การคาดการณ์ที่ซับซ้อนเกี่ยวกับหัวข้อที่ซับซ้อนเป็นข้อบกพร่องของเครื่องมือสรุป AI Skimming บทความและใช้อย่างรวดเร็ว และของคุณเพื่อเข้าใจหัวข้อที่ซับซ้อน ในขณะที่สั้น ๆ ให้ความเข้าใจในระดับหัวข้อมักจะพลาดรายละเอียดที่สําคัญจากแหล่งหลัก แทนที่จะขึ้นอยู่กับสรุปหรือ (shudder) listicles และวิดีโอที่ประสบความสําเร็จอย่างรวดเร็วฉันได้เรียนรู้ที่จะให้ความสําคัญกับต้นฉบับ เมื่อเป็นไปได้ AI-generated summaries is killing my ability source material ความหลงใหลของความเข้าใจ ฉันสามารถสแกนบทความได้อย่างรวดเร็วและคิดว่าฉันมีความเร็ว แต่การสแกนเหล่านี้มักจะขาดความลึกและความละเอียดที่จําเป็นสําหรับการทําความเข้าใจที่แท้จริง เมื่อการสแกนเหล่านี้ได้รับการสังเกตอย่างกว้างขวางข้อสังเกตที่ไม่ถูกต้องจะเกิดขึ้น และฉันพบว่าฉันยอมรับโดยไม่ต้องสงสัย ปัญหาจะรุนแรงขึ้นเมื่อคําอธิบายเหล่านี้ถูกนํามาใช้เป็นหลักฐานทําให้เราห่างไกลจากวัสดุต้นฉบับ undeserved authority Why AI Summaries Can Mislead ภาพรวมที่สร้างขึ้นโดย AI ถูกสร้างขึ้นเพื่อความเร็วและความสะดวกสบาย ยกเว้นว่าฉันจะแนะนําเครื่องมือสําหรับการประเมินความสําคัญโดยเฉพาะอย่างยิ่งพวกเขาไม่ค่อยเน้นข้อบกพร่องทางเทคนิคหรือข้อ จํากัด ของพื้นฐาน ผลลัพธ์? ฉันจบการทํา และขาดจุดสําคัญที่ปรากฏในแหล่งหลัก assumptions based on oversimplified information Case in Point: ผลกระทบของ AI บนงาน การศึกษาล่าสุดเกี่ยวกับผลกระทบของ AI ที่สร้างขึ้นต่องานเป็นตัวอย่างที่สมบูรณ์แบบ ในมุมมองแรกหัวหน้าแสดงให้เห็นว่ามีภัยคุกคามทันทีต่อพนักงานโดยเฉพาะผู้หญิง แต่เมื่อฉัน , ฉันพบว่าการคาดการณ์จํานวนมากถูกอบใน สําหรับการเริ่มต้นการวิจัยได้รับการดําเนินการในประเทศหนึ่งเท่านั้น อย่างไรก็ตามผลลัพธ์ได้รับการ extrapolated ทั่วโลก ผู้ตอบได้รับคําถามว่า ของ AI ในงานของพวกเขาแม้ว่าความเชี่ยวชาญของพวกเขาจะ จํากัด นอกจากนี้ยังมีความแตกต่างทางเพศและอาชีพที่ชัดเจนในบทบาทที่สํารวจ ใส่ลงในการศึกษาเดิม Poland self-evaluate the impact นี่เป็นปัญหา ตัวอย่างที่ไม่เป็นตัวแทนความเชี่ยวชาญของผู้ตอบสนองที่ จํากัด และการขยายตัวทั่วโลกหมายความว่าข้อสรุปของการศึกษาควรได้รับการพิจารณาอย่างสําคัญ วัสดุที่มา หากฉันเพิ่งสกปรกหัวข้อและโพสต์ใหม่ฉันจะกระโดดไปสู่ข้อสรุปและพลาดข้อเท็จจริงที่ว่าแม้ว่าจะไม่แน่นอนหัวข้อนี้ก็คุ้มค่าการวิจัยที่ลึกซึ้งมากขึ้น actually acknowledges these limitations and calls for further study สิ่งที่ฉันทําแทน Consult Primary Sources เพื่อหลีกเลี่ยงการทําให้การคาดการณ์ที่ไม่ถูกต้องฉันทําจุดประสงค์ที่จะปรึกษาแหล่งหลักเมื่อเป็นไปได้ ไม่เพียง แต่ฉันจะได้รับความเข้าใจที่แม่นยํามากขึ้น แต่ฉันยังสามารถประเมินหลักฐานขอบเขตและข้อ จํากัด ที่อยู่เบื้องหลังการเรียกร้องใด ๆ หากฉันสนใจเรื่องหนึ่งก็คุ้มค่าที่จะเจาะเพื่อหาการศึกษาหรือข้อมูลเดิม Skim, But Don’t React คําอธิบายและรายการเป็นสิ่งที่ดีสําหรับภาพรวมที่รวดเร็ว แต่พวกเขามักจะออกแบบมาเพื่อกระตุ้นการตอบสนองทางอารมณ์ หากฉันใช้โพสต์ในค่าใบหน้าและตอบสนองทันทีฉันเสี่ยงที่จะให้ความน่าเชื่อถือให้กับข้อมูลผิดและข้อคาดการณ์ที่ไม่สมเหตุสมผล