkim wie, jaki rezultat chce osiągnąć i potrafi poprawić swoje polecenie, kiedy pierwszy rezultat nie jest wystarczająco dobry.

W praktyce może to wyglądać tak:

„Napisz mi opis produktu”.

AI przygotowuje tekst.

Ty odpowiadasz:

„Jest za bardzo reklamowy. Napisz go bardziej naturalnie, jak opis przygotowany przez człowieka. Nie używaj przesadzonych określeń”.

AI przygotowuje kolejną wersję.

Ty dodajesz:

„Skróć ją o około połowę i skup się przede wszystkim na korzyściach dla klienta”.

Po kilku takich krokach możesz otrzymać tekst znacznie bliższy temu, czego naprawdę potrzebujesz.

To pokazuje jeszcze jedną ważną rzecz: AI nie musi być zastępcą człowieka. Może być narzędziem współpracy z człowiekiem.

Ty masz doświadczenie, intencje, odpowiedzialność, znajomość sytuacji i własne kryteria oceny. AI ma zdolność szybkiego przetwarzania informacji, generowania wariantów, porządkowania treści i pracy z językiem. Połączenie tych dwóch stron może być znacznie bardziej wartościowe niż próba całkowitego oddania zadania maszynie.

Ta książka będzie właśnie wokół tego podejścia zbudowana.

Nie będziemy traktować AI jako tajemniczej technologii, którą trzeba podziwiać z daleka. Będziemy traktować ją jako narzędzie, z którego trzeba nauczyć się korzystać.

A korzystanie z narzędzia wymaga praktyki.

Być może zauważysz podczas lektury, że wiele zastosowań AI jest zaskakująco zwyczajnych. I bardzo dobrze. Największa wartość technologii nie zawsze znajduje się w najbardziej efektownych zastosowaniach. Czasami jest nią możliwość skrócenia nudnej czynności o dziesięć minut. Innym razem możliwość szybkiego uporządkowania informacji. Jeszcze innym razem możliwość zadania pytania o dowolnej porze bez poczucia, że przeszkadzasz drugiej osobie.

Wyobraź sobie osobę, która każdego dnia otrzymuje kilkadziesiąt wiadomości. AI może pomóc jej je podsumować i uporządkować.

Wyobraź sobie studenta, który ma przed sobą trudny temat. AI może wyjaśnić go na kilka różnych sposobów.

Wyobraź sobie pracownika, który musi przygotować raport. AI może pomóc uporządkować dane i przygotować pierwszy projekt.

Wyobraź sobie rodzica planującego rodzinny wyjazd. AI może pomóc stworzyć listę rzeczy do zabrania, plan dnia albo propozycje aktywności.

Wyobraź sobie osobę uczącą się języka. AI może prowadzić z nią rozmowę, poprawiać błędy i przygotowywać ćwiczenia.

Wyobraź sobie kogoś, kto ma pomysł na książkę, ale nie wie, jak zacząć. AI może pomóc przełożyć chaotyczne pomysły na plan pracy.

W każdym z tych przypadków technologia jest podobna, ale potrzeba człowieka zupełnie inna.

I właśnie dlatego nie warto zaczynać nauki AI od listy setek funkcji. Lepiej zacząć od własnego życia.

Co robisz codziennie?

Co zajmuje Ci dużo czasu?

Czego nie lubisz robić?

Gdzie często się powtarzasz?

Jakich informacji szukasz?

Jakie teksty piszesz?

Czego próbujesz się nauczyć?

Jakie problemy często musisz rozwiązywać?

Gdzie brakuje Ci pomysłu?

Gdzie potrzebujesz drugiej opinii?

Gdzie tracisz czas na porządkowanie informacji?

To właśnie w tych miejscach mogą znajdować się najlepsze zastosowania AI.

Warto również zmienić sposób myślenia o czasie. Jeżeli AI pomaga Ci wykonać zadanie dwa razy szybciej, nie oznacza to wyłącznie, że możesz zrobić dwa razy więcej pracy. Być może możesz przeznaczyć odzyskany czas na coś ważniejszego. Możesz odpocząć. Możesz porozmawiać z klientem. Możesz spędzić więcej czasu z rodziną. Możesz nauczyć się czegoś nowego. Możesz zrobić rzecz, którą od miesięcy odkładasz.

Technologia może więc zwiększać produktywność, ale produktywność nie powinna oznaczać wyłącznie większej liczby wykonanych zadań. Czasem największym efektem wykorzystania AI jest możliwość zrobienia mniej niepotrzebnych rzeczy.

To bardzo ważne rozróżnienie.

Jeżeli dzięki AI napiszesz dziesięć razy więcej e-maili, ale wszystkie będą niepotrzebne, nie osiągnąłeś sukcesu. Jeżeli wygenerujesz sto postów w mediach społecznościowych, których nikt nie chce czytać, sama liczba materiałów nie ma większego znaczenia. Jeżeli AI pozwoli Ci przygotować dwadzieścia raportów zamiast pięciu, ale żaden z nich nie pomoże podjąć lepszej decyzji, również trudno mówić o realnej wartości.

Celem nie jest produkowanie większej ilości treści.

Celem jest osiąganie lepszych rezultatów przy rozsądnym wykorzystaniu czasu, uwagi i energii.

Dlatego w tej książce będziemy wracać do prostego pytania: „Co dzięki AI chcę osiągnąć?”.

To pytanie jest ważniejsze niż „Jakie funkcje ma AI?”.

Funkcji może być tysiące. Twoich rzeczywistych potrzeb jest znacznie mniej.

Jeżeli nauczysz się identyfikować swoje potrzeby, dobór zastosowania stanie się łatwiejszy.

Nie musisz znać wszystkich narzędzi. Rynek sztucznej inteligencji zmienia się bardzo szybko. Pojawiają się nowe modele, aplikacje, funkcje i usługi. To, co dzisiaj jest popularne, za rok może zostać zastąpione czymś innym. Nie warto więc budować swojej wiedzy wyłącznie na nazwach konkretnych aplikacji.

Znacznie bardziej wartościowe jest nauczenie się zasad.

Jak rozmawiać z AI.

Jak przekazywać kontekst.

Jak określać cel.

Jak poprawiać odpowiedzi.

Jak sprawdzać informacje.

Jak rozpoznawać sytuacje, w których AI może się pomylić.

Jak chronić dane.

Jak wybierać zadania odpowiednie do wsparcia przez AI.

Jak oceniać, czy wykorzystanie AI rzeczywiście przyniosło efekt.

Te umiejętności pozostaną użyteczne nawet wtedy, gdy konkretne narzędzia się zmienią.

Możesz potraktować tę książkę jak instrukcję obsługi nowego rodzaju narzędzia, ale również jak przewodnik po zmianie sposobu pracy z informacją. AI nie jest przecież tylko kolejnym programem. W wielu sytuacjach zmienia sposób, w jaki człowiek podchodzi do problemu.

Dawniej, gdy nie wiedzieliśmy czegoś, szukaliśmy informacji.

Dzisiaj możemy również poprosić AI o wyjaśnienie informacji.

Dawniej, gdy mieliśmy pustą kartkę, musieliśmy sami stworzyć pierwszy szkic.

Dzisiaj możemy poprosić AI o przygotowanie wersji roboczej.

Dawniej, gdy mieliśmy długi tekst, musieliśmy samodzielnie wyciągać z niego najważniejsze elementy.

Dzisiaj możemy poprosić AI o pomoc w jego uporządkowaniu.

Dawniej, gdy mieliśmy kilka możliwych rozwiązań problemu, często rozważaliśmy je sami albo pytaliśmy drugą osobę.

Dzisiaj możemy również wykorzystać AI jako dodatkową perspektywę.

Nie oznacza to, że człowiek przestaje być potrzebny. Wręcz przeciwnie. Im łatwiej wygenerować pierwszą wersję pomysłu, tekstu czy analizy, tym większego znaczenia może nabierać umiejętność oceniania jakości.

To właśnie człowiek powinien wiedzieć, czego chce.

Człowiek powinien ocenić, czy rezultat ma sens.

Człowiek powinien ponosić odpowiedzialność za ważne decyzje.

Człowiek powinien wiedzieć, jakie informacje może przekazać narzędziu.

Człowiek powinien sprawdzić informacje, gdy błąd może mieć poważne konsekwencje.

AI może pomóc wykonać pracę, ale nie zwalnia nas z myślenia.

To zdanie warto zapamiętać na początku książki.

AI może przyspieszyć myślenie, ale nie powinna zwalniać człowieka z odpowiedzialności za rezultat.

Przed Tobą książka dla początkujących, ale „początkujący” nie oznacza tutaj „nieporadny”. Oznacza po prostu osobę, która nie musi znać technologii, żeby zacząć.

Być może nigdy wcześniej nie korzystałeś z AI.

Być może próbowałeś, ale odpowiedzi wydawały Ci się zbyt ogólne.

Być może korzystasz już z niej od czasu do czasu, ale masz wrażenie, że wykorzystujesz zaledwie niewielką część jej możliwości.

Każda z tych sytuacji jest dobrym punktem wyjścia.

Nie musisz niczego nadrabiać.

Nie musisz być ekspertem.

Nie musisz znać modnych określeń.

Nie musisz rozumieć technologicznego zaplecza.

Wystarczy ciekawość i gotowość do eksperymentowania.

Najlepiej będzie, jeśli nie potraktujesz tej książki wyłącznie jako tekstu do przeczytania od pierwszej do ostatniej strony. Potraktuj ją jako podręcznik praktyczny. Jeżeli znajdziesz prompt, który może Ci się przydać, skopiuj go i wypróbuj. Jeżeli pojawi się przykład związany z Twoją pracą, zastąp go własną sytuacją. Jeżeli opisane zostanie zastosowanie, którego wcześniej nie brałeś pod uwagę, sprawdź je na małym, niegroźnym zadaniu.

Nie musisz czekać do końca książki.

Możesz zacząć korzystać z AI już podczas czytania pierwszych stron.

Dobrym ćwiczeniem na początek będzie poproszenie AI o ocenę własnych potrzeb:

„Jestem początkującym użytkownikiem sztucznej inteligencji. Chcę nauczyć się wykorzystywać ją praktycznie, a nie tylko eksperymentować dla zabawy. Pomóż mi znaleźć pięć zadań z mojego codziennego życia, przy których AI może być najbardziej użyteczna. Najpierw zadaj mi pytania dotyczące mojej pracy, obowiązków, nauki, zainteresowań i problemów, które często muszę rozwiązywać. Następnie zaproponuj konkretne zastosowania. Przy każdym wyjaśnij, jak zacząć, czego oczekiwać i na co uważać. Nie zakładaj, że potrzebuję AI do wszystkiego.”

Możesz również rozpocząć od ćwiczenia polegającego na znalezieniu czynności, które zabierają Ci najwięcej czasu:

„Pomóż mi przeanalizować mój typowy tydzień. Zadawaj mi po kolei pytania o czynności, które wykonuję w pracy i w domu. Szukaj szczególnie zadań powtarzalnych, czasochłonnych, związanych z pisaniem, czytaniem, wyszukiwaniem informacji, porządkowaniem danych, planowaniem i komunikacją. Na końcu przygotuj listę zadań, przy których mogę przetestować AI. Podziel je na łatwe, średnio trudne i wymagające większej ostrożności.”

A kiedy znajdziesz już pierwsze zadanie, możesz wykorzystać jeszcze jeden prompt:

„Chcę wykorzystać AI do następującego zadania: [opisz zadanie]. Jestem początkującym użytkownikiem. Wyjaśnij mi krok po kroku, jak mogę wykorzystać AI do wykonania tego zadania. Przygotuj również przykładowy prompt, który mogę skopiować. Jeżeli istnieje ryzyko, że AI może popełnić błąd albo potrzebna jest weryfikacja człowieka, wyraźnie mnie o tym poinformuj.”

To wystarczy, żeby rozpocząć.

W dalszej części książki będziemy rozwijać te podstawy. Będziemy przechodzić od prostych zastosowań do coraz bardziej zaawansowanych sposobów pracy. Zobaczysz, jak wykorzystać AI do pisania i poprawiania tekstów, nauki, pracy z dokumentami, planowania, organizacji, analizy informacji, kreatywności, pracy zawodowej i wielu codziennych czynności. Nauczysz się również tego, czego AI robić nie powinna, jakie informacje trzeba chronić i dlaczego odpowiedź brzmiąca bardzo pewnie nie zawsze jest odpowiedzią prawdziwą.

Najważniejszą rzeczą, którą chcę jednak przekazać Ci już na początku, jest coś bardzo prostego.

Nie musisz wiedzieć, jak sztuczna inteligencja działa od strony technicznej, żeby nauczyć się dobrze z niej korzystać.

Nie musisz rozumieć matematyki stojącej za modelem.

Nie musisz znać programowania.

Nie musisz wiedzieć, jak wygląda proces trenowania modelu.

Nie musisz znać terminologii używanej przez inżynierów.

Możesz zacząć od zwykłego języka.

Od własnego problemu.

Od własnego pytania.

Od zadania, które chcesz wykonać szybciej.

Od informacji, którą chcesz uporządkować.

Od rzeczy, której chcesz się nauczyć.

Od pomysłu, który chcesz rozwinąć.

I być może właśnie to jest największą zmianą, jaką przyniosła współczesna sztuczna inteligencja. Technologia, która wcześniej wymagała specjalistycznej wiedzy, coraz częściej pozwala człowiekowi korzystać z niej poprzez zwykłą rozmowę.

Nie musisz zostać informatykiem.

Nie musisz zostać ekspertem od AI.

Wystarczy, że nauczysz się zadawać dobre pytania, jasno określać potrzeby, krytycznie oceniać odpowiedzi i świadomie wykorzystywać to, co AI potrafi zrobić dobrze.

A potem pozostaje najważniejsza część.

Praktyka.

Bo sztucznej inteligencji nie nauczysz się naprawdę przez samo czytanie o niej.

Nauczysz się jej wtedy, gdy zaczniesz jej używać.

Pierwszy prompt nie musi być idealny.

Pierwsza odpowiedź nie musi być idealna.

Pierwszy eksperyment nie musi zakończyć się sukcesem.

Najważniejsze jest, żeby zacząć.

Być może po przeczytaniu tej książki nadal nie będziesz wiedzieć, jak działa każdy element sztucznej inteligencji. I bardzo dobrze. Nie taki jest cel.

Celem jest coś znacznie bardziej praktycznego: abyś potrafił spojrzeć na dowolne zadanie i zadać sobie pytanie:

„Czy sztuczna inteligencja może mi w tym pomóc?”

A następnie potrafił sprawdzić odpowiedź w praktyce.

To właśnie będzie Twoim pierwszym krokiem do świadomego korzystania z AI.

ROZDZIAŁ 1. Czym właściwie jest sztuczna inteligencja?

Sztuczna inteligencja jest jednym z tych pojęć, które w ostatnich latach zrobiły ogromną karierę. Pojawia się w wiadomościach, reklamach, rozmowach o pracy, edukacji, biznesie, przyszłości technologii, a nawet w zwyczajnych rozmowach przy kawie. Jednocześnie jest to pojęcie, które bardzo łatwo niepotrzebnie skomplikować. Gdy zaczniemy czytać o AI, szybko trafimy na takie określenia jak modele językowe, uczenie maszynowe, sieci neuronowe, generatywna sztuczna inteligencja, algorytmy, parametry, tokeny czy multimodalność. Wszystkie te terminy mają swoje znaczenie, ale osoba rozpoczynająca przygodę ze sztuczną inteligencją nie musi poznawać ich jednocześnie. Co więcej, nie musi rozumieć wszystkich technicznych szczegółów, aby korzystać z AI w praktyczny sposób.

Najlepszym punktem wyjścia jest więc bardzo proste pytanie: czym właściwie jest sztuczna inteligencja?

Najprościej można powiedzieć, że sztuczna inteligencja to zbiorcza nazwa dla technologii, które pozwalają komputerom wykonywać zadania wymagające pewnych zdolności kojarzonych wcześniej przede wszystkim z ludzką inteligencją. Chodzi między innymi o rozpoznawanie wzorców, analizowanie informacji, rozumienie języka, klasyfikowanie danych, przewidywanie określonych wyników, rozpoznawanie obrazów, generowanie treści czy reagowanie na polecenia użytkownika. Nie oznacza to jednak, że komputer stał się człowiekiem albo że maszyna posiada świadomość identyczną z ludzką. To bardzo ważne rozróżnienie.

Słowo „inteligencja” może być tutaj mylące, ponieważ w codziennym języku kojarzymy ją z rozumieniem świata, doświadczeniem, emocjami, samoświadomością i zdolnością do samodzielnego podejmowania decyzji. Tymczasem współczesne systemy AI wykonują zadania dzięki określonym modelom matematycznym, ogromnym zbiorom danych, algorytmom i mocy obliczeniowej. Potrafią osiągać niezwykle imponujące rezultaty, ale nie oznacza to automatycznie, że myślą dokładnie w taki sam sposób jak człowiek.

Można wyobrazić sobie sztuczną inteligencję jako bardzo zaawansowane narzędzie do pracy z informacją. Otrzymuje określone dane wejściowe, przetwarza je zgodnie z możliwościami swojego modelu, a następnie generuje wynik. W zależności od rodzaju systemu tym wynikiem może być klasyfikacja zdjęcia, przewidywanie wartości, odpowiedź tekstowa, streszczenie dokumentu, opis obrazu, wygenerowane zdjęcie, muzyka, głos, film albo propozycja rozwiązania problemu.

To właśnie ogromna różnorodność zastosowań sprawia, że sztuczna inteligencja nie jest jednym programem i nie jest jedną konkretną technologią. Jest raczej dużą rodziną różnych metod i systemów.

Kiedy więc ktoś mówi „AI”, warto zadać sobie pytanie: o jakiego rodzaju AI właściwie chodzi?

System, który rozpoznaje twarz na zdjęciu, działa w inny sposób niż system generujący tekst. Narzędzie analizujące dane sprzedażowe może wykorzystywać inne rozwiązania niż aplikacja tworząca obraz na podstawie opisu. Program rozpoznający mowę wykonuje inne zadanie niż chatbot prowadzący rozmowę z użytkownikiem. Wszystkie mogą jednak mieścić się w szerokim pojęciu sztucznej inteligencji.

Jednocześnie trzeba uważać na drugą skrajność. AI nie jest magiczną technologią, która „wie wszystko”. To jeden z najbardziej szkodliwych mitów dotyczących sztucznej inteligencji, szczególnie dla początkujących użytkowników. Jeżeli chatbot odpowiada płynnie, logicznie i pewnym tonem, bardzo łatwo odnieść wrażenie, że posiada dostęp do pełnej wiedzy i doskonale rozumie każdy problem. Tak nie jest.

Sztuczna inteligencja może być niezwykle użyteczna, ale jej możliwości mają granice. Może popełniać błędy. Może źle zrozumieć polecenie. Może nie znać najnowszych informacji. Może wyciągnąć błędny wniosek. Może wygenerować informację, która brzmi wiarygodnie, ale jest nieprawdziwa. Może również wykonać zadanie w sposób formalnie poprawny, ale zupełnie nieprzydatny dla konkretnego człowieka.

Dlatego już na początku tej książki warto przyjąć prostą zasadę: AI jest narzędziem, a nie wyrocznią.

Ta zasada będzie powracała w kolejnych rozdziałach, ponieważ jest jednym z fundamentów świadomego korzystania ze sztucznej inteligencji.

Aby dobrze zrozumieć, czym jest współczesna AI, warto porównać ją ze zwykłym programem komputerowym. Z tradycyjnymi programami mamy do czynienia od dziesięcioleci. Kalkulator wykonuje obliczenia. Edytor tekstu pozwala pisać dokumenty. Program księgowy obsługuje określone operacje finansowe. Arkusz kalkulacyjny pozwala przeprowadzać obliczenia i analizować dane. System sprzedażowy zapisuje informacje o klientach i zamówieniach. Każdy z tych programów ma określone funkcje i zasady działania.

Jeżeli używasz kalkulatora i wpisujesz „25 × 18”, program wykonuje zdefiniowane działanie matematyczne i zwraca wynik. Jeżeli wpiszesz inną liczbę, wykona odpowiednie obliczenie. Nie musi „rozumieć” znaczenia pytania w taki sposób, w jaki człowiek rozumie rozmowę.

W tradycyjnym oprogramowaniu człowiek zazwyczaj musi dostosować swoje działanie do funkcji programu. Jeżeli chcesz zrobić coś konkretnego, musisz znaleźć odpowiednie narzędzie, funkcję, przycisk lub procedurę.

Sztuczna inteligencja może działać znacznie bardziej elastycznie. Zamiast wybierać wyłącznie spośród wcześniej zaprogramowanych operacji, system AI może analizować treść polecenia, rozpoznawać wzorce i generować odpowiedź dopasowaną do sytuacji. Możesz opisać problem własnymi słowami i poprosić o pomoc.

Różnica ta jest szczególnie widoczna w przypadku modeli językowych. Tradycyjny program może mieć funkcję „sortuj dane”, „drukuj dokument” czy „oblicz sumę”. Model językowy może natomiast otrzymać polecenie: „Przeczytaj poniższe informacje, uporządkuj je według ważności, znajdź sprzeczności i przygotuj krótkie podsumowanie dla osoby, która nie zna tego tematu”.

To zupełnie inny sposób interakcji z komputerem.

