Mākslīgā intelekta pratības plaisa palielinās. Lūk, kā to novērst.

Uzziniet, kas ir mākslīgā intelekta pratība un kā to veidot ar praktisku praksi, avotu pārbaudi un drošu mākslīgā intelekta izvades datu novērtēšanu.

Graphic showing how an AI summary omitting “per user” from a $29 monthly price obscures a $290 monthly cost for 10 users, emphasizing the need to trace, verify, and then decide.

Kas ir mākslīgā intelekta pratība?

Būt pratējam mākslīgā intelekta jomā nozīmē pietiekami labi saprast, kā mākslīgais intelekts darbojas, lai to efektīvi izmantotu, atpazītu tā ierobežojumus un riskus, kā arī pieņemtu apzinātus lēmumus par tā izvades datiem. Digital Promise mākslīgā intelekta pratības ietvars to raksturo kā sapratnes, lietošanas un izvērtēšanas kombināciju.

Taču vissvarīgākā daļa, kas atšķir iesācēju no eksperta, ir novērtēšana. Diemžēl parastajās apmācībās tam bieži vien tiek pievērsta maza praktiska uzmanība. Pēc divu stundu semināra gandrīz jebkurš var izmantot mākslīgo intelektu, lai ģenerētu noslīpētu atbildi uz jautājumu.

Taču mākslīgā intelekta pratība nozīmē, ka kādam ir spēja noteikt, vai atbilde ir:

  • Precīzs
  • Pabeigts
  • Aktuāls
  • Atbilstošs
  • Droši rīkoties

Kpēc mākslīgā intelekta pratība ir svarīga tagad

Mākslīgais intelekts ir kļuvis plaši pieejams, taču atbalstu un apmācību, lai iemācītos to labi izmantot, ir grūtāk atrast.

  • Aptuveni 6,1 miljons ASV darbinieku strādā darbos, kur ir gan augsta saskarsme ar mākslīgo intelektu, gan zema spēja pielāgoties darba maiņai, norāda jaunākais pētījums, ko veicis “Center for Governance of AI” pētnieks Sems Menings (Sam Manning).
  • Saskaņā ar Gallup 2025. gada 4. ceturkšņa aptauju 38% norāda, ka viņu organizācija ir ieviesusi mākslīgo intelektu, bet tikai 12% to izmanto ikdienā.

Šī plaisa starp piekļuvi mākslīgajam intelektam un pārliecinātu tā lietojumu rada iespēju gan privātpersonām, gan uzņēmumiem iegūt priekšrocības, izmantojot mākslīgā intelekta pratības apmācību, kas aptver vairāk nekā tikai labāku uzvedņu rakstīšanu.

Tajā pašā laikā McKinsey ziņo, że pieprasījums pēc mākslīgā intelekta raituma — spējas izmantot mākslīgā intelekta rīkus un pārvaldīt tos —, no 2023. gada vidus līdz 2025. gada vidum pieauga gandrīz septiņas reizes.

  • Darba devēji nepārprotami apzinās mākslīgā intelekta pratības apmācību nepieciešamību.
  • Darbinieki vēlas iegūt šīs prasmes.

Taču pastāv bažas, ja vienīgais panākumu rādītājs ir maksimāla ieviešana. Cilvēki var ātri iemācīties lietot mākslīgo intelektu, bet kļūšana par uzmanīgu un prasmīgu lietotāju prasa laiku un praksi.

Novērtēšana: vissvarīgākā prasme

Liela daļa mākslīgā intelekta apmācību uzsver rezultātu izvērtēšanas nozīmīgumu, taču velta maz laika (ja vispār velta) tam, ko tas īsti nozīmē.

Praksē mākslīgā intelekta pārbaude prasa trīs galvenās darbības:

  • Rūpīga lasīšana
  • Sarežģītu jautājumu uzdošana
  • Laika veltīšana avotu, statistikas un apgalvojumu divreizējai pārbaudei.

Pirms rīkoties saskaņā ar mākslīgā intelekta sniegto informāciju, izlemiet, vai tā atbilst šādiem kritērijiem:

  • Vai to var izsekot līdz uzticamam avotam?
  • Vai tas saglabā vienotību, kad tiek pārbaudītas atsevišķas daļas?
  • Vai tas ir pietiekami aktuāls, lai būtu nozīmīgs?

