MIT araştırmacıları ise hızlı mühendisliğin teknik değil, sosyal bir beceri olduğunu kanıtladı. ve bu keşif, yapay zeka ile çalışmak hakkında bildiğimizi sandığımız her şeyi yıkıyor. 667 kişiyi yapay zeka ile sorun çözen kişileri analiz ettiler. Bayes istatistiklerini kullanarak her kişide iki farklı yeteneği izole etti. Sorunları tek başına çözme yeteneği. Yapay zeka ile sorun çözme yeteneği. İşte tüm çerçeveyi yıkan şey. bu iki yetenek neredeyse hiç örtüşmüyor. Kendi başına dahi bir problem çözücü olmak, yapay zeka ile ne kadar iyi iş birliği yapacağın hakkında neredeyse hiçbir şey söylemiyor. Bunlar ayrı, ölçülebilir ve bağımsız işlevsel becerilerdir. Bu da demek oluyor ki, her prompt mühendisliği dersi, her mega-prompt şablonu, her "daha iyi sonuçlar için 10 hile" başlığı, iyi sonuçlar aldığınızda aslında ne olduğunu temelde yanlış anlıyor. Şablonlar çalışıyor. Ama herkesin düşündüğü sebepten değil. Çünkü sizi tamamen başka bir şey yapmaya zorladıkları için işe yarıyorlar. Yapay zeka ile başarıyı gerçekten öngören beceri anahtar kelimeler, yapı veya düşünce zinciri biçimlendirme ile ilgili değildir. Bu zihin teorisi. Başka bir ajanın bildiği, bilmediği, inandığı, ihtiyaç duyduğu şeyi modelleme yeteneğiniz. Onların kafa karışıklığını önceden tahmin etmelerini istiyordu. varlığından bile haberdar olmadığın bilgi boşluklarını kapatmak için. Ve işte oyunu tamamen değiştiren kısım: Bunun ya sahip olduğunuz ya da olmayan statik bir özellik olmadığını kanıtladılar. dinamik. Aktif. Açıp kapattığın bir şey. Perspektif almak için gösterdiğiniz bilişsel çaba miktarındaki an anlık değişiklikler, bireysel sorularda doğrudan yapay zeka yanıt kalitesini değiştirdi. Yani bir soruya gerçekten durup "Bu yapay zekanın benim hafife aldığım neyi bilmesi gerekiyor" diye düşündüğünüzde, o soruya ölçülebilir şekilde daha iyi cevaplar alıyorsunuz. ...