ஆதரவு அளவு மற்றும் சோதனை விளக்கம்

ஆதாயங்கள்:

• அளவு மற்றும் சோதனை முடிவுகளை விளக்குவதில் செயற்கை நுண்ணறிவை கட்-ஆஃப் மதிப்பெண், துணை அளவு மற்றும் மொழியியல் விளக்க ஆதரவாகப் பயன்படுத்தும் திறன்
• AI வெளியீட்டைக் கட்டுப்படுத்தும் திறன் மருத்துவத் தீர்ப்பு மற்றும் பல தரவுகளிலிருந்து எழுகிறது, அளவு மதிப்பெண்ணிலிருந்து அல்ல
• செயற்கை நுண்ணறிவு விளக்கத்தில் சோதனை பதிப்புரிமை, விதிமுறை சூழல் மற்றும் கலாச்சார செல்லுபடியாகும் அபாயங்களைக் கருத்தில் கொள்ளும் திறன்

உளவியலில், அளவுகள் மற்றும் சோதனைகள் (கவலை அளவு, மனச்சோர்வு பட்டியல், ஆளுமை சோதனை, நுண்ணறிவு சோதனை போன்றவை) ஒரு நபரின் உள் உலகத்தை எண்களாக மொழிபெயர்க்க முயற்சிக்கும் கருவிகள். ஆனால் எண் மட்டுமே ஒரு நபரை விவரிக்காது. மனச்சோர்வு அளவுகோலில் "அதிக" மதிப்பெண் பெற்ற ஒருவர் உண்மையில் ஒரு தற்காலிக துயர நிலையில் இருக்கலாம்; "குறைந்த மதிப்பெண்" உள்ள ஒருவர் தங்கள் அறிகுறிகளை மறைத்து இருக்கலாம். அதனால்தான் அளவிலான விளக்கம் ஒரு கலை: மருத்துவ தீர்ப்பு, வரலாறு மற்றும் சூழலுடன் எண்ணை இணைப்பது. செயற்கை நுண்ணறிவு (AI) இந்தச் செயல்பாட்டில் ஒரு உதவியாக இருக்கும்—ஒரு துணை அளவு என்ன என்பதை நினைவூட்டுகிறது, ஒரு மதிப்பெண்ணை எளிய மொழியில் விளக்குகிறது, அறிக்கை வாக்கியத்தைச் செம்மைப்படுத்துகிறது-ஆனால் அது ஒருபோதும் நோயறிதலையும் விளக்கத்தையும் அளிக்காது. இந்த யூனிட்டில் AI ஐ எப்படி பாதுகாப்பான ஆதரவாக ஸ்கேல் விளக்கத்தில் பயன்படுத்துவது என்பதை நீங்கள் கற்றுக் கொள்வீர்கள்.

அளவிலான விளக்கத்தில் AI என்ன செய்ய முடியும் மற்றும் செய்ய முடியாது

AI ஆனது: ஒரு அளவின் பொதுவான கட்டமைப்பு மற்றும் துணை பரிமாணங்களை எளிய மொழியில் விளக்குகிறது; ஒரு மதிப்பெண் "அர்த்தம்" என்ன என்பதை பொதுவான சொற்களில் விளக்கவும்; அறிக்கையின் மொழியை மேம்படுத்துதல்; வாடிக்கையாளருக்கு விளக்க எளிய உரையை உருவாக்குதல்; வெவ்வேறு துணை அளவிலான மதிப்பெண்களுக்கு இடையிலான ஒட்டுமொத்த வடிவத்தை விவரிக்கிறது.

AI என்ன செய்ய முடியாது: ஒரு மதிப்பெண்ணிலிருந்து நோயறிதலைப் பெறுதல்; அந்த நபருக்கான கட்ஆஃப் மதிப்பெண் ("மருத்துவ நிலை" வரம்பை ஒரு அளவில் குறிக்கும் வரம்பு) என்ன என்பதை தீர்மானித்தல்; முடிவின் கலாச்சார / மொழியியல் செல்லுபடியை உறுதி செய்ய; சோதனையின் விதிமுறைகளை அறிவது (எந்தக் குழுவில் மற்றும் எந்த சராசரியுடன் அந்த சோதனை தரப்படுத்தப்பட்டுள்ளது). AI ஆனது பதிப்புரிமை பெற்ற சோதனை உருப்படிகளை "நினைவில் வைத்திருப்பது போல்" தவறான தகவலை உருவாக்க முடியும்.

