HPR4722: Giới thiệu và trình bày: Các mô típ AI

Chương trình này đã được người dẫn chương trình đánh dấu là Nội dung 18+.

Rõ ràng, tôi cần giới thiệu lý do tại sao tôi là người phù hợp nhất để giải thích khái niệm này và cách tôi đã thực hiện nghiên cứu của mình.

Sau đó, tôi tập trung vào nội dung chính của tập này: nghiên cứu.

Tiêu đề này đã có hai dấu hiệu:

• Định dạng tiêu đề: mọi từ đều viết hoa, điều này thuận tiện không thể đọc to được
• Lãng mạn hóaMột lời hứa về tính tối thượng, cho một podcast 10 phút.

Trong phần lớn tập này, tôi không phải là chính tôi, tôi là cỗ máy, và mỗi câu tôi nói là ví dụ về điều nó mô tả. Trang này là chìa khóa cho phần đó của chương trình: những từ ngữ theo thứ tự bạn nghe thấy chúng, với cách chúng âm thanh trong bản ghi âm.

Hầu hết các tên xuất phát từ tropes.fyi , vì vậy bạn có thể tìm kiếm chúng ở đó và nhận được lời giải thích dài hơn.

Như cũng được đề cập trong podcast: những điều này không phải là lỗi. Chúng là những hình thức ngôn ngữ thông thường mà các nhà văn nhân loại đã sử dụng trong nhiều thế kỷ. Từ ngữ là mật độ.

Phần một: Từ vựng

• Từ vựng danh dựTừ mà không ai nói to. Ví dụ: delve, harness, utilise, robust, foster
• Các danh từ lớn cho những thứ bình thườngVí dụ: tapestry, cảnh quan, lĩnh vực, hệ sinh thái, mô hình
• Các từ phép thuậtDấu hiệu ngụ ý ý nghĩa, không mang thông tin. Ví dụ: lặng lẽ, cơ bản, có thể tranh luận, đáng chú ý
• Tránh động từ "to be"Thay thế "là" bằng một từ nghe bận rộn hơn. Ví dụ: phục vụ như, đứng như, đại diện, đánh dấu
• Các nhãn khái niệm được phát minhMột vấn đề trừu tượng (bẫy, xâm lấn, nghịch lý, đảo ngược) được gắn vào một từ lĩnh vực, sau đó sử dụng như thể nó đã được thiết lập. Ví dụ: "bẫy lưu loát", "xâm lấn uy tín".
• Phân công mơ hồQuyền lực vô danh. Ví dụ: "các chuyên gia đồng tình", "báo cáo ngành công nghiệp gợi ý", "những người quan sát đã ghi nhận".
• Lời kêu gọi sự quen thuộcSự đồng thuận tuyên bố thay vì chứng minh. Ví dụ: "một tác phẩm kinh điển", "nổi tiếng", "như chúng ta tất cả đều biết".
• Đăng ký quảng cáoMiêu tả trở thành bán hàng. Ví dụ: mở khóa, mượt mà, chưa từng có.

Phần hai: Hình dạng câu nói

• Sự đối lập âm tínhmẫu 'không phải X, mà là Y', và đó là điều được báo cáo nhiều nhất. ví dụ: 'Đây không phải là một đặc điểm phong cách, mà là một dấu ấn cấu trúc'.
• Không X. Không Y. Chỉ Z.: Hành động đó nhân đôi, tạo ra sự căng thẳng cho một sự tiết lộ không cần thiết. Ví dụ: "Không phải là thói quen. Không phải là cử chỉ lặp đi lặp lại. Đó là một dấu hiệu."
• Bộ baMột hình tam giác thanh lịch, ba hình xếp cạnh nhau là một kim bị kẹt. Ví dụ: "Nó đến theo nhóm ba, nó hạ cánh theo nhóm ba, nó cạn kiệt theo nhóm ba".
• Những mẩu văn ngắn, mạnh mẽ: sự nhấn mạnh được tạo ra bởi các dấu chấm đầy đủ thay vì đạt được nhờ nội dung. ví dụ: "Ngắn. Song song. Không ngừng."
• Câu hỏi tự trả lờiNó đặt câu hỏi những điều không ai hỏi, và trả lời ngay lập tức. Ví dụ: "Vấn đề? Không ai hỏi."
• "Anaphora" (Dịch sang tiếng Việt: "Anaphora"): cùng một câu mở đầu cho đến khi nó trở thành đồ nội thất. Ví dụ: "Họ mở câu theo cùng một cách. Họ mở câu tiếp theo theo cùng một cách."
• Phân tích "-ing" sauÝ nghĩa nông cạn được gắn vào một câu đã hoàn thành. Ví dụ: "làm nổi bật tầm quan trọng lâu dài", "phản ánh xu hướng rộng lớn hơn"
• Phạm vi sai lệch"từ X đến Y" mà không có thang đo và không có điểm giữa. Ví dụ: "từ cống đến trích dẫn".
• Chuyển tiếp lấp đầy: kết nối không gì với không gì. Ví dụ: "đáng chú ý", "quan trọng", "nổi bật"
• Sự phản xạ ngắt câu: mỗi câu bị chia đôi, bất kể dấu chấm câu. Ví dụ: dấu gạch ngang, dấu hai gạch ngang, cặp dấu phẩy, dấu chấm phẩy
• Đuôi cắt dấu phẩy: một cụm từ ngắn bị treo trên dấu phẩy thay vì kết thúc điểm. Ví dụ: "trên nội dung, và lưu."

