좋은 AI 출력의 모습(기대하는 경우가 거의 없음)

사람들은 AI 출력을 평가할 때 문법, 흐름, 구조 등의 세련미를 평가합니다. 폴란드어는 테이블 스테이크이며 거의 의미가 없습니다. 매일 생성된 텍스트를 2년 동안 작업한 후, 저는 세 가지 더 조용한 신호에 등급을 매겼고, 그 신호는 유용성을 훨씬 더 잘 예측합니다.

첫 번째는 나의 입력 없이는 생성될 수 없는 특이성입니다. 초안에 내가 말한 내용을 추적하는 세부 사항이 포함되어 있으면 모델이 나와 협력하고 있는 것입니다. 모든 문장이 해당 주제에 대한 문서에 나타날 수 있다면 나는 인터넷의 평균을 읽고 있는 것이며 인터넷의 평균은 정의상 가치가 없습니다.

두 번째는 모르는 것을 처리하는 것입니다. 좋은 결과는 불확실성을 나타냅니다. '여기의 타임라인이 확실하지 않습니다' 또는 명시적인 차이가 있습니다. 모든 구멍을 채우는 자신감 있는 결과물은 눈에 보이는 구멍이 있는 정직한 결과물보다 나쁩니다. 왜냐하면 내가 채울 수 있는 구멍과 내가 찾아야 할 자신감 있는 오류가 있기 때문입니다. 이 신호는 첫 번째 단락에 나타나므로 빠른 테스트가 가능합니다.

세 번째는 저항이다. 내가 받은 최고의 결과는 나와 논쟁을 벌였습니다. 프레임을 뒤로 밀고 내 구조가 요점을 묻었다고 표시했습니다. Sycophancy는 기분이 좋고 아무것도 생산하지 않습니다. 동의하지 않는 초안은 내가 피하려고 했던 생각을 이미 해냈습니다.

더 이상 채점하지 않는 항목: 문법(사소하게 수정 가능), 길이(잘라내기), 어조(1개 지시). 사람들은 표면적인 이유로 초안을 거부하고 자신있게 공허한 초안을 받아들입니다. 주의를 돌리면 동일한 도구를 사용하는 적중률이 대략 두 배로 늘어납니다.