מידע ונתונים: חשיבה ביקורתית

סייעו לתלמידים לפתח רגישות מיוחדת לטעויות של בינה מלאכותית.

למשל כך:

• הסתובבו בכיתה וצפו בתוצרים-בתהליך של התלמידים, כשהם מבצעים משימה בדיאלוג עם בינה מלאכותית. נסו לזהות טעויות, הזיות ואי-דיוקים – ושתפו את כל תלמידי הכיתה. מכל טעות כזו אפשר ללמוד. כדאי גם לנהל שיח – מדוע אתם חושבים שהבינה המלאכותית יצרה את התשובה השגויה הזו?
• בקשו מהתלמידים לשתף את חבריהם בטעויות שהם זיהו. אפשר להפוך את זה למעין משחק – כשהמנצח הוא מי שמזהה טעויות רבות ככל האפשר, או אולי מפתיעות וגדולות במיוחד.

הדגימו לתלמידים כיצד אפשר לתקף תשובה שהבינה המלאכותית הציעה ולאמת (או להפריך) אותו. השיטה המקובלת במדע (ובתחומים נוספים כגון מודיעין) מתאימה גם כאן – להצליב מידע ממקורות שונים.

תוכלו להנחות את התלמידים כדלקמן:

אפשר להצליב את המידע שהבינה המלאכותית הציעה לכם עם המקורות הבאים:

• יישומי בינה מלאכותית ״מתחרים״ – עבדתם עם מחולל הטקסט קלוד וקיבלתם תשובה? מעולה. כעת אפשר גם לתת למחולל הטקסט Chat GPT הנחיה זהה. חפשו הבדלים עובדתיים (לא סגנוניים) בין התשובות.
• מקורות מידע אחרים ברשת – חיפוש פשוט בגוגל או חיפוש מתקדם יותר במנוע חיפוש מתמחה כגון google scholar, למשל, יכול להניב תשובות זהות עובדתית או אולי שונות מהתשובה שהבינה יצרה. העדיפו כמובן אתרי מידע מהימנים ככל האפשר.
• מומחים – אפשר לשאול מומחים שאתם מכירים, או אולי להתיעץ עם אתרי מומחים, פורומים מקצועיים ואפילו ערוצי התייעצות בקבוצות פייסבוק.

קיבלתם מידע שונה עובדתית ממקורות מידע שונים? תצטרכו להעמיק בחקירה שלכם ולזהות מהו המידע הנכון יותר, בהתבסס על המידע הזמין נכון להיום. 

דייקו את ההנחיות שאתם נותנים לבינה המלאכותית, כדי שכמות ההזיות והטעויות בתשובות שלה תפחת. מיומנות קריטית היא לדעת לנסח באופן מפורש ומדויק את ההנחייה.

אפשר להנחות את הבינה המלאכותית:

• להשתמש במקורות מידע נוספים או להימנע ממקורות מידע שאינם נראים לכם מהימנים. (יתכן שהיא תגיב ותאמר שאין לה גישה למקורות מסויימים שהצעתם).
• לבדוק את התשובה שלה שלוש פעמים לפני שהיא כותבת אותה ולבדוק האם היא אמינה. שלבו בפרומפט את ההנחייה: ״לפני שאת כותבת את התשובה שלך, אנא בידקי אותה שלוש פעמים. וודאי שהיא מדוייקת, ואמינה.
• לא להמציא דברים, גם אם היא ״רוצה״ לרצות אתכם לתת תשובה שלמה לבקשה שלכם. לשלב בפרומפט: ״אל תמציאי דברים. אם אינך ליודעת, כיתבי לי ׳איני יודעת׳״.
• ״לחבוש״ כובע מקצועני מסויים. לשלב בפרומפט: ״את מומחית לתחום של  [לציין]. כמומחית, הגישה שלך קפדנית, את מייחסת חשיבות רבה לאמינות התשובות שאת מייצרת, ומנסה להצליב מידעים ממקורות שונים כדי להגיע לתשובה נכונה ככל האפשר״
• להגדיר במדוייק את המענה המבוקש ממנה. באיזה פורמט, רמת פירוט, ורמת דיוק תרצו אותו.

לדוגמה: נוסחה לכתיבת פרומפט בסיסי, מאת עינבל אריאלי

פתחו תרבות של שאילת שאלות שנועדות לכוון את הבינה המלאכותית ליצור תוצרים אמינים יותר, לבחון את התוצרים שיצרה ולשפר את אמינותן את ההתאמה שלהם לצורך שלכם, כלומר לבעיה שאתם מנסים לפתור בעזרתה.

• "הציעי לי שאלות נוספות שניתן לשאול בתחום"
• "מה  מומחים נוהגים לעשות במקרים אלה?"
• "תני לי 3 דוגמאות ל…".
• "האם את לא חושבת שלהציב בציר X את כמות המשתתפים בכל אירוע כפי שהצעת זה טעות, כיוון שיש לחשב את כמות המשתתפים מתוך מספר המוזמנים לאירוע?"
• "הסבירי לי בבקשה מה היו השיקולים שלך בבחירת ההמלצה ל…״
• ״אני לא בטוחה שהמידע שהצגת בנושא [כיתבו] מדוייק. אנא בידקי אותו שוב״

שאלות "למה" הן שאלות שיש בהן אפשרות לרדת לחקר ה"ערכים" של הבינה המלאכותית או להתחקות אחר אלו של המפתחים שלה.

זוהי חקירה שמאפשרת לתלמידים להפעיל שיקול דעת נוסף וחוזר על התוצאות והפתרונות המוצעים לו. לדוגמא:

• "למה בחרת להציג את ההמלצות בסדר הזה?"
• "למה בסעיף 3 התעלמת מ…(ממצאים סותרים שנתגלו מאוחר יותר) או הצגת רק את… (תוכן קונבנציונלי, שמקובל להאמין בו בעולם המערבי)?"