Tekoälyn vastausten laatu ja oikeellisuus on luultavasti yleisin syy, miksi monet yritykset näyttävät keltaista valoa generatiivisen tekoälyn ottamiseksi mukaan työprosesseihin. Jos lähes jokainen lause täytyy tarkastaa punakynä kädessä ja kirjoittaa uudestaan, tekoälyn tuoma ajansäästö valuu hukkaan. Lopputuloksena on lähinnä turhautunut sisällöntuottaja, kun lupaus tekoälyn tuomasta työn avusta ei toteudu ja leijonanosa sisällön luonnin työstä kuluu tarkastuksiin ja muokkauksiin.
Systemaattisesti ja itsevarmasti väärässä
Tekoälyn tekemiin faktavirheisiin on ainakin kaksi syytä.
1. Kielimallin generatiivinen tekoäly tuottaa tekstiä laskien matemaattisesti, mikä seuraava sana saattaisi olla. Laskuissa ei tule esille, onko kyseinen sana faktatietoa. Tekoälymalli on kuitenkin usein erittäin itsevarma, että sen vastaus on hyvä.
Nykyiset mallit ovat algoritmien ja vahvistusoppimisen avulla saatu olemaan useimmissa asioissa oikein, mutta jokainen tekoälyä enemmän käyttänyt huomaa, että tekoäly sepittää helposti myös satuja mukaan, varsinkin haastavimmissa aiheissa.
2. Kun kysyt suoraan vastausta tekoälyltä, se kirjoittaa sen oppimansa sisällön perusteella. Kun tekoälyä on koulutettu, mukana on ollut väärää tai vanhentunutta tietoa. Voi olla, että tieto on esimerkiksi myöhemmin muuttunut. Koska kielimallin koulutusaineisto elää yleensä ainakin muutaman kuukauden menneisyydessä, ottaa se tiedot sen hetkisestä tilanteesta.
Lisäksi ainakin osa tekoälymalleista on tehty jääräpäisiksi, jolloin ne eivät halua myöntää, että niiden tuottamassa vastauksessa olisi parannettavaa. Huomasin tämän, kun pyysin ChatGPT:tä samassa keskustelussa lukemaan oman vastauksensa läpi ja etsimään, voisiko tekstiä sujuvuudeltaan parantaa. ChatGPT vastasi lyhyesti ja itsevarmasti, ettei sujuvoittamiseen ollut tarvetta. Kun kuitenkin avasin täysin uuden keskustelun ja liitin tekstin siihen kysyen parannusehdotuksia, ChatGPT teki hyvät muutosehdotukset.
Esifaktantarkastus nopeuttaa prosessia
Kuten yllä olevassa esimerkissä näimme, tekoälyn vastausta saa parannettua, kunhan sen saa työskentelemään parannusten eteen. Tässä artikkelissa pureudumme, miten tekoäly saadaan tarkistamaan omaa vastaustaan ja vertaamaan sitä yleisesti faktuaalisesti oikeaan tekstiin. Puhun itse ”esifaktantarkistuksesta”, jolla voidaan saada huomattava määrä vääriä tietoja korjattua, mutta se ei silti poista ihmisen roolia tarkastuksessa.
Mitä haastavampi tai tarkempi aihe on, sitä enemmän asiantuntijan roolia faktan tarkistuksessa tarvitaan. Itse tekoäly ja alla esiteltävä faktojen tarkastuksen metodi toimii hyvin, kun puhutaan esimerkiksi terveellisen ruokavalion hyödyistä. Mutta kun sille antaa datakeskusten lämmöntuoton hyötykäytön optimoinnin aiheeksi, alkaa se tekemään enemmän virheitä. Esifaktantarkastuksen ideana on kuitenkin vähentää ihmisen työtaakkaa niin paljon, että sisällöntuottajakin ottaa mielellään tekoälyn mukaan työtehtäviinsä.
Käsittelemme kahta lähestymistapaa tekoälyn tuottamien artikkeleiden faktantarkistukseen. On olemassa manuaalinen menetelmä, jossa tekoälyn kanssa keskustellaan. Lisäksi on automatisoitu ratkaisu, jonka OIKIO:n uusi Flow AI -työkalu tarjoaa.
Kumpikaan tapa ei poista ihmisen oikoluvun tarvetta, koska referoitavakin tieto saattaa olla väärää tai tekoäly voi tehdä tarkastuksessa virheen. Menetelmä kuitenkin vähentää huomattavasti virheitä, ja voi parhaimmillaan tuottaa virheetöntä tekstiä ainakin automaatioratkaisussa.
Manuaalinen faktantarkistusmenetelmä
Niille, jotka haluavat tarkistaa tekoälyn luoman sisällön vaihe vaiheelta tekoälyn avustuksella, tässä on vaiheittainen opas. Tämä toimii hyvin, jos tarve on satunnaiseen tekstien tekoon.
Otetaan artikkelin teemaksi hieman teknisempi, muttei kuitenkaan liian niche ”yksikide vai monikide aurinkopaneeli” -aihe.
-
-
- Aloita tekemällä artikkeli tekoälyllä.
