Etter 3 år med ChatGPT har vi alle prøvd å bruke den til å lage tale til konfirmanten, takk-for-maten-tale, sommerhilsen til gode kollegaer, dikt til 50-åringen og alt det andre. Og det fungerer strålende. Men når jeg lurer på hva jeg skal kjøpe til pappa til jul, da er den ikke like presis og treffsikker...
Bilde: AI-generert ved hjelp av ChatGPT og Gemini
En rask test («Hva skal jeg kjøpe til pappa til jul?») gir meg blant annet forslag på:
Kort sagt – svaret bærer preg av at ChatGPT ikke kjenner pappa’n min særlig godt. Ikke kjenner den pappa’n din heller, det kan jeg nesten garantere!
Riktignok vet også ChatGPT at sjansen er stor for at listen over julegaveidéer ikke passer spesielt godt, og det kommer noen forsiktige hint om at den kan hjelpe meg med å lage lister tilpasset spesielle typer av pappa. For eksempel den teknologiinteresserte, den hjemmekjære kokken, og friluftsmannen. Men det er fortsatt ikke akkurat sånn at noen av disse beskrivelsene treffer spesielt godt for pappa’n min.
Så hva må jeg gjøre for å lokke frem julenissens aller beste lille hjelper?
Det korte svaret er at jeg må spørre på en bedre måte. Ja, det krever litt ekstra jobb, for jeg må fortelle den så mye om pappa’n min at ChatGPT blir (nesten) like godt kjent med ham som jeg er – hvis ikke kommer jeg alltid til å ha bedre idéer selv enn det den kan komme med. Faguttrykket man bruker for å beskrive dette er «context engineering», altså at man skal bygge konteksten skikkelig.
En enkel måte å strukturere dette på er på formatet:
«Rolle – Kontekst – Oppgave – Format – Parametere»,
også kalt «zero-shot-design».
Tanken med dette er at det skal ikke være så fryktelig komplisert og vanskelig, men likevel gi tydelige nok rammer til at ChatGPT skjønner hva du vil.
For eksempel: Du er sommelier (rolle), du skal finne viner til julebordet (kontekst), du skal komme med 3 forslag til hver rett basert på denne menyen og dette vinkartet (vedlagt) med begrunnelser (oppgave), du skal gi meg en tabell med rett, forslag til viner, region, produsent, druetype, pris og begrunnelse (format), priset mellom 800 og 1500 kr for normal flaskestørrelse, magnum kan koste inntil 3000 (parametere).
Merk at det kan være den nå antakelig må finne ut av for eksempel druetype ved å slå opp på nettet. Ved å si at den er en ekspert (sommelier), trigges også språkmodellen til å «tenke» litt dypere og lengre enn dersom du bare spør «hva passer til ribbe».
En tilsvarende oppskrift for julenissens aller beste lille hjelper kan være:
Og det er nå jeg egentlig må komme med en liten disclaimer. Jeg HAR nemlig allerede kjøpt julegave til pappa. Som jeg er ganske fornøyd med. Men jeg må jo selvsagt teste ut prompten min for å se om den er noe særlig...
Først svarer ChatGPT med noen avklarende spørsmål, basert på det jeg har lagt inn i promten. Om han allerede har mye kunstlitteratur (ja!), om vin alltid er en velkommen gave (ja!), om hvor ofte de reiser til Tyskland (1 gang i året), og et par ting til. Og så tenker den. Veldig lenge. Og det skjønner jeg jo godt, for det er ikke SÅ lett å komme med gode gavetips basert på en beskrivelse på ca 200 ord.
Men – til slutt kommer resultatene.
Jeg skal spare dere for detaljene, men dere skal få se forslagene og hva jeg tenker om dem:
Så der er altså resultatet. Av 5 kunne alle egentlig vært fine gaver til pappa’n min, men 3 av dem var så gode at jeg nok bare må innse at jeg blir nødt til å kjøpe minst én julegave til i år. Det er jammen godt pappa’n min har fortjent det!
Konklusjonen kan dermed bare bli at ChatGPT absolutt kan være julenissens aller beste lille hjelper, men du må altså legge litt ekstra innsats i å fortelle den hva du vil ha ut av den og hvem som er mottaker av gaven. Den har fortsatt ikke helt det samme overvåkningsapparatet og kontrollfunksjonen som julenissen selv etter sigende kan stille med. Heldigvis, kan man kanskje si.