توانایی‌ها و محدودیت‌ها
عنوان اصلی: Capabilities & limitations
هدف یادگیری: تنظیم انتظارات واقع‌بینانه: شناخت جایی که Generative AI معمولاً قوی است و جایی که شکست می‌خورد.
مفاهیم کلیدی: نقاط قوت (نوشتن، خلاصه‌سازی، تغییر فرمت، طوفان فکری، coding، ترجمه، تحلیل ساخت‌یافته)، محدودیت‌ها (دقت روی long-tail، رویدادهای جاری، نوآوری واقعی، استدلال صوری چندمرحله‌ای زیر فشار)، verification به‌عنوان حالت پیش‌فرض، نقاط قوت انسان (قضاوت، خلاقیت، استدلال اخلاقی، پاسخ‌گویی)
Claude برای کارهای پر‌حجم و الگو‌مند مناسب است: ویرایش متن، تولید پیش‌نویس اول، refactor کد، خلاصه‌سازی اسناد، توضیح مفاهیم در سطوح مختلف، ترجمه، طبقه‌بندی. در این کارها، توکن بعدی به‌خوبی توسط context تعیین شده و مدل به‌طور قابل‌اعتماد و سریع کار می‌کند.
Claude — بدون grounding — برای موارد زیر کم‌تر مناسب است: حقایق پس از knowledge cutoff، اطلاعات جزئی domain های niche، کارهایی که نیازمند منطق صوری دقیق در چندین گام هستند، و هر کاری که در آن «اطمینان لحن» با «درستی» اشتباه گرفته شود. اینها دقیقاً همان مواردی‌اند که شایستگی Discernment در آنها load-bearing می‌شود.
دوره یک حالت پیش‌فرض را آموزش می‌دهد: verification. خروجی روان را همچون پیش‌نویس بدانید، نه حکم. آموزش همراه این است که نقاط قوت انسانی (قضاوت، استدلال اخلاقی، شناخت contextای از اهداف خود، پاسخ‌گویی در برابر نتیجه) همان چیزی است که انسان به این شراکت می‌آورد. 4D Framework شکل عملیاتی این شراکت است.
اشتباهات رایج
- «اگر می‌تواند شعر بنویسد، می‌تواند مالیات من را هم پر کند.» توانایی در domain ها ناهموار است.
- «prompt بهتر همه‌ی محدودیت‌ها را برطرف می‌کند.» برخی محدودیت‌ها ذاتی خصلت‌اند، نه مسئله‌ی steering.