எச்சரிக்கை: ஸ்கேல் ஸ்கோர் என்பது தரவுகளின் ஒரு பகுதி, நோயறிதல் அல்ல. நோய் கண்டறிதல்; இது நேர்காணல், வரலாறு, கவனிப்பு மற்றும் மருத்துவத் தீர்ப்புடன் பல அளவீடுகளின் கலவையின் விளைவாகும். "இந்த மதிப்பெண்ணை அடிப்படையாகக் கொண்ட நோயறிதல் என்ன?" என்று AIயிடம் கேளுங்கள். கேட்பது என்பது, அவரால் செய்ய முடியாத ஒரு வேலையைச் செய்ய முகவரை அழைப்பதாகும்.

கட்-ஆஃப் மதிப்பெண் மற்றும் விதிமுறையின் பொறி

ஒவ்வொரு நடவடிக்கைக்கும் ஒரு விதிமுறை உள்ளது: அதாவது, அந்த சோதனை ஒரு குறிப்பிட்ட மாதிரியில் தரப்படுத்தப்படுகிறது (எடுத்துக்காட்டாக, ஒரு குறிப்பிட்ட நாடு, வயது மற்றும் மொழி குழுவில்). மற்றொரு கலாச்சாரத்தில் அதே கட்ஆஃப் மதிப்பெண் தவறானதாக இருக்கலாம். எடுத்துக்காட்டாக, ஒரு நாட்டில் உருவாக்கப்பட்ட பதட்ட அளவுக்கான "உயர்" வரம்பு, இயல்பான உணர்ச்சி வெளிப்பாடு வேறு கலாச்சாரத்தில் நோயியல் போல் தோன்றலாம். AI க்கு இந்த சூழல் தெரியாது; இது "அதிக மதிப்பெண் = அதிக கவலை" போன்ற ஒரு இயந்திர மேப்பிங்கைச் செய்கிறது. கலாச்சார செல்லுபடியாகும் கட்டமைப்பிற்குள் விளக்கத்தை எடைபோடுவது நிபுணரின் வேலை.

கூடுதலாக, கட்ஆஃப் ஸ்கோர் நிகழ்தகவு, திட்டவட்டமானதல்ல. "வரம்பிற்கு மேல் 1 புள்ளி" என்பது "வரம்பிற்கு மேல் 20 புள்ளிகள்" என்பதற்கு சமமானதல்ல; அளவீட்டு பிழையின் விளிம்பு உள்ளது. AI ஒரு மதிப்பெண்ணை "லேசான/மிதமான/கடுமையான" கடுமையான வகைகளாகப் பிரிக்க முனைகிறது; அதேசமயம் இந்த எல்லைகள் மங்கலாகிவிட்டன என்பதை உண்மையான விளக்கம் அறியும்.

படிப்படியாக: AI-இயக்கப்படும் பாதுகாப்பான அளவிலான விளக்கம்

1. மூல மதிப்பெண்ணைக் கணக்கிடுங்கள்/சரிபார்க்கவும் மற்றும் துணை அளவீடுகளை நீங்களே செய்யவும். ஸ்கோரை AIக்கு விட்டுவிடாதீர்கள்; AI எண்கணித பிழைகளையும் செய்யலாம்.
2. கட்டமைப்பு தெளிவுபடுத்தலுக்கு AI ஐக் கேளுங்கள். "இந்த துணை அளவு பொதுவாக எதை அளவிடுகிறது?" கேள்; இது பொதுவான தகவல், தனிப்பட்ட கருத்து அல்ல.
3. சூழலை நீங்களே சேர்க்கவும். கதைகள், அவதானிப்புகள் மற்றும் பிற தரவை உங்கள் சொந்த தீர்ப்பில் இணைக்கவும், AI அல்ல.
4. மொழி மட்டத்தில் AI ஐப் பயன்படுத்தவும். AI உங்கள் விளக்கத்தை வாடிக்கையாளரிடம் அல்லது புகாரளிக்கச் செய்து, மருத்துவத் துல்லியத்திற்காக அதைச் சரிசெய்யவும்.
5. கலாச்சார செல்லுபடியை கேள்வி. இந்த வாடிக்கையாளரின் கலாச்சாரம்/மொழிக்கு இந்த அளவுகோல் பொருத்தமானதா? AI தவறவிட்ட இந்தக் கேள்வியை நீங்கள் கேட்கிறீர்கள்.
6. பல தரவுகளிலிருந்து நோயறிதலை நிறுவுதல். மதிப்பெண் அட்டவணையின் ஒரு பகுதியாக விளக்கப்படுகிறது, தனிமையில் அல்ல.

