بیشتر افرادی که AI را بصورت آنلاین تدریس می کنند ، همه چیز را که می دانند از همان ویدیوی YouTube که می توانید در 15 دقیقه تماشا کنید ، آموخته اند.
من آنجا گفتم و قبل از اینکه این موضوع را به عنوان بدبینی رد کنید ، به روانشناسی بازی فکر کنید: احتمالاً به برخی از معلمان هوش مصنوعی اعتماد نمی کنید نه به دلیل تجربه آنها ، بلکه به دلیل اینکه آنها واقعاً خوب به نظر می رسند مانند متخصص هستند. این لزوماً گناه آنها نیست – چگونه روانشناسی انسانی در دوران رسانه های اجتماعی کار می کند.
مشکل این نیست که سازندگان عمداً شما را گمراه می کنند. مشکل این است که پدیده روانشناختی ، به نام اثر هاله ، بی سر و صدا توانایی شما در تشخیص تخصص و مهارت های واقعی هوش مصنوعی برای ایجاد محتوا را تضعیف می کند.
نتیجه؟ شما تحصیلات خود را برای هوش مصنوعی دریافت می کنید از افرادی که روانشناسی بازاریابی را بهتر از آنچه که هوش مصنوعی درک می کنند درک می کنند.
تأثیر هاله چیست (و چرا مغز شما را منحرف می کند)
تأثیر هاله گرایش مغز شما برای ترک یک ویژگی مثبت برای تحت الشعاع کردن همه چیز برای یک شخص است. اگر کسی روی دوربین کاریزماتیک باشد ، فرض می کنید که او نیز با موضوع خود آشنا است. اگر آنها کیفیت تولید چشمگیر دارند ، شما محتوای کیفیت محتوا را می پذیرید. اگر آنها با اطمینان مباحث پیچیده را توضیح دهند ، شما فرض می کنید که آنها آنها را عمیقاً درک می کنند.
در اینجا یک ضربه وجود دارد: مغز شما این داوری ها را در میلی ثانیه انجام می دهد ، مدتها قبل از آنکه ذهن منطقی شما فرصتی برای ارزیابی شواهد واقعی داشته باشد.
روانشناس ادوارد تورندیچ برای اولین بار این پدیده را در سال 1920 شناسایی کرد ، اما رسانه های اجتماعی وی را به صورت نمایی تقویت کردند. سازندگان محتوای امروز – چه عمد و چه نه – یاد گرفته اند که از طریق تحویل با اعتماد به نفس ، تجسم جلا و سبک های جذاب ارائه ، تخصص را طراحی کنند. هیچ یک از این مهارت ها با تخصص واقعی موضوعات ارتباط ندارد.
این چالش در فضای هوش مصنوعی پیچیده تر می شود که فناوری آنقدر سریع حرکت می کند که همه – از جمله متخصصان واقعی – دائماً در حال یادگیری هستند. این محیطی را ایجاد می کند که در آن مرز بین “یادگیری در عمومی” و “آموزش فراتر از دانش شما” به طرز خطرناکی تار می شود.
چگونه تأثیر هاله شما را به یک اردک نشسته تبدیل می کند
هنگامی که هر معلم را دنبال می کنید ، نه تنها محتوای آنها را مصرف می کنید بلکه وارد یک رابطه روانشناختی می شوید که در آن تأثیر هاله به طور سیستماتیک بر قضاوت شما تأثیر می گذارد.
در اینجا نحوه کشف آن آورده شده است:
شما شخصی را پیدا می کنید که محتوای آن حرفه ای و معتبر به نظر می رسد. تحویل نامشخص آنها و ارائه صیقلی باعث تأثیر هاله می شود. مغز شما میانبر ایجاد می کند: اگر آنها در ایجاد محتوای جذاب خوب هستند ، احتمالاً می دانند که در مورد چه چیزی صحبت می کنند.
از آن لحظه به بعد ، شما هر آنچه را که می گویند از طریق این فیلتر مثبت تفسیر می کنید. هنگام ادعای قابلیت های هوش مصنوعی ، کمتر احتمال دارد که واقعیت ها را بررسی کنید. هنگام توصیه ابزار یا استراتژی ، به احتمال زیاد بدون بازرسی مستقل به قضاوت آنها اعتماد خواهید کرد.