Lai gan mākslīgā intelekta ģenerētais teksts var izklausīties noslīpēts un profesionāls, fakti var būt nepareizi. Mākslīgais intelekts var “halucinēt”, pilnībā izdomājot lietas (Izlasiet rakstu “Kā atpazīt mākslīgā intelekta halucinācijas: 7 sarkanie karogi”), atrodot nepareizu vai nepilnīgu informāciju, vai pārprotot atrasto un nonākot pie nepatiesa secinājuma.

Lai novērtētu jebkurus izvades datus, izpildiet šo procesu:

Izsekojiet → Pārbaudiet → Izlemiet.

Piemēram, lūdziet mākslīgajam intelektam sagatavot konkurentu cenu salīdzinājumu. Lai novērtētu rezultātus:

  • Atveriet katru cenu lapu (izsekojiet)
  • Pārbaudiet plānu nosaukumus un cenas (pārbaudiet)
  • Reģistrējiet, ko mākslīgais intelekts kļūdaini norādījis vai izlaidis, un veiciet visus nepieciešamos labojumus (izlemiet).

Šeit ir vēl daži piemēri tam, kā novērtēt mākslīgā intelekta izvades datus.

Mākslīgā intelekta apgalvojuma veids

Piemērs apgalvojumam, ko mākslīgais intelekts varētu izteikt

Kas jāpārbauda pirms tā izmantošanas

Faktisks apgalvojums

“ASV Mazo uzņēmumu administrācija piedāvā grantus līdz 50 000 ASV dolāru apmērā jauniem mazumtirdzniecības uzņēmumiem.”

Apstipriniet, ka programma tiešām pastāv, atbilstības prasības, pašreizējo summu, pieteikšanās termiņu un to, vai tā ir grantu, nevis aizdevuma vai vietējā programma.

Atsauce vai citāts

“2025. gada Gallup aptauja parādīja, ka 62% klientu dod priekšroku mākslīgā intelekta atbalstam.”

Atveriet norādīto avotu. Pārbaudiet, vai tas ir reāls, aktuāls, pareizi attiecināts un patiesi pamato precīzo statistiku un formulējumu.

Juridisks vai regulējošs apgalvojums

“Jūsu uzņēmumam ir jāsaglabā klientu tērzēšanas ieraksti septiņus gadus.”

Pārbaudiet jurisdikciju, nozari, ieraksta veidu un pašreizējo tiesību normu, izmantojot autoritatīvus norādījumus vai kvalificētu juridisko konsultāciju. Mākslīgais intelekts var sapludināt štata, federālās, starptautiskās vai nozarei specifiskās prasības vienā nepatiesā universālā likumā.

Nodokļu vai finanšu konsultācija

“Jūs varat atskaitīt pilnas šī aprīkojuma izmaksas tajā gadā, kad to iegādājaties.”

Apstipriniet attiecīgo taksācijas gadu, uzņēmuma vienību, iegādes veidu, ierobežojumus un grāmatvedības uzskaites metodi, izmantojot nodokļu iestāžu norādījumus un nodokļu speciālista palīdzību.

Aprēķins vai prognoze

“Ja konversija palielināsies par 15%, gada ieņēmumi pieaugs par 180 000 ASV dolāriem.”

Pārrēķiniet matemātiku un kritiski izvērtējiet pieņēmumus: pašreizējo datplūsmu, bāzes konversijas rādītāju, vidējo pasūtījuma vērtību, atteices rādītāju, pārdošanas kapacitāti, sezonalitāti un to, vai “15%” nozīmē procentupunktus vai relatīvo izaugsmi.

Avota dokumenta kopsavilkums

“Līgums paredz uzteikumu ar 30 dienu iepriekšēju brīdinājumu.”

Izlasiet oriģinālo klauzulu un saistītos noteikumus. Mākslīgais intelekts var izlaist izņēmumus, paziņojuma prasības, atjaunošanas noteikumus, tiesiskās aizsardzības līdzekļus vai definīcijas, kas maina praktisko nozīmi.