Nie oznacza to, że tradycyjne oprogramowanie stało się niepotrzebne. Wręcz przeciwnie. Wiele najlepszych zastosowań AI polega właśnie na połączeniu sztucznej inteligencji z klasycznym oprogramowaniem. System księgowy nadal może odpowiadać za księgowanie, baza danych za przechowywanie informacji, CRM za historię klientów, a AI może pomagać użytkownikowi analizować zgromadzone dane, przygotowywać podsumowania czy tworzyć projekty komunikacji.

Sztuczna inteligencja nie musi więc zastępować wszystkich programów. Często staje się dodatkową warstwą, która pomaga człowiekowi korzystać z istniejących informacji i narzędzi.

Jednym z najważniejszych pojęć, które warto poznać, jest uczenie maszynowe, czyli machine learning. Brzmi ono skomplikowanie, ale podstawowa idea jest stosunkowo prosta. W tradycyjnym programowaniu człowiek określa reguły, według których komputer ma wykonywać zadanie. W uczeniu maszynowym system może nauczyć się określonych wzorców na podstawie przykładów i danych.

Wyobraźmy sobie bardzo uproszczony przykład rozpoznawania zdjęć psów i kotów. Można próbować napisać program zawierający ogromną liczbę ręcznie ustalonych reguł: jeżeli zwierzę ma określony kształt uszu, określoną długość pyska i określone proporcje ciała, prawdopodobnie jest kotem. Problem polega na tym, że rzeczywiste zdjęcia są niezwykle różnorodne. Zwierzę może być częściowo zasłonięte, znajdować się w innej pozycji, mieć nietypowe umaszczenie albo być sfotografowane z nietypowego kąta.

Uczenie maszynowe pozwala podejść do problemu inaczej. System może otrzymać bardzo dużą liczbę przykładów i na ich podstawie nauczyć się rozpoznawać wzorce charakterystyczne dla danych kategorii. Nie oznacza to, że system „wie”, czym jest pies albo kot w ludzkim sensie. Oznacza to, że nauczył się określonych zależności w danych.

Ta różnica jest ważna, ponieważ pomaga zrozumieć zarówno siłę, jak i ograniczenia AI. System może być bardzo dobry w rozpoznawaniu wzorców, ale jego skuteczność zależy między innymi od danych, sposobu treningu, konstrukcji modelu i rodzaju zadania.

Uczenie maszynowe jest szeroką dziedziną. W jego ramach istnieją różne podejścia i techniki. Nie trzeba jednak znać ich wszystkich, aby rozpocząć korzystanie z AI. Dla początkującego ważniejsze jest zrozumienie ogólnej zasady: model może uczyć się zależności na podstawie danych, a następnie wykorzystywać poznane wzorce do wykonywania określonych zadań na nowych danych.

To prowadzi nas do kolejnego ważnego pojęcia, czyli modelu.

Model sztucznej inteligencji można w uproszczeniu potraktować jako wytrenowany system, który potrafi wykonywać określone zadania. W przypadku modeli językowych ich zadaniem jest praca z językiem. Mogą analizować tekst i generować kolejne fragmenty, odpowiadać na pytania, przekształcać treść, streszczać informacje, tłumaczyć, tworzyć różne rodzaje tekstów czy pomagać w analizie materiałów.

Modele językowe stały się szczególnie ważne, ponieważ pozwoliły ludziom komunikować się z AI za pomocą języka naturalnego. Nie trzeba już koniecznie korzystać z wyspecjalizowanego interfejsu. Można po prostu napisać polecenie.

To właśnie na modelach językowych opierają się współczesne chatboty AI.

Chatbot to system, który umożliwia użytkownikowi komunikację z programem za pomocą rozmowy. Sama idea chatbota nie jest nowa. Proste chatboty istniały długo przed obecnym boomem na generatywną AI. Różnica polega na tym, że współczesne modele językowe są znacznie bardziej elastyczne. Potrafią pracować z długimi instrukcjami, uwzględniać kontekst rozmowy, przekształcać tekst, tworzyć różne warianty odpowiedzi i wykonywać zadania wymagające kilku etapów rozumowania.

Dla użytkownika najważniejsze jest jednak coś jeszcze prostszego: chatbot daje możliwość rozmowy z systemem komputerowym w sposób przypominający rozmowę z człowiekiem.

Możesz powiedzieć: „Nie rozumiem tego”.

Możesz następnie doprecyzować: „Wyjaśnij to jeszcze prościej”.

Potem możesz poprosić: „Podaj przykład z życia”.

Następnie: „A teraz sprawdź, czy dobrze to zrozumiałem”.

Taka interakcja jest zupełnie inna od klasycznego korzystania z programu komputerowego.

Warto jednak pamiętać, że fakt, iż chatbot rozmawia naturalnym językiem, nie oznacza, że jest człowiekiem. Nie posiada automatycznie ludzkiej świadomości, doświadczeń czy emocji. Jeżeli używa sformułowań typu „rozumiem” albo „wydaje mi się”, należy traktować je jako element komunikacji, a nie dowód istnienia ludzkiego rodzaju przeżyć.

Jednym z powodów, dla których współczesna AI zrobiła tak duże wrażenie, jest rozwój generatywnej sztucznej inteligencji. Generatywna AI to systemy zdolne do tworzenia nowych treści na podstawie otrzymanych instrukcji i wzorców poznanych podczas procesu uczenia. Mogą generować tekst, obrazy, dźwięk, muzykę, kod, a w zależności od narzędzia również materiały wideo.

W przypadku tekstu możesz poprosić AI o napisanie projektu wiadomości, artykułu, opisu produktu, streszczenia, scenariusza, planu nauki albo zestawu pytań. W przypadku obrazu możesz opisać scenę, styl i elementy kompozycji, a system może wygenerować obraz odpowiadający opisowi. W przypadku dźwięku mogą istnieć systemy generujące mowę, muzykę czy inne materiały audio. W przypadku wideo generatywna AI może być wykorzystywana do tworzenia lub przekształcania materiałów wizualnych.

To ważne, ponieważ pokazuje, że AI nie ogranicza się już do analizy istniejących danych. Może również uczestniczyć w procesie tworzenia.

Oczywiście słowo „tworzenie” trzeba rozumieć właściwie. Generatywny model nie tworzy w taki sam sposób jak człowiek, który ma osobiste doświadczenia, intencje, wspomnienia czy świadomą wizję artystyczną. Generuje rezultat na podstawie wzorców, danych, instrukcji i mechanizmu działania konkretnego modelu.

Dla użytkownika praktyczny efekt może być jednak niezwykle interesujący.

Jeżeli napiszesz: „Przygotuj prostą grafikę przedstawiającą jesienny las w stylu delikatnego szkicu”, system generatywny może przygotować obraz odpowiadający temu opisowi. Jeżeli napiszesz: „Napisz krótką historię dla dziecka o lisie, który zgubił drogę do domu”, może wygenerować tekst. Jeżeli poprosisz: „Przygotuj trzy różne melodie o spokojnym charakterze”, odpowiednie narzędzie może wygenerować materiał muzyczny.

Generatywna AI jest więc szczególnie przydatna tam, gdzie efektem pracy jest treść.

Jednocześnie warto zapamiętać, że „generowanie” nie oznacza „gwarantowanie jakości”. AI może stworzyć coś pięknego, ale może również wygenerować materiał przeciętny, nieprecyzyjny albo błędny. Człowiek nadal odgrywa bardzo ważną rolę w ocenie rezultatu.

Innym obszarem sztucznej inteligencji jest rozpoznawanie obrazów. Systemy komputerowe od lat potrafią analizować obrazy, ale rozwój współczesnych metod AI znacznie zwiększył ich możliwości. AI może być wykorzystywana do rozpoznawania obiektów, klasyfikowania zdjęć, odczytywania tekstu z obrazów, analizowania dokumentów czy identyfikowania określonych wzorców wizualnych.

W praktyce może to oznaczać, że możesz przekazać AI zdjęcie dokumentu i poprosić o wyciągnięcie z niego najważniejszych informacji. Możesz pokazać tabelę i poprosić o jej analizę. Możesz przesłać zdjęcie produktu i poprosić o opis jego wyglądu. Możesz wykorzystać AI do odczytania informacji z fotografii, choć zawsze należy sprawdzić, czy system prawidłowo odczytał dane.

To ostatnie zastrzeżenie jest bardzo istotne. Jeżeli AI odczytuje liczbę z dokumentu i pomyli „8” z „3”, konsekwencje mogą być niewielkie w przypadku zwykłej notatki, ale poważne w przypadku dokumentu finansowego. Dlatego możliwości AI należy zawsze rozpatrywać razem z ryzykiem konkretnego zastosowania.

Jednym z najbardziej widocznych zastosowań sztucznej inteligencji jest oczywiście generowanie tekstu. Współczesne modele językowe potrafią przygotowywać teksty w różnych stylach i formatach. Mogą pomóc stworzyć pierwszy szkic, skrócić długi materiał, uporządkować chaotyczne notatki, poprawić język, przetłumaczyć treść, stworzyć listę pytań, przygotować plan, porównać informacje albo przekształcić jeden rodzaj tekstu w inny.

W tym miejscu pojawia się jednak bardzo ważna zasada: AI może przygotować tekst, ale nie musi znać Twojej intencji tak dobrze jak Ty.

Jeżeli poprosisz ją o napisanie listu, może powstać poprawny językowo tekst, który będzie jednak zbyt formalny. Jeżeli poprosisz o reklamę, może powstać tekst pełen marketingowych określeń, których nie chcesz używać. Jeżeli poprosisz o opis firmy, AI może zastosować ogólne sformułowania, jeżeli nie dostarczysz jej konkretnych informacji.

Dlatego im ważniejszy jest rezultat, tym ważniejszy staje się kontekst.

Zamiast pisać:

„Napisz opis mojej firmy”.

lepiej napisać:

„Prowadzę małą firmę zajmującą się [opis]. Obsługujemy przede wszystkim [klienci]. Naszą najważniejszą przewagą jest [przewaga]. Chcę przygotować krótki opis na stronę internetową. Tekst ma być profesjonalny, ale naturalny, bez przesadnego języka reklamowego. Nie dodawaj informacji, których Ci nie podałem.”

Drugie polecenie daje AI znacznie więcej informacji potrzebnych do wykonania zadania.

To właśnie dlatego w tej książce tak dużo miejsca poświęcone zostanie praktycznemu formułowaniu poleceń. Nie chodzi o nauczenie się „magicznych promptów”. Chodzi o nauczenie się komunikowania z AI.

Można przyjąć prosty schemat: powiedz AI, co ma zrobić, dla kogo, w jakim celu, na podstawie jakich informacji, w jakim formacie i z jakimi ograniczeniami.

Nie zawsze wszystkie te elementy będą potrzebne. Przy prostym pytaniu wystarczy jedno zdanie. Przy bardziej złożonym zadaniu warto przekazać więcej kontekstu.

Jednym z najlepszych sposobów rozpoczęcia pracy z AI jest więc zwyczajne poproszenie jej o pomoc w konkretnym problemie.

Możesz użyć takiego promptu:

„Jestem początkującym użytkownikiem AI. Mam następujący problem: [opisz problem]. Chcę osiągnąć: [opisz cel]. Wyjaśnij mi prostym językiem, jak możesz mi w tym pomóc. Zaproponuj kilka możliwych sposobów działania i wskaż, który z nich będzie najprostszy dla początkującego. Nie zakładaj informacji, których Ci nie podałem.”

To proste polecenie dobrze pokazuje podstawową filozofię tej książki. Nie musisz wiedzieć wszystkiego przed rozpoczęciem. Możesz zacząć od opisania sytuacji.

Sztuczna inteligencja może również pomóc Ci zrozumieć samą siebie. Możesz poprosić ją o wyjaśnienie pojęcia, którego nie znasz:

„Wyjaśnij mi pojęcie [wpisz pojęcie] tak, jakbyś tłumaczył je osobie, która nigdy wcześniej się z nim nie spotkała. Najpierw podaj bardzo prostą definicję, następnie przykład z codziennego życia, a na końcu wyjaśnij, do czego ta wiedza może mi się przydać. Nie używaj specjalistycznego języka bez wyjaśnienia.”

Jeżeli odpowiedź nadal będzie zbyt trudna, możesz po prostu napisać:

„To nadal jest dla mnie zbyt skomplikowane. Wyjaśnij to jeszcze prościej i użyj przykładu z życia codziennego.”

To właśnie jedna z największych zalet rozmowy z AI. Nie musisz dopasowywać się do jednego poziomu trudności. Możesz stopniowo prowadzić rozmowę.

Sztuczna inteligencja może być również wykorzystywana do pracy z informacjami. Wyobraźmy sobie, że masz długi tekst i nie wiesz, od czego zacząć. Możesz poprosić:

„Przeanalizuj poniższy tekst. Najpierw napisz krótkie streszczenie, następnie wskaż pięć najważniejszych informacji, potem wymień pytania, na które tekst nie odpowiada. Oddziel informacje bezpośrednio wynikające z tekstu od własnych wniosków. Nie dodawaj faktów, których w tekście nie ma.”

To polecenie jest już znacznie bardziej świadome. Nie prosisz wyłącznie o „streszczenie”. Określasz, jakiego rodzaju rezultat chcesz otrzymać i czego AI nie powinna robić.

Podobnie możesz pracować z własnymi notatkami:

„Poniżej znajdują się moje chaotyczne notatki. Uporządkuj je, ale nie zmieniaj znaczenia informacji. Podziel je na najważniejsze tematy, wyciągnij decyzje i zadania oraz wskaż informacje, których nie da się jednoznacznie zinterpretować. Nie dopisuj faktów.”

To przykład zadania, w którym AI nie musi „wymyślać” niczego nowego. Jej wartość może polegać na uporządkowaniu tego, co już posiadasz.

I właśnie tutaj dochodzimy do ważnego wniosku: sztuczna inteligencja nie jest tylko generatorem treści.

Może być narzędziem do przekształcania informacji.

Może zamienić długi tekst w streszczenie. Notatki w plan. Dane w opis. Pytania w quiz. Pomysł w strukturę. Rozmowę w listę zadań. Dokument w zestaw najważniejszych punktów. Jeden tekst w kilka różnych formatów.

Ta możliwość będzie miała ogromne znaczenie dla początkujących użytkowników, ponieważ pozwala wykorzystywać AI bez konieczności tworzenia wszystkiego od zera.

Warto również powiedzieć kilka słów o tym, czego AI potrafi już dzisiaj.

W zależności od narzędzia i modelu może między innymi analizować i generować tekst, pomagać w tłumaczeniu, streszczać informacje, odpowiadać na pytania, tworzyć warianty tekstów, pomagać w nauce, analizować dokumenty, pracować z obrazami, rozpoznawać zawartość zdjęć, tworzyć obrazy, generować lub przetwarzać dźwięk, wspierać pracę z kodem, analizować dane, pomagać w planowaniu, generować pomysły i wspierać wykonywanie wielu zadań związanych z informacją.

Może również pomagać w zadaniach, które wcześniej wymagały kilku różnych narzędzi. Na przykład użytkownik może przekazać tekst, poprosić o jego analizę, następnie o przygotowanie podsumowania, potem o przekształcenie podsumowania w prezentację, a następnie o przygotowanie pytań, które mogą paść podczas prezentacji. W zależności od możliwości konkretnego systemu część takich działań może zostać wykonana w jednym środowisku.

Nie oznacza to jednak, że AI wykonuje wszystko idealnie.

Jedną z jej największych słabości jest to, że może generować odpowiedzi, które wyglądają na pewne, mimo że zawierają błędy. Jest to szczególnie niebezpieczne dla początkujących, ponieważ naturalny język odpowiedzi może tworzyć wrażenie kompetencji większej, niż rzeczywiście istnieje.

Wyobraź sobie, że pytasz AI o konkretny przepis prawny. Otrzymujesz długą, profesjonalnie brzmiącą odpowiedź. Wszystko wygląda przekonująco. Problem pojawia się wtedy, gdy jeden z przytoczonych przepisów jest nieaktualny albo źle zinterpretowany. Jeżeli nie sprawdzisz informacji, możesz podjąć błędną decyzję.

Podobnie może stać się w finansach. AI może pomóc analizować dane, ale błędnie odczytana liczba albo nieprawidłowe założenie może prowadzić do złych wniosków.

Podobnie w medycynie. AI może pomóc uporządkować informacje, wyjaśnić terminy czy przygotować pytania do lekarza, ale nie należy traktować jej jako nieomylnego źródła diagnozy.

Podobnie w pracy. AI może przygotować ofertę, ale jeżeli wymyśli cenę, termin albo parametr produktu, którego firma faktycznie nie oferuje, profesjonalnie wyglądający dokument może stać się źródłem poważnego problemu.

Dlatego warto już teraz nauczyć się prostego sposobu myślenia:

Im większe konsekwencje błędu, tym większa powinna być kontrola człowieka.

Jeżeli prosisz AI o pomysły na nazwę rośliny doniczkowej, błąd prawdopodobnie nie będzie miał dużych konsekwencji. Jeżeli prosisz ją o analizę umowy, dokumentacji medycznej, danych finansowych albo informacji związanych z bezpieczeństwem, sytuacja jest zupełnie inna.

AI może pomagać w obu przypadkach, ale sposób korzystania z niej powinien być różny.

Drugim ograniczeniem AI jest brak pełnego, ludzkiego rozumienia świata. Model może bardzo dobrze pracować z językiem i wzorcami, ale nie oznacza to, że posiada doświadczenie rzeczywistości. Może opisać spacer po lesie, ale nie chodzi po lesie. Może opisać smak potrawy, ale nie doświadcza go w ludzkim sensie. Może rozmawiać o emocjach, ale nie oznacza to, że przeżywa je tak jak człowiek.

Trzecim ograniczeniem jest zależność od danych i sposobu działania konkretnego systemu. AI może mieć ograniczoną wiedzę o najnowszych wydarzeniach, a nawet narzędzia wyposażone w dostęp do aktualnych informacji wymagają rozsądnego podejścia do źródeł. W przypadku informacji aktualnych zawsze warto sprawdzić, skąd dana informacja pochodzi i czy jest nadal aktualna.

Czwartym ograniczeniem jest kontekst. AI może udzielić świetnej odpowiedzi na źle opisany problem, ale będzie to świetna odpowiedź na problem, który źle przedstawiłeś.

To bardzo ważna obserwacja.

Jeżeli powiesz:

„Jak mam rozwiązać ten problem?”

AI nie wie, czym jest problem, jakie masz ograniczenia, jakie masz zasoby, czego już próbowałeś ani jaki rezultat będzie dla Ciebie dobry.

Jeżeli natomiast napiszesz:

„Prowadzę małą firmę usługową. Klienci często pytają nas o ten sam rodzaj usługi. Pracownicy odpowiadają na podobne wiadomości kilkanaście razy dziennie. Chcę skrócić czas odpowiedzi, ale nie chcę automatycznie wysyłać klientom niezweryfikowanych informacji. Zaproponuj trzy sposoby wykorzystania AI i porównaj je pod względem kosztu, trudności, ryzyka oraz udziału człowieka”.

AI ma znacznie więcej informacji potrzebnych do przygotowania sensownej odpowiedzi.

Dlatego dobra praca z AI zaczyna się nie od pytania „Jakie jest najlepsze polecenie?”, ale od pytania „Co właściwie chcę osiągnąć?”.

To prowadzi do jednej z najważniejszych umiejętności przyszłości: umiejętności współpracy z AI.

Nie chodzi o to, aby człowiek stał się dodatkiem do maszyny. Chodzi o to, aby człowiek potrafił wykorzystać mocne strony technologii, zachowując kontrolę nad rezultatem.

AI może szybko przygotować dziesięć propozycji. Człowiek może wybrać najlepszą.

AI może przeanalizować długi tekst. Człowiek może zdecydować, co z tej analizy wynika.

AI może znaleźć możliwe rozwiązania. Człowiek może ocenić, które rozwiązanie pasuje do konkretnej sytuacji.

AI może przygotować pierwszy projekt. Człowiek może go poprawić.

AI może wskazać ryzyka. Człowiek może zdecydować, które z nich są rzeczywiście istotne.

AI może zadawać pytania. Człowiek może zdecydować, na które odpowiedzi warto szukać.

Takie podejście jest znacznie bardziej użyteczne niż myślenie o AI jako o magicznym zastępcy człowieka.

Warto również zrozumieć, że AI może mieć różne poziomy samodzielności. W najprostszym przypadku Ty wpisujesz pytanie, AI odpowiada, a Ty decydujesz, co zrobić dalej. To bardzo bezpieczny sposób rozpoczęcia nauki. Kolejny poziom może polegać na wykorzystaniu AI do przygotowania projektu, który następnie zatwierdzasz. Jeszcze bardziej zaawansowane rozwiązania mogą łączyć AI z innymi programami i pozwalać jej wykonywać określone czynności automatycznie.

Im większą możliwość działania ma system, tym większe znaczenie mają kontrola, bezpieczeństwo i dobrze zaprojektowane zasady.

Początkujący użytkownik nie powinien więc od razu zaczynać od najbardziej skomplikowanych automatyzacji. Znacznie lepiej zacząć od prostych zastosowań, w których AI pomaga, ale człowiek nadal ma pełną kontrolę.

Dobrym pierwszym zadaniem może być poprawienie tekstu.

„Popraw poniższy tekst pod względem językowym. Zachowaj jego znaczenie i mój sposób wypowiadania się. Nie dodawaj nowych informacji. Jeżeli jakieś zdanie jest niejasne, wskaż je zamiast samodzielnie wymyślać jego znaczenie.”

Dobrym zadaniem może być również streszczenie:

„Streść poniższy tekst w maksymalnie 10 punktach. Nie dodawaj informacji spoza tekstu. Następnie napisz jednym akapitem, jaki jest główny przekaz autora.”

