Neste vídeo, o diretor da faculdade da Wharton Interactive, Ethan Mollick, e a diretora de pedagogia Lilach Mollick discutem como estimular a IA de forma eficaz, como Midjourney, ChatGPT, Bing da Microsoft, bem como assumir a liderança, incorporando sua própria experiência na interação. Este vídeo é a Parte 3 de um curso de cinco partes em que a Wharton Interactive fornece uma visão geral dos modelos de linguagem de IA para educadores e alunos. Eles adotam uma abordagem prática e exploram como os modelos funcionam e como trabalhar efetivamente com cada modelo, incorporando sua própria experiência. Eles também mostram como usar a IA para tornar o ensino mais fácil e eficaz, com exemplos de instruções e diretrizes, bem como como os alunos podem usar a IA para melhorar seu aprendizado.

Saiba mais sobre o ensino com IA na Wharton Interactive

. Criado por Ethan Mollick e Lilach Mollick .

Oi, bem-vindo ao vídeo três de nossa série de vídeos, onde estamos tentando dar uma introdução à IA e como usá-la, com foco especial na educação desde o início.

Eu sou Ethan Malek, professor na Wharton, e tenho estudado IA,
e eu sou Angelina Malik, e estudo IA e pedagogia interativa na Wharton School da Universidade da Pensilvânia.

Neste vídeo, vamos falar sobre como fazer prompts e como dizer à IA exatamente o que você gostaria que ela fizesse, além de como fazer isso de maneira eficaz.
Obrigado!

O que lembrar

A primeira coisa a lembrar é que você precisa dizer à IA quem ela é. Isso é importante porque a IA foi treinada em bilhões de documentos, e dizer quem ela é dá o contexto correto para começar.
Depois de dizer à IA quem ela é, a segunda coisa a fazer é dar instruções claras sobre o que você quer que ela faça. Lembre-se de que a IA não te conhece e não sabe o contexto em que você está inserido, então quanto mais contexto você fornecer, mais eficaz ela será.
A terceira coisa a lembrar é sempre dar exemplos e etapas à IA, caso tenha um projeto específico para ela realizar. Dar exemplos ajuda a IA a entender o que você deseja, e fornecer etapas ajuda a IA a pensar passo a passo, o que tornará o trabalho mais eficaz. Agora, vamos ver como isso funciona na prática.

Avisos

Antes de mostrar como construir um prompt, há duas observações importantes que você precisa saber. A primeira é: não siga isso exatamente. Criar prompts não é mágica. O que importa 80% do tempo é a experiência, e a criação de prompts está ficando mais fácil a cada geração desses modelos. Isso não é uma fórmula mágica, você pode, na verdade, experimentar, e quanto mais usar a IA, mais entenderá o que funciona e o que não funciona, e até mesmo pode pedir à IA ajuda, dizendo “quero realizar essa tarefa, o que devo te perguntar?”. Ela pode te ajudar com isso. Então, a primeira coisa é: isso não é mágica, não há uma linguagem técnica de programação aqui, é uma conversa com a IA. E a segunda coisa é que, como falaremos um pouco mais adiante, criar o prompt perfeito é apenas uma parte disso, o mais importante é interagir com a IA, o que discutiremos depois de mostrar como criar um prompt.

Criando um Prompt

Com isso dito, vamos falar sobre como criar um bom primeiro prompt. Vamos trabalhar em conjunto em um prompt e ver como podemos melhorá-lo. Vamos começar com algo simples e expandir isso. Para este caso específico, vamos usar o GPT-4 e o ChatGPT, que, como discutimos da última vez, é um dos modelos fundamentais que você usará. Você também poderia fazer isso no Microsoft Bing, que no modo criativo usa o ChatGPT-4, o mesmo modelo, ou pode usar o Google Bard, que funciona de forma um pouco diferente, mas vamos usar o GPT-4 novamente para isso. A criação de prompts funciona de maneira bastante semelhante entre os diferentes modelos de IA.

Vamos começar com um exemplo. Vamos dizer que queremos pedir para escrever um parágrafo sobre por que o trabalho em grupo é importante. O GPT-4 é um modelo muito poderoso, embora um pouco lento, e ele produzirá os resultados que precisamos aqui. Esse é um bom prompt, e ele gerará um ensaio perfeitamente adequado, mas você vai perceber que ele não sabe qual contexto usar, nem de qual perspectiva escrever isso.

Então, a primeira coisa que podemos fazer é adicionar contexto e perspectiva. Podemos dizer “atue como um professor experiente, escreva um parágrafo sobre por que o trabalho em grupo é importante”. Você notará que o contexto da conversa muda completamente, porque agora ele está falando do ponto de vista de um pedagogo, de um professor. Não o tornamos em um professor, e não é mágica, mas demos a ele o contexto necessário para trabalhar e uma perspectiva a seguir. Você verá que ele usará essa perspectiva ao longo de toda a resposta.