تأثیر هاله نه تنها باعث می شود که به توصیه های مشکوک اعتماد کنید – این باعث می شود شما به طور فعال با اطلاعاتی مخالف باشید که با معلمی که انتخاب کرده اید ، مغایرت دارد. مغز شما مغز شما را سرمایه گذاری کرده است ، و این شخص را قابل اعتماد می داند ، بنابراین شواهدی را فیلتر می کند که می تواند این برداشت را مورد اختلاف قرار دهد.
بنابراین ، شما حتی در صورت ارائه شواهد متناقض ، دفاع های پرشور از روش های سازندگان را در بخش هایی برای نظرات مشاهده خواهید کرد. تأثیر هاله باعث مصرف محتوا در سرمایه گذاری در هویت می شود.
مشکل واقعی: دانش سطح تقویت می شود
AI محتوای چشم انداز به اعتماد به نفس و تعهد به صحت و عمق پاداش می دهد. این الگوریتم بین کسی که معماری ترانسفورماتور را درک می کند ، و کسی که به یاد ابزارهای محبوب AI می پردازد ، تمایز قائل نیست. او فقط هر آنچه را که بیشترین تعامل را کسب می کند ، تقویت می کند.
این یک طوفان کامل را ایجاد می کند که دانش سطح سطح آن دامنه بزرگی را بدست می آورد ، در حالی که تجربه عمیق تر نسبتاً پنهان است. مشهودترین معلمان هوش مصنوعی لزوماً ماهرترین آنها نیستند -آنها اغلب در ایجاد محتوا و ایجاد مخاطب به سادگی مهارت دارند.
تفاوت بین مهارت های عملکرد و تخصص اشیاء هرگز یک آموزش گسترده تر نبوده و AI به دلیل آن رنج نمی برد.
بسیاری از سازندگان محتوا واقعاً می خواهند به مخاطبان خود کمک کنند. آنها آنچه را که آموخته اند به اشتراک می گذارند ، تکنیک هایی را که برای آنها کار می کند نشان می دهد و منابع ارزشمندی را در محدوده دانش خود ایجاد می کنند. مشکل زمانی بوجود می آید که تأثیر هاله باعث شود مخاطب بپذیرد که این محتوای مفید یک تخصص کامل است.
پرچم های قرمز: توجه به تخصص کم عمق هوش مصنوعی
آیا می خواهید از ورود به اثر هاله جلوگیری کنید؟ با یادگیری تشخیص علائم هشدار دهنده محتوا که اولویت آموزش را می دهد ، شروع کنید.
مراقب این پرچم های قرمز باشید:
آنها منحصراً روی نتایج تمرکز نمی کنند ، هرگز بر روی روند کار نمی کنند. درک واقعی هوش مصنوعی شامل دانش نه تنها آنچه مؤثر است ، بلکه به همین دلیل کار می کند و چه زمانی نیست. محتوای سطح سطح بدون توضیح استدلال در پشت سر آنها ، نتایج چشمگیر را به شما نشان می دهد.
توصیه آنها همه تاکتیک ها بدون استراتژی است. آنها ده ها مورد خاص را به شما آموزش می دهند ، اما هرگز توضیح نمی دهند که چگونه از طریق مشکلات هوش مصنوعی به طور سیستماتیک فکر کنید. تخصص واقعی شامل درک اصولی است که در موقعیت ها اعمال می شود.
آنها هرگز در مورد محدودیت ها یا شکست ها بحث نمی کنند. هر ابزار هوش مصنوعی “باورنکردنی” است و هر تکنیک “کاملاً کار می کند”. تجربه واقعی شامل دانش گسترده ای در مورد آنچه کار نمی کند و چرا.
محتوای آنها از ارزش تولید بالایی برخوردار است ، اما تراکم اطلاعات کم است. دخالت تجسم و تحویل مشتاق نمی تواند کمبود ماده را جبران کند. اگر نمی توانید بینش های بتونی و قابل استفاده را که فراتر از استفاده اساسی از ابزارها است ، استخراج کنید ، عمق را زیر سوال ببرید.