உதவிக்குறிப்பு: "மதிப்பீட்டை விளக்குவதற்கு" பதிலாக "எனது கருத்தை புரிந்துகொள்ளக்கூடிய மொழியில் மொழிபெயர்க்கும்" எடிட்டராக AI ஐப் பயன்படுத்தவும். விளக்கம் உங்களிடமிருந்து வரட்டும்; AI அதை அழகாக்கட்டும்.

மூன்று சிறிய வழக்குகள்

வழக்கு 1 - இயந்திர விளக்கத்தின் ஆபத்து. ஒரு நிபுணர் மனச்சோர்வு இருப்பின் (28 புள்ளிகள்) முடிவை AIக்கு அளித்து "விளக்கம்" என்று கூறுகிறார். AI கூறுகிறது "கடுமையான மனச்சோர்வு, சிகிச்சை தேவை." இருப்பினும், வாடிக்கையாளர் இரண்டு வாரங்களுக்கு முன்பு உறவினரை இழந்தார்; மதிப்பெண் துக்கத்தின் பதிலைப் பிரதிபலிக்கிறது. மருத்துவ சூழல் இல்லாமல், "கடுமையான மனச்சோர்வு" என்ற AI லேபிள் தவறாக வழிநடத்துகிறது மற்றும் சேதமடைகிறது. நிபுணர் சூழலைச் சேர்க்கும்போது, ​​விளக்கம் முற்றிலும் மாறுகிறது.

வழக்கு 2 - சரியான ஆதரவு. ஒரு உளவியலாளர் ஒரு ஆளுமைப் பட்டியலின் 5 துணை அளவுகோல்களை சுய-மதிப்பீடு செய்து, பின்னர் AI க்கு "ஒவ்வொரு துணை அளவிலும் பொதுவாக என்ன அளவிடுகிறது என்பதை எளிய மொழியில் எழுதுங்கள், வாடிக்கையாளருக்கு நான் விளக்கும் வரைவு உரையைத் தயாரிக்கவும்; நோயறிதலை எழுத வேண்டாம்" என்று கூறுகிறார். AI ஒரு தெளிவான அவுட்லைனை உருவாக்குகிறது; உளவியலாளர் மருத்துவ துல்லியத்தை சரிசெய்து பயன்படுத்துகிறார். தோராயமாக 40 நிமிடங்கள் எழுதும் வேலை 10 நிமிடங்களாக குறைக்கப்பட்டது, மேலும் கருத்து மீண்டும் நிபுணரிடமிருந்து வருகிறது.

வழக்கு 3 - கலாச்சார செல்லுபடியாகும். ஒரு வாடிக்கையாளர் மற்றொரு நாட்டில் உருவாக்கப்பட்ட சமூக கவலை அளவில் அதிக மதிப்பெண்களைப் பெறுகிறார். AI "குறிக்கப்பட்ட சமூக கவலைக் கோளாறு" பரிந்துரைக்கிறது. அளவின் விதிமுறைகள் வாடிக்கையாளரின் கலாச்சார சூழலுக்கு பொருந்தாது என்பதையும், சில பொருட்கள் அந்த கலாச்சாரத்தில் சாதாரண கூச்சத்தை நோய்க்குறியாக்குகின்றன என்பதையும் நிபுணர் உணர்ந்தார். மதிப்பெண் ஒன்றுதான், ஆனால் கலாச்சார செல்லுபடியாகும் வடிகட்டி வழியாக அனுப்பும்போது விளக்கம் மாறுகிறது.

