GazdaságSzerző: forbes 2026. 08. 02. 6 percnyi olvasás
Egynél több mesterségesintelligencia-modell használata javíthatja az eredményeket azáltal, hogy arra ösztönzi Önt, hogy megkérdőjelezze, összehasonlítsa és finomítsa a válaszokat ahelyett, hogy elfogadná az első választ.
Amikor az MI-vel kapcsolatos frusztrációikról beszélek emberekkel, sokan azt mondják, hogy ez rossz választ ad nekik. Leggyakrabban az az igazi probléma, hogy soha nem gondolták át, vajon a megfelelő probléma megoldására kérték-e. Sokat hallani a gyors tervezésről, mert a kérdés feltevés módja befolyásolhatja a kapott választ. De honnan tudhatod, hogy a felszólításod a remélt megoldást fogja nyújtani? Ez némi kísérletezést igényelhet. Néha hagyom, hogy több mesterségesintelligencia-modell vitatkozzon arról, hogy mit akarok, hogy kitaláljanak. Ez egyfajta szórakoztató tud lenni. Elmondom a ChatGPT-nek, hogy Claude mondott egyet, majd meglátom, hogyan reagál, majd megteszem ugyanezt fordítva. Számos mesterséges intelligencia modellt használok különböző dolgokhoz, mert mindegyiknek megvan az erőssége, és néha az adta a leghasznosabb eredményeket, ha az egyik modell egy másik modell válaszait nézi. Ez az A/B tesztelés saját verziója. Néha a versengő AI-k a legjobb utasításokat adják.
A Világgazdasági Fórum 2026-os jelentése kimutatta, hogy a szervezetek egyre inkább értékelik azokat az embereket, akik validálják, finomítják és megkérdőjelezik a mesterséges intelligencia által generált eredményeket, ahelyett, hogy egyszerűen elfogadnák azt. Pontosan ez történik, ha összehasonlítja a különböző AI-modellek válaszait. Ahelyett, hogy azt feltételezné, hogy az első válasz a legjobb, elkezdi megkérdezni, miért válaszolt az egyik modell másként, mint a másik. Néha az egyik elkap valamit, amit a másik kihagyott. Máskor egyikük sem érti teljesen jól, és ilyenkor rájössz, hogy a probléma egyáltalán nem volt megoldás. Ez volt a kérdés.
Azt tapasztaltam, hogy minden modellnek megvannak a maga erősségei. Lehet, hogy az egyik jobban rendszerezi az információkat, míg a másik olyan ötletekkel áll elő, amelyeket nem vettem figyelembe. Ha nem értenek egyet, nem döntöm el azonnal, melyiküknek van igaza. Általában egy kicsit mélyebbre ások, hogy rájöjjek, miért jutottak eltérő következtetésekre. Leggyakrabban ez a folyamat segít jobban átgondolnom a kérdést, mintha egyszerűen elfogadtam volna az első választ, amit kaptam.
Ez lehet az egyik legnagyobb lehetőség, amit az AI ad nekünk. Ahelyett, hogy lecserélné gondolkodásunkat, alaposabb gondolkodásra kényszeríthet bennünket. Minél jobban hasonlítja össze a válaszokat, a kérdésfeltevéseket, és finomítja a felszólításokat, annál valószínűbb, hogy olyan választ kap, amely valóban megoldja azt a problémát, amelyet először próbált megoldani.
Ha valaha is feltette három embernek ugyanazt a kérdést, valószínűleg észrevette, hogy nem mindenki ugyanazt válaszolja. Az AI modellek nem sokban különböznek egymástól. Különböző képzésben részesültek, másként rangsorolják az információkat, és mindegyiknek megvan a maga erőssége. Ez az egyik oka annak, hogy nem várok azonos válaszokat.
Ugyanezt a kérdést tettem fel a ChatGPT-nek, Claude-nak, Perplexity-nek és más modelleknek, és teljesen más válaszokat kaptam. Néha valaki jobb magyarázatot ad nekem. Másik talán tisztábban rendezi az információkat. A harmadik olyan irányba mutathat, amelyre nem is gondoltam. Mindez nem jelenti azt, hogy az egyik modell mindig jobb, mint a másik. Ez csak azt jelenti, hogy másképp közelítik meg a problémákat.
