50 خطأ يجعلك تحصل على نتائج سيئة من ChatGPT والذكاء الاصطناعي

معظم من يشتكي من ضعف نتائج الذكاء الاصطناعي لا يواجه مشكلة في النموذج نفسه، بل في طريقة صياغة الطلب. هذه قائمة بأكثر الأخطاء تكرارًا، مقسّمة إلى فئات حتى يسهل عليك تشخيص مشكلتك بسرعة.

أولًا: أخطاء الغموض وعدم التحديد

من أشهر الأخطاء في هذه الفئة: عدم تحديد الجمهور المستهدف، ترك طول النص مفتوحًا بدون رقم تقريبي، عدم توضيح الأسلوب أو النبرة المطلوبة، وطلب "شيء جيد" دون تعريف معنى الجودة في سياق المهمة. كل هذه الأمور تجبر النموذج على التخمين، والتخمين نادرًا ما يطابق ما تريده فعلًا.

ثانيًا: أخطاء غياب السياق

كثير من المستخدمين يبدؤون المحادثة كأن النموذج يعرف خلفية مشروعهم، جمهورهم، أو حتى المصطلحات الداخلية التي يستخدمونها. من أبرز الأخطاء هنا: عدم ذكر الهدف النهائي من المخرج، وعدم إخبار النموذج بمن سيقرأ النص أو أين سيُستخدم، وتجاهل ذكر أي قيود سابقة تم الاتفاق عليها في محادثة سابقة.

ثالثًا: أخطاء غياب القيود والشكل

دون قيود واضحة، يختار النموذج شكلًا افتراضيًا قد لا يناسبك. من أبرز الأخطاء: عدم تحديد هل تريد قائمة أم فقرات أم جدولًا، عدم ذكر الممنوعات (مثل تجنّب المصطلحات التقنية المعقدة)، وعدم تحديد اللغة أو اللهجة المطلوبة بدقة.

لست بحاجة لبرومبت طويل معقّد… أنت بحاجة لبرومبت واضح.

رابعًا: أخطاء عدم التكرار والتحسين

الخطأ الأخير والأكثر شيوعًا: توقّع نتيجة مثالية من محاولة واحدة. أفضل النتائج تأتي من التكرار — تعطي ملاحظة، ويعدّل النموذج، وتكرر العملية حتى تصل للمطلوب. من يتوقف عند أول محاولة فاشلة ويحكم على الأداة بالكامل، يخسر أهم ميزة في التعامل مع الذكاء الاصطناعي.

مثال على برومبت يتجنّب هذه الأخطاء

اكتب منشورًا على لينكدإن بطول 150-200 كلمة، موجّه لأصحاب المشاريع الصغيرة، بأسلوب مباشر وودود بدون مصطلحات تقنية معقّدة. الهدف هو التوعية بأهمية النسخ الاحتياطي للبيانات. لا تستخدم إيموجي أكثر من مرتين. اختم بسؤال يشجّع على التفاعل.

الخلاصة

راجع آخر 5 برومبتات كتبتها، وقارنها بهذه الفئات الأربع. غالبًا ستجد أن أغلب المشاكل تعود لواحد أو اثنين من هذه الأخطاء البسيطة، وليس لضعف حقيقي في الأداة.