Несколько причин, по которым возникают ошибки при массовой работе с нейросетями:

• Слишком общие запросы. 1 Чем конкретнее запрос, тем качественнее результат. 1 Нужно указывать цель, аудиторию, формат и стиль. 1
• Отсутствие контекста. 1 Если не объяснить, чего хочется, нейросеть не сможет помочь. 1 Стоит добавлять детали и уточнения. 1
• Незнание возможностей инструментов. 1 У каждой нейросети свои сильные стороны. 1 Например, попытка использовать ChatGPT для создания видео или Midjourney для анализа данных — пустая трата времени. 1
• Непроверенные данные. 1 ИИ может выдавать устаревшую или недостоверную информацию. 1 Нужно всегда проверять факты через надёжные источники. 1
• Игнорирование этики и ограничений. 1 ИИ может генерировать контент, который нарушает правила или моральные нормы. 1 Следует формулировать запросы этично и, если ИИ выдаёт спорный результат, корректировать запрос. 1

Также ошибки могут возникать из-за механики работы нейросетей: они учатся путём насмотренности, собирая и обрабатывая огромные массивы информации. 4