Dok još nije počela masovna LLM ludnica s generiranjem tekstova pomislio sam kako bi LLM trebao biti dobar u pisanju poezije. Čini mi se da većina modernih pjesnika piše po sličnom obrascu: nerazumljive zagonetnosti, prenošenje stanja svijesti, neobične metafore i oksimoroni, nasumičan niz asocijacija, stihovi iz šešira... Pa zar LLM nije dobar u svemu tome? Izgleda da nije.

Ja volim pisati, zašto bih se lišio tog zadovoljstva, LLM mogu koristiti na druge, dosadnije stvari. Ipak, postoje i dosadni tekstovi koji se moraju napisati i u kojima baš ne nalazim zadovoljstvo. Pokušao sam takve tekstove napisati uz pomoć LLM-ova i nisam bio zadovoljan rezultatima.

Nikolina Oršulić na Netokraciji je opisala kakva su obilježja takvih tekstova, pročitajte taj članak da ne ponavljam ovdje iste stvari. U takvim tekstovima je jednostavno previše suvišnih stvari, a premalo onih koje su važne.

Tekstovi koje generira umjetna inteligencija me najviše podsjećaju na one ljude koji loše prepričavaju stare viceve. Jednostavno ti nije jasno kako netko uspije upropastiti dobar vic. Takvi još na kraju imaju potrebu da objašnjavaju vic jer se ljudi ne smiju. Vic koji se treba objašnjavati nije dobar vic.

Istraživanje

Umjesto za pisanje tekstova LLM-ove koristim za istraživanje. Google i ostale tražilice postaju sve lošije kad imate potrebu nešto naći. LLM-ovi su bolji kad imate kontekst i potrebu da nađete konkretnu temu. Danas sam istraživao nešto oko dodjele jedne koncesije, obične tražilice nisu ponudile skoro ništa, previše su "zagađene" najnovijim događajima, a LLM je dao linkove na konkretne odluke o koncesiji, i pomogao da nađem osobe koje su bile na određenim funkcijama u to vrijeme.

Sve podatke koje tako dobijem moram dodatno provjeriti jer LLM halucinira na manje poznatim stvarima i izmišlja podatke ako ih nije bilo u korpusu iz kojeg je učio. No unatoč tim problemima ubrzava istraživanje.

Ocjena tekstova

Kad napišem neki tekst tražim mišljenje o tekstu pri čemu koristim više od jednog LLM-a. Ono što je važno kod toga je da se LLM-u kaže koja je namjena teksta, gdje je predviđena objava. Ako to ne napravim vrlo često pretpostavljaju da je znanstveni tekst i onda primjedbe idu u tom smjeru i predlažu promjene koje za obične članke nisu nužne.

LLM-ovi najčešće pokušavaju biti politički korektni, traže od autora da naprave promjene koje će ublažiti tekst. Ne odgovara im sarkazam i ironija, ne vole kad se nekoga za nešto optužuje, oko svih osjetljivih tema kruže kao mačak oko vruće kaše. Često odbijaju neke zaključke ako uz njih nema konkretnih argumenata s navedenim izvorima iako oni sami vrlo često izmišljaju podatke.

Prihvaćam ispravke ako se radi o stvarnim greškama, tipfelerima, nespretnoj konstrukciji rečenice, pogrešno napisanim imenima. Ako prijedlog za ublažavanje teksta ima smisla to možda prihvatim.

Najveća korist od takvog korištenja LLM-a je da sam pročitam tekst i da ponovno promislim o njemu, ponekad iz malo drugačije perspektive.

Rasprava o ideji

Dosta programera vjerojatno se našlo u situaciji da ima neki problem, zapne i ne može ga riješiti, ode do kolege, ispriča mu sve o problemu i prije nego što kolega progovori rješenje mu samo dođe. Neki za to koriste gumenu žutu patkicu, taj proces ima i svoje ime - Rubber duck debugging.

LLM je meni patkica za razradu ideja. Ispričam ideju, poslušam prijedloge, krenem novim putevima koje mi predlaže. Nekad mi spomene stvari koje sam propustio, možda otkrije nove detalje, činjenice. No najvažnije od svega je da imam nekoga s kime mogu pričati o ideji, da mogu dobiti povratnu informaciju o kojoj ću razmisliti.

Kad želite napisati nešto novo, nešto svježe, pomaže vam LLM koji se temelji na velikom korpusu znanja i koji vam može reći tko je već pisao o tome. Ali upravo je taj veliki korpus i veliki uteg jer se većina prijedloga bazira na već stotinu puta prožvakanim stvarima.

Nekada LLM pogrešno razumije ono što ste napisali. To je nekad znak da bi trebali poraditi na tome da budete jasniji, razumljiviji. Pomaže kod stručnih tekstova. Kod kreativnih uradaka nekada je smisao baš u tom nerazumijevanju, tu vam LLM neće pomoći.

Štancanje tekstova

Ne koristim LLM za to. Neki će reći da imaju koristi od takvih tekstova, vrlo moguće, nekakav tekst je bolji od teksta koji ne postoji. Za sada, ja svoje ime neću staviti ispod takvog teksta.