تعمل مايكروسوفت على معالجة مشكلة التعليمات الذكية التي غالبًا ما تُنتج استجابات غير مرضية، مما يؤدي إلى دورة غير فعالة من التجربة والخطأ. هذه inefficiency لها تأثير سلبي كبير على الموارد، حيث يمكن أن تجعل عملية التعلم والتفاعل مع الذكاء الاصطناعي تبدو وكأنها لغم زمني.
إطلاق مفهوم “Promptions”
قدمت مايكروسوفت أداة “Promptions” (الجمع بين التعليمات والخيارات)، وهي إطار عمل واجهة المستخدم مصمم للتغلب على العقبات الناتجة عن النقل الغامض للطلبات اللغوية الطبيعية. هذه الأداة مفتوحة المصدر، وتوفر طريقة موحدة لتنظيم كيفية تفاعل القوى العاملة مع نماذج اللغة الكبيرة (LLMs)، مما يبتعد عن المحادثات غير المنظمة نحو workflows مدفوعة وإيجابية.
العقبات في الفهم
يركز الاهتمام العام غالبًا على قدرة الذكاء الاصطناعي في إنتاج نصوص أو صور، لكن عنصرًا رئيسيًا في الاستخدام المؤسسي يتضمن الفهم – طلب الذكاء الاصطناعي لتوضيح أو تعليم مفاهيم معينة. يعتبر ذلك أمرًا حيويًا في أدوات العمل الداخلية.
على سبيل المثال، قد يرغب أحد المستخدمين في الحصول على شرح بسيط لإحدى صيغ جداول البيانات، بينما يحتاج آخر إلى دليل تصحيح، وآخر يريد شرحًا ملائمًا لتعليم الزملاء. تتطلب نفس الصيغة تفسيرات مختلفة تمامًا حسب دور المستخدم وخبرته وأهدافه.
فعالية النظام الديناميكي
تعمل Promptions كطبقة وسيطة لحل هذه المشكلات المعروفة. بدلاً من إجبار المستخدمين على كتابة مواصفات طويلة، يقوم النظام بتحليل النية وسجل المحادثة لتوليد خيارات قابلة للنقر – مثل طول الشرح، ونوع النغمة، ومجالات التركيز المحددة – في الوقت الحقيقي.
أجرت مايكروسوفت تجارب لاختبار هذا النهج، وقد أظهرت النتائج أن الخيارات الديناميكية تسهل على المستخدمين التعبير عن تفاصيل مهامهم دون الحاجة إلى إعادة صياغة تعليماتهم باستمرار. وقد سمح ذلك لهم بالتركيز أكثر على فهم المحتوى بدلاً من إدارة آلية الصياغة.
التحديات المحتملة
ومع ذلك، فإن الاعتماد على هذا النظام الجديد يأتي بتكاليف مختلفة. قد يواجه المستخدمون صعوبة في فهم كيفية تأثير الخيارات المختارة على الاستجابة، مما يزيد من التعقيد ويستدعي تكيفًا مع النظام.
هيكل “Promptions”
تصميم Promptions خفيف الوزن ويعمل كطبقة وسيطة بين المستخدم ونموذج اللغة الأساسي. ويتكون الهيكل من مكونين رئيسيين:
وحدة الخيارات: تسجل الطلبات وسجل المحادثة لتوليد عناصر واجهة مستخدم ذات صلة.
وحدة المحادثة: تستخدم هذه الاختيارات لإنتاج استجابة الذكاء الاصطناعي.
التوجهات المستقبلية
تقدم Promptions مسارًا نحو مخرجات أكثر اتساقًا للذكاء الاصطناعي داخل المؤسسة. يعتمد النجاح على معايرة النظام واختباركيف تؤثر الخيارات الديناميكية على مخرجات الذكاء الاصطناعي. يجب على القادة النظر إلى هذه الأداة ليس كحل كامل، بل كنمط تصميم يمكن اختباره داخل منصاتهم وأدواتهم الداخلية.
تم استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي في إعداد هذا المحتوى.
