Conhecimentos desatualizados e excesso de confiança
Identifica uma resposta baseada em conhecimentos antigos e neutraliza a tendência do modelo para lhe dar razão.
ObjetivoNo final desta lição, saberá identificar uma resposta baseada em conhecimentos antigos e formular as suas perguntas para obter a crítica em vez da confirmação.
Um modelo é treinado com textos até uma certa data. Depois disso, já não aprende nada por si só. As leis mudam, os preços evoluem, as empresas fundem-se, as recomendações são atualizadas. Sem ferramenta de pesquisa, o modelo responde com o estado do mundo na data do seu treino, sem necessariamente o assinalar.
Identificar um conhecimento desatualizado
- A resposta não cita nenhuma fonte, embora trate de um tema que evolui.
- O fio das etapas não mostra nenhuma pesquisa.
- Os exemplos parecem antigos ou os números demasiado redondos.
- O modelo descreve no presente uma situação que pode ter mudado.
A data de uma fonte conta tanto quanto o seu conteúdo. Uma página oficial com cinco anos pode descrever uma regra que já não existe. Peça sempre a data, sobretudo para o direito, as tarifas e as recomendações.
O excesso de confiança
O segundo defeito é mais subtil. Um modelo escreve com o mesmo tom confiante, quer tenha razão quer não. Raramente matiza por si só e tem tendência para ir no sentido da pergunta. Se perguntar porque é que um método é o melhor, ele explicará porquê, mesmo que não o seja.
Porque é que o nosso plano de formação é bom?
Aqui está o nosso plano de formação. Identifica os seus três pontos mais fracos e o que um olhar externo exigente criticaria. Sê direto.
Pede a crítica em vez da confirmação, o que neutraliza a tendência do modelo para lhe dar razão.
O Learnya responde a isto com o contraditório. Para as tarefas importantes, um agente dedicado procura o que contradiz a conclusão. As suas objeções dão-lhe o que o modelo não dá espontaneamente: os limites da resposta e as razões para duvidar dela.