Możesz poprosić o pomoc w nauce:

„Chcę nauczyć się [temat]. Mam podstawową wiedzę, ale nie czuję się pewnie. Przygotuj mi prosty plan nauki na 14 dni. Każdego dnia określ, czego mam się nauczyć, jakie ćwiczenie wykonać i jak sprawdzić, czy rozumiem materiał.”

Możesz wykorzystać AI do organizacji:

„Mam poniższą listę zadań. Uporządkuj ją według pilności i ważności. Nie zakładaj, że znasz moje priorytety. Jeżeli nie masz wystarczających informacji do ustalenia kolejności, wskaż, jakie pytania powinienem sobie zadać.”

Możesz również poprosić AI o krytyczne spojrzenie:

„Przeanalizuj mój pomysł. Nie próbuj mnie przekonać, że jest dobry. Znajdź jego słabe strony, potencjalne problemy, ryzyka i założenia, które mogą okazać się błędne. Następnie wskaż, jakie informacje powinienem sprawdzić przed podjęciem decyzji.”

Ten ostatni przykład jest szczególnie wartościowy, ponieważ pokazuje, że AI może być czymś więcej niż maszyną do potwierdzania naszych pomysłów.

Może pełnić rolę „adwokata diabła”.

Jeżeli przedstawisz jej pomysł, możesz poprosić, aby znalazła argumenty przeciwko niemu. Jeżeli planujesz zakup, możesz poprosić o analizę ryzyka. Jeżeli chcesz rozpocząć projekt, możesz zapytać, co może pójść nie tak. Jeżeli tworzysz tekst, możesz poprosić o wskazanie jego słabych punktów.

To właśnie jeden z kierunków, w którym warto rozwijać korzystanie z AI. Nie tylko „napisz mi”, ale również „sprawdź mnie”.

Nie tylko „wymyśl”, ale również „skrytykuj”.

Nie tylko „odpowiedz”, ale również „powiedz, czego nie wiem”.

Nie tylko „znajdź rozwiązanie”, ale również „pokaż mi, dlaczego to rozwiązanie może być złe”.

W ten sposób AI może stać się narzędziem wspierającym myślenie.

Nie oznacza to oczywiście, że każda odpowiedź AI będzie wartościowa. Czasem model może przedstawić pozornie sensowne argumenty, które również trzeba ocenić. Dlatego krytyczne myślenie pozostaje niezbędne nawet wtedy, gdy korzystamy z bardzo zaawansowanych systemów.

To prowadzi do pytania, czego AI nadal nie potrafi.

Przede wszystkim nie jest wszechwiedząca. Nie zna automatycznie wszystkich faktów, wszystkich wydarzeń i wszystkich informacji. Dostęp do internetu lub innych źródeł może zwiększać aktualność informacji, ale nie sprawia, że system staje się nieomylny.

Nie zawsze rozumie intencje użytkownika.

Nie zawsze rozpoznaje ironię.

Nie zawsze właściwie ocenia znaczenie kontekstu.

Nie zawsze potrafi odróżnić informację prawdziwą od fałszywej wyłącznie na podstawie brzmienia tekstu.

Nie zawsze potrafi poprawnie ocenić konsekwencje swojej odpowiedzi.

Nie posiada automatycznie odpowiedzialności za decyzję, którą podejmie użytkownik.

Nie powinna również być traktowana jako bezpośredni zamiennik człowieka w każdej dziedzinie.

Może być bardzo dobra w generowaniu wariantów, ale człowiek może być lepszy w ocenie, czy dany wariant pasuje do konkretnej sytuacji. Może szybko analizować informacje, ale człowiek może znać kontekst organizacyjny, rodzinny, społeczny czy zawodowy, którego model nie posiada. Może wygenerować przekonujący tekst, ale człowiek może lepiej wiedzieć, czy ten tekst odpowiada wartościom, reputacji i rzeczywistym potrzebom odbiorcy.

AI ma również trudności z zadaniami, które wymagają odpowiedzialności osadzonej w realnym świecie. Jeżeli system zasugeruje niewłaściwe działanie, nie ponosi konsekwencji w taki sposób, w jaki ponosi je człowiek. Dlatego odpowiedzialność za wykorzystanie wyniku AI pozostaje po stronie użytkownika i organizacji, która z tego wyniku korzysta.

Warto więc spojrzeć na sztuczną inteligencję bez dwóch skrajności.

Pierwsza skrajność brzmi: „AI jest niesamowita i potrafi wszystko”.

Druga brzmi: „AI to tylko zabawka i nic poważnego nie potrafi”.

Obie są błędne.

Rzeczywistość jest znacznie ciekawsza.

AI potrafi wykonywać zadania, które jeszcze niedawno wymagały specjalistycznych narzędzi lub dużej ilości ręcznej pracy. Może znacząco przyspieszać pracę z tekstem, informacją, obrazem i danymi. Może wspierać naukę, komunikację, twórczość i analizę. Może pomagać osobom, które nie posiadają specjalistycznych kompetencji technicznych.

Jednocześnie AI nadal się myli, wymaga kontroli, potrzebuje odpowiedniego kontekstu i nie zastępuje ludzkiej odpowiedzialności.

Najlepsze podejście znajduje się więc pomiędzy zachwytem a strachem.

Warto być ciekawym, ale nie naiwnym.

Warto eksperymentować, ale nie bezmyślnie.

Warto korzystać z możliwości AI, ale nie przekazywać jej automatycznie całej odpowiedzialności.

Warto uczyć się nowych sposobów pracy, ale jednocześnie zachować własne umiejętności krytycznej oceny.

Jeżeli zapamiętasz z tego rozdziału tylko kilka rzeczy, niech będą to następujące zasady. Sztuczna inteligencja nie jest jednym programem, ale szeroką rodziną technologii. Uczenie maszynowe pozwala systemom uczyć się wzorców na podstawie danych. Modele językowe są wyspecjalizowane w pracy z językiem. Generatywna AI potrafi tworzyć nowe treści. Chatboty umożliwiają naturalną rozmowę z systemem. AI może pracować nie tylko z tekstem, lecz także z obrazami, dźwiękiem, wideo i innymi rodzajami danych. Jej możliwości są ogromne, ale nie są nieograniczone. AI może się mylić, dlatego ważna jest weryfikacja. A przede wszystkim: nie trzeba być programistą ani informatykiem, żeby zacząć korzystać z jej możliwości.

Najważniejsza jest umiejętność zadania sobie pytania: „Co chcę osiągnąć i czy AI może mi w tym pomóc?”

To pytanie będzie znacznie bardziej przydatne niż próba zapamiętania wszystkich technicznych definicji.

Na początku możesz nawet nie wiedzieć, jak dobrze korzystać z AI. To normalne. Wystarczy, że zaczniesz od prostych zadań. Poproś o wyjaśnienie. Poproś o przykład. Poproś o uporządkowanie tekstu. Poproś o trzy rozwiązania. Poproś o krytykę pomysłu. Poproś o plan nauki. Poproś o poprawienie wiadomości.

Potem zobacz, co się stanie.

Jeżeli rezultat będzie dobry, wykorzystaj go.

Jeżeli będzie przeciętny, doprecyzuj polecenie.

Jeżeli będzie błędny, popraw go i sprawdź źródła.

Jeżeli AI nie będzie potrafiła wykonać zadania, zastanów się, czy problem leży w poleceniu, ograniczeniach narzędzia czy w samym zadaniu.

W ten sposób zaczniesz budować własne doświadczenie.

I właśnie doświadczenie jest ważniejsze niż znajomość wszystkich definicji.

Nie musisz znać odpowiedzi na pytanie, jak dokładnie działa każdy model. Musisz wiedzieć, jak rozsądnie wykorzystać jego możliwości.

Nie musisz wiedzieć, jak zbudować AI. Musisz wiedzieć, jak z niej korzystać.

Nie musisz zostać ekspertem technicznym.

Musisz nauczyć się być świadomym użytkownikiem.

A świadomy użytkownik wie nie tylko, co AI potrafi.

Wie również, czego AI nie potrafi.

Wie, kiedy jej zaufać.

Wie, kiedy ją sprawdzić.

Wie, jakie informacje może jej przekazać.

Wie, jakie informacje powinien zachować dla siebie.

Wie, kiedy AI może oszczędzić mu czas.

I wie, kiedy najlepszym rozwiązaniem nadal będzie człowiek.

To właśnie od takiego podejścia warto rozpocząć przygodę ze sztuczną inteligencją. Nie od pytania, czy AI zastąpi ludzi. Nie od zastanawiania się, która aplikacja jest najmodniejsza. Nie od próby poznania całego technologicznego świata w jeden weekend.

Zacznij od własnych potrzeb.

Zacznij od własnych problemów.

Zacznij od jednego zadania.

A następnie sprawdź, czy sztuczna inteligencja potrafi pomóc Ci wykonać je lepiej, szybciej albo po prostu łatwiej.

To jest najprostszy sposób, aby przejść od słuchania o AI do rzeczywistego korzystania z AI.

ROZDZIAŁ 2. AI bez strachu — pierwsze spotkanie z chatbotem

Pierwsze spotkanie ze sztuczną inteligencją może być zaskakująco proste. Nie trzeba instalować skomplikowanego oprogramowania, poznawać języka programowania ani rozumieć technologii, która znajduje się pod powierzchnią. W wielu przypadkach wystarczy otworzyć chatbot, wpisać wiadomość i nacisnąć przycisk wysyłania. Po chwili pojawia się odpowiedź. Dla osoby, która wcześniej nie korzystała z AI, może to być moment trochę niezwykły. Zamiast klikania kolejnych funkcji programu prowadzimy rozmowę z systemem komputerowym. Możemy zadawać pytania, prosić o wyjaśnienia, poprawiać wcześniejsze polecenia, zmieniać oczekiwania i stopniowo dochodzić do rezultatu, którego potrzebujemy.

Właśnie dlatego pierwszego kontaktu z AI nie warto traktować jak egzaminu. Nie musisz od razu wiedzieć, co napisać. Nie istnieje jedna właściwa pierwsza wiadomość. Nie musisz znać specjalnych komend ani zapamiętywać skomplikowanych zasad. Możesz zacząć zupełnie zwyczajnie, tak jak rozpocząłbyś rozmowę z osobą, która ma Ci pomóc.

Chatbot to program lub system umożliwiający komunikację z użytkownikiem w formie rozmowy. W przypadku współczesnych chatbotów wykorzystujących modele sztucznej inteligencji rozmowa może obejmować znacznie więcej niż proste odpowiadanie na wcześniej przewidziane pytania. Chatbot może analizować instrukcje, przetwarzać przekazane informacje, tworzyć tekst, wyjaśniać pojęcia, porządkować dane, proponować rozwiązania, pomagać w nauce, generować pomysły, pracować na dostarczonych materiałach, a w zależności od konkretnego narzędzia również analizować obrazy, dokumenty czy inne rodzaje treści.

Najważniejszą cechą takiego rozwiązania z punktu widzenia początkującego użytkownika jest jednak sposób komunikacji. Nie musisz znać języka komputerowego. Możesz pisać własnymi słowami.

Jeżeli czegoś nie rozumiesz, możesz powiedzieć: „Wyjaśnij mi to prościej”.

Jeżeli odpowiedź jest za długa, możesz napisać: „Skróć ją”.

Jeżeli jest zbyt ogólna, możesz powiedzieć: „Podaj konkretny przykład”.

Jeżeli chcesz innego stylu, możesz napisać: „Napisz to bardziej naturalnie”.

Jeżeli chcesz przeanalizować konkretną sytuację, możesz ją po prostu opisać.

To ogromna zmiana w porównaniu z tradycyjnym oprogramowaniem. W wielu programach użytkownik musi wiedzieć, gdzie znajduje się odpowiednia funkcja. W przypadku chatbota możesz rozpocząć od opisania tego, co chcesz osiągnąć.

Wyobraź sobie, że chcesz przygotować wiadomość do klienta. Nie musisz szukać funkcji o nazwie „generator odpowiedzi”. Możesz napisać:

„Muszę odpowiedzieć klientowi, który pyta, kiedy otrzyma zamówienie. Chcę być uprzejmy i rzeczowy. Przygotuj projekt krótkiej odpowiedzi.”

Chatbot może przygotować pierwszą wersję. Jeżeli Ci się nie spodoba, możesz kontynuować:

„Napisz to mniej formalnie”.

Potem:

„Dodaj przeprosiny za opóźnienie”.

A następnie:

„Skróć odpowiedź do trzech zdań”.

To właśnie jest najprostszy model pracy z AI: polecenie → odpowiedź → ocena → doprecyzowanie → kolejna odpowiedź.

Warto przyzwyczaić się do tego schematu od samego początku, ponieważ pierwsza odpowiedź AI bardzo rzadko musi być odpowiedzią ostateczną. Czasami będzie świetna od razu. Innym razem będzie wymagała kilku poprawek. Jeszcze innym razem całkowicie minie się z tym, czego potrzebujesz. To nie musi oznaczać, że AI jest bezużyteczna. Często oznacza po prostu, że pierwsze polecenie nie przekazało wystarczającej ilości informacji.

Początkujący użytkownik często popełnia jeden charakterystyczny błąd. Wpisuje krótkie polecenie, otrzymuje niezadowalającą odpowiedź i stwierdza: „AI tego nie potrafi”. Tymczasem warto najpierw spróbować drugiego podejścia.

Jeżeli napiszesz:

„Napisz mi artykuł o zdrowym odżywianiu”,

AI nie wie, dla kogo ma być artykuł, jak długi powinien być, jaki ma mieć cel, jaki styl Ci odpowiada, czy ma być naukowy, popularnonaukowy, praktyczny czy reklamowy. Nie wie również, czy tekst jest przeznaczony na blog, do książki, do mediów społecznościowych czy do materiałów szkoleniowych.

Możesz więc doprecyzować:

„Napisz artykuł o podstawach zdrowego odżywiania przeznaczony dla osoby dorosłej, która nie ma wiedzy dietetycznej. Tekst ma mieć około 1000 słów, być napisany prostym językiem i skupiać się na praktycznych zasadach codziennego odżywiania. Nie używaj specjalistycznych określeń bez ich wyjaśnienia. Nie przedstawiaj informacji medycznych jako pewników, jeżeli zależą one od indywidualnego stanu zdrowia.”

To już zupełnie inne zadanie.

Nie chodzi o to, żeby każdy prompt był tak rozbudowany. Chodzi o zrozumienie, że AI nie czyta w Twoich myślach. Jeżeli oczekujesz konkretnego rezultatu, warto powiedzieć, jaki rezultat masz na myśli.

Można porównać chatbot do bardzo szybkiego pomocnika, któremu trzeba jednak odpowiednio przekazać zadanie. Jeżeli powiesz: „Zrób coś z tym”, pomocnik może nie wiedzieć, czego oczekujesz. Jeżeli powiesz: „Przeczytaj ten tekst, wyciągnij najważniejsze informacje, przygotuj krótkie podsumowanie dla osoby, która nie zna tematu i zaznacz, których informacji nie jesteś pewien”, zadanie staje się znacznie bardziej konkretne.

Nie oznacza to jednak, że musisz od początku perfekcyjnie formułować polecenia. Jedną z największych zalet rozmowy z AI jest właśnie możliwość poprawiania się w trakcie.

Możesz rozpocząć bardzo prosto.

„Pomóż mi zaplanować urlop.”

Jeżeli AI poprosi o więcej informacji, podajesz je.

„Chcę wyjechać na siedem dni. Jadę z rodziną. Lubimy naturę i spokojne miejsca. Nie chcemy spędzać całego czasu w mieście.”

AI może przygotować pierwszą propozycję.

Możesz odpowiedzieć:

„To za dużo zwiedzania. Chcę więcej odpoczynku.”

Następnie:

„Dodaj jeden dzień przeznaczony wyłącznie na spacer i odpoczynek.”

Potem:

„Przygotuj teraz wersję w formie prostego planu dzień po dniu.”

Nie musiałeś od początku przewidzieć wszystkich tych szczegółów. Rozmowa pozwoliła Ci je doprecyzować.

To bardzo naturalny sposób pracy.

W rzeczywistości przypomina on rozmowę z człowiekiem. Jeżeli prosisz znajomego o pomoc w wyborze samochodu, prawdopodobnie nie przekazujesz mu od razu trzydziestu parametrów. Możesz powiedzieć: „Szukam samochodu dla rodziny”. Znajomy może zapytać o budżet, wielkość, rodzaj paliwa, sposób użytkowania i preferencje. Wspólnie dochodzicie do konkretnego rozwiązania.

Rozmowa z AI może wyglądać podobnie.

Możesz powiedzieć:

„Chcę nauczyć się angielskiego”.

A potem:

„Mam podstawową znajomość języka”.

Następnie:

„Największy problem mam z mówieniem”.

Później:

„Mam około dwudziestu minut dziennie”.

A AI może na tej podstawie przygotować plan nauki.

Możesz również poprosić:

„Od teraz zachowuj się jak mój nauczyciel angielskiego. Rozmawiaj ze mną po angielsku, ale jeżeli popełnię błąd, popraw mnie i wyjaśnij po polsku, dlaczego moja wersja była nieprawidłowa. Zaczynaj od prostych zdań i stopniowo zwiększaj trudność.”

To już nie jest zwykłe pytanie. Tworzysz określony sposób współpracy z AI.

Właśnie dlatego warto zacząć myśleć o chatbotach nie jak o automacie odpowiadającym na pojedyncze pytania, ale jak o środowisku, w którym możesz prowadzić wieloetapową rozmowę.

Jedno pytanie może prowadzić do następnego.

Jedna odpowiedź może stać się podstawą kolejnego zadania.

Jedna informacja może zostać wykorzystana w kilku kolejnych etapach.

Jeżeli AI przygotuje plan, możesz poprosić ją o jego ocenę. Jeżeli przygotuje tekst, możesz poprosić o jego skrócenie. Jeżeli przygotuje listę pomysłów, możesz poprosić o ich uporządkowanie. Jeżeli zaproponuje rozwiązanie, możesz poprosić o wskazanie jego wad.

To prowadzi do bardzo ważnej zasady: nie traktuj pierwszej odpowiedzi jako końca rozmowy.

Pierwsza odpowiedź jest często dopiero początkiem.

Dlaczego AI czasami nie rozumie polecenia? Powodów może być wiele. Jednym z najczęstszych jest zbyt mała ilość kontekstu. Użytkownik wie, co ma na myśli, ponieważ zna całą sytuację. AI widzi tylko to, co jej przekazano.

Jeżeli napiszesz:

„Napisz odpowiedź do niego”,

Ty możesz dokładnie wiedzieć, kim jest „on”, czego dotyczy sprawa i jaki ton powinien mieć tekst. AI może natomiast nie mieć wystarczających informacji.

Wtedy lepiej napisać:

„Poniżej znajduje się wiadomość od klienta. Przygotuj odpowiedź. Chcę zachować profesjonalny, ale przyjazny ton. Nie obiecuj klientowi żadnego terminu, którego nie ma w przekazanych informacjach.”

Jeszcze lepiej, jeżeli dodasz samą wiadomość klienta.

Kolejną przyczyną niezadowalającej odpowiedzi może być niejasny cel. „Napisz tekst” nie mówi, po co tekst powstaje. Czy ma sprzedawać? Informować? Uczyć? Przekonywać? Wyjaśniać? Być formalny? Być krótki?

Możesz więc powiedzieć:

„Przygotuj krótki tekst informacyjny dla klientów, którzy pierwszy raz korzystają z naszej usługi. Tekst ma wyjaśnić, jak wygląda pierwszy krok współpracy. Nie ma być reklamowy. Ma być prosty i uspokajający.”

Cel staje się jasny.

Innym problemem może być brak określenia formatu. AI może wygenerować długi tekst, podczas gdy potrzebujesz krótkiej wiadomości. Możesz więc powiedzieć:

„Przygotuj odpowiedź w maksymalnie pięciu zdaniach.”

Albo:

„Przedstaw odpowiedź w tabeli”.

Albo:

„Najpierw podaj krótkie podsumowanie, a potem szczegółowe wyjaśnienie”.

Albo:

„Przygotuj trzy warianty”.

Format jest bardzo ważnym elementem dobrego polecenia.

Kolejną przyczyną może być brak przykładów. Jeżeli chcesz, aby AI pisała w określonym stylu, możesz pokazać jej przykładowy tekst.

Możesz napisać:

„Poniżej znajduje się przykład sposobu, w jaki komunikujemy się z klientami. Przeanalizuj styl, długość zdań, poziom formalności i sposób zwracania się do odbiorcy. Następnie przygotuj nową wiadomość w podobnym stylu. Nie kopiuj treści przykładu.”

W ten sposób nie musisz szczegółowo opisywać stylu słowami. Pokazujesz przykład.

To bardzo skuteczna metoda.

Jeżeli odpowiedź AI jest zbyt ogólna, nie zaczynaj koniecznie całej rozmowy od początku. Możesz powiedzieć:

„To jest zbyt ogólne. Podaj konkretne przykłady.”

Jeżeli jest zbyt skomplikowana:

„Wyjaśnij to osobie bez wiedzy specjalistycznej.”

Jeżeli jest za długa:

„Skróć odpowiedź o połowę, zachowując najważniejsze informacje.”

Jeżeli jest zbyt formalna:

„Napisz to bardziej naturalnym językiem.”

Jeżeli nie uwzględnia Twojej sytuacji:

„Uwzględnij fakt, że prowadzę małą firmę i mam ograniczony budżet.”

Jeżeli AI pominęła ważny element:

„W poprzedniej odpowiedzi nie uwzględniłeś [element]. Dodaj go i przygotuj poprawioną wersję.”