- Käytä hakukoneita:
Etsi Googlesta artikkelin pääavainsanalla esimerkiksi top 3 tulokset ja kopioi niiden URLit. Oletamme tässä, että Googlen huipputulokset ovat faktuaalisesti parhaita julkisia tuloksia. Kannattaa ottaa mukaan Wikipedian tulos.Jos Wikipedian tulosta ei löydy, Googlaa se erikseen seuraavalla komennolla:
”site:wikipedia.fi yksikide vai monikide aurinkopaneeli”, jolloin sinun pitäisi saada lähinnä aihetta olevan Wikipedian artikkeli. - Kerää tietoja:
Pyydä tekoälyä keräämään olennaista sisältöä näistä lähteistä liittämällä sille URLit. Tähän voisi käydä esimerkiksi seuraava prompti:You are fact analyzer. Your only goal is analyze and list facts from text. Text is provided you from urls <url> below.
Think this through step by step.
Step 1: Read all text
Step 2: Analyze all text
Step 3: List ALL possible facts on texts in Finnish. Be very detailed and mention even most specific smallest facts.
<url1>https://fi.wikipedia.org/wiki/Aurinkokenno</url1>
<url2>https://www.turkuenergia.fi/ukk/mita-eroa-on-yksi-ja-monikidepaneeleilla</url2>
<url3>https://solarvoima.fi/mika-on-paras-aurinkopaneeli/</url3>
<url4>https://keskustelu.suomi24.fi/t/10655615/selittakaapa-tietamattomalle-yksikide-ja-monikidepaneelin-ero</url4> - Vertaa:
Pyydä tekoälyä vertaamaan näitä faktoja alkuperäisen tekoälyn luoman artikkelin sisältöön. Siihen voisi käyttää esimerkiksi seuraavaa promptia, johon loppupuolelle liität artikkelin, jonka tekoäly kirjoitti:You are professional top-tier and hard-working fact checker checking <article>users article</article> and list of facts above.Your only goal is to check facts above and compare them to <article> point out if there is wrong facts and printing them to list on this format in Finnish.After pointing wrong fact write correction to that fact. Use format as follows:<wrong facts>
<wrong fact 1> = LIST WRONG FACT HERE</wrong fact 1>
<correction 1> = CORRECT FACT HERE</correction 1>
<wrong fact 2> = LIST WRONG FACT HERE</wrong fact 2>
<correction 2> = CORRECT FACT HERE</correction 2>
… continue for more wrong facts…</wrong facts>
You can find 0 or 99 wrong facts.
<article>Liitä tekoälyn kirjoittama artikkeli tähän</article> - Korjaa:
Päivitä alkuperäinen artikkeli faktantarkistuksen tulosten perusteella esimerkiksi seuraavalla promptilla:
You are excellent article rewriter. Your goal is to rewrite an article by fixing facts on article while keeping style the same.
Think this step by step and follow this process.
Step 1: Read analysis of wrong facts on above <wrong facts>
Step 2: Read article on <article> on above
Step 3: Rewrite article by fixing facts and keeping similar style on article
-
Näitä vaiheita noudattamalla voit manuaalisesti tarkistaa tekoälyn luoman sisällön käyttäen tekoälytyökaluja apuna prosessissa.
Automatisoitu faktantarkistus
Vaikka manuaalinen menetelmä parantaa tuloksia, se voi olla aikaa vievää suurille sisältömäärille tai jos työaikaa on sisällön tuottamiseen varattu rajallisesti. Jos tarvitset skaalattavaa ratkaisua, automaatio on hyvä ratkaisu.
Voit nopeuttaa prosessia hieman tekemällä ChatGPT:n maksullisessa versiossa olevan CustomGPT ratkaisun, mutta valitettavasti nämä CustomGPT:t ovat yleensä vain puolittaisia ratkaisuita. CustomGPT:t eivät pysty tekemään tehokkaasti moniportaisia työprosesseja vaan vaativat silti suurimman osan manuaalisesta työstä ja usein tekevät työtä ”laiskasti”.
Tässä kohtaa OIKIO:n Flow AI astuu kuvaan tarjoten täysin automatisoidun ratkaisun tekoälyn luomien artikkeleiden faktantarkistukseen. Halutessamme, saamme työkalun natiiviksi osaksi artikkelien tai muiden tekstien tekoa. Näin artikkelin teko, dataan perustuva hakukoneoptimointi ja faktojen esitarkastus hoituvat yhdellä klikkauksella ilman chattailua ja tiedon etsimistä.
Flow AI tekee seuraavan täysin automaattisesti:
1. Hakee Googlesta halutun määrän huipputuloksia
2. Hakee Wikipedia-sivun
3. Hakee tiedon sivuilta
4. Tekee kattavan listauksen faktoista
5. Vertaa faktat ja uudelleenkirjoittaa sisällön
Riippumatta siitä, valitsetko manuaalisen menetelmän tai hyödynnät Flow AI:ta, faktantarkistus on olennainen askel tekoälyn luoman sisällön eheyden ylläpitämisessä. Jos olet kiinnostunut Flow AI:sta ota yhteyttä ja sovitaan demo!
