סוקרטס בצ׳אט: מה קורה כשמבקשים מ AI לא לענות מיד?

“סוקרטס בצ׳אט” נשמע בהתחלה כמו בדיחה קטנה.

פילוסוף שמנסה לנהל שיחה עם מערכת שמאומנת להיות זמינה, יעילה, מנומסת ועוזרת. הוא שואל שאלה, והיא מיד שולפת הגדרה, מבנה, חמישה שלבים, דוגמאות, ואולי גם הצעה לפעילות המשך.

אפשר לחייך מזה.

אבל מאחורי החיוך מסתתרת שאלה שכדאי לקחת ברצינות:

מה קורה ללמידה כשנמצא לידנו כלי שכל כך רוצה לעזור, שהוא כמעט לא משאיר מקום לחשוב?

זו לא שאלה נגד AI - להפך. ככל שאני עובדת יותר עם מודלי שפה, אני מבינה שהשאלה היא לא אם להשתמש בו, אלא איזה תפקיד אנחנו נותנים לו בתוך תהליך החשיבה.

בשנתיים האחרונות, בסדנאות, הרצאות ותהליכי פיתוח פדגוגיים, אני עובדת הרבה עם שאלות.

לא רק עם השאלה: “איזה פרומפט ייתן לי תשובה טובה יותר?”, אלא עם שאלות שקודמות לפרומפט:

כלומר, לפני שמבקשים מ AI לענות, כדאי לדעת מי פועל, באיזה הקשר, לשם מה, ואיך נדע שהעבודה איתו באמת קידמה אותנו.

ורק לאחרונה התחבר לי שהשיחה הזו, שאני מנהלת כבר תקופה דרך AI, פדגוגיה ושיקול דעת, נוגעת ברעיון ישן הרבה יותר: סוקרטס.

העוזר הטוב מדי

יש משהו מבלבל בעוזר טוב מדי.

בלמידה, בהוראה, בהדרכה ובפיתוח מקצועי, זה רגע שצריך לשים אליו לב.

לא מפני שאסור להשתמש ב AI כדי לקבל תשובה. לפעמים זה בדיוק מה שצריך.

אלא מפני שלא כל מצב למידה צריך להתחיל מתשובה מלאה.

במקומות האלה, תשובה מהירה מדי יכולה להיות נוחה, אבל לא תמיד מקדמת.

מהי שיחה סוקרטית עם AI?

שיחה סוקרטית לא אומרת ש AI מסרב לענות. היא אומרת שהוא לא עונה ראשון.

במקום למסור תשובה מוכנה, הוא שואל שאלה שעוזרת לנו לבדוק את החשיבה שלנו:

זו לא חקירה לשם חקירה | זו לא דרך להתחמק מלתת תשובה | זו גם לא הפיכה של כל שיחה למסלול מכשולים.

במילים אחרות: לא מבטלים את היכולת של AI לענות, פשוט לא נותנים לה להיכנס מוקדם מדי.

:F.I.C לפני שמבקשים תשובה

כדי שמצב סוקרטי לא יישאר רעיון יפה, צריך לתת לו מסגרת עבודה.

בשלב ה Frame, מגדירים מי האדם שפועל מול AI ובאיזה הקשר הוא נמצא.

בשלב ה Intent, מגדירים מה אנחנו רוצים שיקרה.

לא רק מה אנחנו רוצים ש AI יעשה, אלא מה אנחנו רוצים שיקרה:

בשלב ה Check, מגדירים את מדד ההצלחה.

איך נדע שהייתה שם למידה, ולא רק תשובה יפה?

במובן הזה, מצב סוקרטי לא מחליף את F.I.C, הוא נותן לו צורת שיחה. מזכיר לנו לבדוק אם קרה שם משהו מעבר לקבלת תשובה.

מפרומפט שפותר לפרומפט שמחזיק חשיבה

ההבדל בין כתיבת פרומפט רגיל עם AI לבין כתיבת פרומפט בסגנון סוקרטי נמצא במשפט קטן שמופיע לפני הבקשה.

במקום לכתוב: “סכם לי את המאמר.”

אפשר לכתוב: “אני רוצה לסכם את מאמר X. לפני הסיכום, שאל אותי מה לדעתי הטענה המרכזית. אחר כך בקש ממני למצוא ראיה אחת מתוך הטקסט.”

במקום: “בנה לי פעילות הדרכה.”

אפשר לכתוב: “אני מבקש/ת לבנות פעילות הדרכה על X. לפני שאתה ניגש לבניית הפעילות. שאל אותי קודם על מטרת הלמידה, קהל היעד, הזמן ורמת הידע הקיימת.”