நகலெடுக்கக்கூடிய தூண்டுதல்கள் மற்றும் வார்ப்புருக்கள்

நான் வாடிக்கையாளருக்கு சைக்கோமெட்ரிக் அளவுகோலின் துணை அளவை விளக்க விரும்புகிறேன். கீழே உள்ள துணைப் பெயர்களுக்கு, அவை ஒவ்வொன்றும் பொதுவாக என்ன அளவிடுகின்றன என்பதை எளிய மற்றும் களங்கப்படுத்தாத மொழியில் விளக்கவும். துணை அளவுகள்: [பட்டியல்]

கீழே உள்ள எனது வரைவு கருத்தை வாடிக்கையாளர் புரிந்துகொள்ளும் எளிய மொழியில் மொழிபெயர்க்கவும். உள்ளடக்கத்தை மாற்றவும், புதிய மருத்துவ உரிமைகோரலைச் சேர்க்கவும்; மொழியை புரிந்துகொள்ளக்கூடியதாகவும் நியாயமற்றதாகவும் ஆக்குங்கள். கண்டறியும் அறிக்கையைச் சேர்த்தல். வரைவு: [எனது சொந்த கருத்து]

இந்த அளவுகோல் [அளவிலான பெயர்/வகை] வேறுபட்ட கலாச்சார/மொழி சூழலில் பயன்படுத்தப்படுகிறது. கலாச்சார மற்றும் மொழியியல் செல்லுபடியாகும் தன்மையின் அடிப்படையில் நான் கவனம் செலுத்த வேண்டிய பொதுவான அபாயங்களின் (விதிமுறை சூழல், பொருளின் பொருத்தம், வார்த்தை வேறுபாடு) சரிபார்ப்புப் பட்டியலை எழுதவும்.

கீழே உள்ள அறிக்கைப் பத்தியில், மிகத் துல்லியமான ("நிச்சயமாக," "கடுமையான," "அதற்கான ஆதாரம்") அல்லது ஒற்றை மதிப்பெண் நோயறிதலைக் குறிக்கும் அறிக்கைகளைக் கொடியிடவும், மேலும் அளவிடப்பட்ட, பல-தரவு-அறிவுள்ள மொழியில் அதை மீண்டும் எழுதுமாறு பரிந்துரைக்கிறேன். பத்தி: [உரை]

பலவீனமான வரியில் / வலுவான வரியில்

பலவீனமான ப்ராம்ட்: "பெக் மனச்சோர்வு மதிப்பெண் 28, நோய் கண்டறிதல் என்ன?"

இந்த தூண்டுதல் AI ஐ ஒரு நோயறிதலைச் செய்ய கட்டாயப்படுத்துகிறது, ஒரு மதிப்பெண்ணிலிருந்தும் மற்றும் சூழல் இல்லாமல் கூட; இது தவறானது மற்றும் நெறிமுறையற்றது.

வலுவான அறிவுறுத்தல்: "பொதுவாக மனச்சோர்வுப் பட்டியல் எந்தெந்தப் பகுதிகளுக்குத் திரையிடப்படுகிறது என்பதை எளிய மொழியில் விளக்கவும். நோய் கண்டறிதல். அதிக மதிப்பெண் மட்டும் ஏன் நோயறிதலைக் குறிக்காது (துக்கம், தற்காலிக மன அழுத்தம், அளவீட்டுப் பிழை, கலாச்சார சூழல் போன்றவை) ஏன் எச்சரிக்கைகளின் பட்டியலுடன் விளக்கவும்."

இந்த ப்ராம்ட் AI ஐ கல்வி/விளக்கப் பாத்திரத்தில் வைக்கிறது; நோயறிதல் மற்றும் விளக்கத்தை நிபுணரிடம் ஒப்படைக்கிறது.