Jeżeli podejrzewasz, że AI coś wymyśliła:

„Wskaż, które informacje w tej odpowiedzi wynikają bezpośrednio z przekazanego materiału, a które są Twoimi założeniami. Nie przedstawiaj założeń jako faktów.”

Takie polecenia są niezwykle proste, ale mają ogromne znaczenie.

Początkujący użytkownik często uważa, że musi znać jakieś zaawansowane „triki promptowania”. Tymczasem ogromną część skutecznej pracy z AI można osiągnąć za pomocą zwykłych, precyzyjnych zdań.

„Skróć.”

„Rozwiń.”

„Podaj przykład.”

„Wyjaśnij prościej.”

„Porównaj.”

„Znajdź błędy.”

„Zaproponuj alternatywę.”

„Przygotuj trzy wersje.”

„Nie dodawaj nowych informacji.”

„Uwzględnij ten kontekst.”

„Zadaj mi pytania, zanim odpowiesz.”

„Wskaż, czego nie wiesz.”

„Sprawdź swoje założenia.”

To są bardzo proste polecenia, ale pozwalają znacząco zmienić rezultat.

Ważne jest również to, że możesz poprosić AI, aby najpierw zadawała Ci pytania. Jest to szczególnie przydatne wtedy, gdy sam nie wiesz dokładnie, czego potrzebujesz.

Możesz napisać:

„Chcę przygotować plan działania, ale nie wiem jeszcze, jakie informacje są potrzebne. Najpierw zadaj mi maksymalnie 10 najważniejszych pytań. Nie przygotowuj planu, dopóki nie odpowiem.”

Dzięki temu AI nie musi zgadywać.

Możesz również powiedzieć:

„Jeżeli przed wykonaniem zadania brakuje Ci informacji, nie zgaduj. Zadaj mi pytania uzupełniające. Jeżeli możesz wykonać część zadania bez dodatkowych informacji, wykonaj ją, a brakujące elementy wyraźnie oznacz.”

To jedna z bardzo dobrych zasad dla początkującego użytkownika. Nie oczekuj, że AI zawsze będzie wiedziała, czego potrzebujesz. Naucz ją pytać, gdy informacje są niewystarczające.

Warto także nauczyć się zadawania pytań uzupełniających. Załóżmy, że pytasz:

„Jak przygotować się do rozmowy kwalifikacyjnej?”

AI przedstawia ogólne wskazówki.

Możesz teraz napisać:

„Dostosuj te wskazówki do stanowiska kierownika sprzedaży w firmie technologicznej.”

Potem:

„Przygotuj 15 pytań, które może zadać rekruter.”

Następnie:

„Zasymuluj rozmowę. Ty jesteś rekruterem, a ja kandydatem. Zadawaj mi jedno pytanie na raz i po każdej odpowiedzi oceń ją.”

W tym momencie chatbot staje się praktycznym narzędziem treningowym.

Możesz również wykorzystać go do nauki.

Załóżmy, że uczysz się historii. Możesz powiedzieć:

„Wyjaśnij mi przyczyny wybuchu I wojny światowej”.

Następnie:

„Teraz wyjaśnij mi to jeszcze prościej”.

Potem:

„Podaj pięć najważniejszych wydarzeń w kolejności chronologicznej”.

Następnie:

„Zadaj mi pięć pytań sprawdzających”.

A na końcu:

„Na podstawie moich odpowiedzi wskaż, czego jeszcze nie rozumiem.”

To zupełnie inny sposób nauki niż bierne przeczytanie jednej odpowiedzi.

Możesz zastosować podobny schemat do niemal każdego tematu.

Najpierw wyjaśnienie.

Potem przykład.

Potem ćwiczenie.

Potem sprawdzenie.

Potem poprawa błędów.

Potem trudniejszy poziom.

AI może być więc nie tylko źródłem odpowiedzi, ale również partnerem w procesie uczenia się.

Trzeba jednak zachować ostrożność. Jeżeli uczysz się rzeczy, w których dokładność ma ogromne znaczenie, odpowiedzi AI należy weryfikować w wiarygodnych źródłach. Dotyczy to szczególnie prawa, medycyny, finansów, podatków, bezpieczeństwa, aktualnych przepisów i innych obszarów, w których błędna informacja może mieć poważne konsekwencje.

W przypadku zwykłego ćwiczenia kreatywnego możesz pozwolić AI na większą swobodę. Jeżeli prosisz o pomysły na nazwę psa, możesz wygenerować ich sto i nie martwić się, czy każda propozycja jest idealna. Jeżeli natomiast pytasz o dawkowanie leku, nie powinieneś traktować odpowiedzi AI jak wystarczającej podstawy do podjęcia decyzji.

Ta różnica jest częścią dojrzałego korzystania z AI.

Warto również pamiętać, że chatbot może popełnić błąd nawet wtedy, gdy bardzo dobrze sformułujesz polecenie. Dobry prompt zwiększa szansę na dobry rezultat, ale nie gwarantuje prawdy.

Dlatego bardzo przydatne jest polecenie:

„Jeżeli nie masz wystarczających informacji, powiedz to wprost. Nie wymyślaj brakujących danych.”

Możesz także dodać:

„Oddziel fakty wynikające z przekazanego materiału od własnych interpretacji, założeń i propozycji.”

Albo:

„Jeżeli nie jesteś pewien odpowiedzi, zaznacz poziom niepewności i wskaż, co powinienem sprawdzić.”

Takie instrukcje nie eliminują wszystkich błędów, ale pomagają stworzyć bardziej świadomy sposób pracy.

Jednym z najważniejszych odkryć podczas pierwszych rozmów z AI jest możliwość prowadzenia rozmowy krok po kroku. Nie musisz wykonywać wszystkiego w jednym poleceniu.

Załóżmy, że chcesz napisać artykuł. Możesz najpierw poprosić o pomysły na temat. Następnie wybrać jeden pomysł. Potem poprosić o strukturę. Następnie o rozwinięcie każdego elementu. Potem możesz poprosić o poprawienie stylu. Następnie o znalezienie powtórzeń. Na końcu możesz poprosić o skrócenie tekstu.

Taki proces może być znacznie skuteczniejszy niż polecenie:

„Napisz mi idealny artykuł”.

Dlaczego?

Ponieważ człowiek może kontrolować kolejne etapy.

AI nie musi od razu wiedzieć wszystkiego.

Ty również nie musisz.

Możesz wspólnie z AI budować rezultat.

To jedna z najważniejszych umiejętności, jakie warto rozwijać.

Nie chodzi tylko o pisanie lepszych promptów. Chodzi o prowadzenie procesu.

Możesz myśleć o rozmowie z AI jak o pracy nad projektem. Najpierw określasz cel. Następnie zbierasz informacje. Potem przygotowujesz pierwszą wersję. Następnie oceniasz ją, poprawiasz i dopiero na końcu uznajesz rezultat za gotowy.

W praktyce może to wyglądać następująco:

„Chcę osiągnąć [cel]. Najpierw pomóż mi określić, jakich informacji potrzebujemy.”

Potem:

„Oto informacje, które mam.”

Następnie:

„Na ich podstawie przygotuj pierwszą wersję.”

Potem:

„Przeanalizuj swoją odpowiedź i wskaż jej słabe strony.”

Następnie:

„Popraw te elementy.”

A na końcu:

„Przygotuj finalną wersję.”

Taki sposób pracy jest bardzo uniwersalny.

Możesz wykorzystać go do tekstów, planów, nauki, projektów, analiz, prezentacji, przygotowania rozmowy, organizacji pracy i wielu innych zadań.

Warto również nauczyć się mówić AI, czego nie chcesz.

To często jest równie ważne jak powiedzenie, czego oczekujesz.

Możesz napisać:

„Nie używaj specjalistycznego języka.”

„Nie twórz długiej listy punktów.”

„Nie dodawaj informacji, których nie podałem.”

„Nie stosuj przesadnie reklamowego stylu.”

„Nie powtarzaj tych samych argumentów.”

„Nie wymyślaj źródeł.”

„Nie zakładaj, że moja pierwsza propozycja jest dobra.”

„Nie potwierdzaj automatycznie mojego zdania. Wskaż również możliwe argumenty przeciwko niemu.”

Takie ograniczenia pomagają skierować odpowiedź w konkretną stronę.

W miarę zdobywania doświadczenia możesz również zacząć tworzyć własne „stałe role” dla AI. Możesz poprosić ją, aby w danej rozmowie zachowywała się jak nauczyciel, redaktor, korepetytor, asystent, analityk, doradca czy partner do burzy mózgów.

Przykładowo:

„W tej rozmowie pełnisz rolę mojego redaktora. Będę przesyłać Ci fragmenty tekstu. Twoim zadaniem jest poprawiać błędy językowe, wskazywać niejasności, powtórzenia i problemy ze stylem. Nie zmieniaj znaczenia tekstu bez wyraźnego polecenia. Jeżeli proponujesz większą zmianę, najpierw wyjaśnij, dlaczego może być potrzebna.”

Albo:

„W tej rozmowie pełnisz rolę mojego korepetytora. Uczę się [temat]. Tłumacz mi zagadnienia prostym językiem, zadawaj pytania sprawdzające i nie podawaj od razu odpowiedzi, jeżeli mogę dojść do niej samodzielnie.”

Albo:

„W tej rozmowie jesteś moim partnerem do burzy mózgów. Nie oceniaj pomysłów zbyt wcześnie. Najpierw wygeneruj różnorodne możliwości, a następnie pomóż mi je uporządkować według potencjału, kosztu, trudności i ryzyka.”

W ten sposób zaczynasz świadomie kształtować sposób współpracy z AI.

Nie trzeba jednak przesadzać z rolami. Samo napisanie „jesteś ekspertem światowej klasy” nie sprawi, że odpowiedź automatycznie stanie się prawdziwa. Ważniejsze od efektownych określeń są konkretne informacje, cel, ograniczenia i kryteria jakości.

Pamiętaj również o bezpieczeństwie. Pierwsze spotkanie z chatbotem nie powinno oznaczać wrzucenia do niego wszystkiego, co znajduje się na Twoim komputerze. Nie należy bezmyślnie przekazywać AI haseł, kluczy dostępowych, tokenów, prywatnych danych logowania ani innych poufnych informacji. Ostrożności wymagają również dane osobowe, poufne dane klientów, informacje finansowe, tajemnice firmy, dokumenty objęte umową o poufności czy inne informacje, których ujawnienie mogłoby stworzyć problem.

Początkujący użytkownik powinien przyjąć prostą zasadę: zanim wkleisz coś do AI, zastanów się, czy przekazałbyś tę samą informację przypadkowej osobie lub nieznanemu narzędziu.

Jeżeli odpowiedź brzmi „nie”, zatrzymaj się i sprawdź zasady konkretnego narzędzia oraz sposób, w jaki dane są przetwarzane. W razie potrzeby usuń dane identyfikujące albo zastąp je neutralnymi oznaczeniami.

Możesz na przykład zamiast wklejać pełne dane klienta napisać:

„Klient A”.

Zamiast podawać dokładny numer umowy:

„UMOWA-123”.

Zamiast przekazywać pełne dane osobowe, możesz opisać sytuację bez informacji pozwalających zidentyfikować konkretną osobę, jeżeli są one niepotrzebne do wykonania zadania.

To również jest element dobrej pracy z AI.

Pierwsze spotkanie z chatbotem powinno być przede wszystkim eksperymentem. Nie próbuj od razu zrobić czegoś niezwykle skomplikowanego. Wybierz zadanie, którego wynik możesz łatwo ocenić.

Poproś o wyjaśnienie czegoś, czego nie rozumiesz.

Poproś o poprawienie krótkiego tekstu.

Poproś o listę pomysłów.

Poproś o plan.

Poproś o przygotowanie kilku wariantów wiadomości.

Następnie zacznij zadawać pytania uzupełniające.

Zobacz, jak zmienia się odpowiedź.

Zacznij świadomie dopisywać kontekst.

Zobacz, czy rezultat staje się lepszy.

Poproś AI o krytykę własnej odpowiedzi.

Zobacz, czy potrafi wskazać jej słabe strony.

W ten sposób nauczysz się więcej niż przez samo czytanie instrukcji.

Możesz rozpocząć od pierwszego promptu podanego w tej książce:

„Wyjaśnij mi, czym jest sztuczna inteligencja, jakbym miał 12 lat.”

Jeżeli odpowiedź będzie nadal zbyt trudna, nie musisz szukać innego źródła. Możesz kontynuować:

„Wyjaśnij to jeszcze prościej i podaj przykład z codziennego życia.”

A następnie:

„Podaj trzy przykłady sztucznej inteligencji, z którymi mogę spotkać się każdego dnia, nawet jeżeli wcześniej nie zdawałem sobie z tego sprawy.”

W ten sposób z jednego prostego pytania tworzysz małą lekcję.

Drugi prompt jest jeszcze bardziej praktyczny:

„Podaj mi 10 rzeczy, które mogę zrobić z AI w codziennym życiu. Załóż, że jestem początkującym użytkownikiem i nie umiem programować. Przy każdym przykładzie wyjaśnij, co powinienem wpisać do chatbota, jaki rezultat mogę otrzymać oraz na co powinienem uważać. Nie podawaj zastosowań wymagających specjalistycznej wiedzy.”

Po otrzymaniu odpowiedzi wybierz jeden przykład i napisz:

„Rozwiń punkt numer [wpisz numer]. Pokaż mi dokładnie, jak wykonać to zadanie krok po kroku. Przygotuj również gotowy prompt, który mogę skopiować.”

To bardzo dobry sposób uczenia się.

Nie próbujesz zapamiętać wszystkiego.

Wybierasz jedną rzecz.

Testujesz ją.

Potem kolejną.

Trzeci prompt może pomóc Ci przenieść AI do pracy:

„Zaproponuj mi pięć sposobów wykorzystania AI w mojej pracy. Najpierw zadaj mi 10 pytań dotyczących mojego stanowiska, obowiązków, najczęściej wykonywanych zadań, problemów i rzeczy, które zajmują mi najwięcej czasu. Na podstawie moich odpowiedzi wskaż zastosowania AI, które mogą być dla mnie najbardziej praktyczne. Nie zakładaj, że AI jest potrzebna do wszystkiego. Przy każdym zastosowaniu podaj konkretny przykład użycia.”

Zwróć uwagę na konstrukcję tego polecenia. Nie prosisz AI o losową listę zastosowań. Najpierw prosisz ją o zebranie informacji. Dopiero później ma przygotować rekomendacje.

To właśnie jest coraz dojrzalsze korzystanie z AI.

Na początku możesz zadawać pytania.

Potem możesz przekazywać kontekst.

Następnie możesz określać cel.

Potem format.

Następnie ograniczenia.

A później możesz poprosić AI o ocenę własnego rezultatu.

Nie musisz nauczyć się tego wszystkiego jednego dnia.

Najważniejsze jest, żeby nie bać się rozmowy z AI.

Nie ma nic złego w napisaniu nieidealnego promptu. Nie ma nic złego w poprawieniu własnego polecenia. Nie ma nic złego w powiedzeniu AI, że jej odpowiedź Ci się nie podoba. Nie ma nic złego w poproszeniu o prostsze wyjaśnienie.

Wręcz przeciwnie.

Umiejętność powiedzenia „to nie jest to, czego potrzebuję” jest jedną z podstawowych umiejętności skutecznego użytkownika AI.

Możesz traktować odpowiedź AI jak pierwszą propozycję, a nie jak wyrok.

Jeżeli jest dobra, korzystasz z niej.

Jeżeli jest prawie dobra, poprawiasz ją.

Jeżeli jest zła, szukasz przyczyny.

Jeżeli brakuje danych, dostarczasz dane.

Jeżeli nie rozumiesz odpowiedzi, prosisz o wyjaśnienie.

Jeżeli AI popełnia błąd, zwracasz na niego uwagę i prosisz o ponowną analizę, a w ważnych sprawach sprawdzasz informację niezależnie.

To właśnie odróżnia świadome korzystanie z AI od bezmyślnego kopiowania odpowiedzi.

Warto również nauczyć się jednego bardzo prostego polecenia:

„Zanim odpowiesz, powiedz mi, jakich informacji Ci brakuje.”

Może ono być niezwykle przydatne w bardziej skomplikowanych zadaniach.

Możesz również użyć:

„Najpierw opisz, jak rozumiesz moje zadanie. Jeżeli dobrze je rozumiesz, wykonaj je. Jeżeli czegoś nie jesteś pewien, zadaj mi pytanie.”

Dzięki temu możesz sprawdzić, czy AI właściwie odczytała Twoją intencję.

Innym przydatnym poleceniem jest:

„Przygotuj odpowiedź, a następnie sprawdź ją pod kątem błędów, brakujących informacji, niejasności i niepotwierdzonych założeń. Na końcu przedstaw poprawioną wersję.”

Takie podejście nie gwarantuje bezbłędnego rezultatu, ale pomaga budować proces, w którym odpowiedź nie jest przyjmowana automatycznie.

Warto również poprosić AI o przedstawienie kilku wariantów:

„Przygotuj trzy różne rozwiązania tego problemu. Pierwsze niech będzie najprostsze, drugie bardziej zaawansowane, a trzecie najbardziej kreatywne. Dla każdego przedstaw zalety, wady, ryzyka i sytuację, w której warto je zastosować.”

To świetny sposób na uniknięcie przyjmowania pierwszego pomysłu jako jedynego możliwego.

W miarę praktyki zauważysz prawdopodobnie coś bardzo ciekawego. Początkowo będziesz pytać AI przede wszystkim „co zrobić?”. Z czasem zaczniesz pytać „jak zrobić to lepiej?”. Później możesz zacząć pytać „czego jeszcze nie uwzględniłem?”. A jeszcze później „co może pójść źle?”.

To właśnie wtedy zaczyna się naprawdę świadome korzystanie ze sztucznej inteligencji.

Nie chodzi już tylko o uzyskanie odpowiedzi.

Chodzi o wykorzystanie AI do lepszego myślenia, organizowania informacji, tworzenia, uczenia się i rozwiązywania problemów.

Pierwsze spotkanie z chatbotem nie powinno więc być stresującym wydarzeniem. Nie ma tu egzaminatora, który oceni, czy zadałeś pytanie wystarczająco profesjonalnie. Możesz próbować. Możesz popełniać błędy. Możesz zmieniać zdanie. Możesz zadawać kolejne pytania.

Najważniejsze jest tylko to, aby zachować zdrowy rozsądek.

Nie zakładaj, że AI zawsze ma rację.

Nie przekazuj jej bezmyślnie poufnych informacji.

Nie traktuj wygenerowanego tekstu jako automatycznie gotowego do publikacji.

Nie przyjmuj ważnych decyzji wyłącznie dlatego, że „AI tak powiedziała”.

Nie rezygnuj z własnej oceny.

W zamian korzystaj z tego, w czym AI jest naprawdę dobra: szybkości, pracy z tekstem i informacją, generowaniu wariantów, porządkowaniu materiałów, tworzeniu pierwszych wersji, wyjaśnianiu zagadnień, analizowaniu treści i wspieraniu procesu twórczego.

Możesz zacząć od bardzo prostego pytania.

Potem zadać następne.

Następnie poprawić odpowiedź.

Później poprosić o przykład.

Następnie poprosić o krytykę.

A na końcu wykorzystać rezultat.

Właśnie w taki sposób z czasem przestaniesz traktować chatbot jako ciekawostkę. Stanie się on jednym z narzędzi, po które sięgasz wtedy, kiedy rzeczywiście może Ci pomóc.

I to jest najlepszy moment, aby przejść od pierwszego kontaktu do kolejnego etapu nauki. Bo kiedy przestajesz bać się tego, że „nie umiesz rozmawiać z AI”, zaczynasz odkrywać, że najważniejsze nie jest perfekcyjne pytanie. Najważniejsze jest świadome prowadzenie rozmowy aż do momentu, w którym otrzymasz rezultat rzeczywiście odpowiadający Twojej potrzebie.

Pierwsza rozmowa może być prosta.

Druga będzie trochę lepsza.

Po dziesiątej zaczniesz zauważać wzorce.

Po kilkudziesięciu rozmowach prawdopodobnie zaczniesz intuicyjnie dodawać kontekst, określać format, wskazywać ograniczenia i prosić o weryfikację.

A wtedy AI przestanie być dla Ciebie tajemniczą technologią.

Zacznie być narzędziem.

ROZDZIAŁ 3. Jak rozmawiać z AI, żeby dostać dobrą odpowiedź?

Korzystanie ze sztucznej inteligencji może na początku wydawać się niezwykle proste. Otwieramy chatbot, wpisujemy pytanie i otrzymujemy odpowiedź. Czasami odpowiedź jest świetna. Innym razem jest zbyt ogólna, zbyt długa, zbyt krótka, napisana nie takim językiem, jakiego potrzebowaliśmy, albo po prostu nie odpowiada dokładnie na to, o co nam chodziło. Wtedy łatwo dojść do wniosku, że AI „nie potrafi” wykonać naszego zadania. Bardzo często problem nie leży jednak w samej sztucznej inteligencji, ale w sposobie przekazania jej polecenia.

Rozmowa z AI jest specyficznym rodzajem komunikacji. Nie rozmawiamy z człowiekiem, który zna nasze przyzwyczajenia, pamięta wszystkie szczegóły sytuacji i potrafi obserwować naszą mimikę czy ton głosu. AI zna przede wszystkim to, co jej przekażemy w rozmowie, oraz informacje wynikające z kontekstu dostępnego w danym środowisku. Jeżeli nie powiemy jej, czego dokładnie potrzebujemy, będzie musiała zinterpretować nasze polecenie. A im więcej możliwych interpretacji, tym większa szansa, że wybierze inną niż ta, którą mieliśmy w głowie.

