Lição 3 de 7 · 10 min
Como a IA cria
Objetivo:Entenda por que os resultados da IA parecem prontos e saiba quando não confiar neles.
O QUE ELA ESTÁ MESMO FAZENDO
uxuiopen.comVocê não precisa saber a matemática. Precisa de um bom modelo mental: o que a IA está fazendo quando responde, para conseguir prever onde ela vai ajudar e onde vai enganar você.
Padrões
Aprendidos de quantidades enormes de textos e imagens
Seu prompt
A única coisa que ela sabe sobre seu projeto
Previsão
Escolhe o próximo pedaço mais provável, várias vezes
Resultado
Parece pronto. Pode estar errado.
Por baixo dos panos, um modelo de linguagem escolhe um próximo pedaço de texto provável, de novo e de novo, até a resposta ficar pronta. Ferramentas de imagem funcionam com uma lógica parecida: elas montam uma imagem provável, de acordo com as suas palavras. Experimente.
Um pôster para uma noite de jazz deve parecer ____
Pouca aleatoriedade: a palavra mais provável vence quase sempre. Previsível, muitas vezes mediano.
- misterioso30%
- suave22%
- caloroso16%
- ousado12%
- retrô10%
- barulhento6%
- crocante4%
Palavras-chave
- Modelo
- O sistema de IA em si, treinado com quantidades enormes de textos ou imagens para reconhecer padrões.
- Prompt
- Tudo o que você envia: seu pedido, mais quaisquer arquivos, imagens ou mensagens anteriores que ele consegue ver.
- Temperatura
- O quanto as escolhas dele são ousadas. Baixa gera respostas seguras e parecidas; alta gera respostas surpreendentes e menos confiáveis.
- Alucinação
- Quando a IA afirma algo falso com total confiança, como uma estatística inventada ou uma citação que ninguém disse.
- Dados de treinamento
- Aquilo com que o modelo aprendeu. Eles refletem o passado, incluindo suas lacunas e vieses.
- Contexto
- O que o modelo consegue ver neste momento. Ele não sabe nada sobre o seu projeto além do que está no contexto.
- Plausível não é comprovado. Conferir é trabalho seu.
- Deixe lacunas e a IA vai preenchê-las com médias.
- Nomes, números e citações sempre precisam de fonte.
Cinco coisas que uma ferramenta de IA te deu. Usar como ponto de partida ou conferir antes?
Vinte ideias de título para um app de cafeteria.
"68% dos usuários abandonam carrinhos com mais de três etapas." Sem fonte.
Um resumo de cinco transcrições de entrevistas, com três temas principais.
Três paletas de cores para um app de meditação tranquilo.
Uma citação sobre simplicidade de um designer famoso.
Por que prompts vagos dão resultados parecidos
Como prevê o que é mais provável, a IA tende para o meio de tudo o que já viu. Peça "um pôster" e você recebe o pôster médio, de novo e de novo. Cada detalhe que você acrescenta afasta o resultado da média e o aproxima do seu projeto.
Prompt vago
“Faça um pôster para um evento”
Seis versões do pôster médio
Prompt específico
“Pôster ousado e divertido para um workshop gratuito de design para estudantes, com a data fácil de ler no celular, em três direções diferentes”
Três direções que combinam com o briefing
A IA é ótima para…
- muitas opções, rapidamente
- primeiros rascunhos de textos e layouts
- resumir e organizar suas anotações
- explicar coisas com palavras mais simples
Confira com cuidado quando ela…
- dá números, datas, nomes ou citações
- fala de pessoas ou empresas reais
- faz afirmações sobre os seus usuários
- parece muito segura sobre algo bem específico
Um resultado com cara de pronto é o mais fácil de deixar passar sem olhar. Aqui está um card que uma IA rascunhou a partir do briefing da Noite Criativa. Leia como um editor e clique em cada erro.
Clique em tudo o que está errado. São quatro erros.
O briefing: Noite Criativa, um workshop gratuito à noite. Sexta, 19h, no Studio 4.
0 de 4 erros encontrados
A IA escreve "92% dos estudantes preferem workshops à noite" no texto do seu pôster. O que você faz?
Você pediu "um logo" e os dez resultados são parecidos. Por quê?
Leia a seguir