பொதுவான தவறுகள்

• மதிப்பெண்ணிலிருந்து நோயறிதலைச் செய்தல். ஒற்றை எண்ணை மருத்துவத் தீர்ப்பாக மொழிபெயர்த்தல்; அதேசமயம் நோயறிதல் பல தரவுகளிலிருந்து எழுகிறது.
• கட்-ஆஃப் மதிப்பெண்ணை உறுதியான வரம்பாக தவறாகப் புரிந்துகொள்வது. அளவீட்டு பிழை மற்றும் சூழலைப் புறக்கணித்து, "வரம்புக்கு மேல் = நோயாளி" என்று கூறுதல்.
• கலாச்சார செல்லுபடியை புறக்கணித்தல். சூழலைக் கேட்காமல் வேறுபட்ட கலாச்சாரத்தில் உருவாக்கப்பட்ட அளவைப் பயன்படுத்துதல்.
• ஸ்கோரை AIக்கு விட்டுவிடுகிறோம். AI எண்கணிதம் மற்றும் உருப்படி பொருத்தத்தில் பிழைகளை ஏற்படுத்தலாம்; மதிப்பெண் சரிபார்க்கப்பட வேண்டும்.
• AI க்கு பதிப்புரிமை பெற்ற சோதனை உருப்படிகளை அச்சிடுதல். AI சோதனை உருப்படிகளை தவறாக "நினைவில்" இருக்கலாம்; கூடுதலாக, பல சோதனைகள் பதிப்புரிமை பெற்றவை.

சுருக்கமாக

அளவு மற்றும் சோதனை மதிப்பெண் என்பது தரவுகளின் ஒரு பகுதி, நோயறிதல் அல்ல. AI துணை அளவிலான கட்டமைப்பை விளக்குவது வாடிக்கையாளர் புரிந்துகொள்ளக்கூடிய மொழியைத் தயாரிக்கவும் அறிக்கை வாக்கியத்தை மேம்படுத்தவும் உதவுகிறது; ஆனால் நோயறிதல், கட்-ஆஃப் மதிப்பெண் விளக்கம் மற்றும் கலாச்சார செல்லுபடியாகும் முடிவு ஆகியவை மருத்துவத் தீர்ப்பின் மூலம் நிபுணரிடமிருந்து வருகிறது. மதிப்பெண்களைச் சரிபார்த்து, சூழலைச் சேர்க்கவும், கட்ஆஃப் ஸ்கோரை நிகழ்தகவு மற்றும் கலாச்சார உணர்வுடன் படிக்கவும். AI ஐ ஒரு வர்ணனையாளராகப் பயன்படுத்தாமல், உங்கள் கருத்தை மெருகூட்டும் ஆசிரியராகப் பயன்படுத்தவும்.

விண்ணப்ப பணி

நீங்கள் பயன்படுத்தும் அளவின் துணை பரிமாணத்தைத் தேர்வு செய்யவும். முதலில், உங்கள் சொந்த மருத்துவ விளக்கத்தின் ஒரு பத்தியை எழுதுங்கள். பின்னர் AI க்கு இந்த பத்தியை "வெற்று மொழிக்கு மொழிபெயர், மருத்துவ உரிமைகோரலைச் சேர்" என்று கூறி, வெளியீட்டை ஒப்பிடவும்: உள்ளடக்கத்தில் AI எந்தெந்த புள்ளிகளில் தலையிட்டது, அது மொழியை எங்கே சரி செய்தது? வெவ்வேறு கலாச்சாரத்தில் ஒரே அளவைப் பயன்படுத்துவதால் ஏற்படும் ஆபத்துகள் குறித்தும் AIயிடம் கேட்டு சரிபார்ப்புப் பட்டியலைக் கொண்டு வாருங்கள்.

சரிபார்ப்பு பட்டியல்

• [ ] மதிப்பெண்களை நானே சரிபார்த்தேன், அதை AIக்கு விட்டுவிடவில்லை.
• [ ] நான் நோயறிதலை மதிப்பெண் மூலம் நிறுவவில்லை, ஆனால் பல தரவு மற்றும் பகுத்தறிவு மூலம் நிறுவினேன்.
• [ ] நான் கட்ஆஃப் ஸ்கோரை நிகழ்தகவு மற்றும் சூழல் உணர்திறன் என்று படித்தேன்.
• [ ] நான் கலாச்சார/மொழியியல் செல்லுபடியை கேள்விக்குள்ளாக்கினேன்.
• [ ] நான் AI ஐ மொழி எடிட்டராகப் பயன்படுத்தினேன், மொழிபெயர்ப்பாளராக அல்ல.
• [ ] அறிக்கையில் உள்ள மிகத் துல்லியமான அறிக்கைகளை நான் மதிப்பிட்டுள்ளேன்.