Bygg din egen ChatGPT

AI-genererad karta som visar upp Skandinavien på ett felaktigt sätt

I min strävan att lära mig mer om prompt engineering snubblade jag på en serie med webinarier från Vanderbilt University, där en hade titeln ChatGPT and the future of education – Vanderbilt Data Science. Strax efter läste jag om en lärare i Burlöv, Musse Al-Amide som skapat en chatGPT med syfte att avlasta matematiklärare i klassrummet.

Jag har, efter snart ett år med laborerande med chatGPT börjat fundera över vad som gömmer sig bakom plus-menyn. Vad är nästa steg? Och nu fick jag en del av svaret. Efter att ha läst artikeln How to build your own custom ChatGPT with OpenAI´s GPT builder insåg jag – det här måste testas!

Jag testade 3 idéer:

  1. Scratch Assistant – Adaptive Scratch mentor for young learners. Med utgångspunkt i Internetstiftelsens digitala lektioner om programmering och lärarhandledningen Programmering och digital kompetens. En idé om en chatbot som kan hjälpa unga barn att komma igång med programmering.
  2. Akademiskt skrivande – med utgångspunkt i material om akademiskt skrivande, rättssäker examination, senaste versionen av APA m.m. En idé om en chatbot som kan hjälpa studenter på olika nivåer att få bättre koll på akademiskt skrivande, källhänvisningar, referenshantering m.m.
  3. Geografi-boten Georg – “hjälper dig att förstå geografi bättre!” – med utgångspunkt i kursplanen i geografi och SO-rummets dedikerade resurs om geografi är tanken att en elev i åk 4-6 ska kunna ställa frågor om geografi relaterat till kursmålen och få svar som inte bara är en variant av Google.

Två av dessa botar kan ni se mer av i två skärminspelningar. Jag ber att få återkomma med mer tankar när jag testat botarna på den tänkta målgruppen.

Lucka #16: Anna testar chatGPT: Abstract till konferens

När jag skriver detta inlägg är chatGPT överbelastad, så det blir svårt att erbjuda några aktuella skärmdumpar. Men nästa textutmaning jag gav den under en intensiv testdag förra veckan var att få ihop ett abstract till en konferens.

Steg 1: Mata AI:t med data

Utgångspunkten: En redan befintlig text behöver skrivas om, kortas ner från ca 1200 ord till 600.

Kommandot blev därmed till att börja med: Skriv en sammanfattning av följande text + klistrade in befintlig engelsk text.

Resultatet blev en lite väl komprimerad text (235 ord), dock var det tydligt att AI:t fångat in komponenterna i texten som rörde inledning, syfte, problemformulering, teori, metod och resultat. Innehållet var korrekt, om än lite fattigt. Eftersom jag skrev kommandot på svenska blev texten också översatt till svenska.

Steg 2: Utöka!

Jag bad AI:t: Skriv längre text. Och vips började det närma sig 545 ord. Jag laborerade med “skriv på svenska” och sen tillbaka till engelska igen. Texten fick en liten annan utformning, men återigen – referenser saknas helt. Det behöver jag lägga till på egen hand.

På detta sätt går det att se AI:t som ett sätt att få snabb feedback när du kört fast, kanske se över tonalitet eller språk. Det där som är värdefullt för att faktiskt gå i mål med sin text. Efter tröskandet i ett AI skrevs vissa delar ändå om av oss som deltar i projektet, men det hade varit intressant att ha lite mer is i magen och förlita sig helt på ett AI – just för att se vad det går att använda till.

Nu återstår det dock att se om detta abstract ens blev godkänt – innehållet och temat i sig är det ändå upp till konferensens arrangörer att avgöra hur det står sig i relation till många fler faktorer än det språkliga.

Lucka #12 – Anna testar ChatGPT: Wikipedia

…I´ll never have to work again, ekar i huvudet. Eddie Izzards klassiska rant om ny teknik är fortfarande aktuell och nu är det AI som är det “nya” genom lanseringen av chatGPT kopplad till Open AI-projektet. (Där bland annat Microsoft och Elon Musk är inblandade)

Vad finns det då för möjliga användningsområden för den här typen av chatbot? Kommer det innebära slutet för skriftliga inlämningar som grund för examination? Jag har inga direkta svar – men tänkte testa att ge chatboten lite olika uppdrag, som kan skapa underlag för vidare funderingar kring den här typen av teknik. Häng med!

Wikipediaartikel

Som wikipedian tänkte jag direkt – hur kan jag använda detta verktyg för att skriva fler artiklar om modiga kvinnor från olika delar av världen? Mitt mål är att åtminstone fylla på det svenska Wikipedia med artiklar om de kvinnor som fått priset International Women of Courage Award.

Steg 1

Zaria Ghafari saknar t ex artikel. Jag ser därför chatboten i uppdrag att skriva en wikipediaartikel om henne enligt instruktionen: Skriv en wikipediaartikel om Zarifa Ghafari människorättsaktivist.

print screen text from chatbot AI

Chatboten lyckas identifiera att Zarifa är kvinna från Afghanistan och vid en första läsning låter ju detta som en rätt gedigen artikel. Detta är den generiska bilden av en kvinnlig människorättsaktivist. Problemen är dock många:

  1. Zarifa lever, hon har inte alls gått bort.
  2. Hon var borgmästare i Maidan Shahr
  3. Artikeln saknar referenser, inget av det som står går att belägga och skulle därmed inte godkännas överhuvudtaget som artikel på Wikipedia.

Det som istället skrivs fram är en bild av kvinnor som människorättsaktivister – dvs fokus på kvinnors rättigheter, genom organisationer och sociala medier.

Steg 2

Den här chatboten behöver matas med data och erfarenhet som stämmer bättre överens med det som går att verifiera, för att överhuvudtaget vara användbart som stöd för skrivandet av fler artiklar på wikipedia.

print screen chatbot open AI

Steg 3

Med data i minnet, blir sen nästa version av artikeln betydligt bättre.

print screen chatbot openai

Men fortfarande behöver jag som författare referenser och källor för att överhuvudtaget kunna få den här artikeln godkänd enligt Wikipedias regelverk.

Fortsättning följer!