Post #710

Anthropic опубликовал Education Report: The AI Fluency Index Его основные рекомендации: 1. Ядро, основа “беглости” — интерактив, а не просто режим вопрос-ответ 2. Наиболее эффективные пользователи те, кто работает вместе, а не просто спрашивает, удовлетворяется первым же ответом и уходит 3. В поведении пользователей явно наблюдается дефицит критического осмысления диалогов <...> тренировать нужно не промптинг, а долгие итеративные диалоги + критическое мышление и факт‑чекинг Подробнее: we’ve found many users could improve their skills: Staying in the conversation Iteration and refinement is the single strongest correlate of all other fluency behaviors in our data So, when you get an initial response, it’s worth treating it as only a starting point: ask follow-up questions, push back on any parts that don’t feel right, and refine what you’re looking for Questioning polished outputs When AI models produce something that looks good, it’s the perfect moment to pause and ask: is this accurate? Is anything missing? Does this reasoning hold up? As we discussed above, our data show that polished outputs coincide with lower rates of critical evaluation, even though users go to greater lengths to direct Claude’s work at the outset Setting the terms of the collaboration In only 30 % of conversations do users tell Claude how they’d like it to interact with them Try being explicit by adding instructions like, “Push back if my assumptions are wrong,” “Walk me through your reasoning before giving me the answer,” or, “Tell me what you’re uncertain about” Establishing these expectations up front can change the dynamic of the rest of the conversation Еще один вывод Anthropic из их исследований: когда мы беседуем с LLM, то разговариваем не с “личностью” модели, а с персонажем истории, которую генерит модель И это объясняет, почему вопреки всем рациональным возражением можно полагать that AI systems are like digital humans И, хотя такой подход выглядит явно неполным и вызывает массу вопросов, оказывается, что с практической точки зрения это очень полезное для работы с LLM представление https://www.anthropic.com/research/AI-fluency-index