Практический совет: Используйте разные платформы для перекрестной проверки, чтобы получить разнообразные перспективы. Например, если DeepSeek дал аналитический ответ, GigaChat может добавить практичные советы, а Mistral – лаконичные и структурированные идеи.
Для сложных психологических задач (например, анализ эмоций) проверяйте ответы в 2—3 моделях, чтобы снизить риск галлюцинаций.
Сохраняйте лучшие рекомендации в заметках, чтобы использовать их в будущем.
Пример для психологов: Вы просите DeepSeek: «Проанализируй текст сессии: клиент, 35 лет, жалуется на стресс из-за работы. Выдели 3 паттерна».
DeepSeek отвечает: «1. Стресс из-за дедлайнов. 2. Конфликты с коллегами. 3. Недостаток отдыха».
Скопируйте это в Mistral: Проверь этот анализ с критической точки зрения. Есть ли пропущенные паттерны? Предложи улучшения.
Mistral может указать: Анализ DeepSeek корректен, но не учитывает эмоциональные паттерны, такие как чувство вины за ошибки. Улучшение: добавьте анализ эмоций клиента (например, тревога, гнев). Дополнительный паттерн: избегание обратной связи из-за страха критики.
Метод «правильных и неправильных ответов»
Описание: Чтобы повысить точность и практичность рекомендаций ИИ, попросите модель указать не только правильные действия для решения вашей психологической задачи, но и то, чего делать не следует.
Этот метод заставляет ИИ анализировать проблему более критично, сравнивая эффективные и неэффективные подходы, что снижает вероятность галлюцинаций – выдуманных или некорректных советов.
Указание «правильных» и «неправильных» действий помогает структурировать ответ, делая его более понятным и применимым, а также позволяет избежать типичных ошибок, которые могут усугубить ситуацию. Этот прием особенно полезен для клиентов, ищущих четкие рекомендации, и психологов, анализирующих клиентские данные, где важно минимизировать риски некорректных интерпретаций.
Почему это работает? ИИ, такие как DeepSeek, GigaChat, Mistral или Qwen, склонны выдавать ответы, основанные на обобщенных данных, что иногда приводит к неконкретным или даже выдуманным рекомендациям. Просьба указать «правильные» и «неправильные» действия вынуждает модель провести внутреннюю проверку: она должна обосновать, почему одни действия эффективны, а другие – нет. Это снижает риск галлюцинаций, так как ИИ вынужден опираться на более логичные и проверенные шаблоны. Для психологических задач метод помогает:
Клиентам: Избежать вредных советов (например, игнорирования серьезных симптомов).
Психологам: Получить структурированный анализ (например, какие подходы к клиенту работают, а какие могут навредить). Кроме того, противопоставление «правильного» и «неправильного» делает ответы более наглядными, что упрощает их применение в реальной жизни.
Пример: Вы отправляете запрос в DeepSeek:
Анна, 32 года, трое детей и муж-алкоголик, работаю на двух работах и очень устаю. Что мне делать? Предложи варианты правильных и неправильных действий.
Возможный ответ DeepSeek:
Правильные действия (ведут к улучшению ситуации в долгосрочной перспективе):
Приоритет безопасности (вашей и детей):
Если муж агрессивен, пьет дома, создает опасность: Немедленно обратитесь в кризисный центр для женщин.
Документируйте инциденты. Это понадобится для суда.
Обратитесь за профессиональной помощью: к наркологу или психиатру (для мужа). К психологу/психотерапевту (для себя).
