Modrá Karkulka je vážně blbost. Žáky musíme naučit správně se Umělé Inteligence ptát

Hloupá otázka dostane hloupou odpověď 

Už několik měsíců pracuji s žáky na projektech s využitím umělé inteligence. Generovali jsme obrázky, řešili světové malíře, v ChatGPT provokovali s dezinformacemi, programovali apliakci, naučili stroj rozpoznat objekty, samostatně se s AI učili novou látku. 

Všechny tyto aktivity měly jedno společné. Žák v nich musel komunikovat v rozhraní AI, zadávat příkazy a reagovat na odpovědi. Jen tak se dobral slušného výsledku. 

Někdo to zvládl lépe a dřív, někdo to téměř nezvládl vůbec. Jako ve výše uvedeném případě, kdy žák napsal pouhé “Já chci hru!” a čekal, že získá výsledek na první dobrou, okopíruje ho a během 5 minut odevzdá práci. 

Ouha, nepovedlo se, tudy cesta nevede :-) 

Zjištění to bylo hořké a jen někteří se z něj dokázali poučit. 

Co to znamená pro učitele, pro vzdělávání, pro žáky?

Jak používat efektivně běžné vyhledávače učíme žáky už dlouho. Kdo z nás nebo našich žáků by neznal Google, Seznam? Někteří jdou pro informaci přímo na Wikipedii nebo specializované oborové fórum. Takových je podle mého pozorování menšina. 

Většina žáků bohužel nerozlišuje mezi vyhledávačem, adresním řádkem prohlížeče a i na Wikipedii jde stylem bagru — zadá do prohlížeče slovo “wiki” + hledaný výraz a teprve pak se proklikne. 

No nic, Je to běh na dlouhou trať. Já jako učitel učím žáky jak se ptát lépe a přesněji. Bavíme se o uvozovkách, operátorech “site:” a jiných tricích pro vyhledávání. 

Jenže při komunikaci s Umělou Inteligencí nic z toho neplatí. Musíme se ptát jinak a jinak s odpovědí pracovat. Právě v tom vidím nový úkol pro všechny učitele. 

Není nic staršího, než včerejší texty o Umělé Inteligenci

Jak s prompty a komunikací s AI zamíchá integrace Umělé Inteligence do Bingu nebo nově do Bard v Google je ve hvězdách. Ukázky kombinace běžného vyhledávání a komunikace s AI vypadaly velmi slibně.

To, co tu píšu, platí v květnu 2023 a za měsíc může být vše jinak.

Co tedy funguje a co ne? 

Generovali jsme obrázky pomocí Midjourney a jiných služeb. Žáci své promty psali anglicky. A první, čeho si všimli, že primitivní krátký příkaz psaný jednoduchou angličtinou a navíc s chybami v spellingu dá výrazně horší výsledek než komplexně zadaný prompt bohatý na slovní zásobu s rozvinutým popisem a gramaticky správně napsaný. 

Oj, to byla najednou motivace ke zlepšení psaného projevu! Lepší výsledky dosáhli ti, co umí lépe anglicky, nebo ti, co umí používat lépe a rychleji překladač. Úplně nejlepší byli žáci, co zvládli vše výše uvedené a měli něco navíc. 

Co? 

.

.

.

Dokázali se ptát či zadávat příkazy logicky, smysluplně a strukturovaně. Bez ohledu na použitý jazyk. 

Jak se ptát Umělé Inteligence?

S Umělou Inteligencí učím žáky a sám se učím, jak to učit teprve první rok. Na základě těchto zkušeností vím, že příště jim poradím: 

Nespokojte se s první odpovědí

Stejně jako v běžném hledání informací se nemůžeme spokojit s prvním výsledkem, který na nás vyplivne Google, i v při komunikaci s Umělou Inteligencí je nutné pochybovat, ověřovat a pracovat dál s odpovědí. Bohužel toto si žáci neuvědomují. 

A i kdyby byla ta první odpověď správná, musíme s ní dál pracovat. Proč? Aby se učení s AI nestalo pouhým kopírovat-vložit fenoménem. Naplno se to vše projevilo v aktivitě, kdy žáci dostali za úkol se sami s pomocí ChatGPT něco naučit. Já jako učitel jsem pouze definoval téma a AI učila za mě. 

• Část žáků nevěděla, jak se ptát. Ztratili většinu hodiny hloupými dotazy. Nikam to nevedlo a úkol nesplnili. Tyto žáky musíme naučit, jak se ptát lépe. 

• Někteří se ptali správně, ale dostali příliš složitou správnou odpověď. Nepochopili ji. Tyto žáky musíme naučit, jak požádat AI o zjednodušení odpovědi a přizpůsobení jejich věku a úrovni znalostí. 

• Jen malá část žáků se ptala logicky, správně, žádala o zjednodušení. Dostali dobré odpovědi, ale u toho bohužel skončili. Tyto žáky musíme naučit, jak s výsledkem dál pracovat, rozvinout ho v praktických příkladech, ptát se na konkrétní použití, vyžádat si kontrolní zpětnou otázku nebo cvičení. 

Buďte konkrétní

Hned v první větě místo vágní formulace přesně definujte, co chcete získat. Například: Vytvoř programový kód pro vložení do html stránky, který splňuje následující parametry… 

Cítíte ten rozdíl oproti původnímu “Já chci hru”? Možná vám to připadá samozřejmé a zbytečné, ale mnohým žákům to nedochází a museli si projít touto zkušeností sami. 

5 strukturovaných příkazů je lepší než 1 dlouhá slohovka

Je nutné velký projekt rozebrat na menší části a ty dokázat logicky a následně popsat. Někteří žáci sepsali hned v prvním promtu sáhodlouhé vyprávění, co vše bude jejich aplikace splňovat, kde bude jaké tlačítko, jaká pravidla má jejich hra, jak bude vypadat a co napíše na závěr. Často psali o barvě výstupního pole dřív než o vstupních podmínkách. 

Bylo to úžasné, ale nefunkční. Proto jsme rozebrali toto zadání na jednotlivé části, odebrali slovní balast, logicky vše uspořádali za sebou a zadali do více promtů seřazených podle významu. 

Modrá Karkulka vážně nestačí

Ne každý první výsledek je správný. Žáci se s tím bohužel často spokojili a nevěděli, jak AI upozornit, že nedostali zrovna to, co původně chtěli. Třeba když jednou dostali obrázek Červené Karkulky v modrých šatech. Zasmáli se, jak je ta AI hloupá, ale už je nenapadlo chtít po stroji chybu opravit. 

Naučte žáky, že AI je jen stroj a mají se opakovaně ptát a přikazovat tak dlouho, dokud se nedoberou uspokojivého výsledku. 

Navíc ještě…

Připravte si persony, berte v potaz tón odpovědi, použijte hlasový vstup a výstup a mnoho dalších tipů. Sepíšu je do dalšího článku.