آنها ادعاهای بزرگی درباره توانایی های فعلی AI مطرح می کنند. هرکسی که هوش مصنوعی را به عنوان جادویی قرار دهد یا ادعا کند که می تواند هر مشکلی را حل کند ، این فناوری را به اندازه کافی درک نمی کند تا معلم اصلی شما باشد.
آنها هرگز به متخصصان یا منابع دیگر مراجعه نمی کنند. دانش عمیق ناشی از تعامل با جامعه ای از پزشکان است. معلمانی که خود را به عنوان تنها منبع خرد معرفی می کنند ، باید پرچم های قرمز را بالا ببرند.
چارچوب ارزیابی تخصصی
قبل از سرمایه گذاری زمان قابل توجهی برای یادگیری از هر معلم هوش مصنوعی ، آنها را از طریق این چارچوب ارزیابی قرار دهید. این می تواند ماه ها تلاش فریب خورده را نجات دهد.
تجربه خود را فراتر از موفقیت ایجاد محتوا قرار دهید. تجربه واقعی آنها در استفاده از هوش مصنوعی چیست؟ آیا آنها به صورت حرفه ای با سیستم های AI کار می کنند ، به تحقیق یا حل مشکلات پیچیده در دنیای واقعی با این ابزارها کمک می کنند؟ شاخص های رسانه های اجتماعی با تخصص فنی ارتباط ندارند.
به دنبال تفاوت های ظریف موضوعات پیچیده باشید. کارشناسان واقعی عدم اطمینان را تشخیص می دهند و دیدگاه های بسیاری را ارائه می دهند. آنها در مورد سازش ها بحث خواهند کرد ، وقتی رویکردها کار نمی کنند و می گویند “این بستگی دارد” بیشتر از “همیشه این کار را انجام دهید”.
اطمینان حاصل کنید که آنها منابع را نقل می کنند و به متخصصان دیگر مراجعه می کنند. موقعیت تخصصی کم عمق خالق را به عنوان منبع همه خرد. تجربیات عمیق به طور مرتب به تحقیقات ، اعتبار سایر پزشکان اشاره می کند و شما را به سمت منابع آموزشی اضافی سوق می دهد.
رویکرد آنها را برای حل مشکلات ارزیابی کنید. آیا آنها به شما یاد می دهند که به طور منظم از طریق چالش های هوش مصنوعی فکر کنید یا فقط الگوهای کپی را ارائه دهید؟ بهترین معلمان به شما یاد می دهند که یک قضاوت را تدوین کنید ، نه فقط برای پیروی از دستورالعمل ها.
پاسخگویی آنها را به مسائل مشروع آزمایش کنید. چگونه آنها با چرخش توجه یا درخواست توضیح برخورد می کنند؟ پاسخ های دفاعی یا رد سؤالات اغلب عدم اطمینان در مورد عمق دانش را نشان می دهد.
ارزیابی پایداری توصیه های آنها. آیا آنها به راهنمایی های شما کمک می کنند تا از استفاده از هوش مصنوعی مستقل تر شوند یا به روش ها و ابزارهای خاص خود وابستگی ایجاد کنند؟
ردیاب AI BS خود را بسازید
هدف این نیست که برای همه آموزش های هوش مصنوعی بدبین نشوید – این است که در مورد جایی که وقت خود را برای آموزش و انرژی ذهنی سرمایه گذاری می کنید ، بیشتر بدجنس تر شوید.
با متنوع سازی منابع اطلاعاتی خود شروع کنید. کل آموزش خود را برای هوش مصنوعی از یک شخص یا بستر دریافت نکنید. محققان را دنبال کنید ، مستندات فنی را بخوانید و به دنبال پزشکانی باشید که در زمینه های حرفه ای با سیستم های هوش مصنوعی کار می کنند.
عمق بالاتر از عرض در آموزش خود را در اولویت قرار دهید. به جای جمع آوری ابزارها و ترفندهای بی پایان AI ، چندین سیستم را انتخاب کنید و یاد بگیرید که از آنها به طرز ماهرانه ای استفاده کنید. درک عمیق از مفاهیم اساسی بهتر از دانش سطحی بسیاری از برنامه ها است.