แทนที่ฉันใช้คําอธิบายเพื่อให้ได้ภาพรวมในระดับสูงจากนั้นแยกแยะรายการที่ดูเหมือนว่าสําคัญที่สุด หากฉันไม่สามารถหาแหล่งหลักใด ๆ ฉันคิดว่าบทความอาจเป็น B.S. แม้เนื้อหาที่สร้างขึ้นโดย AI ยังมีแหล่งข้อมูลถ้าคุณดูยากพอ ที่ดีที่สุด AI สรุป เว็บไซต์และบริการจํานวนมากเรียกร้องให้คําอธิบายเกี่ยวกับ AI ในช่วงปีที่ผ่านมาฉันได้พยายามหลายอย่างและส่วนใหญ่มีข้อ จํากัด โดยคุณภาพและความลึกของข้อมูลแหล่งข้อมูลของพวกเขา สิ่งที่แย่กว่าคือเครื่องมือบางอย่างเพียงแค่สรุปหัวข้อและบทความสรุปที่สามารถใช้ได้โดยสาธารณะสร้างความล้มเหลวที่จะได้รับข้อมูลเมื่อในความเป็นจริงฉันถูกตลาดไปยัง แทนที่จะพึ่งพา AI เพื่อรวบรวมแหล่งข้อมูลฉันสมัครรับจดหมายข่าวและฟีด RSS ที่นําบทความใหม่ ๆ นี่เป็นส่วนใหญ่ที่ทําโดยมนุษย์และเมื่อฉันสังเกตเห็นหัวข้อที่ปรากฏในหลายแหล่งข้อมูลฉันใช้มันเป็นสัญญาณของความสําคัญ แต่ฉันมุ่งมั่นดังนั้นฉันจะทําอย่างไรในการทํารายละเอียด? Digging In ในระยะสั้นฉันเริ่มคลิก ก่อนที่ฉันจมลงฉันมักจะใช้ Perplexity เป็นเครื่องมือสรุปครั้งแรก นี่ไม่ใช่โฆษณา Perplexity ที่จ่ายหรืออื่น ๆ เพียงความคิดเห็นของฉันเกี่ยวกับเครื่องมือที่ดีที่สุดสําหรับงานในขณะนี้ คุณลักษณะการวิจัยของ Perplexity มีความโดดเด่นเนื่องจากทําลายคําถามดําเนินการค้นหาเป้าหมายหลายสิบและประเมินแหล่งข้อมูลหลายร้อยแหล่งในเวลาจริง โดยการให้ความสําคัญกับแหล่งที่มีอํานาจและมีชื่อเสียงจะสร้างสรุปด้วยคําอธิบายของวัสดุเดิม ข้อดีอื่นที่ฉันพบคือฉันสามารถอัปโหลดการศึกษาเดิม (เป็น PDF) และขอให้ Perplexity ในการวิจัยและสรุปรายละเอียดเพิ่มเติม คุณลักษณะนี้มีประโยชน์อย่างไม่น่าเชื่อเพราะไม่เพียง แต่จะอัดเอกสารที่ยาวนาน แต่ยังอ้างถึงส่วนเฉพาะของวัสดุแหล่งข้อมูล วินเทจ โลกเต็มไปด้วยการใช้เวลาอย่างรวดเร็วและสรุปที่สร้างขึ้นโดย AI และฉันได้เรียนรู้ว่าความเข้าใจที่แท้จริงมาจากการทําเหมืองในแหล่งที่มาและสงสัยเกี่ยวกับข้อมูลระดับพื้นผิว การใช้เวลาในการปรึกษาวัสดุหลักเพื่อหลีกเลี่ยงความล้มเหลวในการสร้างข้อพิจารณาได้ปรับปรุงความเข้าใจของฉันเกี่ยวกับหัวข้อที่ซับซ้อนและละเอียดอ่อน เพื่อได้รับข้อมูลอย่างแท้จริงฉันต้องชะลอการวิจัยและปล่อยให้ข้อเท็จจริงพูดด้วยตัวเอง

The is an opinion piece based on the author’s POV and does not necessarily reflect the views of HackerNoon.

https://cloudshock.dev/links

เสียงนี้ผลิตในภาษาต้นฉบับของเรื่องราว!

บทความสกิติกําลังฆ่าการเรียนรู้ลึกของฉัน

About Author

ความคิดเห็น

แขวนแท็ก

บทความนี้ถูกนำเสนอใน

Related Stories

Only 1% of Phase 6 Is Left: This New Cryptocurrency Is Running Out at $0.035

MODERN PROPHECIES

Emphatic words must stand in emphatic positions

New Licensing Options for Pixel Icon Library: Free, Starter & Pro Plans

Only 1% of Phase 6 Is Left: This New Cryptocurrency Is Running Out at $0.035

MODERN PROPHECIES

Emphatic words must stand in emphatic positions

New Licensing Options for Pixel Icon Library: Free, Starter & Pro Plans

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps