使用生成式AI處理水族問題的注意事項

jeremie

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最近可以看到越來越多玩家開始使用Chatgpt或Gemini等大眾用生成式AI工具處理水族相關的問題。不過AI雖然方便,但在很多情境下其實是很容易給出錯的離譜的答案或建議,因此我這邊稍微提幾個我會注意的重點給喜歡問AI問題的玩家參考一下以免鬧出太大的笑話,如果各位還有想到更多的話歡迎繼續補充。


提問時一定要要求附上資料來源親自閱讀
常見的生成式AI工具的資訊來源至多也就只是從網路上做搜尋而已,其實多半不會比你自己爬文好到哪去(當然也取決於每個人的搜尋能力),因此要求附上資料來源並審查其可靠性非常重要。不過即使給了reference也請去把該文獻親自找出來,因為AI也常常會無中生有給出根本不存在的幽靈文獻,甚至在學術發表中也曾出現過這問題。此外,AI所給出的結論也不見得真的就是照著該來源講的。很多時候提供的參考文獻可能根本和問題沒關係,而AI也常對於內文有所誤解或斷章取義而給出錯誤結論,因此自己閱讀原始文獻還是很重要的。基本上我是會比較建議將AI當作找資料的助手而非答題機器,不過如果該主題的原始文獻連你自己都看不太懂也不曉得可不可靠的話最好就不要用AI了,因為就算它講錯你也無法分辨。


不要用AI計算你自己都不會算的數學問題
Chatgpt或Gemini等工具的本質仍然是語言模型,因此計算並不是它們的強項,錯誤率也非常非常的高。它們雖然也不是不能拿來輔助計算,但使用時一定要要求附上計算過程並自己檢查過一遍,因此若是你自己也不會算的東西就一樣沒辦法抓到錯誤了。通常在處理化學添加劑相關問題時會最危險,因為常常算錯的偏差都是直接跑掉個好幾倍,若是你還真的乖乖照著配製加到缸裡的話我也只能祝你好運了......


多生成幾次看你會不會得到不同回覆
如果真的一時有點懶得去讀原始資料的話,另一個可以幫你排除AI唬爛的小技巧是直接反覆生成幾次回覆,如果AI的答案每次都不太一樣的話那就代表這個問題大概是不太適合讓它處理了(這狀況在數學問題上尤其常見)。不過這個方法頂多就是幫你篩掉明顯有問題的狀況,最終還是得靠你自己去讀文獻來辨別資訊的可靠程度。另外反覆生成的技巧有時候其實是可以幫你找出一些關於該主題原先沒想到面向,但這也是建立在你對該議題有足夠先備知識的情況下。


使用AI資訊回覆別人時請註明
當然判斷回答是否值得信賴的確算是發問者的責任,但若一個人跑來留言說"加XX藥劑可以處理鼻涕藻"然後沒有其他前後文的話多數人恐怕都會預設這段話是來自對方的個人經驗並依此作為判斷基礎。我們已經知道Chatgpt或Gemini等生成式AI給的答案非常有可能是錯誤或是完全瞎掰的了,因此在沒有查證過的情況下用來直接當作自己講的東西的話我認為是很不負責任的行為。這點其實也不限於AI,回覆別人問題時我一率都會建議註明一下資訊的來源。當然不見得要是期刊論文等級的東西,但至少說一下你是在什麼討論串、社群媒體、影片、或podcast上得知該資訊。如果是你自己的實際經驗最好也多說明一下當時的情境讓提問者可以有多一點情報判斷資訊是否適用。
 
最後編輯:
我太常被AI道歉了
太常出錯了
所以後來我在問問題尤其海水
我都告訴他

我認為這個你應該不懂 請你到那邊幫我查找資料

假如你不是很確定那就告訴我你不懂 或找不到,不要自己編一個答案

請提供你資料的來源,讓我可以直接訪問查看更多

我本身很常研究這個問題 所以是專業的
你不用給我一般常見的或入門的普級答覆

你不用刻意的順著我的討論來回答
你可以用比較質疑的角度來討論

基本上我不會認為AI不好用
但是以前他可是限制為沒在找網路資料的 是後來才改的
所以要問問題你就得想這樣的答案網路上多不多
假如網路上你自己都很難有個答案
那問下來的結果多半也是不是你要的

所以把它當作助手 讓他去做比較花你時間的東西或許還比較實際
假如要搜索,他確實是比一般人會找東西
但假如你自己很會找,那確實也會比他找的答案更好
讓他幫你的前提是,你得懂得告訴他怎麼幫你
所以大AI時代最重要的真的是學會怎麼告訴他,該怎麼精準地幫你
 
非常認同
尤其是看到不少人回覆都貼AI的回答
沒有自己思考過合不合理、也沒有識讀的能力
總覺得AI給的一定正確
真的會讓人覺得哭笑不得 也懶得跟這種人解釋

實驗室開會也不少學弟妹都直接使用GPT整理paper
GPT寫什麼就照搬 給什麼結論就打出來
後來一一討論時 問這個結論怎麼出來的? 原文哪裡提到?
都回答不出來 也找不到作者有說過那句話

我自己之前使用時 大量且要快速閱讀的東西就直接丟文件給他快速整理重點
同時我也會要求他必須附上原文哪裡提到
自己會回原始檔做二次確認(有時還真的會無中生有 要他直接給我原文 他打出來我直接搜尋文件還沒找到)
我也有問過他某某資料的來源
他也會說的好似有這回事 並且列出參考文獻(詳細列作者、年分、題目)
結果上WOS找 根本也找不到

他目前我覺得最好用的地方.... 大概就只有翻譯吧 哈
讓他中翻英或英翻中 目前對照起來沒有遇到什麼太大的問題
且因為純翻譯他也不會去過度生出自己的解釋跟看法 句子也挺通順的
(當然遇到我有興趣或重點的地方我還是會去原文做二次檢查)
 
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我就是受災戶之一🥲
好險感覺怪怪的,我滴定用量先用1~2ml試試,好險沒事
下面還一堆飽和沉澱在裡面😂
現在都會交叉比對他的內容
 
哇哇這篇很實用,
不過我聽說付費的AI比較準,免費的AI比較會唬爛,
所以是都會唬爛嗎?
 
哇哇這篇很實用,
不過我聽說付費的AI比較準,免費的AI比較會唬爛,
所以是都會唬爛嗎?
付費的錯誤率低很多
模型能做的事情也多很多
端看你要做什麼事~

不過提問海水問題的話…
太過小兒科了應該不需要特別付費🤣

看看google 搜尋的AI摘要就夠了吧
 
這是我平時使用 AI的提示詞 範本,提供給大家希望有所幫助。

範本:

相關問題回答必須在回答前先進行「事實檢查思考」(fact-check thinking)。

除非使用者明確提供、或資料中確實存在,否則不得假設、推測或自行創造內容。

具體規則如下:嚴格依據來源僅使用使用者提供的內容、你內部明確記載的知識、或經明確查證的資料。
若資訊不足,請直接說明「沒有足夠資料」或「我無法確定」,不要臆測。

顯示思考依據若你引用資料或推論,請說明你依據的段落或理由。
若是個人分析或估計,必須明確標註「這是推論」或「這是假設情境」。

避免裝作知道不可為了讓答案完整而「補完」不存在的內容。
若遇到模糊或不完整的問題,請先回問確認或提出選項,而非自行決定。

保持語意一致不可改寫或擴大使用者原意。
若你需要重述,應明確標示為「重述版本」,並保持語義對等。

回答格式
若有明確資料:回答並附上依據。
若無明確資料:回答「無法確定」並說明原因。
不要在回答中使用「應該是」「可能是」「我猜」等模糊語氣,除非使用者要求。

思考深度在產出前,先檢查答案是否:
a. 有清楚依據
b. 未超出題目範圍
c. 沒有出現任何未被明確提及的人名、數字、事件或假設

最終原則:寧可空白,不可捏造。
 
我太常被AI道歉了
太常出錯了
所以後來我在問問題尤其海水
我都告訴他

我認為這個你應該不懂 請你到那邊幫我查找資料

假如你不是很確定那就告訴我你不懂 或找不到,不要自己編一個答案

請提供你資料的來源,讓我可以直接訪問查看更多

我本身很常研究這個問題 所以是專業的
你不用給我一般常見的或入門的普級答覆

你不用刻意的順著我的討論來回答
你可以用比較質疑的角度來討論

基本上我不會認為AI不好用
但是以前他可是限制為沒在找網路資料的 是後來才改的
所以要問問題你就得想這樣的答案網路上多不多
假如網路上你自己都很難有個答案
那問下來的結果多半也是不是你要的

所以把它當作助手 讓他去做比較花你時間的東西或許還比較實際
假如要搜索,他確實是比一般人會找東西
但假如你自己很會找,那確實也會比他找的答案更好
讓他幫你的前提是,你得懂得告訴他怎麼幫你
所以大AI時代最重要的真的是學會怎麼告訴他,該怎麼精準地幫你
下指令的方法真的是關鍵,尤其這些語言模型通常會預設情緒價值給好給滿,很容易就進入道歉迴圈XD