مصرف شکاک را تمرین کنید. وقتی کسی ادعای توانایی های AI را دارد ، از خود بپرسید ، “چگونه می توانم آن را بررسی کنم؟” “آنها از این ادعا چه شواهدی پشتیبانی می کنند؟” “چه زمینه ای ممکن است از دست رفته باشد؟”
به دنبال محتوای فنی به همراه توضیحات مقرون به صرفه باشید. با ارزش ترین بینش های هوش مصنوعی اغلب از آثار علمی ، مستندات فنی و موارد مفصل ناشی می شود – نه فقط تظاهرات ویروسی.
روش آزمایش خود را توسعه دهید. فقط به آنچه دیگران در مورد ابزارها و تکنیک های AI به شما می گویند اعتماد نکنید. معیارهای خود را برای ارزیابی نتایج هوش مصنوعی و ادعای مطالبات به طور مستقل ایجاد کنید.
آموزش اثر AI AI ATO شما
آیا شما آماده کنترل آموزش AI خود هستید؟ در اینجا کارت جاده ای شما برای یادگیری فراتر از تأثیر تخصص سطحی است.
مرحله 1: رژیم غذایی اطلاعات فعلی خود را حسابرسی کنید. لیستی را که در حال حاضر برای مشاوره هوش مصنوعی دنبال می کنید ، لیست کنید. نمره را برای هر منبع اعمال کنید. می توانید شکاف های عمق غافلگیرانه ای را نسبت به کیفیت عملکرد پیدا کنید.
مرحله 2: اهداف آموزش هایی را که فراتر از تاکتیک ها است ، تعیین کنید. به جای “یادگیری 50 نکته Photgpt” ، اهداف را به عنوان “پیدا کنید که چگونه می توانید کیفیت خروجی AI را ارزیابی کنید” یا “یاد بگیرید که شناسایی کنید وقتی AI ابزاری اشتباه برای یک کار خاص است.”
مرحله 3: با بسیاری از منابع یک استراتژی برای آموزش ایجاد کنید. محتوای مقرون به صرفه را با منابع فنی ، اسناد دانشگاهی و آزمایش های عملی ترکیب کنید. هیچ منبعی نباید بر درک شما مسلط شود.
مرحله 4: به جوامع متمرکز بر کاربرد عملی بپیوندید. انجمن ها یا گروه هایی را پیدا کنید که مردم در مورد چالش های اجرای هوش مصنوعی در دنیای واقعی بحث کنند. این مکالمات معمولاً از بحث و گفتگوهای معمولی در رسانه های اجتماعی ، راهبه و آموزشی هستند.
مرحله 5: آزمایش ها و نتایج هوش مصنوعی خود را مستند کنید. پیگیری کنید که چه کار می کند ، چه چیزی نیست و چرا. ایجاد دانش دانش خود باعث می شود شما به تفسیرهای دیگران وابسته باشید و به شما کمک می کند تا وقتی نکات با تجربه شما مطابقت ندارد ، تشخیص دهید.
مرحله ششم: تمرین کنید تا آنچه را که یاد می گیرید به دیگران بیاموزید. هیچ چیز شکاف هایی را در درک مانند تلاش برای توضیح مفاهیم شخص دیگری نشان نمی دهد. این عمل به شما کمک می کند تا آنچه را که واقعاً می فهمید و آنچه را که تازه به یاد آورده اید متمایز کنید.
انقلاب هوش مصنوعی واقعی است و برای کسانی که این سیستم ها را عمیقاً درک می کنند ، فرصت های بی سابقه ای ایجاد می کند. اما این درک ناشی از مصرف غیرفعال محتوای ویروسی یا پیروی از قوی ترین آرا در مسئله شما نخواهد بود.
اجازه ندهید که اثر هاله شما را به یک کاربر منفعل AI Hype تبدیل کند. آینده متعلق به افرادی است که می توانند از سر و صدا عبور کنند ، منابع را به صورت انتقادی ارزیابی کنند و از طریق تمرین عمدی و انواع آموزش ، درک واقعی ایجاد کنند.
دفعه بعد که محتوای هوش مصنوعی چشمگیر را مشاهده می کنید ، از خود بپرسید ، “آیا در مورد تجربه متخصص این شخص یاد می گیرید یا من فقط از مهارت های عملکرد آنها تحت تأثیر قرار می گیرم؟”
پاسخ شما می تواند همه چیز را در مورد نحوه نزدیک شدن به آموزش AI تغییر دهد.