Ezért nem úgy látom, hogy több mesterségesintelligencia-modell verseng egymással, mint inkább segítene egy problémát különböző szemszögekből átgondolni. Ha két modell nem ért egyet, nem feltételezem automatikusan, hogy az egyik hibás. Tudni akarom, miért nem értenek egyet. Néha ez a kérdés értékesebb, mint bármelyik válasz.
Az egyik dolog, amit megtanultam több mesterségesintelligencia-modell használatából, az az, hogy a magabiztosság nem egyenlő a pontossággal. Néha két modell megegyezik egymással, és mindkettő téved. Más esetekben az egyik modell tartalmaz egy fontos részletet, a többi teljesen hiányzik. Ezért nem állok le csak azért, mert olyan választ kapok, ami meggyőzően hangzik.
Ha cikket írok, kutatáson dolgozom vagy fontos döntést hozok, akkor további kérdéseket teszek fel, forrásokat kérek, vagy megnézem, hogyan reagál egy másik AI-modell. Ez általában nem igényel sok plusz időt, és megkímélt attól, hogy többször ismételjem meg a hibákat. Azt is tapasztaltam, hogy amikor az egyik modell megmagyarázza, miért nem ért egyet egy másikkal, akkor gyakran sokkal jobban megértem a témát, mint amit önmagában bármelyik válaszból kaptam volna.
Több mesterségesintelligencia-modell használata sem bízott meg jobban az AI-ban. Ha valami, akkor jobb kérdéseket tettem fel. Szerintem ez az egyik legnagyobb előnye ezen eszközök használatának. Gyorsan tudnak információt adni, de továbbra is Önön múlik, hogy eldöntse, van-e értelme a válasznak.
Nem használok több AI-modellt minden kérdéshez. Ha csak receptet, útbaigazítást vagy gyors választ szeretnék valami egyszerű dologra, akkor általában elég egy modell. De ha cikket írok, vitaindítót dolgozok ki, kutatok egy témát, vagy megpróbálok megoldani egy bonyolult problémát, szinte mindig összehasonlítom a válaszokat. Ekkor kapom a legtöbb értéket abból, hogy látom, hogyan közelítik meg a különböző modellek ugyanazt a problémát.
Azt is észrevettem, hogy több mesterségesintelligencia-modell használata megakadályozza, hogy túlságosan ragaszkodjak az első válaszhoz. Könnyű feltételezni, hogy az első válasz helyes, egyszerűen azért, mert jól hangzik. Ha egy második vagy harmadik perspektívát nézünk, eszembe jut, hogy lehet, hogy más módon is elgondolkodhatunk a problémáról. Néha egészen más következtetésre jutok, mint ahol elkezdtem.
Minél többet használok mesterséges intelligenciát, annál kevésbé érdekel a leggyorsabb válasz megtalálása. Inkább töltök néhány percet a válaszok összehasonlításával, ha ez azt jelenti, hogy biztosabb vagyok abban, hogy a válasz valóban a helyes. Tapasztalatom szerint ez jól eltöltött idő.
Több mesterséges intelligencia modell használata olyan irányokba irányíthat, amelyekre talán nem is gondoltam volna. Még a feltételezéseimet is megkérdőjelezheti. De nem tudja eldönteni, hogy a válasz valóban megfelel-e a megoldani kívánt problémámnak. Ezért gondolom, hogy az AI körüli beszélgetésnek túl kell lépnie az azonnali tervezésen. Hasznos, ha tudja, hogyan kell jó felszólítást írni, de a válaszok értékelésének ismerete még fontosabb lehet. Több mesterséges intelligencia modell összehasonlítása jobb kutatóvá, jobb íróvá és valószínűleg jobb kritikai gondolkodóvá tett. Ha csak egy mesterséges intelligencia modellre hagyatkozott, érdemes lehet megnézni, mi történik, ha egy másiknak felteszi ugyanazt a kérdést. Lehet, hogy nem kapsz más választ. Lehet, hogy a végén jobb kérdést teszel fel.
Napi