Ieteikums

“Jums vajadzētu automatizēt naudas atmaksas apstiprinājumus, lai ietaupītu personāla laiku.”

Izlemiet, vai darbplūsma ir atgriezeniska, vai kļūdas var kaitēt klientiem vai finansēm, kādi apstiprinājumu sliekšņi ir piemēroti un kurš ir atbildīgs par izņēmumiem. Saprātīgi izskatīsim ieteikumam joprojām ir nepieciešams uzņēmuma vadības lēmums.

Kāpēc lielākā daļa mākslīgā intelekta apmācību nepalīdz apgūt pratību

Dažu gadu laikā mākslīgais intelekts ir attīstījies no specializētas tehnoloģijas par visuresošu tēmu un rīku. Tā kā uzņēmumu un valdību vadītāji ir steigušies atrast mācību resursus, arī pakalpojumu sniedzēji ir steigušies tos izveidot. Pieprasījums ir bijis augsts, taču ekspertīzes ir maz, un pieejamo materiālu kvalitāte ne vienmēr ir bijusi atbilstoša.

Rezultāts ir apmācību teātris, kas tik tikko pieskaras svarīgām tēmām un piedāvā visiem vienādu apmācību, kas tiek pasniegta kā viens notikums. Esiet skeptiski pret apmācībām, ja:

  • Uzsvars tiek likts uz iepazīšanos ar rīkiem un to, kā rakstīt uzvednes. Šāda veida seminārs māca izpratni, bet ne to spriestspēju, kas rodas, veicot reālas darbplūsmas.
  • Saturs neaptver dziļākus, svarīgākus jautājumus par to, kad izmantot mākslīgo intelektu un kad to nedarīt, kā novērtēt izvades datus vai kā piemērot uzņēmuma noteikumus reāliem uzdevumiem.
  • Trūkst prakses laika, uzdevumam specifisku norādījumu un atgriezeniskās saites par to, kā dalībniekiem veicas vai ko viņi varētu uzlabot.
  • Mērķis ir apmeklējums, nevis kompetence.

Kā reāli veidot mākslīgā intelekta pratību

Lai iegūtu mākslīgā intelekta pratību, cilvēkiem ir nepieciešama praktiska, lomai atbilstoša apmācība, kas liek viņiem pildīt reālus uzdevumus reālistiskā darbplūsmā. Un viņiem ir nepieciešams tam veltīts laiks.

  1. Praktiskas apmācības nodrošina reālu pieredzi, kas palīdz cilvēkiem iemācīties, ko darīt dažādās situācijās zema riska vidē. Kad izvērtēšana un korekcija ir daļa no darbplūsmas, dalībnieki mācās no saviem un cits cita eksperimentiem un kļūdām. Sāciet, reģistrējoties vienam vai vairākiem mākslīgā intelekta rīkiem, pat bezmaksas līmenī.
  2. Lomai specifiska apmācība ir izšķiroši svarīga, jo dažādu izvades datu izpratnei un novērtēšanai ir nepieciešamas dažādas prasmes. Cilvēkiem, kuri nekad nav izveidojuši pivot tabulas izklājlapu, būtu grūti zināt, vai mākslīgais intelekts ir izveidojis labu tabulu vai kā tam likt paveikt labāku darbu otrajā reizē. Tas pats attiecas uz juridisko dokumentu, tīmekļa vietnes attēlu, nesen veiktu medicīnisko pētījumu kopsavilkuma vai jebkura konkrēta darba izvades datu novērtēšanu, kam nepieciešamas priekšzināšanas. Sāciet ar dažu regulāru uzdevumu identificēšanu, ko varētu veikt ar mākslīgo intelektu.
  3. Reālu uzdevumu piešķiršana palīdz cilvēkiem saprast, kā mākslīgais intelekts var palīdzēt viņiem veikt darbu un attīstīt prasmes, kas būs nepieciešamas tā izmantošanai. Viņi uzzinās, kādi uzdevumi ir piemēroti, lai mākslīgais intelekts tos veiktu patstāvīgi, kuri prasa lielāku uzraudzību un kam vienmēr ir nepieciešams cilvēka spriedums, kā arī kad un kā droši glabāt konfidenciālus klientu un uzņēmuma datus. Apsveriet iespēju kategorizēt uzdevumus atbilstoši tam, cik liela cilvēka pārskatīšana tiem nepieciešama. Piemēram:

