Hvordan kommunisere effektivt med AI: Din 2025-guide

Hvorfor oss?

Forholdet mellom mennesker og kunstig intelligens (AI) er i endring. Vi går fra rigide kommandobaserte interaksjoner til flytende, naturlig kommunikasjon som føles mer som å jobbe med en kollega enn å programmere en datamaskin.

Dette krever at vi tenker nytt om hvordan vi arbeider med AI-systemer, og skaper en blanding av strukturerte instruksjoner og naturlig kommunikasjon.

I denne artikkelen får du noen førstehåndstips om hvordan du kan bruke avanserte teknikker og oppnå en mer naturlig interaksjon med AI-hjelperen din gjennom eksempler fra den virkelige verden.

Nøkkelpunkter

  • Prompt engineering er i ferd med å utvikle seg til naturlig AI-kommunikasjon.
  • XML-tagger og scratchpad-teknikken er viktig for å strukturere AI-interaksjoner.
  • Egendefinerte AI-skrivestiler skaper en “utvidet” stemme.
  • Forskningsassistenter med kunstig intelligens muliggjør nå ekte samarbeid.
  • Fremtiden krever samtaleferdigheter, ikke kommandobeherskelse.

Grunnlaget: Strukturert kommunikasjon med LLM-er

Den virkelige kraften i AI-kommunikasjon kommer ikke fra å memorere instruksjoner – “prompts” – den kommer fra å forstå hvordan den kunstige intelligensen faktisk behandler inndataene.

La oss begynne med to teknikker som er viktige for å etablere effektiv kommunikasjon med AI, og mer spesifikt, store språkmodeller (LLM-er).

1. XML-tagger: Snakker AIs språk

Husker du da prompt engineering føltes som å kaste spagetti på veggen? Den tiden er for lengst forbi. XML-tagger, eller koder, er en effektiv måte å strukturere kommunikasjonen med AI på, noe som gjør intensjonene krystallklare og gir AI-en en strukturert måte å fungere på.

Tenk på XML-koder som å gi AI et rent, organisert arbeidsområde i stedet for et rotete skrivebord.

Når vi bruker tagger som <audience> , <tone>, eller <context> , organiserer vi instruksjonene og tilpasser dem til hvordan AI faktisk behandler informasjon.

Nøkkelen til effektiv XML-tagging er ikke å bruke alle mulige tagger, men å velge de riktige for oppgaven din. Viktige tagger er blant annet:

<context>: Angir bakgrunn og formål
<audience>: Definerer hvem du skriver for
<tone>: Fastsetter stemmen og følelsen
<key_point>: Skisserer kritiske elementer som skal dekkes

Ta en titt på skjermbildet nedenfor for å se en ledetekst som viser hvordan XML-tagger fungerer i praksis.

XML-koder i en LLM-prompt.
XML-tagger i en LLM-prompt. Kilde: Alex McFarland for Techopedia

Når å bruke (og ikke)

Bruk XML-koder for

  • Skape innhold som trenger en konsekvent stemme
  • Arbeid med komplekse oppgaver i flere trinn
  • Krever spesifikk formatering eller struktur

Hopp over taggene for

  • Raske, enkle spørsmål
  • Uformelle samtaler
  • Når du trenger rask frem-og-tilbake pitching

2. Scratchpad-metoden

Scratchpad-teknikken forvandler AI fra en svart boks til en transparent, tenkende, partner. Ved å få AI til å vise hva den jobber med, får vi bedre resultater og oppdager potensielle problemer tidlig. Dette skaper også en mye mer naturlig AI-kommunikasjonsstil som lar deg komme inn i AI-ens “sinn”.

I bunn og grunn går scratchpad-tagger ut på at den kunstige intelligensen først skriver ned tankeprosessen sin før den går videre til den “ekte” utdataen.
I stedet for å spørre og håpe på det beste, kan vi bruke -tagger for å se hvordan den kunstige intelligensen håndterer forespørslene våre:

Bruk av scratchpad-teknikk med AI
Bruk av scratchpad-teknikk. Kilde: Alex McFarland for Techopedia

Ved å bruke scratchpad-metoden for å forbedre kommunikasjonen med kunstig intelligens, kan du

  • Avdekke potensielle misforståelser tidlig
  • Korrigere kursen før det endelige resultatet
  • Skape en reell samarbeidsprosess
  • Bygge videre på ideer gjennom synlig tenkning

Når å benytte Scratchpad

Scratchpad-teknikken kan brukes til:

  • Kompleks strategisk planlegging
  • Prosjekter med flere interessenter
  • Innholdsproduksjon med høy innsats
  • Analyser som krever flere perspektiver
  • Prosjekter der resonnementer er like viktige som resultater
Neste gang du står overfor en kompleks oppgave, kan du be den kunstige intelligensen om å tenke gjennom den i en kladdeblokk – en scratchpad – først. Du vil kanskje overraskes over hvordan denne enkle teknikken endrer resultatene dine.

