jestemtuodwczoraj

AI na smyczy. Jak przestać walczyć z „halucynacjami” i zacząć używać sztucznej inteligencji do realnej pracy w 2024.

Ostatnio dużo mówi się o tym, jak AI "zmieni świat". Brzmi nieźle, ale jak ma zmienić Twój wtorek w pracy? Właśnie o tym jest ta seria #aiajaj – o praktycznym AI. Bez wielkich słów, za to z konkretnymi narzędziami, które możesz wykorzystać od zaraz.

Ważne: to seria dla praktyków i entuzjastów AI, a nie dla zaawansowanych ekspertów. Skupiamy się na prostych, dających realną przewagę rozwiązaniach.

Kim jestem i dlaczego o tym piszę?

Na co dzień jestem człowiekiem od postprodukcji wideo. AI to dla mnie narzędzie, które pomaga mi skalować moją pracę. Używam go do generowania głosów (ElevenLabs) czy tworzenia dodatkowych ujęć (Runway), skracając czas realizacji, co finalnie daje mi (i moim klientom, ale jednak, głównie mi) spokój.

Piszę z perspektywy kogoś, kto po prostu szuka najskuteczniejszych sposobów na dostarczenie projektu na czas i w odpowiedniej jakości. No dobra, pogadane, można zacząć.

Gdy AI zaczyna opowiadać bzdury

Znasz to uczucie, gdy prosisz model o konkret, a on w odpowiedzi zaczyna "halucynować", czyli zmyślać fakty? To trochę tak, jakbyś poprosił zaufanego partnera biznesowego o ważny adres, a on zaczął śpiewać. Zabawne, ale bezużyteczne i rujnuje zaufanie.

RAG, czyli AI na smyczy (i dlaczego to klucz do rzetelności)

Odpowiedzią na ten problem jest RAG (Retrieval-Augmented Generation). To nie jest skomplikowana technologia, a prosty protokół działania. Zamiast pozwalać AI korzystać z całej wiedzy internetu (i jej fantazji), dajesz mu konkretne materiały – na przykład swoje wewnętrzne dokumenty, notatki czy linki – i mówisz: „odpowiadaj tylko na podstawie tego.”

Dzięki temu model nie wymyśla odpowiedzi, tylko bazuje na wiedzy, którą mu świadomie dostarczyłeś. To gwarantuje rzetelność i minimalizuje ryzyko błędu w krytycznych dla klienta projektach.

NotebookLM

Świetnym i darmowym (w pełni wystarcza darmowa wersja) narzędziem, które wykorzystuje RAG, jest NotebookLM od Google. Działa jak chatbot, ale jego wiedza jest ograniczona wyłącznie do plików, które mu wgrasz (PDF-y, teksty, a nawet wideo z YouTube).

To alternatywa dla GPT/Gemini, gdy zależy Ci na odpowiedziach opartych na konkretnych, sprawdzonych źródłach, a nie na ogólnej wiedzy. Po prostu wrzucasz swoje pliki i zadajesz pytania – proste i skuteczne. Oszczędność czasu i pewność merytoryczna to właśnie ten mały, ale kluczowy detal, który pozwala mi być kompletnym twórcą wideo.

#ai #sztucznainteligencja

Ponieważ sporo siedzę w AI, pomyślałem, że mógłbym dzielić się wskazówkami, jak efektywniej korzystać z modeli językowych (LLM). Jeśli jest zainteresowanie, to zróbmy ankietę.

Na początek mam technikę Blank Page Prompt (BPP), czyli „prompt z pustą kartką”. Zamiast dawać modelowi od razu gotowy, szczegółowy schemat, budujesz pełen kontekst w trakcie rozmowy, na podstawie jego odpowiedzi. To daje lepsze rezultaty, bo pozwala AI precyzyjniej dostosować się do Twoich potrzeb.

Przykład

Zamiast (gotowy prompt): „Napisz post o tym, jak AI zmieni rynek pracy, uwzględniając zawody kreatywne i techniczne, w 10 punktach i używając języka formalnego”.

Lepiej (metodą BPP):
Ty: „Jakie są największe wyzwania związane z integracją AI w biznesie?”
AI: „Etyka, bezpieczeństwo danych, brak specjalistów…”
Ty: „Rozwiń temat braku wykwalifikowanych specjalistów. Podaj przykłady zawodów.”
AI: „Wzrośnie zapotrzebowanie na inżynierów promptów, specjalistów od AI governance…”

W ten sposób stopniowo budujesz kontekst (i możesz dowiedzieć się czegoś nowego), zamiast rzucać wszystko naraz.

#ai #ankieta

Szybkie #pytanie, bo utknąłem i szukam nowych metod. Jak wy, którzy prowadzicie własną działalność lub świadczycie usługi, szukacie i znajdujecie klientów?