Wyobraź sobie, że piszesz do AI: „Napisz mi artykuł o zdrowym odżywianiu”. To polecenie jest poprawne językowo i AI prawdopodobnie bez problemu wygeneruje tekst. Tylko jaki tekst? Dla kogo? Jak długi? Na bloga, do książki, do szkoły, do mediów społecznościowych czy do firmowego newslettera? Ma być prosty czy specjalistyczny? Ma zawierać praktyczne przykłady? Ma mieć nagłówki? Czy powinien być napisany neutralnie, czy przekonująco? Czy zależy nam na faktach, czy raczej na lekkim tekście popularnonaukowym?

Człowiek, który dobrze nas zna, mógłby odpowiedzieć: „Jasne, wiem, o co ci chodzi”. AI nie powinna tego zgadywać.

Dlatego jedną z najważniejszych umiejętności korzystania ze sztucznej inteligencji jest nauczenie się precyzyjnego przekazywania swoich oczekiwań.

Nie oznacza to jednak, że każdy prompt musi być długi. Wręcz przeciwnie. Dobry prompt nie jest dobry dlatego, że ma sto zdań. Jest dobry wtedy, kiedy przekazuje informacje potrzebne do wykonania zadania.

Czasami wystarczy jedno zdanie.

„Przetłumacz ten tekst na język angielski”.

„Ile wynosi 15 procent z 800?”

„Wyjaśnij mi, czym jest inflacja”.

„Podaj pięć pomysłów na prezent dla osoby, która lubi fotografię”.

W takich przypadkach zadanie jest stosunkowo jasne.

Problem zaczyna się wtedy, gdy oczekujemy rezultatu dopasowanego do konkretnej sytuacji.

Wtedy warto nauczyć się budować prompt z kilku elementów.

Najważniejszym z nich jest cel polecenia.

Zanim napiszemy cokolwiek do AI, warto odpowiedzieć sobie na bardzo proste pytanie: „Co dokładnie chcę otrzymać?”.

To może być napisanie tekstu, poprawienie tekstu, stworzenie planu, wyjaśnienie zagadnienia, przygotowanie listy pomysłów, analiza informacji, stworzenie pytań, symulacja rozmowy, przygotowanie prezentacji albo pomoc w rozwiązaniu problemu.

Samo „napisz coś o samochodach” nie mówi zbyt wiele. Znacznie lepiej brzmi: „Przygotuj krótki artykuł wyjaśniający początkującym kierowcom, jak prawidłowo przygotować samochód do długiej podróży”.

W drugim przypadku AI wie już, czego właściwie od niej chcemy.

Cel powinien być możliwie konkretny, ale nie musi być skomplikowany.

Jeżeli chcemy poprawić wiadomość, możemy powiedzieć:

„Popraw ten e-mail, aby był bardziej profesjonalny”.

Jeżeli chcemy go jednocześnie skrócić:

„Skróć ten e-mail i nadaj mu profesjonalny, ale naturalny ton”.

Jeżeli zależy nam na zachowaniu naszego stylu:

„Popraw ten e-mail, ale zachowaj mój sposób wypowiadania się i nie zmieniaj znaczenia”.

Każde dodatkowe zdanie może zmniejszyć ryzyko otrzymania odpowiedzi niezgodnej z naszymi oczekiwaniami.

Drugim niezwykle ważnym elementem jest kontekst.

Kontekst to wszystkie informacje, które pomagają AI zrozumieć sytuację.

Jeżeli poprosimy:

„Napisz wiadomość do klienta”,

AI może stworzyć poprawną wiadomość, ale nie wie, co właściwie się wydarzyło.

Jeżeli dodamy:

„Klient czeka na realizację zamówienia, która opóźni się o trzy dni z powodu problemu z dostawą. Chcę go poinformować o opóźnieniu, przeprosić, ale jednocześnie nie składać obietnic, których nie jestem pewien”,

AI ma już znacznie więcej informacji.

Kontekst nie musi być bardzo długi. Powinien zawierać przede wszystkim informacje, które mają znaczenie dla zadania.

Jeżeli planujemy weekendowy wyjazd, przydatny może być termin, liczba osób, budżet, miejsce, środek transportu i nasze zainteresowania.

Jeżeli prosimy o przygotowanie planu nauki, warto podać poziom wiedzy, czas, jaki możemy poświęcić, termin egzaminu oraz zakres materiału.

Jeżeli prosimy o napisanie tekstu, przydatne będą informacje o jego przeznaczeniu, odbiorcy i oczekiwanej długości.

Im lepiej AI rozumie sytuację, tym łatwiej przygotować jej odpowiedź odpowiadającą naszym potrzebom.

Kolejnym elementem jest rola.

Możemy poprosić AI, aby podczas wykonywania zadania przyjęła określoną perspektywę.

Na przykład:

„Zachowuj się jak doświadczony nauczyciel”.

„Przeanalizuj ten tekst jak redaktor”.

„Spójrz na mój biznes jak konsultant”.

„Oceń moje CV jak rekruter”.

„Wyjaśnij ten temat jak cierpliwy nauczyciel początkującemu uczniowi”.

Nie jest to magiczna funkcja, która zmienia model w prawdziwego specjalistę. Jest to sposób określenia perspektywy, z jakiej chcemy otrzymać odpowiedź.

Jeżeli poprosimy AI o ocenę CV „jak rekruter”, możemy oczekiwać, że zwróci większą uwagę na czytelność, konkretność doświadczenia, opis osiągnięć i dopasowanie do stanowiska.

Jeżeli poprosimy ją o ocenę tego samego CV „jak redaktor”, większy nacisk może zostać położony na język, strukturę i styl.

Rola pomaga więc określić sposób patrzenia na problem.

Bardzo ważnym elementem jest również odbiorca.

To jeden z najczęściej pomijanych elementów promptów.

Możemy napisać:

„Wyjaśnij mi sztuczną inteligencję”.

Ale zupełnie inaczej wygląda odpowiedź dla dziecka, początkującego użytkownika, nauczyciela, przedsiębiorcy czy informatyka.

Dlatego warto powiedzieć:

„Wyjaśnij mi to osobie, która nigdy wcześniej nie korzystała z AI”.

Albo:

„Napisz ten tekst dla osób po pięćdziesiątym roku życia, które nie mają doświadczenia technicznego”.

Albo:

„Przygotuj materiał dla początkujących przedsiębiorców”.

Odbiorca wpływa na dobór słów, poziom szczegółowości, przykłady i sposób przedstawienia informacji.

Jeżeli tego nie określimy, AI będzie musiała sama założyć, dla kogo powstaje odpowiedź.

Czasami trafi idealnie.

Czasami nie.

Dlatego jeżeli odbiorca ma znaczenie, warto go określić.

Następnym elementem jest styl.

Styl odpowiada na pytanie: „Jak ma brzmieć odpowiedź?”.

Możemy poprosić o styl formalny, swobodny, profesjonalny, prosty, rzeczowy, popularnonaukowy, przekonujący, neutralny, przyjazny, elegancki czy humorystyczny.

Możemy również opisać styl własnymi słowami.

„Napisz to naturalnie, bez urzędowego języka”.

„Używaj krótkich zdań”.

„Nie przesadzaj z formalnością”.

„Nie używaj nadmiernie skomplikowanych słów”.

„Chcę, żeby tekst brzmiał jak napisany przez człowieka, a nie jak instrukcja”.

„Zachowaj spokojny i rzeczowy ton”.

Im dokładniej określimy oczekiwany styl, tym większa szansa, że rezultat będzie odpowiadał naszym potrzebom.

W przypadku tekstów szczególnie przydatne jest również wskazanie, czego nie chcemy.

Możemy napisać:

„Nie używaj przesadnie reklamowego języka”.

„Unikaj banałów”.

„Nie stosuj zbyt wielu nagłówków”.

„Nie powtarzaj tych samych informacji”.

„Nie dodawaj faktów, których nie podałem”.

Takie ograniczenia są bardzo przydatne, ponieważ mówią AI nie tylko, co ma zrobić, ale również czego powinna unikać.

Kolejnym elementem jest format odpowiedzi.

To bardzo często pomijana część promptu.

Możemy poprosić o zwykły tekst, listę, tabelę, plan, pytania i odpowiedzi, instrukcję krok po kroku, e-mail, wiadomość, streszczenie albo zestawienie.

Wyobraź sobie, że chcesz porównać trzy telefony.

Możesz napisać:

„Porównaj te trzy telefony”.

AI może przygotować kilka akapitów tekstu.

Jeżeli jednak napiszesz:

„Porównaj te trzy telefony w tabeli. Uwzględnij cenę, aparat, baterię, ekran, wydajność i największe zalety oraz wady każdego modelu”,

otrzymasz rezultat znacznie łatwiejszy do wykorzystania.

Format jest szczególnie ważny wtedy, gdy chcemy później skopiować odpowiedź do innego dokumentu.

Jeżeli potrzebujemy e-maila, powiedzmy, że chcemy e-mail.

Jeżeli potrzebujemy tabeli, poprośmy o tabelę.

Jeżeli chcemy listę kontrolną, poprośmy o listę kontrolną.

AI nie powinna zgadywać, w jakiej formie chcemy otrzymać rezultat.

Następnym elementem są ograniczenia.

Ograniczenia pomagają kontrolować odpowiedź.

Możemy określić długość:

„Napisz maksymalnie 300 słów”.

Możemy określić liczbę elementów:

„Podaj 10 propozycji”.

Możemy określić poziom:

„Wyjaśnij to osobie początkującej”.

Możemy określić zawartość:

„Uwzględnij trzy konkretne przykłady”.

Możemy określić czas:

„Przygotuj plan, który można wykonać w 30 minut dziennie”.

Możemy określić budżet:

„Uwzględnij wyłącznie rozwiązania mieszczące się w budżecie 500 zł”.

Możemy również określić rzeczy, których AI nie powinna robić:

„Nie wymyślaj brakujących informacji”.

„Jeżeli czegoś nie wiesz, zaznacz to”.

„Nie zmieniaj podanych przeze mnie liczb”.

„Nie dodawaj nowych faktów do tekstu”.

To właśnie ograniczenia często decydują o tym, czy odpowiedź będzie rzeczywiście użyteczna.

Warto pamiętać, że ograniczenie nie jest czymś negatywnym. Dobre ograniczenia zwiększają precyzję.

Jeżeli powiesz fotografowi: „Zrób mi zdjęcie”, ma ogromną swobodę.

Jeżeli powiesz: „Zrób zdjęcie produktu na jasnym tle, z dużą ilością pustej przestrzeni po prawej stronie, ponieważ tam dodam później napis”, przekazujesz znacznie więcej informacji.

Podobnie działa prompt.

Jeszcze jednym elementem, który może bardzo poprawić odpowiedź, są przykłady.

Czasami trudno jest opisać słowami, czego dokładnie oczekujemy. Możemy wtedy pokazać AI przykład.

Załóżmy, że chcemy przygotowywać krótkie opisy produktów.

Możemy napisać:

„Chcę, aby opisy były krótkie, konkretne i pozbawione przesadnego języka reklamowego. Przykład stylu:

‘Lekki plecak miejski z oddzielną przegrodą na laptopa. Sprawdzi się podczas pracy, nauki i krótkich wyjazdów.’

Na tej podstawie przygotuj opis kolejnego produktu”.

Przykład pokazuje AI nie tylko temat, ale również sposób wykonania zadania.

Możemy więc wykorzystać przykłady jako wzorzec.

Jest to szczególnie przydatne przy tekstach, opisach produktów, wiadomościach, raportach, formatowaniu danych i wielu powtarzalnych zadaniach.

Warto jednak uważać, aby przykład nie został potraktowany jako informacja, którą AI ma bezmyślnie kopiować.

Jeżeli dajemy przykład struktury, możemy powiedzieć:

„Użyj tego jako wzoru struktury i stylu, ale nie kopiuj treści”.

To pozwala wykorzystać przykład bez niepotrzebnego powielania jego zawartości.

Najważniejsza zasada brzmi więc: AI powinna wiedzieć, co ma zrobić, dlaczego ma to zrobić, dla kogo, w jakiej formie i z jakimi ograniczeniami.

Nie oznacza to jednak, że za każdym razem musimy tworzyć skomplikowany formularz.

W prostych zadaniach wystarczy prosty prompt.

„Przetłumacz ten tekst na angielski”.

To dobry prompt.

„Skróć poniższy tekst do 100 słów”.

To również dobry prompt.

„Wyjaśnij mi, czym jest uczenie maszynowe”.

Również wystarczy.

Jeżeli jednak napiszemy:

„Przygotuj mi plan nauki angielskiego”,

możemy otrzymać coś znacznie lepszego, jeżeli dodamy informacje.

„Przygotuj mi plan nauki angielskiego. Jestem na poziomie A2. Chcę przede wszystkim poprawić mówienie. Mam 30 minut dziennie od poniedziałku do piątku. Przygotuj plan na cztery tygodnie. Każdy dzień powinien zawierać konkretne ćwiczenie. Uwzględnij słownictwo, rozmowę i powtórki”.

W tym przypadku AI otrzymuje wszystko, czego potrzebuje do stworzenia bardziej dopasowanego planu.

Najlepszym sposobem nauczenia się tworzenia promptów jest stopniowe ich ulepszanie.

Zacznijmy od bardzo prostego przykładu.

Pierwsza wersja:

„Napisz mi artykuł o aktywności fizycznej”.

To działa, ale jest bardzo ogólne.

Możemy ją poprawić:

„Napisz artykuł o korzyściach z aktywności fizycznej”.

Teraz AI zna temat dokładniej.

Możemy dodać odbiorcę:

„Napisz artykuł o korzyściach z aktywności fizycznej dla osób dorosłych, które prowadzą siedzący tryb życia”.

Teraz odpowiedź może być bardziej dopasowana.

Dodajmy styl:

„Napisz prostym, przystępnym językiem artykuł o korzyściach z aktywności fizycznej dla osób dorosłych, które prowadzą siedzący tryb życia”.

Dodajmy długość:

„Napisz prostym, przystępnym językiem artykuł o korzyściach z aktywności fizycznej dla osób dorosłych, które prowadzą siedzący tryb życia. Tekst powinien mieć około 1200 słów”.

Dodajmy strukturę:

„Napisz prostym, przystępnym językiem artykuł o korzyściach z aktywności fizycznej dla osób dorosłych, które prowadzą siedzący tryb życia. Tekst powinien mieć około 1200 słów. Omów korzyści dla zdrowia, samopoczucia i codziennego funkcjonowania. Dodaj praktyczne przykłady prostych form aktywności. Podziel tekst na logiczne części z krótkimi nagłówkami”.

Możemy pójść jeszcze dalej:

„Napisz prostym, przystępnym językiem artykuł o korzyściach z aktywności fizycznej dla osób dorosłych, które prowadzą siedzący tryb życia. Tekst powinien mieć około 1200 słów i być przeznaczony dla osób, które nie ćwiczą regularnie. Omów korzyści dla zdrowia, samopoczucia i codziennego funkcjonowania. Dodaj praktyczne przykłady prostych form aktywności, które można wprowadzić bez kupowania specjalistycznego sprzętu. Nie strasz czytelnika i nie używaj przesadnie motywacyjnego języka. Tekst powinien być rzeczowy, przyjazny i zachęcający”.

Zwróć uwagę, co się tutaj wydarzyło.

Temat praktycznie się nie zmienił.

Zmieniło się natomiast wszystko, co pomaga AI zrozumieć, jaki rezultat jest nam potrzebny.

To jest właśnie istota dobrego promptowania.

Nie chodzi o znalezienie tajnego zaklęcia.

Nie istnieje jedno magiczne słowo, które nagle sprawi, że AI zacznie odpowiadać idealnie.

Chodzi o dobrą komunikację.

Możemy zastosować tę samą metodę przy wielu zadaniach.

Załóżmy, że chcemy stworzyć CV.

Pierwszy prompt:

„Napisz mi CV”.

AI nie ma wystarczających informacji.

Druga wersja:

„Pomóż mi przygotować CV na stanowisko specjalisty ds. sprzedaży”.

Jest lepiej, ale nadal brakuje danych.

Trzecia wersja:

„Pomóż mi przygotować CV na stanowisko specjalisty ds. sprzedaży. Mam pięć lat doświadczenia w sprzedaży, pracowałem w dwóch firmach, zajmowałem się obsługą klientów i pozyskiwaniem nowych klientów. Chcę, aby CV było profesjonalne i konkretne”.

Jeszcze lepiej.

Możemy dodać:

„Za chwilę podam Ci moje doświadczenie zawodowe. Najpierw uporządkuj informacje, a następnie zaproponuj strukturę CV. Nie wymyślaj żadnych informacji, których nie podałem”.

To już bardzo dobre polecenie.

Widzimy tutaj jeszcze jedną ważną rzecz: nie zawsze musimy wykonywać całe zadanie za jednym razem.

Możemy podzielić pracę na etapy.

Zamiast:

„Napisz mi książkę o historii Polski”,

możemy powiedzieć:

„Pomóż mi zaplanować książkę o historii Polski dla początkującego czytelnika. Najpierw zaproponuj strukturę. Nie pisz jeszcze rozdziałów”.

Następnie:

„Rozwiń pierwszy rozdział”.

Potem:

„Sprawdź, czy w tym rozdziale brakuje ważnych informacji”.

Następnie:

„Rozbuduj go, zachowując dotychczasowy styl”.

Takie podejście często daje lepszy rezultat niż próba wykonania ogromnego zadania jednym promptem.

AI może wtedy otrzymywać informacje stopniowo.

Możemy kontrolować kolejne etapy.

Możemy poprawiać kierunek.

Możemy zatrzymać się wtedy, kiedy rezultat zaczyna odbiegać od naszych oczekiwań.

Właśnie dlatego rozmowa z AI nie musi wyglądać jak:

„Prompt → gotowa odpowiedź → koniec”.

Znacznie częściej warto myśleć o niej jako o:

polecenie → odpowiedź → ocena → doprecyzowanie → poprawiona odpowiedź → kolejna korekta.

Jeżeli pierwsza odpowiedź nie jest idealna, nie oznacza to porażki.

Możemy napisać:

„To jest za długie. Skróć o połowę”.

Albo:

„To jest zbyt formalne. Napisz bardziej naturalnie”.

Albo:

„Potrzebuję więcej przykładów”.

Albo:

„Nie o to mi chodziło. Chodziło mi o sytuację, w której…”.

Albo:

„Zachowaj pierwszą część, ale zmień zakończenie”.

Albo:

„Nie zmieniaj treści, popraw tylko język”.

Albo:

„Zrób wersję bardziej konkretną”.

Albo:

„Podaj trzy różne rozwiązania i wyjaśnij, czym się różnią”.

To właśnie doprecyzowywanie polecenia jest jedną z najważniejszych umiejętności podczas korzystania z AI.

Nie musimy za pierwszym razem przewidzieć wszystkich szczegółów.

Możemy reagować na odpowiedź.

Jeżeli AI źle zrozumiała naszą intencję, możemy powiedzieć, co było nie tak.

Jeżeli odpowiedź jest zbyt ogólna, dodajemy szczegóły.

Jeżeli jest zbyt szczegółowa, prosimy o skrócenie.

Jeżeli styl jest niewłaściwy, określamy oczekiwany styl.

Jeżeli brakuje informacji, przekazujemy kontekst.

W praktyce oznacza to, że nawet osoba, która nigdy wcześniej nie korzystała z AI, może z czasem nauczyć się prowadzić coraz lepsze rozmowy.

Bardzo przydatnym poleceniem jest również:

„Zanim wykonasz zadanie, zadaj mi pytania, których odpowiedzi potrzebujesz”.

Dzięki temu AI nie musi zgadywać.

Na przykład:

„Chcę, żebyś przygotował mi plan wyjazdu. Zanim zaczniesz, zadaj mi wszystkie najważniejsze pytania dotyczące terminu, budżetu, liczby osób, transportu i naszych zainteresowań”.

AI może wtedy stworzyć listę pytań.

Po udzieleniu odpowiedzi możemy przejść do właściwego zadania.

Możemy również powiedzieć:

„Jeżeli brakuje Ci informacji niezbędnych do wykonania zadania, nie zgaduj. Najpierw zadaj mi pytania uzupełniające”.

To bardzo cenna zasada.

Dlaczego?

Ponieważ AI ma tendencję do tworzenia odpowiedzi nawet wtedy, gdy informacje są niepełne. W prostych, kreatywnych zadaniach nie musi to być problemem. Jeżeli prosimy o pomysły na nazwę firmy, możemy zaakceptować kreatywność. Jeżeli jednak prosimy o przygotowanie dokumentu na podstawie konkretnych danych, zgadywanie może być niepożądane.

Warto więc nauczyć się rozróżniać sytuacje, w których chcemy kreatywności, od sytuacji, w których chcemy precyzji.

Możemy nawet powiedzieć:

„W tym zadaniu najważniejsza jest dokładność. Nie wymyślaj brakujących danych. Jeżeli czegoś nie wiesz, zaznacz to”.

Albo:

„W tym zadaniu możesz proponować własne pomysły, ale wyraźnie oddzielaj je od informacji podanych przeze mnie”.

Takie polecenie pomaga zachować kontrolę nad rezultatem.

Ciekawym sposobem pracy jest również poproszenie AI o najpierw analizę zadania, a dopiero potem wykonanie.

Na przykład:

„Najpierw napisz, jak rozumiesz moje zadanie. Jeżeli dobrze je rozumiesz, wykonaj je. Jeżeli czegoś brakuje, zadaj pytania”.