Utover kommandoer: Naturlig AI-kommunikasjon

Da vi først begynte å jobbe med kunstig intelligens, handlet alt om å prøve å skape en perfekt prompt. Det betydde at vi kanskje var besatt av nøkkelord, formatering og presise instruksjoner. Men nå skjer det et skifte – et skifte som gjør at AI går fra å være et kommandolinjegrensesnitt til å bli en ekte partner.

Med den nye utviklingen som skjer innen LLM, kan AI-systemer nå gjøre ting som å opprettholde kontekst, forstå nyanser, og å engasjere seg i ekte dialog frem og tilbake.

Den største forskjellen?

Ingen annen LLM-funksjon for å skape mer naturlig AI-kommunikasjon har vært like viktig som Claudes nye evne til å lære og tilpasse seg din unike kommunikasjonsstil.

Ikke bare er det mulig å velge en formell eller uformell tone, men du kan faktisk kode hele kommunikasjonsmønsteret ditt inn i AI-ens svar.

Claudes personlige skrivestil
Claudes personlige skrivestil. Kilde: Alex McFarland for Techopedia

Med personlige skrivestiler kan du nå:

  • Last opp eksempler på det du har skrevet
  • Trene Claude (og andre LLM-er) til å speile den nøyaktige tonen din
  • Fange opp dine unike uttrykk og mønstre
  • Opprettholde konsistens på tvers av alt innhold
Det er viktig å merke seg innvirkningen på merkevarekommunikasjonen. I stedet for å bruke timevis på å “de-AI-ifisere” innhold, kan organisasjoner eller enkeltpersoner nå kode merkevarestemmen sin direkte inn i AI-interaksjonene sine.

Dette betyr at vi er nærmere slik som:

  • At hvert teammedlem genererer konsekvent innhold som er tilpasset merkevaren
  • Skalering av innhold uten å miste autentisitet
  • Vedlikehold av stemmen på tvers av alle kanaler
  • Eliminering av den “generiske AI-tonen”
Skjermbilde av å gi Claude et eksempel på det du har skrevet, og be den om å lage en personlig stil.
Slik ser det ut når du gir Claude et eksempel på det du har skrevet, og ber den om å lage en personlig stil. Kilde: Claude: Alex McFarland for Techopedia

Når vi beveger oss inn i 2025 og fremover, er ikke spørsmålet “Hvordan spør jeg riktig?”, men snarere “Hvordan bygger jeg et ekte arbeidsforhold med AI?”

Kommunikasjon med AI-søkemotorer

AI-drevne søkemotorer som Perplexity er i ferd med å endre hvordan vi samhandler med AI generelt. Selv om strukturerte spørreteknikker som XML-tagger fortsatt er verdifulle for oppgaveorienterte interaksjoner med språkmodeller, er fremtiden for AI-kommunikasjon i økende grad preget av samtale og kontekstbevissthet med direkte tilgang til Internett.

Perplexity er et godt eksempel på dette. I stedet for å være avhengig av nøye utformede instruksjoner, kan du delta i en fri dialog og formulere informasjonsbehovene dine på et naturlig språk.

Den kunstige intelligensen fungerer som en intelligent samtalepartner, og analyserer kontekst og hensikt for å gi syntetiske svar med kildehenvisninger.

Av alle de ulike typene kunstig intelligens er det sannsynligvis i disse søkemotorene du finner den mest naturlige kommunikasjonen på dette punktet.

Denne tilnærmingen forvandler brukeropplevelsen fra en opplevelse av kommando og respons til noe som ligner mer på et flytende forskningssamarbeid. Ved å la brukerne uttrykke sine mål og sin bakgrunn på en naturlig måte, muliggjør AI-søk interaksjoner som føles mindre som programmering og mer som å konsultere en ekspertkollega.

Tenk på et typisk forskningsscenario. Med tradisjonelle søk kan du bruke mye tid på å finkjemme lenker, skumlese artikler og sette sammen ulik informasjon.