Agora podemos tornar isso ainda mais avançado adicionando restrições, dizendo exatamente o que queremos ver. Podemos dizer: “Atue como um professor experiente, escreva um parágrafo sobre por que o trabalho em grupo é importante, faça a escrita envolvente, mas inteligente, escolha um estilo de escrita.” E, a propósito, se você não sabe qual estilo usar, pode colar um texto que você goste em qualquer uma dessas IAs e pedir para que ela descreva esse texto para você, e depois usar essa descrição ao definir as restrições. Talvez você também queira dizer: “Certifique-se de incluir um exemplo”.

E novamente, estou apenas usando texto humano normal para isso. Não há nada de mágico aqui. Agora, ele pode estar sendo um pouco “engraçado” demais na escrita, então, talvez você pense que ficou muito florido. Estamos aprendendo e ajustando o prompt à medida que avançamos, mas agora, temos um trabalho mais interessante, mais bem restrito e mais eficaz.

Agora, podemos tentar algo diferente.

Usando o Bing

Para este exemplo, vamos mudar para uma ferramenta que tem acesso à internet, o Bing. O Bing, no modo criativo, usa o exato modelo do GPT-4 do ChatGPT, mas com a vantagem de estar conectado à internet. Vamos colar o mesmo prompt que usamos antes e adicionar uma qualificação adicional: “Pesquise a pesquisa acadêmica sobre trabalho em grupo”.

Isso não funcionaria no GPT, pois ele não está conectado à internet, mas funciona bem no Bing. Vamos tentar isso agora com a pesquisa acadêmica, e você verá que o Bing irá procurar por isso na web. Agora, o Bing está fazendo uma busca na web para encontrar uma resposta e vamos obter um resultado melhor, além disso, o Bing fornecerá fontes como resultado. Essas fontes nem sempre estão 100% corretas, por isso, você deve verificar o trabalho para garantir que não haja informações erradas. Mas, você pode perceber que agora o resultado tem um exemplo, inclui o contexto e agora inclui também a pesquisa acadêmica real.

Podemos levar isso um passo adiante, inserindo nossos próprios pontos nesse modelo. Queremos fazer pontos específicos, somos especialistas, não queremos que a IA seja a especialista aqui, então podemos dizer: “Faça os seguintes pontos…”.

Agora, para evitar que a IA produza um trabalho aleatório, queremos inserir o que sabemos no prompt e dar instruções mais explícitas. Nesse caso, queremos que ela faça os seguintes pontos: “O trabalho em grupo permite que os alunos se apoiem mutuamente, mas também precisa ser cuidadosamente projetado”. Agora, você verá que, ao incluir os pontos que queremos que a IA cubra, o trabalho começa a se integrar entre humano e IA, o que às vezes é chamado de “centauro” – meio humano, meio IA.

Há uma técnica ainda mais avançada que podemos incluir, que a pesquisa mostra que torna a IA mais eficaz, e isso é um pouco mais complicado: pedir para a IA pensar passo a passo. Lembre-se de que a IA só está tentando adivinhar a próxima palavra em uma sequência. Pedir para ela pensar passo a passo permite que ela crie conteúdo, revise e construa a partir disso. Podemos dizer: “Siga estas etapas: esboce o parágrafo, revise o esboço, escreva o parágrafo”. Agora estamos dando à IA etapas para seguir. Esse tipo de “pensamento em cadeia” ajuda a IA a se manter no foco e nos permite verificar o resultado conforme avançamos. Como você pode ver, a IA está esboçando o parágrafo, depois melhorando o esboço e, por fim, produzindo o conteúdo final, que é o objetivo desejado. Isso aumenta o nível de sofisticação e a qualidade do resultado.

Prompt Interativo

Acabei de passar um bom tempo mostrando como criar um prompt, mas essa não é a maneira ideal de usar a IA. Você não quer tentar criar o prompt perfeito, mas sim trabalhar de maneira interativa com ela. E para trabalhar interativamente, você precisa interagir com ela, dar feedback, e é aí que acontece a mágica. Por exemplo, você pode pedir para expandir um ponto ou editar algo que não gostou.

Além disso, você também pode pedir para incluir mais do seu raciocínio, como adicionar um ponto sobre como o trabalho em grupo exige que, como professor, você escolha se as equipes têm o mesmo nível de habilidade. E todo esse processo interativo, onde você está guiando a IA, melhora o parágrafo. Se você olhar de volta para o início do parágrafo até o resultado final, verá que você, como humano, guiando a IA, fez uma grande diferença na qualidade do trabalho.

Às vezes, a IA pode entrar em um ciclo e você precisará limpar a memória para recomeçar, e cada vez que você solicitar, ela poderá gerar uma resposta diferente. Isso é algo que você pode aproveitar, fazendo várias tentativas com o mesmo prompt, até encontrar o resultado que deseja.

Por isso, criar um prompt se torna mais uma arte do que uma ciência. Isso nos traz de volta ao ponto da experiência: isso não é magia, é sobre praticar até ficar bom nisso. É sobre tentar a IA para as tarefas que você deseja e dar a ela feedback até que produza o que você quer.

Nos próximos vídeos, vamos nos aprofundar sobre como usar isso em uma sala de aula, tanto como professor quanto como aluno.

Fonte Original: Khan Academy - IA para Educação

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