Yapay Zekaya Nasıl Sormalıyız: Bir Deney

Yapay zeka ile çalışırken 3 farklı yaklaşım denedim. Aynı görevi, aynı resimleri verdim. Sadece prompt’u değiştirdim.

Deney: Binary Tree Decision UI

Yapay zekaya bir UI tasarlatmak istedim. 3 resim verdim, konsept anlattım. Sonra 3 farklı yaklaşımla sordum.

1. ONE SHOT - Tek Seferde Her Şeyi Ver

Yapay zekaya istediğimi komple verdim. Tüm resimleri, tüm açıklamaları bir seferde.

Yapay Zekanın İlk Tepkisi

Direkt “Anladım” deyip konsepti verdi:

Tahmini

Gerçek Çıktı

Sonuç: Hotkey çalışıyor, stack view çalışıyor, her şey düzgün.

2. CONCEPT FIRST - Önce Konsept, Sonra Implement

Yapay zekaya önce konsepti çıkartmasını, sonra resimleri okuyup düzeltmesini söyledim.

Yapay Zekanın İlk Tepkisi

Önce konsepti verdi, sonra resimleri okuyup güncelledi:

Tahmini

Gerçek Çıktı

Sonuç: Stack view düzgün. Ama hotkey’ler bozuk.

3. ITERATIVE - Her Resim İçin Ayrı Düşün

En detaylı yaklaşım. Her resmi oku, konsepti güncelle, tekrar oku, tekrar güncelle.

Yapay Zekanın İlk Tepkisi

Sürekli kafasındaki konsepti güncelledi. 3 resim için 3 kere bunu yaptı:

Tahmini

ASCII art olarak mükemmel gösterdi:

Gerçek Çıktı

Sonuç: En kötü çıktı. Siyah alanlar, bozuk UI. İstediğimi verdi ama gerisi boş.

Karşılaştırma

Ne Öğrendim?

En kötü çıktı vermesini beklediğim ONE SHOT, en iyi çıktıyı verdi.

Neden?

Belirsizlik = Fırsat

Yapay zekaya eksik bilgi verdiğimde, yüksek belirsizlikle kendi bilgisini daha iyi doldurabiliyor. Kendisinden bir şey katabilmesi için daha yüksek oranda fırsat bırakıyorum.

ITERATIVE yaklaşımda her şeyi detaylı verdim. Yapay zeka sadece söylediğimi yaptı. Kendi bilgisini katmadı.

ONE SHOT’ta ise boşluk bıraktım. Yapay zeka o boşluğu kendi deneyimiyle doldurdu.

Sonuç

Deneysel beklentimin tam tersi çıktı.

• Daha az detay = Daha iyi çıktı
• Daha çok kontrol = Daha kötü çıktı

Yapay zekaya güvenip boşluk bırakmak, her şeyi kontrol etmeye çalışmaktan daha iyi sonuç veriyor.