Możemy również:

„Najpierw zaproponuj sposób rozwiązania tego problemu, a dopiero po moim potwierdzeniu przygotuj ostateczną wersję”.

Jest to szczególnie przydatne przy większych zadaniach.

Dzięki temu możemy zatrzymać się na etapie planowania i sprawdzić, czy AI zmierza w odpowiednim kierunku.

Możemy również poprosić AI o poprawienie naszego promptu.

Jeżeli nie wiemy, jak dobrze sformułować polecenie, możemy napisać:

„Chcę osiągnąć następujący rezultat: [opis]. Pomóż mi napisać dobry prompt, który pozwoli AI wykonać to zadanie. Jeżeli brakuje ważnych informacji, wskaż je”.

To bardzo dobry sposób nauki.

Z czasem zaczynamy zauważać, jakie informacje były potrzebne.

Uczymy się, że przy planowaniu wyjazdu warto podać budżet.

Że przy pisaniu tekstu warto określić odbiorcę.

Że przy nauce warto określić poziom.

Że przy poprawianiu wiadomości warto określić oczekiwany ton.

Że przy analizie danych warto określić, jakie pytania chcemy rozstrzygnąć.

W ten sposób promptowanie staje się naturalnym elementem komunikacji.

Dobrym ćwiczeniem jest wzięcie jednego bardzo prostego promptu i ulepszanie go.

Na przykład:

„Podaj pomysły na biznes”.

To pierwszy poziom.

„Podaj 10 pomysłów na biznes, który można rozpocząć przy niewielkim budżecie”.

Drugi poziom.

„Podaj 10 pomysłów na biznes, który można rozpocząć przy budżecie do 20 000 zł, bez dużego doświadczenia technicznego”.

Trzeci poziom.

„Podaj 10 pomysłów na biznes, który można rozpocząć przy budżecie do 20 000 zł, bez dużego doświadczenia technicznego. Interesuje mnie biznes, który można prowadzić początkowo po godzinach. Przy każdym pomyśle podaj grupę klientów, sposób zarabiania, najważniejsze koszty, trudność rozpoczęcia oraz największe ryzyko”.

Czwarty poziom.

„Podaj 10 pomysłów na biznes, który można rozpocząć przy budżecie do 20 000 zł, bez dużego doświadczenia technicznego. Interesuje mnie biznes, który można prowadzić początkowo po godzinach i stopniowo rozwijać. Przy każdym pomyśle podaj grupę klientów, sposób zarabiania, najważniejsze koszty, trudność rozpoczęcia oraz największe ryzyko. Nie przedstawiaj pomysłów jako pewnych sposobów na zarobek. Jeżeli oceniasz potencjał biznesowy, zaznacz, że jest to ocena, a nie gwarancja. Na końcu wybierz trzy pomysły, które najlepiej spełniają podane kryteria, i wyjaśnij dlaczego”.

Każda kolejna wersja dostarcza AI dodatkowych informacji.

Nie oznacza to jednak, że ostatnia wersja zawsze jest najlepsza.

Jeżeli chcemy po prostu szybko dostać kilka pomysłów, pierwszy prompt może być wystarczający.

Jeżeli natomiast chcemy podjąć realną decyzję biznesową, potrzebujemy znacznie więcej kontekstu.

To bardzo ważna zasada: poziom szczegółowości promptu powinien odpowiadać znaczeniu zadania.

Do prostnego pytania nie potrzebujemy rozbudowanego promptu.

Do ważnego zadania potrzebujemy większej precyzji.

Możemy również wykorzystywać AI do porównywania własnych pomysłów.

Na przykład:

„Mam trzy pomysły na urlop. Porównaj je pod względem kosztów, czasu podróży, atrakcji i możliwości odpoczynku. Nie wybieraj za mnie. Na końcu przedstaw zalety i wady każdego rozwiązania”.

To jest lepsze niż:

„Który urlop jest najlepszy?”.

Dlaczego?

Ponieważ określiliśmy kryteria oceny.

AI wie, na czym ma się skupić.

Możemy również powiedzieć:

„Jeżeli moje kryteria są niewystarczające, zaproponuj dodatkowe kryteria, ale nie podejmuj ostatecznej decyzji za mnie”.

To pozwala zachować kontrolę.

Warto również pamiętać, że AI może pomagać nam myśleć, a nie tylko wykonywać polecenia.

Możemy powiedzieć:

„Mam taki problem: [opis]. Nie chcę jeszcze gotowego rozwiązania. Najpierw pomóż mi zidentyfikować możliwe przyczyny problemu”.

Albo:

„Mam kilka możliwych rozwiązań. Zadaj mi pytania, które pomogą określić, które z nich najlepiej pasuje do mojej sytuacji”.

Wtedy AI staje się partnerem do porządkowania myśli.

Bardzo przydatne jest także proszenie o kilka wariantów.

„Przygotuj trzy wersje tej wiadomości: formalną, naturalną i bardziej stanowczą”.

„Podaj trzy sposoby rozwiązania tego problemu”.

„Zaproponuj pięć tytułów”.

„Przygotuj dwie wersje planu: oszczędną i bardziej komfortową”.

Dzięki temu nie jesteśmy uzależnieni od pierwszej propozycji.

Możemy porównać różne podejścia.

Czasami dopiero wtedy odkrywamy, czego właściwie chcemy.

AI może być również dobrym narzędziem do krytycznej oceny.

Możemy napisać:

„Oto mój pomysł. Nie chcę, żebyś go tylko pochwalił. Wskaż jego mocne i słabe strony, potencjalne problemy oraz założenia, które mogą okazać się błędne”.

Albo:

„Przeczytaj mój plan jak osoba, która szuka w nim słabych punktów. Wskaż, czego nie uwzględniłem”.

Takie polecenia mogą być szczególnie wartościowe, ponieważ łatwo jest poprosić AI tylko o potwierdzenie naszego pomysłu.

Tymczasem czasami bardziej potrzebujemy krytyki niż pochwały.

W przypadku ważnych decyzji warto jednak pamiętać, że AI nie powinna być jedynym źródłem oceny. Może pomóc uporządkować argumenty, ale nie ponosi odpowiedzialności za skutki decyzji.

Kiedy uczymy się rozmawiać z AI, warto również nauczyć się jednego prostego nawyku: mów AI, co było nie tak z poprzednią odpowiedzią.

Nie musimy zaczynać całej rozmowy od nowa.

Możemy powiedzieć:

„To jest dobry kierunek, ale potrzebuję mniej formalnego języka”.

„Zachowaj strukturę, ale dodaj więcej przykładów”.

„Nie zmieniaj faktów, tylko popraw styl”.

„Skup się bardziej na początkującym odbiorcy”.

„Usuń część dotyczącą historii i rozwiń część praktyczną”.

„To jest zbyt ogólne. Podaj konkretne przykłady”.

„Odpowiedź jest za długa. Skróć ją do najważniejszych informacji”.

„Brakuje mi instrukcji krok po kroku”.

To często wystarcza, aby druga odpowiedź była znacznie lepsza.

Nie należy więc traktować pierwszej odpowiedzi jak wyroku.

Pierwsza odpowiedź jest często punktem wyjścia.

Dobra rozmowa z AI przypomina współpracę.

Ty określasz cel.

AI przygotowuje propozycję.

Ty oceniasz rezultat.

Mówisz, co zmienić.

AI przygotowuje kolejną wersję.

Ty ponownie sprawdzasz.

I tak aż do momentu, kiedy rezultat spełnia twoje wymagania.

Na tym właśnie polega praktyczne wykorzystanie AI.

Nie na znalezieniu jednego idealnego promptu.

Nie na zapamiętaniu setek skomplikowanych komend.

Najważniejsza jest umiejętność jasnego powiedzenia: „Tego właśnie potrzebuję”.

Możemy więc stworzyć prosty schemat, który będzie przydatny w większości sytuacji.

Najpierw określ zadanie.

Następnie dodaj kontekst, jeżeli jest potrzebny.

Potem określ odbiorcę.

Jeżeli ma znaczenie, dodaj rolę.

Powiedz, jaki styl jest oczekiwany.

Określ format odpowiedzi.

Dodaj ograniczenia.

Jeżeli trudno opisać rezultat słowami, pokaż przykład.

A jeżeli czegoś brakuje, pozwól AI zadać pytania przed rozpoczęciem pracy.

W praktyce może to wyglądać tak:

„Chcę, abyś przygotował [zadanie]. Kontekst: [najważniejsze informacje]. Odbiorca: [dla kogo]. Przyjmij perspektywę [rola], jeżeli jest to pomocne. Odpowiedź napisz w stylu [styl]. Przygotuj ją w formacie [format]. Uwzględnij [ważne elementy]. Nie [ograniczenia]. Jeżeli brakuje Ci informacji potrzebnych do wykonania zadania, najpierw zadaj mi pytania”.

Nie trzeba tego schematu kopiować za każdym razem.

Jego największa wartość polega na tym, że pokazuje, o czym warto pomyśleć.

Możemy również stworzyć jeszcze prostszą wersję:

„Zrób [co]. Dla [kogo]. W sytuacji [kontekst]. W stylu [styl]. W formie [format]. Uwzględnij [najważniejsze elementy]. Nie [czego unikać]”.

To wystarczy w ogromnej liczbie codziennych sytuacji.

A kiedy czegoś nie wiemy?

Możemy powiedzieć AI:

„Nie wiem, jakie informacje powinienem Ci podać, żebyś dobrze wykonał to zadanie. Zadaj mi najpierw najważniejsze pytania”.

To jedno polecenie może bardzo ułatwić pracę osobie początkującej.

Nie musisz być ekspertem od promptów, żeby dobrze korzystać z AI.

Nie musisz znać specjalnych komend.

Nie musisz pisać po angielsku.

Nie musisz używać technicznego języka.

Musisz przede wszystkim nauczyć się mówić, czego potrzebujesz.

Jeżeli AI odpowiada nie tak, jak chciałeś, nie poddawaj się po pierwszej próbie.

Powiedz jej, co poprawić.

Jeżeli brakuje szczegółów, dodaj szczegóły.

Jeżeli nie wiesz, czego brakuje, zapytaj AI, jakich informacji potrzebuje.

Jeżeli zadanie jest duże, podziel je na etapy.

Jeżeli odpowiedź jest dobra, ale nieidealna, poproś o kolejną wersję.

Jeżeli potrzebujesz wyboru, poproś o kilka wariantów.

Jeżeli obawiasz się, że AI coś założyła, powiedz jej, żeby nie zgadywała.

I przede wszystkim pamiętaj, że dobry prompt nie jest sztuką dla sztuki.

Nie piszesz promptu po to, żeby wyglądał profesjonalnie.

Piszesz go po to, żeby AI lepiej zrozumiała twoją potrzebę.

Czasami najlepszy prompt będzie miał pięć słów.

Czasami będzie miał pięć akapitów.

Nie długość decyduje o jakości.

Decyduje trafność informacji.

Jeżeli poprosisz AI o przetłumaczenie jednego zdania, rozbudowany prompt może być zupełnie niepotrzebny.

Jeżeli natomiast chcesz przygotować ważny dokument, stworzyć plan nauki, opracować tekst dla konkretnego odbiorcy albo rozwiązać złożony problem, kilka dodatkowych informacji może ogromnie poprawić rezultat.

Dlatego nie warto komplikować prostych zadań.

Warto natomiast przestać być zbyt ogólnym wtedy, gdy zadanie wymaga dopasowania.

Najważniejsza zmiana w myśleniu polega na tym, żeby zamiast pytać:

„Co AI może mi odpowiedzieć?”,

zacząć pytać:

„Jakiego rezultatu właściwie potrzebuję?”.

Dopiero kiedy znamy rezultat, możemy dobrze go opisać.

A kiedy potrafimy go opisać, AI ma znacznie większą szansę nam pomóc.

Prompt nie jest magicznym zaklęciem.

Jest instrukcją.

A dobra instrukcja nie musi być skomplikowana.

Musi być jasna.

ROZDZIAŁ 4. Prompty od podstaw — prosta instrukcja

Słowo „prompt” może na początku brzmieć technicznie i trochę tajemniczo. Można odnieść wrażenie, że jest to kolejna rzecz, której trzeba się nauczyć, zanim zaczniemy naprawdę korzystać ze sztucznej inteligencji. W rzeczywistości prompt jest czymś znacznie prostszym. To po prostu polecenie, pytanie albo opis zadania, który przekazujemy AI.

Kiedy piszesz do chatbota: „Wyjaśnij mi, czym jest sztuczna inteligencja”, tworzysz prompt. Kiedy piszesz: „Napisz wiadomość do klienta, że zamówienie będzie opóźnione”, również tworzysz prompt. Kiedy wklejasz tekst i prosisz: „Popraw błędy ortograficzne, ale nie zmieniaj stylu”, także korzystasz z promptu.

Nie potrzebujesz żadnego specjalnego języka. Nie musisz znać programowania. Nie musisz znać terminologii informatycznej. Nie musisz również zapamiętywać dziesiątek skomplikowanych konstrukcji.

Prompt jest po prostu sposobem powiedzenia AI, czego od niej oczekujesz.

Można więc przyjąć bardzo prostą definicję: prompt to instrukcja przekazana sztucznej inteligencji w celu uzyskania określonego rezultatu.

Ta definicja jest ważna, ponieważ od razu pokazuje, czym prompt nie jest. Nie jest kodem programu. Nie jest tajnym poleceniem. Nie jest zaklęciem, które trzeba napisać w określony sposób. Nie istnieje jeden magiczny sposób formułowania promptów, który gwarantuje idealną odpowiedź.

Prompt jest przede wszystkim komunikacją.

Jeżeli potrafisz jasno powiedzieć drugiemu człowiekowi, czego potrzebujesz, jesteś już bardzo blisko umiejętności dobrego korzystania z AI.

Problem polega tylko na tym, że podczas rozmowy z człowiekiem wiele rzeczy pozostaje niewypowiedzianych. Człowiek może znać sytuację, pamiętać wcześniejsze rozmowy, zauważyć twoje emocje albo dopytać o brakujące informacje. AI nie zawsze ma taki kontekst. Dlatego czasami trzeba powiedzieć jej więcej.

Dobry prompt powinien przede wszystkim przekazać to, co jest potrzebne do wykonania zadania. Nie więcej, niż potrzeba, ale też nie mniej, jeśli brakujące informacje mogą zmienić rezultat.

Najprostszym przykładem jest polecenie:

„Napisz e-mail”.

AI prawdopodobnie napisze e-mail.

Tylko jaki?

Do kogo?

W jakiej sprawie?

Jak formalny?

Jak długi?

Czy ma być przyjazny, stanowczy, przepraszający, informacyjny czy sprzedażowy?

Nie wiemy.

Dlatego bardziej użyteczne może być:

„Napisz krótki, profesjonalny e-mail do klienta, w którym poinformuję go, że realizacja zamówienia opóźni się o trzy dni. Przeproś za opóźnienie i zachowaj spokojny, rzeczowy ton”.

Tutaj AI otrzymuje już znacznie więcej informacji.

Zna zadanie.

Zna odbiorcę.

Zna sytuację.

Zna oczekiwany styl.

Zna przybliżoną długość.

Wie również, jakie informacje powinny znaleźć się w wiadomości.

To właśnie jest najważniejsza idea dobrego promptu.

Nie chodzi o to, żeby pisać długo.

Chodzi o to, żeby powiedzieć to, co ma znaczenie.

Dobry prompt może mieć jedno zdanie.

Może mieć pięć zdań.

Może mieć kilkanaście akapitów.

Wszystko zależy od zadania.

Jeżeli pytasz:

„Ile dni ma rok?”,

nie potrzebujesz rozbudowanego promptu.

Jeżeli pytasz:

„Przygotuj mi trzytygodniowy plan nauki języka angielskiego dla osoby na poziomie A2, która ma 30 minut dziennie i chce przede wszystkim poprawić umiejętność prowadzenia rozmów”,

dodatkowe informacje są bardzo przydatne.

Dlatego pierwszą rzeczą, którą warto zapamiętać, jest to, że długi prompt nie zawsze jest dobrym promptem, a krótki prompt nie zawsze jest złym promptem.

Liczy się dopasowanie.

Możemy wyobrazić sobie prompt jak instrukcję dla osoby, która ma wykonać dla nas zadanie. Jeżeli zadanie jest banalne, wystarczy krótka instrukcja. Jeżeli jest skomplikowane, trzeba wyjaśnić więcej szczegółów.

Załóżmy, że prosisz kogoś:

„Kup mleko”.

To wystarczy.

Nie musisz wyjaśniać, że mleko znajduje się zwykle w sklepie spożywczym, że należy zapłacić przy kasie i że dobrze byłoby przynieść je do domu.

Ale jeśli powiesz:

„Przygotuj rodzinny wyjazd na pięć dni”,

nagle pojawia się mnóstwo pytań.

Dokąd?

Kiedy?

Ile osób?

Jaki budżet?

Samochód czy pociąg?

Hotel czy apartament?

Zwiedzanie czy odpoczynek?

Dzieci czy sami dorośli?

Czy potrzebujemy atrakcji na deszcz?

Czy ktoś ma specjalne wymagania?

To samo dzieje się podczas rozmowy z AI.

Im bardziej złożone zadanie, tym większe znaczenie ma kontekst.

Dobry prompt często składa się z kilku podstawowych elementów. Nie muszą one występować wszystkie jednocześnie, ale warto je znać.

Pierwszym jest zadanie, czyli informacja o tym, co AI ma zrobić.

Może to być:

„Napisz”.

„Popraw”.

„Skróć”.

„Wyjaśnij”.

„Porównaj”.

„Przetłumacz”.

„Zaplanuj”.

„Przygotuj”.

„Wymyśl”.

„Przeanalizuj”.

„Sprawdź”.

„Uporządkuj”.

„Zaproponuj”.

Bez określenia zadania AI nie wie, jaki rezultat ma przygotować.

Drugim elementem może być kontekst.

Kontekst odpowiada na pytanie: „W jakiej sytuacji wykonujemy to zadanie?”.

Jeżeli piszesz wiadomość, kontekstem może być informacja o tym, co wydarzyło się wcześniej.

Jeżeli przygotowujesz plan nauki, kontekstem jest twój poziom wiedzy, dostępny czas i cel.

Jeżeli planujesz wyjazd, kontekstem są termin, miejsce, budżet i liczba osób.

Jeżeli poprawiasz tekst, kontekstem może być informacja, gdzie ten tekst zostanie wykorzystany.

Trzecim elementem może być odbiorca.

To szczególnie ważne przy pisaniu.

Tekst dla dziecka powinien wyglądać inaczej niż tekst dla specjalisty.

E-mail do klienta będzie inny niż wiadomość do kolegi.

Instrukcja dla początkującego powinna różnić się od instrukcji dla osoby zaawansowanej.

Możemy więc powiedzieć:

„Wyjaśnij to osobie, która nigdy wcześniej nie miała kontaktu z tym tematem”.

Albo:

„Przygotuj ten tekst dla właściciela małej firmy”.

Czwartym elementem może być styl.

Możemy powiedzieć:

„Napisz prosto”.

„Napisz profesjonalnie”.

„Napisz naturalnie”.

„Napisz rzeczowo”.

„Napisz przyjaźnie”.

„Napisz bardziej formalnie”.

„Nie używaj języka reklamowego”.

„Nie używaj skomplikowanej terminologii”.

Styl może mieć ogromne znaczenie, zwłaszcza w tekstach, które chcemy później komuś wysłać albo opublikować.

Piątym elementem jest format.

Możemy określić, czy chcemy otrzymać:

tekst ciągły,

listę,

tabelę,

instrukcję krok po kroku,

plan,

checklistę,

pytania i odpowiedzi,

zestawienie zalet i wad,

kilka wariantów,

e-mail,

wiadomość,

notatkę,

streszczenie.

Jeżeli format jest dla nas istotny, warto powiedzieć o nim wprost.

Zamiast:

„Porównaj te dwa rozwiązania”,

możemy napisać:

„Porównaj te dwa rozwiązania w tabeli. Uwzględnij koszt, zalety, wady, czas wdrożenia i trudność”.

AI nie musi wtedy zgadywać, jak przedstawić wynik.

Kolejnym elementem są ograniczenia.

Ograniczenia mogą dotyczyć długości, liczby przykładów, zakresu informacji, stylu albo tego, czego AI nie powinna robić.

Możemy powiedzieć:

„Napisz maksymalnie 500 słów”.

„Podaj dokładnie pięć propozycji”.

„Nie używaj języka technicznego”.

„Nie zmieniaj znaczenia tekstu”.

„Nie wymyślaj informacji, których nie podałem”.

„Uwzględnij wyłącznie informacje zawarte w poniższym materiale”.

Takie instrukcje mogą znacząco zwiększyć użyteczność odpowiedzi.

Nie należy jednak dodawać ograniczeń tylko dlatego, że wiemy, że istnieją. Każdy element promptu powinien mieć konkretny cel.

Jeżeli chcemy prostą definicję słowa „inflacja”, nie musimy pisać:

„Wyjaśnij mi słowo inflacja, jako nauczyciel ekonomii, dla początkującego odbiorcy w wieku 35 lat, w tabeli, w maksymalnie 200 słowach, bez przykładów”.

Byłoby to przesadne.

Wystarczy:

„Wyjaśnij mi, czym jest inflacja, prostym językiem i podaj przykład z codziennego życia”.

To bardzo dobry prompt.

Z kolei jeżeli prosimy o stworzenie planu nauki, szczegóły mogą być niezwykle przydatne.