Mākslīgais intelekts var paveikt viens pats

Cilvēkam ir jāpārskata

Cilvēkam ir jāuzņemas atbildība

Sākotnējie melnraksti, dokumentu kopsavilkumi, kategorizēšana, pētījumu virzieni, datu vākšana

Apgalvojumi, citāti, klientiem paredzēta valoda, aprēķini, ārējā komunikācija

Pieņemšana darbā, maksājumi, līgumi, juridiski/nodokļu lēmumi, jutīgu datu piekļuve un glabāšana

  1. Aizsargāts laiks ir pēdējais elements, kas nepieciešams mākslīgā intelekta pratības veidošanai vismaz sākumposmā. Visi ir aizņemti, kas vienmēr šķiet labs iemesls turpināt darīt lietas vecajā veidā, nevis veltīt papildu laiku jauna rīka izmēģināšanai. Tāpat kā daudzi labi ieguldījumi, apmācībai veltītais laiks ar uzviju atmaksāsies, kad cilvēki sapratīs, kā vislabāk sadarboties ar mākslīgo intelektu. Atvēliet laiku katru dienu vai nedēļu, ko pavadīt vienatnē vai kopā ar grupu.

Kur mācīties

Tiešsaistē ir pieejami daudzi resursi, kas nodrošina labu pamata apmācību. Meklējiet tādus, kuros tiek prasīts rakstīt un labot uzvednes, salīdzināt izvades datus, pārbaudīt apgalvojumus, identificēt trūkstošo kontekstu un lemt, kad atbildei nepieciešams cilvēka pārskatījums. Šeit ir dažas vietas, kur sākt:

  • Chalmersas Tehnoloģiju universitāte piedāvā bezmaksas tiešsaistes kursu Darbs un mācīšanās ar ģeneratīvo mākslīgo intelektu, kurā pašmācība apvienota ar brīvprātīgām tiešsaistes sesijām. Vingrinājumi ir pielāgoti dažādām profesijām, koncentrējas uz reālās dzīves uzdevumiem un virzās no efektīvas individuālas lietošanas līdz uzdevumu deleģēšanai.
  • DeepLearning.AI tiešsaistes kurss Generative AI for Everyone, kuru vada mākslīgā intelekta pionieris Endrū Ng (Andrew Ng), sniedz pārskatu par ģeneratīvo mākslīgo intelektu, to, kā tas darbojas un ko tas spēj. Tas piedāvā arī praktiskus vingrinājumus, kas palīdz apgūt pamatus un daudz ko citu.
  • Perplexity.ai var arī atbalstīt tādu apmācību veidu, ko iesaka šie resursi un šis raksts: praktizējiet reālistisku jautājumu uzdošanu, faktu apgalvojumu pamatojuma pārbaudi, avotu salīdzināšanu un darba pilnveidošanu, izmantojot cilvēka pārskatījumu. Meklēšanas rezultātiem tīmeklī izvadē ir iekļautas saistītās atsauces, kas atvieglo apgalvojumu, statistikas un citātu izsekošanu atpakaļ līdz to avotam. Turklāt apmeklējiet Perplexity Academy, lai apskatītu īsu pamācību videoklipu kolekciju par tādām pamattēmām kā labākā prakse uzvedņu rakstīšanā, kā arī par tādām progresīvākām tēmām kā atkārtoti lietojamu darbplūsmu izveide regulāriem uzdevumiem un Perplexity savienošana ar biznesa rīkiem.

Lai saņemtu turpmākus ieteikumus par to, kā iemācīties novērtēt mākslīgo intelektu, lejupielādējiet mūsu ceļvedi par uzticības, precizitātes un uzraudzības pamatnostādņu izveidi. Lai iegūtu informāciju, kas pielāgota dažādām nozarēm un mērķiem, tostarp vaicājumu piemērus konkrētiem uzdevumiem, izpētiet visus mūsu ceļvežus šeit.

