02. Why AI fails at times? — AI சில நேரங்களில் தவறு செய்வது ஏன்?

ஒரு வேலையை AI-யிடம் கொடுத்தும் எதிர்பார்த்த முடிவு கிடைக்காமல் போகலாம். அந்தத் தோல்விக்கு model-இன் வரம்பு காரணமாக இருக்கலாம்; நாம் தேர்ந்தெடுத்த tool அந்த வேலைக்குப் பொருத்தமில்லாமல் இருப்பதும் காரணமாகலாம். குறையைக் கண்டுபிடிப்பதுடன் நிறுத்தாமல், எந்தக் கருவியிடம் எந்த வேலையைக் கொடுத்தால் பயன் கிடைக்கும் என்பதைப் புரிந்துகொள்வதில்தான் அடுத்த முன்னேற்றம் இருக்கிறது.

• Screwdriver தேவைப்படும் இடத்தில் spanner உதவாது. அதுபோல, ஒவ்வொரு AI tool-இன் திறன்களையும் வரம்புகளையும் அறிந்து பணியைத் தேர்ந்தெடுங்கள்.

• AI எளிதாகப் பதில் அளிப்பதால், அதைப் பயன்படுத்த எதையும் கற்க வேண்டியதில்லை என்று கருத வேண்டாம். நல்ல முடிவிற்கு உங்கள் தேவையை வரையறுக்கும் திறனும் பயிற்சியும் தேவை.

• AI ஒரு பரந்த துறை; LLM அதன் ஒரு வகை. ஒரு product-க்குள் text, image போன்ற வெவ்வேறு பணிகளுக்கான models மற்றும் tools இணைந்திருக்கலாம்.

• ChatGPT அல்லது Gemini போன்ற ஒரு package அனைத்து தொழில்முறைத் தேவைகளையும் பூர்த்தி செய்யும் என்று எதிர்பார்க்காதீர்கள். தேவைக்கேற்ப tools-ஐ இணைத்துப் பயன்படுத்தக் கற்றுக்கொள்ளுங்கள்.

English Translation

You may give AI a task and still not get the result you expected. The failure may be due to the model's limitations, or the tool you chose may not suit that task. Progress comes from going beyond identifying the flaw to understanding which tasks to assign to which tools for useful results.

• A spanner will not help where a screwdriver is needed. Similarly, understand each AI tool's capabilities and limitations when choosing the task to give it.

• Do not assume that AI's ease of answering means there is nothing to learn about using it. Good results require practice and the ability to define your needs.

• AI is a broad field; an LLM is one type of AI. A product may combine models and tools for different tasks, such as text and images.

• Do not expect one package, such as ChatGPT or Gemini, to meet every professional need. Learn to combine tools according to your requirements.