„Przygotuj mi plan nauki angielskiego”.

To początek.

„Przygotuj mi plan nauki angielskiego na miesiąc”.

Lepiej.

„Przygotuj mi miesięczny plan nauki angielskiego. Jestem na poziomie A2 i mogę poświęcić 30 minut dziennie”.

Jeszcze lepiej.

„Przygotuj mi miesięczny plan nauki angielskiego. Jestem na poziomie A2, mogę poświęcić 30 minut dziennie od poniedziałku do piątku i najbardziej zależy mi na swobodnym prowadzeniu podstawowych rozmów. Chcę ćwiczyć słownictwo, gramatykę, rozumienie ze słuchu i mówienie. Podziel plan na tygodnie i zaproponuj konkretne ćwiczenia na każdy dzień”.

Teraz AI ma znacznie więcej informacji potrzebnych do przygotowania praktycznego planu.

Warto również zauważyć, że prompt może być budowany stopniowo.

Nie zawsze musisz od razu stworzyć perfekcyjne polecenie.

Możesz zacząć od:

„Pomóż mi przygotować prezentację”.

AI może odpowiedzieć pytaniem:

„Oczywiście. Jaki jest temat prezentacji, dla kogo jest przeznaczona i ile ma trwać?”.

Odpowiadasz:

„Temat to sztuczna inteligencja. Prezentacja jest dla pracowników firmy. Ma trwać około 20 minut”.

AI może przygotować kolejną propozycję.

Ty możesz powiedzieć:

„Dodaj więcej praktycznych przykładów i mniej teorii”.

Następnie:

„Uwzględnij trzy przykłady wykorzystania AI w codziennej pracy”.

Potem:

„Przygotuj strukturę 10 slajdów”.

W ten sposób cały prompt nie powstał jednorazowo.

Powstał podczas rozmowy.

I właśnie tak można korzystać z AI.

Nie trzeba za każdym razem pisać idealnego polecenia za pierwszym razem.

Rozmowa może być procesem.

Czasami wręcz łatwiej jest rozpocząć od prostego pytania i zobaczyć, czego AI potrzebuje.

W przypadku bardziej złożonych zadań można nawet od razu poprosić AI o zadawanie pytań.

To jedna z najbardziej praktycznych technik dla początkujących.

Możemy napisać:

„Chcę, żebyś przygotował mi plan wakacji. Zanim zaczniesz, zadaj mi wszystkie pytania, które są potrzebne, żeby dobrze dopasować plan do mojej sytuacji”.

AI może wtedy zapytać o termin, miejsce, liczbę osób, budżet, transport, zainteresowania i oczekiwany styl wypoczynku.

Możemy też powiedzieć:

„Jeżeli brakuje Ci informacji potrzebnych do wykonania zadania, nie zgaduj. Najpierw zadaj mi pytania”.

To bardzo dobre polecenie w przypadku zadań, w których błędne założenie może całkowicie zmienić wynik.

Załóżmy, że chcemy przygotować jadłospis.

Zamiast:

„Ułóż mi jadłospis”,

możemy napisać:

„Chcę, żebyś przygotował mi jadłospis na tydzień. Zanim go przygotujesz, zapytaj mnie o liczbę osób, liczbę posiłków, produkty, których nie jemy, budżet, czas przeznaczony na gotowanie oraz moje preferencje”.

Wtedy AI najpierw zbiera dane.

Dopiero później wykonuje zadanie.

Możemy również poprosić:

„Najpierw zadaj mi pytania, potem podsumuj moje odpowiedzi i dopiero po moim potwierdzeniu przygotuj rozwiązanie”.

To daje jeszcze większą kontrolę.

Jest to szczególnie przydatne przy większych zadaniach.

Kiedy warto użyć jednego zdania?

Przede wszystkim wtedy, kiedy zadanie jest proste i jednoznaczne.

Jeżeli chcemy tłumaczenia:

„Przetłumacz ten tekst na niemiecki”.

Jeżeli chcemy definicji:

„Wyjaśnij mi, czym jest fotosynteza”.

Jeżeli chcemy pomysłów:

„Podaj 10 pomysłów na szybkie śniadanie”.

Jeżeli chcemy poprawy błędów:

„Popraw błędy ortograficzne w poniższym tekście”.

Jeżeli chcemy skrócenia:

„Skróć ten tekst do 100 słów”.

W tych sytuacjach rozbudowywanie promptu może być wręcz niepotrzebne.

Kiedy natomiast warto podać więcej informacji?

Wtedy, gdy odpowiedź zależy od naszej konkretnej sytuacji.

„Zaplanuj mi wakacje” wymaga więcej danych niż „Przetłumacz słowo vacation”.

„Napisz mi CV” wymaga więcej informacji niż „Popraw ten błąd ortograficzny”.

„Przygotuj plan nauki” wymaga więcej danych niż „Wyjaśnij mi, czym jest uczenie maszynowe”.

„Pomóż mi wybrać komputer” wymaga znajomości budżetu, zastosowania, preferencji i innych kryteriów.

Możemy więc zastosować prostą zasadę:

Im bardziej odpowiedź ma być dopasowana do mnie, tym więcej informacji powinienem przekazać AI.

Jeżeli zależy nam wyłącznie na ogólnej informacji, wystarczy krótki prompt.

Jeżeli chcemy gotowego rozwiązania dla konkretnej sytuacji, potrzebujemy kontekstu.

Bardzo ważną techniką jest również wydawanie poleceń krok po kroku.

Wyobraźmy sobie, że chcemy przygotować CV.

Możemy powiedzieć:

„Napisz mi CV”.

Ale możemy też wykonać zadanie etapami.

Najpierw:

„Pomóż mi określić, jakie informacje powinny znaleźć się w moim CV”.

Następnie:

„Na podstawie tych informacji przygotuj strukturę CV”.

Potem:

„Oto moje doświadczenie. Uporządkuj je”.

Następnie:

„Zamień moje obowiązki na konkretne opisy osiągnięć, ale nie wymyślaj żadnych danych”.

Na końcu:

„Połącz wszystko w spójne CV”.

Takie podejście daje nam większą kontrolę.

Możemy zobaczyć, czy AI dobrze rozumie materiał, zanim stworzy końcowy rezultat.

Ta metoda jest szczególnie dobra przy zadaniach, które są długie albo ważne.

Możemy również wykorzystać ją do pisania tekstów.

Zamiast:

„Napisz artykuł o AI”,

możemy powiedzieć:

„Najpierw zaproponuj strukturę artykułu o wykorzystaniu AI w pracy. Nie pisz jeszcze tekstu”.

Po otrzymaniu struktury:

„Rozwiń pierwszy punkt”.

Potem:

„Rozwiń drugi punkt”.

Następnie:

„Połącz wszystkie części w spójny tekst i usuń powtórzenia”.

Na końcu:

„Sprawdź tekst pod kątem logicznej struktury, powtórzeń i niejasnych sformułowań”.

AI może więc pomagać na każdym etapie.

Nie musi od razu otrzymać polecenia wykonania całej pracy.

Kolejną bardzo przydatną rzeczą jest proszenie o konkretny format odpowiedzi.

Załóżmy, że pytamy:

„Jak przygotować się do rozmowy kwalifikacyjnej?”.

AI może odpowiedzieć kilkoma akapitami.

Jeżeli jednak potrzebujemy praktycznego materiału:

„Przygotuj checklistę przed rozmową kwalifikacyjną. Podziel ją na: dzień wcześniej, godzinę przed rozmową, pierwsze minuty rozmowy i rzeczy do zrobienia po rozmowie”.

Rezultat będzie znacznie bardziej praktyczny.

Jeżeli chcemy porównania:

„Porównaj opcję A i B w tabeli”.

Jeżeli chcemy instrukcji:

„Wyjaśnij krok po kroku”.

Jeżeli chcemy listy:

„Podaj 10 punktów”.

Jeżeli chcemy gotowego tekstu:

„Przygotuj tekst, który mogę skopiować i wysłać”.

Jeżeli chcemy kilku wersji:

„Przygotuj trzy różne warianty”.

To wszystko są bardzo proste instrukcje, ale znacząco wpływają na formę odpowiedzi.

Możemy również określić strukturę.

Na przykład:

„Każdy pomysł przedstaw w następującej kolejności: nazwa, krótki opis, zalety, wady, koszt rozpoczęcia i poziom trudności”.

Dzięki temu AI będzie miała jasny schemat.

Jest to szczególnie przydatne, kiedy tworzymy większą liczbę podobnych elementów.

Jeżeli chcemy przygotować opisy dziesięciu produktów, możemy określić jeden wzorzec.

„Każdy opis ma mieć 80–100 słów i składać się z krótkiego wprowadzenia, najważniejszych cech oraz informacji, dla kogo produkt będzie odpowiedni”.

Następnie AI może zastosować ten schemat do kolejnych produktów.

W praktyce oznacza to, że dobrze skonstruowany prompt może być również sposobem tworzenia powtarzalnego procesu.

Nie musimy za każdym razem wymyślać polecenia od nowa.

Jeżeli regularnie wykonujemy podobne zadanie, możemy zachować sprawdzony prompt i tylko zmieniać dane.

Możemy mieć prompt do pisania e-maili.

Osobny do tworzenia opisów produktów.

Osobny do analizy tekstów.

Osobny do planowania tygodnia.

Osobny do nauki.

Osobny do przygotowywania raportów.

Z czasem może powstać własna biblioteka promptów.

Nie oznacza to jednak, że każdy prompt będzie działał idealnie za każdym razem.

Jeżeli zmieni się zadanie, odbiorca albo kontekst, prompt może wymagać modyfikacji.

Warto więc traktować gotowy prompt jako szablon, a nie niezmienną formułę.

Bardzo dobrym ćwiczeniem jest również nauczenie się rozpoznawania słabego promptu.

Słaby prompt nie musi być błędny.

Może być po prostu zbyt ogólny.

„Napisz mi CV”.

„Zrób reklamę”.

„Naucz mnie angielskiego”.

„Napisz artykuł”.

„Zaplanuj mi wakacje”.

„Podaj pomysły na biznes”.

Każde z tych poleceń może zostać wykonane przez AI.

Problem polega na tym, że rezultat może być bardzo ogólny.

Spróbujmy więc poprawić je krok po kroku.

Pierwszy prompt:

„Napisz mi CV”.

Lepsza wersja:

„Pomóż mi przygotować CV na stanowisko specjalisty ds. sprzedaży”.

Jeszcze lepsza:

„Pomóż mi przygotować CV na stanowisko specjalisty ds. sprzedaży. Mam pięć lat doświadczenia w sprzedaży i obsłudze klientów”.

Jeszcze bardziej precyzyjna:

„Pomóż mi przygotować CV na stanowisko specjalisty ds. sprzedaży. Mam pięć lat doświadczenia w sprzedaży i obsłudze klientów. Pracowałem w dwóch firmach i odpowiadałem również za pozyskiwanie nowych klientów. CV ma być profesjonalne, konkretne i czytelne. Nie wymyślaj informacji, których nie podałem. Jeżeli potrzebujesz dodatkowych danych, najpierw zadaj mi pytania”.

W ostatniej wersji AI nie tylko wie, co zrobić, ale również czego nie robić.

To bardzo ważna umiejętność.

Możemy zastosować ją przy każdym zadaniu.

Weźmy reklamę.

„Zrób mi reklamę”.

To bardzo ogólne.

„Napisz reklamę mojego salonu fryzjerskiego”.

Już lepiej.

„Napisz krótką reklamę mojego salonu fryzjerskiego skierowaną do kobiet z okolicy”.

Jeszcze lepiej.

„Napisz trzy krótkie wersje reklamy salonu fryzjerskiego skierowanej do kobiet z okolicy. Ton ma być elegancki, ale naturalny. Nie używaj przesadnych obietnic ani stereotypowych haseł. Każda wersja ma mieć maksymalnie 50 słów i kończyć się delikatnym wezwaniem do kontaktu”.

To już jest konkretne zadanie.

Możemy zrobić to samo z nauką.

„Naucz mnie angielskiego”.

To właściwie nie jest jeden konkretny cel, tylko ogromny obszar.

Lepsze:

„Pomóż mi nauczyć się angielskiego”.

Jeszcze lepsze:

„Pomóż mi nauczyć się podstawowego angielskiego”.

Jeszcze lepsze:

„Pomóż mi nauczyć się angielskiego na poziomie podstawowym. Mam około 20 minut dziennie”.

A następnie:

„Pomóż mi nauczyć się angielskiego na poziomie podstawowym. Mam około 20 minut dziennie i najbardziej zależy mi na prowadzeniu prostych rozmów podczas podróży. Przygotuj plan nauki na miesiąc. Każdego dnia zaproponuj krótkie ćwiczenie ze słownictwa, jedno ćwiczenie z mówienia i krótką powtórkę. Co pięć dni sprawdzaj moje postępy”.

W tym momencie AI wie już, co ma zrobić.

Możemy podobnie poprawić prompt dotyczący wakacji.

„Zaplanuj mi wakacje”.

Lepsza wersja:

„Zaplanuj mi tygodniowy wyjazd nad morze”.

Jeszcze lepsza:

„Zaplanuj mi tygodniowy wyjazd nad morze dla dwóch osób”.

Jeszcze lepsza:

„Zaplanuj mi tygodniowy wyjazd nad morze dla dwóch osób z budżetem 4000 zł”.

I dalej:

„Zaplanuj mi tygodniowy wyjazd nad morze dla dwóch osób z budżetem 4000 zł. Chcemy przede wszystkim odpocząć, ale jeden lub dwa dni chcemy przeznaczyć na zwiedzanie. Jedziemy samochodem. Nie interesują nas imprezy ani bardzo zatłoczone miejsca. Przygotuj propozycję planu i podziel koszty na nocleg, transport, jedzenie i atrakcje”.

Widzimy tutaj prosty mechanizm.

Zadanie + kontekst + oczekiwany rezultat + ograniczenia.

To często wystarcza.

Nie trzeba pisać skomplikowanego promptu.

Ważne jest również to, że możemy powiedzieć AI, czego nie chcemy.

Jeżeli prosimy o propozycje biznesowe, możemy powiedzieć:

„Nie podawaj pomysłów wymagających dużego kapitału”.

Jeżeli prosimy o tekst:

„Nie używaj przesadnie formalnego języka”.

Jeżeli prosimy o plan dnia:

„Nie planuj każdej minuty. Zostaw czas na nieprzewidziane sytuacje”.

Jeżeli prosimy o analizę:

„Nie zakładaj informacji, których nie ma w materiale”.

Jeżeli prosimy o streszczenie:

„Nie dodawaj informacji spoza tekstu”.

To może być równie ważne jak powiedzenie, czego oczekujemy.

Warto także nauczyć się używać słów „najpierw”, „następnie” i „na końcu”.

Dzięki nim możemy stworzyć prostą kolejność działań.

Na przykład:

„Najpierw przeanalizuj mój tekst. Następnie wskaż jego największe problemy. Na końcu przygotuj poprawioną wersję”.

Albo:

„Najpierw zadaj mi pytania. Następnie przygotuj plan. Na końcu przedstaw go w formie checklisty”.

Albo:

„Najpierw wyjaśnij pojęcie. Następnie podaj przykład. Na końcu zadaj mi trzy pytania sprawdzające”.

Takie instrukcje pomagają AI zrozumieć oczekiwany przebieg pracy.

Nie musimy jednak przesadzać z liczbą etapów.

Jeżeli proste zadanie możemy wykonać jednym poleceniem, nie ma potrzeby sztucznie dzielić go na dziesięć kroków.

Celem nie jest stworzenie jak najbardziej skomplikowanego promptu.

Celem jest uzyskanie użytecznej odpowiedzi.

Bardzo dobrym nawykiem jest również ocenianie odpowiedzi AI pod kątem tego, czego dokładnie w niej brakuje.

Załóżmy, że prosimy:

„Przygotuj plan nauki”.

Otrzymujemy odpowiedź.

Nie musimy od razu tworzyć całego nowego promptu.

Możemy powiedzieć:

„Plan jest dobry, ale jest zbyt ogólny. Dodaj konkretne zadania na każdy dzień”.

Jeżeli odpowiedź jest zbyt trudna:

„Przeredaguj ten materiał dla osoby początkującej”.

Jeżeli jest zbyt długa:

„Skróć ją o około 40 procent, zachowując najważniejsze informacje”.

Jeżeli jest zbyt krótka:

„Rozwiń część dotyczącą praktycznych przykładów”.

Jeżeli brakuje struktury:

„Uporządkuj odpowiedź w tabeli”.

Jeżeli jest zbyt formalna:

„Napisz to bardziej naturalnym językiem”.

Jeżeli AI źle zrozumiała zadanie:

„Źle zrozumiałeś moje założenie. Chodziło mi o [wyjaśnienie]. Przygotuj odpowiedź ponownie”.

Takie poprawki są normalną częścią rozmowy.

Nie należy oczekiwać, że każda pierwsza odpowiedź będzie idealna.

W rzeczywistości jedną z największych zalet rozmowy z AI jest właśnie możliwość iteracyjnego poprawiania rezultatu.

Możemy rozpocząć od prostego promptu, otrzymać odpowiedź, a następnie ją udoskonalać.

To trochę jak praca z człowiekiem.

Jeżeli prosisz grafika o projekt i otrzymujesz pierwszą wersję, możesz powiedzieć:

„Zrób większy tytuł”.

„Przesuń logo”.

„Użyj prostszej czcionki”.

„Dodaj więcej przestrzeni”.

Nie zaczynasz całej współpracy od początku.

Podobnie możesz pracować z AI.

Pierwsza odpowiedź jest często wersją roboczą.

Druga może być lepsza.

Trzecia jeszcze lepsza.

To dlatego nie warto zniechęcać się po jednym nieudanym poleceniu.

Czasami wystarczy jedno dodatkowe zdanie.

„To jest za ogólne. Potrzebuję konkretnych przykładów”.

I odpowiedź zmienia się diametralnie.

Warto również pamiętać o możliwości proszenia AI o zadawanie pytań przed rozpoczęciem pracy.

Jest to szczególnie przydatne, kiedy sami nie wiemy, jakie informacje są ważne.

Możemy powiedzieć:

„Chcę, żebyś pomógł mi przygotować plan nauki. Zanim zaczniesz, zadaj mi pytania, które pozwolą Ci dopasować plan do mojego poziomu, dostępnego czasu i celu”.

Albo:

„Chcę, żebyś przygotował mi plan wyjazdu. Najpierw zadaj mi wszystkie najważniejsze pytania, których potrzebujesz. Nie przygotowuj jeszcze planu”.

Albo:

„Chcę, żebyś pomógł mi przygotować CV. Najpierw przeprowadź ze mną krótką rozmowę i zadawaj pytania potrzebne do stworzenia dobrego CV. Nie wymyślaj brakujących informacji”.

To bardzo wygodna technika dla początkujących.

Nie musimy znać wszystkich parametrów zadania.

Możemy pozwolić AI pomóc nam je ustalić.

Możemy nawet powiedzieć:

„Nie wiem, jakie informacje powinienem Ci podać. Zadaj mi pytania, które pozwolą Ci jak najlepiej wykonać to zadanie”.

To jedno z najbardziej uniwersalnych poleceń, jakie warto zapamiętać.

Istnieje jednak jeszcze jedna ważna zasada: jeżeli AI zadaje pytanie, nie musimy zawsze odpowiadać na wszystko.

Możemy powiedzieć:

„Nie wiem”.

„To nie ma dla mnie znaczenia”.

„Wybierz rozsądne założenie i zaznacz je”.

„Zaproponuj mi dwie wersje zależne od tej informacji”.

Dzięki temu rozmowa pozostaje elastyczna.

Możemy również poprosić AI, aby jasno oznaczała swoje założenia.

Na przykład:

„Jeżeli brakuje danych, nie wymyślaj ich po cichu. Jeżeli musisz przyjąć założenie, wyraźnie je zaznacz”.

To bardzo dobra praktyka.

AI może bowiem czasami uzupełnić brakującą informację w sposób, który wygląda przekonująco. Użytkownik może wtedy nawet nie zauważyć, że część odpowiedzi nie wynikała z przekazanych danych.

Dlatego w zadaniach opartych na faktach warto powiedzieć:

„Nie zgaduj”.

„Nie wymyślaj”.

„Oddziel fakty od propozycji”.

„Jeżeli czegoś nie wiesz, napisz, że tego nie wiesz”.

„Jeżeli korzystasz z założeń, zaznacz je”.

Takie polecenia nie gwarantują oczywiście całkowitego wyeliminowania błędów, ale pomagają lepiej kontrolować odpowiedź.

Promptowanie można więc potraktować jak umiejętność przekazywania informacji.

Na początku możemy korzystać z bardzo prostego schematu:

Co chcę zrobić?

Dla kogo?

W jakiej sytuacji?

Jak ma wyglądać rezultat?

Czego AI ma unikać?

Nie zawsze potrzebujemy odpowiedzi na wszystkie pięć pytań.

Ale jeżeli zadanie jest bardziej skomplikowane, przejście przez ten schemat może bardzo pomóc.

Załóżmy, że chcemy przygotować wiadomość do nauczyciela.

Co chcemy zrobić?

Napisać wiadomość z prośbą o przesunięcie terminu.

Dla kogo?

Dla nauczyciela.

W jakiej sytuacji?

Nie możemy przygotować pracy na czas z powodu określonego problemu.

Jak ma wyglądać rezultat?

Krótka, uprzejma wiadomość.

Czego unikać?

Nadmiernych tłumaczeń i wymyślania powodów.