Phần ba: Ngữ điệu

• Sự căng thẳng nhân tạoSự tích tụ đến, sự tiết lộ không.
• So sánh khinh miệtChế độ giáo viên, không được mời.
• Ngôn ngữ hình thức ép buộcMột ẩn dụ được chọn vì sự khôn ngoan hơn là sự rõ ràng.
• Lạm dụng tầm quan trọngMọi thứ đều lịch sử.
• Sự giả vờ dễ bị tổn thươngTrung thực được thực hiện, không bao giờ mạo hiểm.
• Chủ trương thay vì bằng chứng.Lịch sử không có sự mơ hồ về điểm này, bằng chứng là rõ ràng.
• Hãy tưởng tượng một thế giới nơi...Bài thuyết phục tương lai, kết quả dễ chịu nếu chấp nhận giả định.
• Những câu nói đáng nhớ.Lời khuyên được trích dẫn, sống sót khi bị rút ra khỏi ngữ cảnh vì nó không có ngữ cảnh ban đầu.
• "Chúng ta" hợp tác.Chúng tôi sẽ giải thích từng chi tiết một.
• Lòng trung thành mù quáng.Đây là một sản phẩm đào tạo, và đó là cách nhanh nhất để nhận biết đầu ra của chatbot thô.

Phần 4: Định dạng

• Các tiêu đề viết hoa.Xem phần đầu trang.
• Danh sách chấm để thay thế cho đoạn văn.Tài liệu chuyển thành bộ slide.
• **Tin mới nhất**: Cập nhật thời sự hàng đầu mỗi ngày.**Phân tích chuyên sâu**: Khám phá những góc nhìn mới với các bài viết chi tiết.
• **🚀 Đam mê và sáng tạo**: Truyền cảm hứng cho bạn với những câu chuyện thành công.**🌟 Ý tưởng sáng ngời**: Những khái niệm đổi mới luôn khiến chúng ta ngạc nhiên.
• **— Nhận định chuyên gia**: Chuyên gia chia sẻ quan điểm về các sự kiện hiện tại.**🗣 Cuộc trò chuyện sôi nổi**: Tham gia thảo luận và chia sẻ ý kiến của bạn.
• **Tìm kiếm và thay thế**: Công cụ hữu ích cho việc chỉnh sửa văn bản.**🤖 Quy tắc định dạng**: Sử dụng dấu cách kép để đảm bảo tính nhất quán.
• Trang trí Unicodemũi tên và dấu ngoặc kép cong không ai gõ trên bàn phím. Ví dụ: Input → Xử lý → Đầu ra
• một suy nghĩ một dòngcác đoạn văn bị bãi bỏ. Ví dụ: "Nó xảy ra. Một mình. Vào thứ Ba."

Phần năm: Thành phần

• Thông báo rồi trả lờinói về những gì văn bản sắp làm thay vì làm nó. Ví dụ: "Hướng dẫn này sẽ khám phá những dấu hiệu trông như thế nào."
• So sánh lịch sử nhanh như bắn súngQuyền được vay từ một danh sách, không có lập luận nào dưới đó. Ví dụ: "Marconi. Sony. Apple. In ấn, đài phát thanh, web, di động."
• Hình ảnh ẩn dụ không ngừngVí dụ: khu vườn vẫn là khu vườn trong sáu câu, sau đó trở thành ngôi sao phương Bắc di chuyển kim chỉ nam
• Tự phản hồiMột từ từ thời gian trước trở lại như thể nó đang được thanh toán, khi nó chỉ là từ vựng hẹp xuất hiện lại
• Một điểm bị loãngCùng ý tưởng được trình bày trong năm lớp, nghe giống như tiến bộ. Ví dụ: "nói cách khác", "tái diễn đạt", "tóm lại"
• Tóm tắt phân hìnhMỗi phần tóm tắt chính nó, kể cả phần bạn đang ở trong. Ví dụ: "Trong phần này, chúng tôi đã khám phá về cấu trúc."
• Đai buộcKết thúc bằng cách lặp lại câu trả lời trở lại câu hỏi ban đầu, lâu sau khi điểm đã được nêu ra. Ví dụ: "Vậy, để trả lời câu hỏi của bạn..."
• Cho phép và từ chốiMặc dù có sự trôi chảy, nó vẫn phải đối mặt với những thách thức điển hình của các hệ thống tự động. Bất chấp những thách thức đó, nó vẫn tồn tại.
• Kết luận được đánh dấu rõ ràngViết hiệu quả không cần phải tuyên bố rằng nó đang kết thúc. Ví dụ: "tóm lại", "tóm tắt", "tóm lược".
• Kết luận từ chối kết thúcCâu được xếp chồng lên nhau, yên tĩnh và có ý nghĩa hơn mỗi lần. Ví dụ: "Văn bản AI thực sự được tạo ra là những đoạn văn chúng ta cuộn qua dọc đường."
• Lừa bắt sự tương tácVí dụ: "Bạn đồng ý?" kèm theo biểu tượng chỉ về phía.

