Vienas DI pokalbis viskam? Ekspertė paaiškina, kodėl tai ne visada gera idėja

Pasak „Tele2“ klientų duomenų analizės ir įžvalgų vadovės Ingos Rudinskaitės, viena dažniausių klaidų – skirtingas užduotis bandyti spręsti tame pačiame dirbtinio intelekto pokalbyje.

„Dirbtinis intelektas neturi tokios atminties, kokią ją supranta žmonės. Kiekvieną kartą gavęs naują užklausą, jis iš naujo peržiūri ankstesnį pokalbį, kad suprastų kontekstą ir galėtų pateikti atsakymą“, – sako I. Rudinskaitė.

Anot jos, labai ilguose pokalbiuose dirbtiniam intelektui tampa sudėtingiau atsirinkti, kuri ankstesnė informacija konkrečiai užduočiai yra svarbiausia.

2025 m. „Eurostat“ duomenimis, generatyvinio DI įrankius jau naudojo beveik trečdalis 16–74 m. ES gyventojų. Dažniausiai jie buvo pasitelkiami asmeniniais tikslais, tačiau dalis vartotojų juos naudojo ir darbui ar mokymuisi. Augant tokiam naudojimui, vis svarbiau tampa ne tik mokėti užduoti klausimą, bet ir suprasti, kaip valdyti pokalbį su DI.

Pasak ekspertės, ilguose pokalbiuose gali pasireikšti vadinamasis konteksto slydimas (angl. context drift). Tai situacija, kai dirbtinis intelektas pradeda painioti senesnę ir naujesnę informaciją, nebesilaiko anksčiau pateiktų instrukcijų arba remiasi jau nebeaktualiomis detalėmis.

„Pirmieji ženklai dažniausiai būna gana aiškūs – dirbtinis intelektas pradeda ignoruoti ankstesnes instrukcijas, atsakymai tampa bendresni, o kartais remiamasi jau nebeaktualia informacija. Pavyzdžiui, sistema gali nebesilaikyti pasirinkto tono, formato ar kitų reikalavimų, kuriuos buvote nurodę pokalbio pradžioje“, – aiškina ji.

Anot I. Rudinskaitės, ilgainiui gali sulėtėti ir atsakymų generavimas, nes sistemai tenka apdoroti vis didesnį informacijos kiekį.

Ekspertė sako, kad paprasčiausias kriterijus – užduoties pobūdis. Jei naujas klausimas nėra tiesiogiai susijęs su ankstesniu darbu, dažniausiai verta pradėti naują pokalbį.

„Jeigu visą dieną planavote kelionę į Italiją, o vėliau norite analizuoti investavimo galimybes ar rengti darbo ataskaitą, geriausia pradėti naują pokalbį. Taip dirbtinis intelektas gali susitelkti į konkrečią užduotį ir jo netrikdo nereikalingas kontekstas“, – teigia I. Rudinskaitė.

Vis dėlto naujas pokalbis ne visada yra geriausias sprendimas. Kai dirbama su tuo pačiu projektu, ankstesnė informacija gali tapti reikšmingu privalumu.

„Jeigu rašote ilgesnį tekstą, planuojate renginį, mokotės naujo dalyko ar vystote kitą ilgalaikį projektą, ankstesnis kontekstas padeda išlaikyti nuoseklumą. Tokiais atvejais dirbtinis intelektas gali remtis anksčiau priimtais sprendimais ir geriau suprasti bendrą situaciją“, – sako ekspertė.

Norint išlaikyti svarbią informaciją ir kartu išvengti konteksto pertekliaus, ji rekomenduoja kiekvienam projektui ar temai skirti atskirą pokalbį. Taip pat naudinga periodiškai paprašyti dirbtinio intelekto parengti svarbiausios informacijos santrauką.

„Jeigu jaučiate, kad pokalbis tampa pernelyg ilgas, paprašykite dirbtinio intelekto apibendrinti svarbiausius faktus, sprendimus ir kontekstą. Tokią santrauką galima perkelti į naują pokalbį ir tęsti darbą jau su aiškiai apibrėžta informacija“, – aiškina I. Rudinskaitė.

Pasak jos, šie principai aktualūs ne tik individualiems naudotojams, bet ir organizacijoms, kuriose dirbtinis intelektas tampa kasdieniu darbo įrankiu.

„Tele2“ daug dėmesio skiria darbuotojų dirbtinio intelekto kompetencijoms ir vidinių sprendimų plėtrai. Bendrovė yra sukūrusi vidinį dirbtinio intelekto asistentą „Tele2 Genie“, kuris darbuotojams padeda atlikti kasdienes užduotis, apdoroti informaciją ir efektyviau valdyti darbo procesus.

„Kai dirbtinis intelektas naudojamas kasdien, svarbu ne tik mokėti užduoti tinkamus klausimus, bet ir suprasti, kaip valdyti kontekstą. Tai padeda išlaikyti atsakymų kokybę ir išvengti situacijų, kai sistema pradeda remtis nebeaktualia informacija“, – sako I. Rudinskaitė.