Prompt może więc wyglądać tak:

„Napisz krótką, uprzejmą wiadomość do nauczyciela z prośbą o przesunięcie terminu oddania pracy. Chcę wyjaśnić sytuację krótko i rzeczowo, bez nadmiernego tłumaczenia się. Nie wymyślaj żadnych powodów, których nie podałem”.

To prosty prompt, ale zawiera wszystko, czego potrzeba.

Możemy również nauczyć się rozróżniać informację od instrukcji.

Informacją może być:

„Mam 30 minut dziennie”.

Instrukcją:

„Przygotuj plan nauki”.

Informacją:

„Odbiorcą są początkujący przedsiębiorcy”.

Instrukcją:

„Napisz prostym językiem”.

Informacją:

„Mam budżet 1000 zł”.

Instrukcją:

„Nie proponuj rozwiązań przekraczających ten budżet”.

Połączenie informacji i instrukcji daje AI pełniejszy obraz zadania.

W przypadku bardziej zaawansowanych zastosowań możemy również określić kryteria oceny.

Jeżeli prosimy AI o wybór pomiędzy trzema opcjami, warto powiedzieć, według czego ma je porównywać.

Na przykład:

„Porównaj te trzy rozwiązania pod względem ceny, łatwości wdrożenia, czasu potrzebnego na rozpoczęcie oraz potencjalnych problemów”.

Bez kryteriów AI może sama zdecydować, co jest ważne.

Z kryteriami otrzymujemy analizę dopasowaną do naszej sytuacji.

Możemy również powiedzieć:

„Nie wybieraj za mnie. Przedstaw argumenty, abym mógł sam podjąć decyzję”.

To bardzo przydatne w przypadku decyzji, które należą do nas.

AI może pomóc uporządkować informacje, ale nie musi podejmować decyzji za człowieka.

Warto również korzystać z promptów, które proszą o sprawdzenie własnej odpowiedzi.

Na przykład:

„Przygotuj odpowiedź, a następnie sprawdź ją pod kątem niejasności, sprzeczności i brakujących elementów. Jeżeli znajdziesz problem, popraw odpowiedź”.

Albo:

„Najpierw wykonaj zadanie. Następnie przejrzyj rezultat jak redaktor i wskaż elementy, które wymagają poprawy. Na końcu przedstaw poprawioną wersję”.

Takie polecenia mogą być pomocne, ale trzeba pamiętać, że sam fakt poproszenia AI o sprawdzenie odpowiedzi nie gwarantuje jej poprawności. AI może nie zauważyć własnego błędu. Dlatego przy ważnych informacjach nadal potrzebna jest ludzka kontrola i, gdy to konieczne, weryfikacja w wiarygodnych źródłach.

Najważniejsze jest jednak to, aby nie komplikować promptów na siłę.

Jeżeli chcesz przetłumaczyć zdanie, po prostu je przetłumacz.

Jeżeli chcesz poprawić błąd, poproś o poprawienie błędu.

Jeżeli chcesz wyjaśnienia, poproś o wyjaśnienie.

Dopiero kiedy odpowiedź nie spełnia oczekiwań, dodaj kolejne informacje.

To podejście jest bardzo dobre dla początkujących.

Zamiast próbować od pierwszego dnia opanować „idealne prompty”, wystarczy nauczyć się prostego cyklu:

napisz polecenie → zobacz odpowiedź → zastanów się, czego brakuje → doprecyzuj → sprawdź ponownie.

Z czasem zaczniemy automatycznie dodawać informacje, które wcześniej pomijaliśmy.

Jeżeli kilka razy otrzymamy zbyt formalny tekst, zaczniemy pisać:

„Napisz naturalnie, bez nadmiernej formalności”.

Jeżeli AI będzie tworzyć zbyt długie odpowiedzi, zaczniemy określać długość.

Jeżeli będzie proponować rozwiązania niedopasowane do naszego budżetu, zaczniemy podawać budżet.

Jeżeli będzie używać trudnych słów, zaczniemy określać poziom odbiorcy.

W ten sposób nauka promptowania odbywa się przede wszystkim przez praktykę.

Nie musisz zapamiętywać wszystkich zasad.

Wystarczy zacząć z nich korzystać.

Na koniec warto wykonać kilka prostych ćwiczeń. Ich celem nie jest nauczenie się promptów na pamięć, ale nauczenie się rozpoznawania, jakich informacji brakuje w krótkim poleceniu.

ĆWICZENIE 1. „Napisz mi CV”

To polecenie jest bardzo ogólne.

Zastanów się, jakich informacji potrzebuje AI.

Na jakie stanowisko aplikujesz?

Ile masz doświadczenia?

Jakie masz umiejętności?

Jakie informacje powinny zostać wyróżnione?

Jaki styl CV jest potrzebny?

Możesz więc przekształcić prompt w coś takiego:

„Pomóż mi przygotować CV na stanowisko [stanowisko]. Mam [liczba] lat doświadczenia w [obszar]. Moje najważniejsze doświadczenia to [informacje]. Chcę, aby CV było profesjonalne, konkretne i czytelne. Nie wymyślaj brakujących informacji. Jeżeli potrzebujesz dodatkowych danych, najpierw zadaj mi pytania”.

Nie chodzi o to, żeby właśnie ten prompt zapamiętać.

Chodzi o zauważenie, jak wiele informacji może kryć się za prostym poleceniem „Napisz mi CV”.

ĆWICZENIE 2. „Napisz reklamę”

Pierwsza wersja:

„Napisz reklamę mojego produktu”.

Co jest nie tak?

Nie wiadomo, jaki to produkt.

Nie wiadomo, kto jest odbiorcą.

Nie wiadomo, gdzie reklama będzie wykorzystana.

Nie wiadomo, jaki ma mieć charakter.

Nie wiadomo, jak długa ma być.

Spróbuj więc stworzyć lepszą wersję.

Przykładowo:

„Napisz trzy krótkie wersje reklamy produktu [produkt] skierowane do [grupa odbiorców]. Tekst będzie wykorzystany w [miejsce]. Reklama ma być [styl]. Każda wersja ma mieć maksymalnie [liczba] słów. Nie używaj przesadzonych obietnic”.

ĆWICZENIE 3. „Naucz mnie angielskiego”

To polecenie jest ogromne.

Zastanów się, czego AI powinna się dowiedzieć.

Jaki jest twój poziom?

Po co chcesz znać język?

Ile masz czasu?

Jakie umiejętności są najważniejsze?

Jak długo chcesz się uczyć?

Możesz stworzyć prompt:

„Chcę nauczyć się języka angielskiego. Obecnie jestem na poziomie [poziom]. Mam [czas] dziennie. Najbardziej zależy mi na [cel]. Przygotuj plan nauki na [czas]. Uwzględnij [obszary]. Regularnie sprawdzaj moje postępy i wracaj do materiału, którego nie opanowałem”.

ĆWICZENIE 4. „Napisz artykuł o AI”

Zastanów się, dlaczego to polecenie może prowadzić do bardzo ogólnego tekstu.

AI nie wie, czy artykuł ma być dla początkujących czy specjalistów.

Nie wie, gdzie zostanie opublikowany.

Nie wie, jak długi ma być.

Nie wie, jaki ma mieć ton.

Nie wie, czy ma przedstawiać zalety, zagrożenia, przykłady zastosowań czy historię AI.

Spróbuj stworzyć własną wersję.

Możesz zacząć od:

„Napisz artykuł o [konkretny aspekt AI] dla [odbiorca]. Tekst ma mieć około [długość] słów. Jego celem jest [cel]. Używaj [styl]. Uwzględnij [elementy]. Nie [ograniczenia]”.

ĆWICZENIE 5. „Zaplanuj mi wakacje”

Zastanów się, jakie informacje mogą mieć znaczenie.

Miejsce.

Termin.

Liczba osób.

Budżet.

Transport.

Zainteresowania.

Tempo wypoczynku.

Rodzaj noclegu.

Możesz przygotować własny prompt, a następnie poprosić AI:

„Najpierw powiedz mi, jakich informacji jeszcze potrzebujesz, aby przygotować dobry plan”.

To ćwiczenie jest szczególnie wartościowe, ponieważ uczy nie tylko tworzenia promptu, ale również korzystania z AI do zbierania wymagań.

ĆWICZENIE 6. „Popraw ten tekst”

To polecenie może oznaczać bardzo różne rzeczy.

Czy chodzi o ortografię?

Gramatykę?

Styl?

Logikę?

Skrócenie?

Usunięcie powtórzeń?

Czy można zmienić treść?

Spróbuj więc doprecyzować:

„Popraw poniższy tekst pod względem językowym, ale nie zmieniaj jego znaczenia. Zachowaj mój styl i sposób wypowiadania się. Usuń powtórzenia i oczywiste błędy. Nie dodawaj nowych informacji”.

ĆWICZENIE 7. „Podaj mi pomysły na biznes”

To kolejne bardzo szerokie polecenie.

Zastanów się, jakie ograniczenia mogą być istotne.

Budżet.

Czas.

Doświadczenie.

Miejsce prowadzenia działalności.

Praca stacjonarna lub zdalna.

Możliwość pracy po godzinach.

Grupa klientów.

Ryzyko.

Możesz stworzyć prompt:

„Podaj 10 pomysłów na biznes, które można rozpocząć przy budżecie do [kwota]. Nie mam dużego doświadczenia w [obszar]. Chcę początkowo prowadzić biznes po godzinach. Przy każdym pomyśle podaj grupę klientów, sposób zarabiania, podstawowe koszty, trudność rozpoczęcia i największe ryzyko. Nie przedstawiaj żadnego pomysłu jako gwarantowanego sposobu na zarobek”.

ĆWICZENIE 8. Poproś AI o pytania

Tym razem nie próbuj samodzielnie budować bardzo szczegółowego promptu.

Napisz:

„Chcę, żebyś pomógł mi [zadanie]. Nie wiem, jakie informacje powinienem Ci podać. Zadaj mi najpierw najważniejsze pytania, a następnie na podstawie moich odpowiedzi wykonaj zadanie”.

Zobacz, jakie pytania zada AI.

Zastanów się, czy sam pomyślałbyś o wszystkich.

To ćwiczenie pokazuje jedną z najważniejszych możliwości sztucznej inteligencji: AI nie musi być tylko wykonawcą poleceń. Może również pomóc nam ustalić, jakie informacje są potrzebne do wykonania zadania.

Po wykonaniu tych ćwiczeń warto zapamiętać jedną prostą zasadę.

Nie pytaj:

„Jak napisać idealny prompt?”.

Zapytaj:

„Co AI musi wiedzieć, żeby dobrze wykonać moje zadanie?”

To znacznie praktyczniejsze pytanie.

Jeżeli odpowiedź jest prosta, wystarczy prosty prompt.

Jeżeli zadanie jest złożone, dodaj kontekst.

Jeżeli rezultat ma być skierowany do konkretnej osoby, określ odbiorcę.

Jeżeli zależy ci na konkretnym sposobie wypowiedzi, określ styl.

Jeżeli chcesz konkretną strukturę, określ format.

Jeżeli masz ograniczenia, powiedz o nich.

Jeżeli nie wiesz, czego brakuje, poproś AI o pytania.

Jeżeli pierwsza odpowiedź jest niedobra, nie zaczynaj od zera. Powiedz, co należy zmienić.

To wystarczy, aby już od pierwszych dni korzystać z AI znacznie skuteczniej.

Dobry prompt nie musi być skomplikowany.

Musi być zrozumiały.

Nie chodzi o to, aby pisać do AI jak informatyk.

Chodzi o to, aby mówić jej jak dobremu pomocnikowi, który nie zna wszystkich szczegółów twojej sytuacji.

Jeżeli powiesz tylko: „Zrób coś”, pomocnik będzie musiał zgadywać.

Jeżeli powiesz: „Zrób to, w tej sytuacji, dla tej osoby, w taki sposób i z tymi ograniczeniami”, jego zadanie staje się znacznie łatwiejsze.

I właśnie na tym polega cała idea promptów.

Nie są one tajemną wiedzą.

Są po prostu dobrze sformułowaną instrukcją.

ROZDZIAŁ 5. AI jako pomocnik w codziennym życiu

Sztuczna inteligencja kojarzy się wielu osobom przede wszystkim z pracą, pisaniem tekstów, programowaniem albo wyszukiwaniem informacji. Tymczasem jednym z najbardziej praktycznych zastosowań AI może być coś znacznie bardziej zwyczajnego: codzienne życie. Nie trzeba prowadzić firmy, studiować informatyki ani wykonywać skomplikowanej pracy biurowej, żeby wykorzystać możliwości sztucznej inteligencji. Wystarczy lista rzeczy do zrobienia, kilka planów na najbliższe dni, wyjazd, który trzeba przygotować, urodziny członka rodziny, zakupy, które trzeba zrobić, albo zwykły problem w rodzaju: „Mam dzisiaj mnóstwo rzeczy do załatwienia i nie wiem, od czego zacząć”.

Właśnie w takich sytuacjach AI może okazać się bardzo użyteczna. Nie dlatego, że zrobi za nas całe życie, ale dlatego, że potrafi pomóc uporządkować informacje, zamienić chaos w konkretny plan, zaproponować rozwiązania, stworzyć listę kontrolną, przypomnieć o typowych rzeczach, o których łatwo zapomnieć, a także przedstawić kilka możliwości, kiedy sami nie mamy pomysłu. Można potraktować ją jak cyfrowego pomocnika, któremu możemy powiedzieć: „Mam to, to i to do zrobienia. Mam ograniczony czas. Pomóż mi ułożyć z tego sensowny plan”.

To bardzo ważna zmiana sposobu myślenia o AI. Nie musimy pytać jej wyłącznie o wiedzę. Możemy przekazywać jej własne informacje i prosić o ich uporządkowanie. Nie musimy oczekiwać, że poda nam jedną magiczną odpowiedź. Możemy poprosić o kilka wariantów, porównanie ich zalet i wad, wskazanie rzeczy, o których zapomnieliśmy, albo zadawanie nam kolejnych pytań, zanim przygotuje propozycję. AI może być więc nie tylko źródłem odpowiedzi, lecz także narzędziem pomagającym myśleć, planować i organizować.

Dobrym przykładem jest planowanie dnia. Na pierwszy rzut oka wydaje się to banalne. Każdy przecież wie, co ma zrobić. Problem pojawia się wtedy, gdy tych rzeczy jest kilkanaście, część ma określoną godzinę, część zajmuje nieprzewidywalnie dużo czasu, trzeba jeszcze zrobić zakupy, odebrać dziecko, odpisać na wiadomości, przygotować obiad, wykonać obowiązki zawodowe i znaleźć chwilę dla siebie. Wtedy problemem nie jest brak informacji, lecz ich nadmiar.

Możemy przekazać AI listę obowiązków dokładnie tak, jak przychodzi nam do głowy, nawet w chaotycznej formie. Możemy napisać: „O 8:00 zaczynam pracę, o 15:30 muszę odebrać dziecko, muszę zrobić zakupy, wysłać dwa maile, zapłacić rachunek, przygotować dokument na jutro, posprzątać kuchnię i chciałbym jeszcze mieć pół godziny na spacer”. Następnie możemy poprosić o ułożenie realistycznego planu. Słowo „realistycznego” jest tutaj bardzo ważne. AI nie powinna po prostu wypełnić każdej minuty dnia zadaniami. Dobry plan powinien uwzględniać przerwy, przejścia między zadaniami, nieprzewidziane sytuacje i fakt, że człowiek nie jest maszyną wykonującą kolejne polecenia bez zmęczenia.

Możemy użyć prostego polecenia:

„Ułóż mi plan dnia. Mam dzisiaj do wykonania następujące rzeczy: [lista zadań]. O godzinie [godzina] muszę [stałe zobowiązanie]. Pracuję od [godzina] do [godzina]. Chcę też znaleźć czas na odpoczynek. Ułóż realistyczny plan, nie przepełniaj dnia i wskaż, które zadania są najważniejsze, a które mogę przełożyć, jeśli zabraknie czasu.”

Taki prompt można jeszcze ulepszyć. Możemy powiedzieć AI, ile energii mamy rano i wieczorem, które zadania wymagają skupienia, a które możemy wykonywać automatycznie, ile czasu zajmuje nam dojazd, kiedy mamy przerwy albo czy określone zadania muszą być wykonane przed innymi. Im więcej istotnego kontekstu podamy, tym większa szansa, że plan będzie odpowiadał rzeczywistości.

Możemy również poprosić AI, żeby nie tylko ułożyła harmonogram, ale przeanalizowała naszą listę. Na przykład: „Mam za dużo zadań jak na jeden dzień. Podziel je na: konieczne dzisiaj, ważne, ale możliwe do przełożenia, opcjonalne oraz takie, które mogę komuś przekazać”. W ten sposób AI pomaga nie tylko w planowaniu czasu, lecz także w podejmowaniu decyzji dotyczących priorytetów.

Jest to szczególnie przydatne, kiedy człowiek ma tendencję do traktowania wszystkich obowiązków jako równie pilnych. W praktyce tak nie jest. Umówiona wizyta może być ważniejsza od umycia okien. Terminowa płatność może być ważniejsza od uporządkowania szuflady. Przygotowanie dokumentu potrzebnego następnego dnia może być ważniejsze od zadania, które po prostu dobrze byłoby dzisiaj zakończyć. AI może pomóc nam zobaczyć tę różnicę, ale ostateczna decyzja należy do nas.

Podobnie działa organizowanie zakupów. Zamiast pisać listę zakupów od zera, możemy powiedzieć AI, co planujemy przygotować w najbliższych dniach. Jeśli na przykład chcemy ugotować kilka obiadów dla rodziny, możemy podać liczbę osób, liczbę dni, produkty, które już mamy w domu, ograniczenia żywieniowe oraz orientacyjny budżet. AI może na tej podstawie przygotować propozycję jadłospisu, a następnie połączyć wszystkie potrzebne produkty w jedną listę zakupów.

Możemy poprosić: „Zaplanuj pięć prostych obiadów dla czteroosobowej rodziny. Mam w domu ryż, makaron, kilka jajek, cebulę i marchew. Chcę gotować maksymalnie 40 minut dziennie i nie chcę kupować bardzo drogich składników. Następnie przygotuj jedną zbiorczą listę zakupów i podziel ją na warzywa, produkty suche, nabiał, mięso lub ryby oraz pozostałe produkty”.

Warto jednak pamiętać, że AI nie widzi naszej lodówki ani szafek. Jeżeli nie podamy jej informacji o posiadanych produktach, może zaproponować zakupy, których w rzeczywistości nie potrzebujemy. Dlatego przy zadaniach tego rodzaju warto najpierw przekazać jej możliwie dokładny stan wyjściowy.

Możemy też wykorzystać AI do przygotowania listy zakupów na konkretną okazję. Wystarczy podać liczbę osób, rodzaj spotkania, planowane dania i napoje oraz informację o tym, co już posiadamy. Możemy następnie poprosić o sprawdzenie listy pod kątem brakujących produktów. Jeszcze lepszym rozwiązaniem jest polecenie: „Nie dodawaj żadnych produktów, których nie potrzebuję do wskazanych potraw, chyba że wyraźnie oznaczysz je jako opcjonalne”. Dzięki temu ograniczamy ryzyko tworzenia niepotrzebnie długiej listy.

AI może być również pomocna w organizowaniu obowiązków. W codziennym życiu często mamy problem nie z tym, że nie wiemy, co trzeba zrobić, ale z tym, że informacje są rozproszone. Jedna rzecz jest zapisana w telefonie, druga na kartce, trzecia w wiadomości, czwartą pamiętamy, a o piątej przypominamy sobie dopiero wtedy, gdy jest już za późno.

Możemy więc stworzyć coś w rodzaju cyfrowego „zrzutu pamięci”. Wklejamy AI wszystko, co mamy w głowie: „Muszę zadzwonić do mechanika, kupić prezent, zapłacić rachunek, przygotować dokumenty, odebrać paczkę, umówić wizytę, posprzątać piwnicę, sprawdzić ubezpieczenie samochodu, odpisać na wiadomość i przygotować się do spotkania w piątek”. Następnie prosimy: „Uporządkuj te zadania. Niczego nie usuwaj i nie wymyślaj nowych terminów. Podziel je według pilności, czasu potrzebnego na wykonanie oraz tego, czy wymagają wyjścia z domu”.

Takie zastosowanie może być zaskakująco wartościowe. AI nie musi wymyślać niczego nowego. Jej zadaniem jest uporządkowanie tego, co już wiemy. To jeden z najbezpieczniejszych i najbardziej praktycznych sposobów korzystania z AI w codziennym życiu.

Możemy też poprosić ją o znalezienie zależności między zadaniami. Jeżeli najpierw musimy odebrać dokument, a dopiero później możemy wysłać wniosek, AI może pomóc ułożyć właściwą kolejność. Jeżeli kilka spraw wymaga wyjazdu w to samo miejsce, możemy poprosić o ich połączenie. Jeżeli jakieś zadanie zajmuje tylko kilka minut, możemy poprosić o stworzenie listy drobnych rzeczy, które warto wykonać w wolnej chwili.

W ten sposób AI pomaga zmniejszyć tak zwane obciążenie poznawcze. Zamiast pamiętać kilkanaście drobnych spraw jednocześnie, możemy przekazać je do rozmowy i poprosić o uporządkowanie. Nie oznacza to, że chatbot powinien zastąpić kalendarz czy aplikację do zadań. Jeżeli określone zadanie ma konkretny termin, warto zapisać je również w narzędziu, które faktycznie może nam o nim przypomnieć. AI może pomóc przygotować plan, ale nie powinniśmy zakładać, że sama rozmowa będzie niezawodnym systemem przypomnień.