נושא

מקורות מידע ומחקר עם AI

איך לא לקבל מספרים מומצאים.

הבעיה

נאמרה בכיתה במפורש: ה-AI ממציא מקורות, ומביא מקורות חלשים.

ומעבר לזה:

רוב מה שכתוב באינטרנט עכשיו נכתב על ידי AI אחר.

כלומר גם כשהוא לא ממציא, הוא עלול לצטט טקסט שנוצר בעצמו כך. המקור נראה חיצוני והוא בעצם הד.

הפתרון: להגיד לו מאיפה לקחת

זו כל השיטה. לדעת מיהם המקורות המהימנים בתחום, ולהנחות אליהם במפורש במקום לקוות.

על הבלוגים של המתחרים: שם לפעמים מופיע מידע על פיצ'רים ויכולות חדשות לפני שהוא מגיע לכל מקום אחר.

על מפות הלוגואים: כלי מהיר לדעת מי המתחרים בנושא, בלי לבנות את הרשימה מאפס.

אימות

לבקש ממנו להראות את האתר שממנו המידע בא. יש כלים שנותנים את זה מעצמם.

וההנחיה שעבדה בפועל: לבקש רפרנס בדרגה מסוימת — רמה מחקרית, או תחום מקצועי ספציפי — ואז הוא מביא מקורות בהתאם.

הדוגמה מהכיתה

המרצה רצתה נתונים על היקף המשכנתאות.

היא לא שאלה "מה היקף המשכנתאות". היא אמרה לו להסתמך על בנקים ולחפש במאגרי מידע ממשלתיים — ורק אז קיבלה מספרים שאפשר לסמוך עליהם.

ההבדל: שאלה פתוחה מקבלת מה שיש. שאלה עם מקורות מוגדרים מקבלת מה שאפשר לבדוק.

מהתרגול בכיתה

הכיתה הריצה מחקר שוק בזמן אמת, ושתי שיטות עלו:

הנחיית תפקיד — להגיד למודל שהוא "מומחה בסקר שוק ומתחרים" לפני השאלה.

Perplexity — אסף 270 מקורות בשבע דקות ובנה דוח. איטי יותר, ומחזיר פירוט מקורות.

והערה מהכיתה על השיח עצמו:

"הוא כל הזמן מציע עוד ועוד שאלות" — ולפעמים זה נוח, כי הוא מציע את השאלה הבאה.

מהמקרו למיקרו

הגישה שתוארה בתרגול: להתחיל רחב — כמה אירועים יש בעולם — ואז לצמצם לישראל, ואז לשוק המשני, ואז לאתרים ספציפיים.

לא לשאול את השאלה הצרה קודם. בלי התמונה הרחבה אין דרך לדעת אם המספר הצר גדול או קטן.

ומה שצריך לזכור

המספר שחזר מהמחקר — 4.2 מיליארד דולר — נשמע מוחלט. והמרצה עצרה ושאלה מה הוא לא אומר: כמה משתתפים פעילים כבר יש, ואיך השוק מתנהג.

מקור מהימן נותן מספר נכון. הוא לא נותן מסקנה.