Những mục trong danh sách không phù hợp với tập phim

Bản ghi âm sẽ kéo dài khoảng bốn mươi phút. Những thông tin này vẫn đáng để biết.

• Rò rỉ lý doVăn bản kể về quyết định của chính nó thay vì chỉ thực hiện chúng. Ví dụ: "Tôi muốn chính xác về vai trò của mình ở đây."
• Xếp chồng giả địnhMột đoạn văn chứng cứ đặt trước điểm chính, vì điểm chính đã được đưa ra hai lần trước khi nó đến.
• Tính đếm cưỡng chếĐưa ra số lượng các mục trước khi liệt kê chúng. Ví dụ: "Năm điều chúng ta muốn thảo luận"
• Quá trình liệt kê quá mứcMột bài viết danh sách ngụy trang dưới dạng văn xuôi. Ví dụ: "Tường đầu tiên là... Tường thứ hai là..."
• Làm rõ những điều không cần thiếtBảo vệ một điểm nhỏ trước một sự phản đối không ai sẽ đưa ra.
• Chu kỳ từ đồng nghĩaTừ chối lặp lại một danh từ. Ví dụ: bảng điều khiển, sau đó là giao diện, sau đó là cổng, sau đó là trung tâm phân tích.
• Tiêu đề Wh.Hình dạng mặc định mà một mô hình sử dụng khi đặt tên cho một phần. Ví dụ: "Điều này có nghĩa là gì", "Tại sao điều này quan trọng".
• Sao chép nội dung.Cùng một đoạn văn xuất hiện hai lần, vì mô hình đã mất dấu những gì nó đã viết.

Tại sao điều này không phải là hướng dẫn của bộ phát hiện.

Liang, Yuksekgonul, Mao, Wu và Zou, Đại học Stanford, được xuất bản trong *Patterns* (Cell Press) vào ngày 10 tháng 7 năm 2023. Bảy bộ phát hiện GPT thương mại đã được chạy trên 91 bài luận TOEFL do người không nói tiếng Anh bản địa viết và 88 bài luận lớp 8 của Mỹ.

• Tỷ lệ dương tính sai trung bình trên các bài luận TOEFL: 61,3%.
• 89 trong số 91 bài luận được đánh dấu là được tạo ra bởi AI ít nhất bởi một phát hiện viên. Tất cả bảy đều đồng ý về 18 trong số đó.
• Bài luận lớp 8 của Mỹ đạt gần như hoàn hảo. Lựa chọn từ đơn giản hơn, độ bối rối thấp hơn, đọc như máy đến phần mềm.
• Cho bài luận TOEFL đi qua ChatGPT với lời nhắc "cải thiện lựa chọn từ để nghe giống hơn một người bản ngữ" đã giảm tỷ lệ dương tính sai xuống 11,6%.

Vì vậy, cách để ngừng bị cáo buộc viết như máy là để một máy viết lại cho bạn. Đừng chỉ tin vào tôi, bài báo là mở truy cập:

• https://www.cell.com/patterns/fulltext/S2666–3899(23)00130-7
• Bản thảo trước: https://arxiv.org/abs/2304.02819

Các chỉ số, thực sự.

• Viết với những thứ bên trong: tên, ngày, giá cả, số mẫu của ổ đĩa đã hỏng.
• Nói điều gì đó mà một máy móc không thể biết được, bởi vì nó đã xảy ra với bạn.
• Đừng ngại nói sai to rõ ràng.
• Giữ một câu kỳ lạ mà biên tập viên của bạn sẽ cắt.

Liên kết và tham chiếu.

• Danh sách mà tập này dựa vào: tropes.fyi , bởi Osama.vn
• Nghiên cứu về bộ phát hiện: Liang và cộng sự, "Các bộ phát hiện GPT thiên vị với những người viết không phải người bản ngữ", Patterns, 2023
• "Không phải là một kẻ nghiện", Lựa chọn của K, 1995. Đó không phải là thói quen, nó rất tuyệt, tôi cảm thấy sống động.
• "Bạn bè, người La Mã, đồng bào," và "Tôi đến để chôn Caesar, không phải để ca ngợi ông": Shakespeare, Julius Caesar, chương 3, cảnh 2
• "Đến, tôi thấy, tôi chiến thắng", được gán cho Julius Caesar bởi Suetonius và Plutarch.

Theo bạn

Có một phần bình luận dưới tập này. Hãy cho tôi biết bạn đã bỏ lỡ câu nào, và câu nào bạn có thể nhận ra. Tốt hơn nữa, hãy ghi âm nó. Đọc đoạn văn tồi tệ nhất, nghe giống máy móc nhất của bạn to và đăng lên Hacker Public Radio. Hàng đợi luôn đói.

Cung cấp:phản hồivề tập này.