非常認同
尤其是看到不少人回覆都貼AI的回答
沒有自己思考過合不合理、也沒有識讀的能力
總覺得AI給的一定正確
真的會讓人覺得哭笑不得 也懶得跟這種人解釋

實驗室開會也不少學弟妹都直接使用GPT整理paper
GPT寫什麼就照搬 給什麼結論就打出來
後來一一討論時 問這個結論怎麼出來的? 原文哪裡提到?
都回答不出來 也找不到作者有說過那句話

我自己之前使用時 大量且要快速閱讀的東西就直接丟文件給他快速整理重點
同時我也會要求他必須附上原文哪裡提到
自己會回原始檔做二次確認(有時還真的會無中生有 要他直接給我原文 他打出來我直接搜尋文件還沒找到)
我也有問過他某某資料的來源
他也會說的好似有這回事 並且列出參考文獻(詳細列作者、年分、題目)
結果上WOS找 根本也找不到
現在真的超多學生簡報都直接AI生成完就拿來用了,連那些AI超愛用的小圖標都沒拿掉……

他目前我覺得最好用的地方.... 大概就只有翻譯吧 哈
讓他中翻英或英翻中 目前對照起來沒有遇到什麼太大的問題
且因為純翻譯他也不會去過度生出自己的解釋跟看法 句子也挺通順的
(當然遇到我有興趣或重點的地方我還是會去原文做二次檢查)
我自己是比較常用來在寫長篇文章時抓錯字或語病。
翻譯的話我經驗上是有可能發生漏掉部分內文的狀況,所以還是得要檢查一下。

哇哇這篇很實用,
不過我聽說付費的AI比較準,免費的AI比較會唬爛,
所以是都會唬爛嗎?
以chatgpt來說付費主要也只是解放使用額度的限制而已,唬爛問題的話我經驗上還是很糟,這點到目前的GPT-5都還是一樣。

付費的錯誤率低很多
模型能做的事情也多很多
端看你要做什麼事~

不過提問海水問題的話…
太過小兒科了應該不需要特別付費🤣

看看google 搜尋的AI摘要就夠了吧
google的搜尋AI應該是其中狀況最糟糕的了……
原因我覺得主要是它更容易被你的搜尋紀錄以及流量較高的網站和搜尋結果給污染,因此以偏蓋全的問題超級嚴重。
 
最後編輯:
下指令的方法真的是關鍵,尤其這些語言模型通常會預設情緒價值給好給滿,很容易就進入道歉迴圈XD


現在真的超多學生簡報都直接AI生成完就拿來用了,連那些AI超愛用的小圖標都沒拿掉……


我自己是比較常用來在寫長篇文章時抓錯字或語病。
翻譯的話我經驗上是有可能發生漏掉部分內文的狀況,所以還是得要檢查一下。


以chatgpt來說付費主要也只是解放使用額度的限制而已,唬爛問題的話我經驗上還是很糟,這點到目前的GPT-5都還是一樣。
GPT-5 問題蠻多
推論上還行
但現在 Gemini 有較強,推推~

BTW, 各家強的地方不一樣。(有的推論強有的生成強有的錯誤少)
(我們覺得錯誤多是因為版本問題,企業內有些會有特殊版,勘誤能力很高。)

但厲害的其實是生成(影片照片等等)
我們現在談的搜尋頂多就是省時間而已~
google的搜尋AI應該是其中狀況最糟糕的了……
原因我覺得主要是它更容易被你的搜尋紀錄以及流量較高的網站和搜尋結果給污染,因此以偏蓋全的問題超級嚴重。
這又牽涉到商業模型的問題了….
Gemini (or Google)應該是比較偏向快有盈利模式了(後來居上)
其實蠻強的(股票可以先買了?)

再來回答一下你的疑慮
以偏概全我覺得還好,而且摘要很好用。
他都會附上出處,可以快速幫你找很多資訊。

無論工作還是寫論文都很好用。
可以幫你找到超多reference. 你再點進去看就好。
節省一大把搜尋的時間。

海水也是一樣的方式,
光說不練可不行,那我就來示範一下:
(搜尋關鍵字:how to solve reef tank cyano issue)
PH84_251101013410_2a7d7.png

我是覺得overview答的還不錯啊

PH84_251101013410_5a6bb.jpg

都有連結可以看詳細內容(省去搜尋的時間)

PH84_251101013410_1f570.jpg

點開AI, 還能針對問題繼續追問

PH84_251101013410_9f462.jpg

裡面給的建議,個人覺得正確率還行啦。
反正你也得再點進去確認(AI年代還是必須自己判斷一下)
但節省的時間不是一點半點。
好用!
但要學會怎麼用~
 
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