השינוי קטן בניסוח, אבל הוא משנה את היחסים. AI לא עושה את העבודה במקום האדם. הוא עוזר לאדם להחזיק את העבודה עוד רגע בעצמו.

כדי לא להשאיר את זה רק כרעיון יפה, מצרפת דף כרטיסיות אינטראקטיבי שהכנתי: “צ'אט עם סוקרטס” - זהו אוסף של כרטיסי חשיבה לעבודה עם AI. בכל כרטיס מופיעה בקשה רגילה שאנחנו נוטים להפנות למודל: “סכם לי”, “תן לי רעיון”, “כתוב לי משוב”, “תבנה לי פעילות”. בלחיצה על הכרטיס נפתח פרומפט אחר, כזה שלא רץ ישר אל התשובה, אלא עוזר לעצור, לשאול, לדייק ולבדוק מה באמת צריך לקרות לפני שממשיכים.

הרעיון הוא לא לאסוף עוד פרומפטים יפים. הרעיון הוא לתרגל רגע קטן של שיקול דעת לפני העבודה עם AI.

תשובה, רמז או שאלה?

כדי לעבוד כך, כדאי להבחין בין שלושה סוגים של עזרה:

תשובה שסוגרת את השיחה | רמז שמשאיר את האדם בפעולה | שאלה שמחזירה אלינו את האחריות.

נניח שלומד שואל: “מה המסר המרכזי בטקסט?”

תשובה יכולה להיות: “המסר המרכזי הוא ש AI צריך לשמש כשותף חשיבה ולא רק כמנוע תשובות.”

רמז יכול להיות: “חפש בפסקה שבה מופיע הניגוד בין תשובה מהירה לבין הבנה.”

שאלה סוקרטית יכולה להיות: “איזה משפט בטקסט גרם לך לחשוב שהכותבת לא מתנגדת ל AI, אלא לאופן מסוים של שימוש בו?”

שלושת הסוגים יכולים להיות טובים. השאלה היא מתי משתמשים בכל אחד מהם.

העניין הוא לא להפוך את AI למורה שמסרב לענות. העניין הוא ללמד אותו מתי לא כדאי לו לענות ראשון.

איפה ראיתי את שיקול הדעת האנושי נכנס לעבודה?

בהשתלמות “בינה מלאכותית כחומר גלם בהוראת העיצוב”, שהעברתי לאחרונה, מורים ומורות מתחומי העיצוב הטכנולוגי נתבקשו לתכנן פעילות מוגדרת בזמן עם בינה מלאכותית. החלקים המעניינים בעבודות שהוגשו, היו הרגעים שבהם הופעל שיקול דעת והועלו שאלות לחשיבה ולא רק הוצגו התוצרים שנבנו יחד ובעזרת AI.

בעיניי, שם נמצא ההבדל בין שימוש ב AI כדי לקבל תוצר, לבין שימוש ב AI כחומר גלם לחשיבה.

לא רק לשאול: “מה AI נתן לי?” אלא לעצור ולשאול: “מה עשיתי עם מה שהוא נתן לי?”

זו גם הסיבה שאני לא רואה בעבודה עם AI רק מיומנות טכנית. זו מיומנות פדגוגית, מקצועית ואנושית.

צריך לדעת לבקש | צריך לדעת לעצור | צריך לדעת לדחות | צריך לדעת לשנות | וצריך לדעת להסביר למה.

איך יודעים שזה עבד?

אם הסימנים האלה מופיעים, יש סיכוי טוב ש AI לא היה רק קיצור דרך, הוא היה חלק מתהליך חשיבה.

וזה ההבדל שחשוב לי - לא האם השתמשנו ב AI. אלא איך השתמשנו בו, ומי הוביל את החשיבה.

איפה זה יכול להשתבש?

גם מצב סוקרטי יכול להפוך לתבנית ריקה. אפשר לשאול שאלות כלליות מדי | אפשר להחזיק את התשובה יותר מדי זמן גם כשצריך הסבר ברור | אפשר להפוך את זה לעוד “טריק פרומפטים” בלי קשר למטרת למידה אמיתית.

לכן לא מספיק להגיד ל AI: “תהיה סוקרטי.” צריך לעצב סביבו תהליך.

אלה שאלות שמחזירות את האחריות לאנשי הלמידה. ל AI יש תפקיד, אבל הוא לא מחליף את התכנון הפדגוגי.