Mākslīgā intelekta pratība tiek veidota praksē, reālās darbplūsmās. Semināri var palīdzēt aizsākt lietas, bet tie neaizstāj reāla darba veikšanu mākslīgā intelekta rīkā, izvades datu novērtēšanu, kļūdu labošanu un cilvēka sprieduma piemērošanu. Izmantojot praktiskas, lomai specifiskas apmācības un pildot attiecīgos uzdevumus aizsargātās sesijās, mākslīgais intelekts sāks sniegt iespaidīgu atdevi.

Biežāk uzdotie jautājumi

Kāda ir mākslīgā intelekta pratības nozīme?

Mākslīgā intelekta pratība ir spēja saprast, lietot, izvērtēt un pieņemt apzinātus lēmumus par mākslīgā intelekta sistēmām un to izvades datiem. Tas pārsniedz tikai veiksmīgu uzvedņu rakstīšanu. Cilvēki, kas pārzina mākslīgo intelektu, var atpazīt, kur tas ir noderīgs, aizsargāt sensitīvu informāciju, pārbaudīt svarīgus apgalvojumus, izprast atbildes ierobežojumus un zināt, kad cilvēkam ir jāpieņem galīgais lēmums.

Kāds ir mākslīgā intelekta pratības piemērs?

Mākslīgā intelekta pratības piemērs ir mākslīgā intelekta rīka izmantošana konkurentu analīzes melnraksta sagatavošanai, kam seko visu norādīto avotu atvērtība, lai pirms analīzes izmantošanas pārdošanas prezentācijā pārbaudītu cenas, produkta funkcijas, datumus un citātus. Svarīgākā pratības daļa ir spēja pamanīt, kas ir jāpārbauda, validēt to pret ticamiem pierādījumiem un pārskatīt vai atmest nepamatotus apgalvojumus.

Kādi ir četri mākslīgā intelekta pratības pīlāri?

Mākslīgā intelekta pratības ietvaros tiek izmantota dažāda terminoloģija, taču praktisks trīs daļu modelis ir saprast, lietot un izvērtēt. Personā, kas pārzina mākslīgo intelektu, saprot, kā tas darbojas un kur tas var kļūdīties, lieto to efektīvi atbilstošiem uzdevumiem un var izvērtēt izvades datus pēc precizitātes, neitralitātes, pilnīguma, savlaicīguma un riska. Bieži vien ir iekļauta arī spēja rīkoties atbildīgi, aizsargājot datus, ņemot vērā cilvēkus, kurus ietekmē mākslīgā intelekta lietošana, un saglabājot cilvēka atbildību. Novērtēšana ir vissvarīgākā daļa, kas atšķir ekspertus no iesācējiem.

Kā es varu uzlabot savu mākslīgā intelekta pratību?

Uzlabojiet mākslīgā intelekta pratību, praktizējoties ar reāliem, zema riska darbiem. Apmācības ir noderīgas, bet tās neaizstāj praktisku praksi. Izvēlieties mākslīgā intelekta rīku un atkārtojamu uzdevumu, piemēram, dokumenta apkopošanu, konkurentu izpēti vai piezīmju sakārtošanu. Pēc tam rūpīgi pārskatiet izvades datus, izsekojot informācijas izcelsmei, pārbaudot svarīgus faktus un citātus, kā arī izlabojot visas kļūdas. Laika gaitā attīstiet ieradumu lemt, kuriem uzdevumiem mākslīgais intelekts var palīdzēt, kuriem nepieciešama cilvēka pārskatīšana un kuri būtu jārezervē cilvēkiem. Mērķis ir izmantot mākslīgo intelektu pārliecinoši, droši un ar veselīgu spriestspēju.

Kā jūs novērtējat mākslīgā intelekta izvades datus?

Sāciet ar visbūtiskākajiem apgalvojumiem. Pārbaudiet, vai avots eksistē un vai tas pamato precīzo apgalvojumu. Apstipriniet, ka vārdi, datumi, produkti un skaitļi ir pareizi un pasniegti precīzi. Pārliecinieties, ka informācija ir aktuāla. Juridisku, medicīnisku, finansiālu, drošības, nodarbinātības vai citu augsta riska lēmumu gadījumā iesaistiet kvalificētu recenzentu. Mākslīgā intelekta ģenerētie citāti var paātrināt procesu, taču citāts joprojām ir jāatver un jāpārbauda.