Dominando os Prompts de IA: Um Guia para ChatGPT e Engenharia de Prompts em Contextos Acadêmicos

A Inteligência Artificial (IA) e modelos de linguagem de grande porte como o ChatGPT revolucionaram a forma como abordamos a escrita, pesquisa e processamento de informações. Esta seção introduz o conceito de prompts de IA e sua importância em contextos acadêmicos e bibliotecários. Explica como o ChatGPT e modelos semelhantes funcionam, e por que entender a engenharia de prompts é crucial para maximizar seu potencial em empreendimentos acadêmicos.

A Estrutura CLEAR (Concisa, Lógica, Explícita, Adaptativa, Reflexiva) oferece uma abordagem estruturada para criar prompts eficazes para modelos de IA. Esta seção aprofunda-se em cada componente da estrutura, fornecendo exemplos e melhores práticas para criar prompts que gerem respostas relevantes e de alta qualidade. Também discute aspectos técnicos como uso de tokens, configurações de temperatura e amostragem top-p para ajustar as saídas da IA.

Esta seção explora as várias aplicações da IA na escrita acadêmica e pesquisa. Aborda tópicos como o uso de IA para revisões de literatura, geração de ideias, redação e edição de trabalhos, e geração de citações. Os potenciais benefícios e limitações da IA no trabalho acadêmico são discutidos, juntamente com diretrizes para manter a integridade acadêmica ao usar essas ferramentas.

À medida que a IA se torna mais prevalente na academia, surgem questões éticas importantes. Esta seção aborda preocupações sobre plágio, atribuição de autoria, privacidade de dados e o potencial de desinformação ou 'alucinações' geradas por IA. Também discute o debate em andamento sobre o papel da IA em plataformas como a Wikipedia e revistas científicas, destacando a necessidade de políticas e diretrizes claras.

Bibliotecas e instituições educacionais estão na vanguarda da adoção de IA. Esta seção fornece exemplos práticos de como prompts e ferramentas de IA podem ser usados para aprimorar o ensino de literacia informacional, melhorar serviços de referência e apoiar a aprendizagem dos alunos. Inclui estudos de caso e melhores práticas de bibliotecas e educadores que integraram com sucesso a IA em seus fluxos de trabalho.

A seção final olha para o futuro da IA em ambientes acadêmicos e bibliotecários. Discute tendências emergentes, como a transição da engenharia de prompts para a formulação de problemas, e os potenciais impactos a longo prazo da IA na comunicação acadêmica. A seção conclui com recomendações para profissionais se manterem informados e se adaptarem ao rapidamente evolutivo cenário da IA no ensino superior e na pesquisa.