Promptbasert AI kan effektivisere denne prosessen, men krever fortsatt at man er nøye med å konstruere spørringen og iterativ forbedring. Disse LLM-ene er heller ikke like gode som Perplexity til å søke etter informasjon på nettet.

Med Perplexity kan du ganske enkelt komme med en påstand eller et spørsmål – “Gi meg den nyeste utviklingen innen AI-robotikk” – og motta kuratert, kontekstuelt relevant informasjon.

Oppfølgingsspørsmålene flyter organisk, noe som skaper en dialog som gradvis bygger opp forståelsen. Og på toppen av det hele er alt støttet av kilder på nettet som du kan se på.

Eksempelbilde på interaksjon med Perplexity AI
Interaksjon med Perplexity AI. Kilde: Alex McFarland for Techopedia

Dette er en langt mer naturlig måte å kommunisere med AI på, og det gir flere viktige fordeler.

De største fordelene

  • Lavere inngangsbarrierer: Du trenger ikke å være en ekspert på rask ingeniørkunst for å få utbytte av AI-søk. Ved å utmerke seg med enkle, naturlige språkinndata gjør verktøy som Perplexity AI-kraften tilgjengelig for et bredere spekter av brukere.
  • Forbedret tolkning av spørsmål: Kontekst betyr alt i kommunikasjon. Ved å oppmuntre brukerne til å oppgi bakgrunnsinformasjon og delta i dialoger med flere svinger, kan AI-søk bedre forstå den egentlige hensikten bak et spørsmål, noe som fører til mer nøyaktige og nyttige resultater.
  • Forbedret kunnskapsoppdagelse: Fri interaksjon gir innsikt du kanskje ikke ville ha tenkt på å lete etter via strukturerte spørsmål. Når du snakker med kunstig intelligens, kan den foreslå relaterte emner, motforestillinger og tangentielle ideer som kan berike din forståelse av et emne.
  • Effektiv filtrering av informasjon: AI-søk fungerer som et smart filter som destillerer nettets enorme informasjonsmengde til kortfattede, direkte relevante utdrag. Dette sparer enormt mye tid og kognitiv belastning sammenlignet med manuelt søk og syntese.
  • Dypere og mer kontekstuell læring: Ved å delta i iterative samtaler kan brukerne utforske emner grundigere og følge sporene etter hvert som de dukker opp. Denne organiske prosessen bidrar til en rikere og mer integrert læring enn isolerte spørsmål-svar-par.

Strukturerte spørsmål er selvfølgelig fortsatt verdifulle for visse bruksområder – særlig der det er viktig med presis kontroll over utdataene.

Men når det gjelder utforskende forskning og kunnskapstilegnelse, tilbyr samtalemodellen som AI-søk har banet vei for, en ny og kraftfull måte å samhandle med informasjon på.

Konklusjon

I denne guiden har vi utforsket hvordan AI-interaksjon har utviklet seg – fra strukturerte spørsmål til friformsamtaler og personlig stil. Men den virkelige magien oppstår når du blander disse teknikkene i en sømløs, adaptiv kommunikasjonsflyt.

Jeg husker den første tiden med AI-verktøy. Jeg utformet nøye beskjeder og ventet på utdata, men resultatet ble ofte helt feil. Det føltes som å prøve å navigere uten kart – mye prøving og feiling, med noen heldige gjennombrudd innimellom.

Men etter hvert som jeg eksperimenterte med tagging, kontekstuell dialog og opplæring i personlig stil, tegnet det seg et nytt bilde. Plutselig føltes interaksjonene mine mindre som famlende gjetninger og mer som flytende, naturlige samtaler.

Du kan skape den samme opplevelsen ved å bruke alle disse teknikkene.

Husk på: Det finnes ikke én “riktig” tilnærming. Fremtidens AI-kommunikasjon er dynamisk, personlig og i stadig utvikling. Og med strategiene du har lært her, er du godt rustet til å holde tritt med den og utmerke deg.

Vanlige spørsmål

Hvordan kommunisere med AI?

Hva er AI-kommunikasjon?

Hvordan kan man forbedre kommunikasjonen med AI?

Relaterte begreper

Related Articles

Alex McFarland
AI Journalist
Alex McFarland
KI-journalist

Alex er skaperen av AI Disruptor, et AI-fokusert nyhetsbrev for gründere og bedrifter. Ved siden av sin rolle i Techopedia er han hovedskribent i Unite.AI, der han samarbeider med flere vellykkede oppstartsbedrifter og administrerende direktører i bransjen. Han er utdannet historiker og utvandret fra USA til Brasil, noe som gir AI-feltet et unikt perspektiv.