Ang panahon ba ng mga "loop" ang susunod pagkatapos ng mga prompt? Isang simpleng gabay na may apat na yugto sa ebolusyon kung paano tayo nakikipag-ugnayan gamit ang AI.

本ページはプロモーション（広告）を含みます。

🧭 Tomo 1 "Ang mga taong mahusay sa pag-udyok" ay hindi na ang mga pangunahing tauhan

Hanggang kamakailan lamang, ang pagiging "magaling sa pag-udyok" ay isang papuri. Ito ay tumutukoy sa mga taong kayang magbigay ng tumpak na mga tagubilin at makakuha ng mga ninanais na sagot mula sa AI. Ang mga pamamaraan tulad ng pagtukoy ng mga tungkulin, tulad ng "Ikaw ay isang eksperto sa accounting," ay madalas ding ipinakilala. Ako mismo ay talagang madalas na gumamit ng mga ito. Gayunpaman, mula noong simula ng 2026, nagsimulang marinig ang mga tinig mula sa unahan ng pagpapaunlad ng AI na nagsasabing, "Tigilan na natin ang pagsusulat ng mga prompt."

Teka, ano ang ibig mong sabihin na ititigil na natin ang pagsusulat ng mga prompt? Marami na akong ipinakilalang mga pamamaraan sa pagtatalaga ng tungkulin sa aking mga artikulo sa pag-aaral ng Ingles. Pakiramdam ko ay ang pagsulat pa lang ng "Ikaw ay isang guro ng Ingles" ay nakagawa na ng malaking pagbabago sa mga pagwawasto. Medyo nagulat ako na hindi na ito ang pangunahing pokus. Sigurado akong may mga taong nagbasa at gumamit na ng aking mga artikulo. Kaya, ano ang magiging pangunahing pokus mula ngayon?

Sa mga kapaligiran ng pag-unlad, ang pokus ay lumilipat mula sa mga indibidwal na nagbibigay ng indibidwal at malinaw na mga tagubilin patungo sa mga lumilikha ng mga sistema na patuloy na nagbibigay ng mga tagubilin. Minsan itong tinutukoy bilang isang paglipat mula sa "Human in the Loop" patungo sa "Human on the Loop." Ito ay isang pagbabago mula sa mga taong nagtatrabaho sa loob ng isang loop, isa-isang gumagawa ng mga gawain, patungo sa pagtayo sa labas ng loop at pagbabantay sa buong larawan. Ang ebolusyong ito ay maaaring isaayos sa apat na yugto: prompt, context, harness, at loop.

Nakakamangha kung paano ang simpleng pagpapalit ng "in" patungong "on" ay lubos na nagbabago sa kung paano tayo nakikipag-ugnayan sa AI. Kahit sa pag-aaral ng Ingles, sa totoo lang, ang pagta-type ng mga prompt tulad ng "correct this essay" araw-araw ay medyo nakakaabala. Magiging kahanga-hanga kung makakagawa ako ng isang maliit na learning loop na mag-aalala sa aking mga kahinaan at makakagawa pa ng mga practice menu para sa akin. Mas mapapadali nito ang pang-araw-araw na buhay. Pero kailangan nating magsimula sa mga pangunahing kaalaman, di ba? Ano nga ba ang ibig mong sabihin sa "improving prompts"?

✍️ Tomo 2 Inhinyeriya ng Prompt

Ang prompt engineering ay ang yugto kung saan pinipino mo ang mismong pagkakasulat ng bawat instruksyon na ipinapadala mo sa AI. Kahit na pareho lang ang hinihingi mo, ang kalidad ng sagot ay maaaring mag-iba nang malaki depende sa kung paano ka magtanong. Halimbawa, ang pagtatanong ng "Paki-proofread ang pangungusap na ito sa Ingles" ay hindi gaanong epektibo kaysa sa pagtatanong ng "Paki-rewrite ang pangungusap na ito sa Ingles para mas natural itong pakinggan bilang isang business email." Maaari mo itong tawaging pinipino ang "paraan" ng pagtatanong mo sa AI. Ito ang pinakasimpleng anyo ng prosesong ito.

Halos araw-araw ko 'yan ginagawa. Malaki na ang naitutulong ng maikling pahayag ng layunin sa tono ng tugon sa Ingles. Tulad ng, "kaswal," o "angkop para sa email." Pero, batay sa ating tinalakay, ang pagtukoy sa tungkulin ng isang tao, tulad ng "Ikaw ay isang eksperto sa...", ay luma na, hindi ba? Madalas itong nasa mga panimulang aklat at tila epektibo, pero bakit hindi pa rin ito sapat?

Ang simpleng pagtatalaga ng isang tungkulin sa isang AI ay hindi nagsasabi dito kung "sino" ang may gusto ng sagot at "bakit." Ang mahalaga ay ang layunin, mithiin, at mga kundisyon, sa halip na ang pamagat. Halimbawa, ang pagdaragdag lamang ng isang parirala tulad ng "Baguhan pa lang ako sa accounting" ay hihikayat dito na magbigay ng paliwanag na umiiwas sa mga teknikal na jargon. Ang pagdaragdag ng isang layunin tulad ng "sa isang format na maaaring gamitin agad sa pagsasagawa" at mga kundisyon tulad ng "sa impormal na wika" ay gagawing mas tumpak ito. Ang susi ay maiparating ang sitwasyon, hindi lamang ang tungkulin.

Mas mahalagang ipaliwanag kung para saan mo ito gagamitin kaysa sa iyong pamagat, hindi ba? Kung para ito sa pag-aaral ng Ingles, sa palagay ko dapat akong magsulat ng tulad ng, "Gusto kong matuto ng mga kasanayan sa business English para hindi ako mapahiya sa mga totoong sitwasyon." Mukhang mas bagay iyon sa aking sitwasyon. Kung malinaw ang aking layunin, malamang na mananatiling pare-pareho ang aking pokus sa pag-aaral. Ngunit mahirap ipaliwanag ang aking pinagmulan at mga kahinaan mula sa simula sa bawat pagkakataon. Sana maalala ng AI ang mga napag-usapan na natin noon at ang mga pagkakamaling madalas kong nagagawa.

🗂️ Tomo 3 Inhinyeriya ng Konteksto

Dito mismo pumapasok ang ikalawang yugto ng context engineering. Kabilang dito ang pagdidisenyo ng buong hanay ng impormasyong tinitingnan ng AI kapag nagbibigay ito ng sagot, kabilang ang kasaysayan ng pag-uusap, ang mga dokumentong ibinigay, at mga nakaraang interaksyon. Mayroong pinakamataas na limitasyon sa kung gaano karaming impormasyon ang maaaring makita ng AI nang sabay-sabay, at ito ay tinatawag na context window. Sinasabing kaya nitong maglaman ng humigit-kumulang 10 tomo ng mga libro, ngunit hindi ito walang hanggan. Mahalaga ang pagdidisenyo kung ano ang ilalagay dito. At ang prompt na nakita natin kanina ay isang maliit na bahagi lamang ng malaking kahon na iyon.

Hindi ito tungkol sa "kung ano ang hihingin," kundi "kung ano ang ipapakita sa kanila." Kapag nakikipag-usap sa mga tao, ang paraan ng pag-uusap ay ibang-iba depende kung pareho kayo ng mga palagay. Naiintindihan ko na kahit na sumulat ka ng isang mahusay na prompt, magiging mali ito kung hindi alam ng AI ang pinagmulan. Nakakatuwa na ang prompt ay bahagi ng konteksto. Kahit na sa mga guro ng pakikipag-usap sa Ingles, mas marami silang alam tungkol sa akin, mas mahusay silang nagtuturo. Kaya, anong uri ng impormasyon ang dapat kong partikular na ipakita sa AI kapag nag-aaral ng Ingles?

Halimbawa, maaari kang magbigay ng listahan ng mga ekspresyong madalas mong mali noon, o ang iyong kasaysayan ng pagkatuto, tulad ng "Madalas akong nagkakamali sa mga panahunan" o "Napadpad ako sa ekspresyong ito noong nakaraang linggo." Ang paggawa lamang niyan ay magbabago sa mga pagwawasto mula sa pangkalahatang feedback patungo sa personalized na feedback. Mapapansin din nila kung inuulit mo ang parehong mga pagkakamali. Gayunpaman, hindi palaging mas mabuti ang mas marami. Kung magsasama ka ng hindi nauugnay na impormasyon, magkakaroon ka ng mga hindi nauugnay na sagot, kaya ang sekreto ay magtuon sa mga kamakailang pagkakamali o kasalukuyang mga paksa.

Kaya, sa halip na ipakita ang lahat, ipapakita mo lang ang mga kinakailangan. Kung ako iyon, malamang ipapakita ko na lang ang mga pagkakamali sa mga artikulo at pang-ukol na ginagawa ko ngayong linggo. Iyon lang ay mas magiging angkop na sa akin ang mga pagwawasto. Ang sekreto ay huwag maging sakim at ibigay ang lahat. Ngunit paano kung ang AI ay magbigay ng isang pagwawasto na parang kapani-paniwala ngunit maling pakinggan? Medyo nakakatakot ito dahil kapag sinabi nito ito nang may kumpiyansa, maaaring mapaniwalaan mo ito nang harapan.

🦺 Tomo 4 Inhinyeriya ng Harness

Dito pumapasok ang ikatlong yugto, ang harness engineering. Ang harness ay isang safety device na ginagamit sa mountaineering. Ang pagtatanong ng "Pakisulat ng pagsusulit" ay isang prompt, ngunit ang harness mismo ang mekanismo, na nagdidikta na "hindi ka maaaring magpatuloy sa susunod na hakbang maliban kung maipasa ang pagsusulit." Ito ay isang panlabas na kasunduan para sa AI. Para sa pag-iiskedyul, kung mayroong mekanismo na "tumatanggi sa mga pagtatangka na mag-iskedyul ng mga appointment pagkatapos ng 5 PM," maaari mo itong ipagkatiwala nang may kumpiyansa sa AI.

Hindi ito tungkol sa pagsulat ng mga tagubilin sa code, kundi parang paggawa ng bakod na pangkaligtasan sa paligid ng AI. Napakalinaw ng pagkakatulad ng sekretarya. Kung napagdesisyunan na sa simula pa lang na hindi maaaring pumasok ang AI pagkalipas ng alas-5 ng hapon, hindi ito magiging problema kahit na medyo malaya ang paggalaw ng AI. Pareho lang naman ang mga patakarang ipinapaalam mo sa isang sekretarya, 'di ba? Pero kahit sabihin mong "harness" sa konteksto ng pag-aaral ng Ingles, hindi ko pa rin lubos na maintindihan. Anong klaseng sistema kaya ito sa kaso ng pag-aaral?

Halimbawa, ang isang tuntunin tulad ng "Hindi ka maaaring lumipat sa mga bagong salita hangga't hindi mo narerebyu ang 10 salita ngayon" ay isang harness. Ang pagpapasyang palaging basahin muli ang iyong gawa bago magpatuloy, sa halip na basta na lang tanggapin ang mga pagwawasto ng AI, ay pareho rin ang ideya. Ang isang checklist tulad ng "Hindi ko tatanggapin ang mga pagwawasto na hindi nakakatugon sa tatlong pamantayang ito" o isang pangungusap tulad ng "Mangyaring magtanong kung kailangan mo ng karagdagang impormasyon" ay mahusay din at simpleng harness. Ang pagsisimula mula rito ay sapat na.

Kaya, hindi mo kailangang bumuo ng isang detalyadong sistema; maaari ka nang magsimulang gumawa ng isa ngayon. Susubukan kong idagdag agad ang pariralang "Magtanong muna" sa aking mga prompt. Nakakapanatag na malaman na ang AI ay hindi basta-basta magmamadali, kundi hihinto at hihingi ng paglilinaw. Ang pinakanakakadismaya ay kapag may kumpiyansa itong sumasagot nang hindi alam ang sagot. Mayroon tayong mga prompt, konteksto, at mga harness, at unti-unting nagsasama-sama ang mga ito sa labas, ngunit ngayong nakarating na tayo sa ganito kalayo, ano ang susunod?

🔁 Tomo 5 Loop Engineering

Sa wakas ay narating na natin ang huling antas: ang loop engineering. Isang inhinyero sa isang malaking kumpanya ng AI ang nagsabing ang kanyang trabaho ay hindi na direktang mag-type ng mga prompt mismo, kundi ang magsulat ng mga sistemang patuloy na nagbibigay ng mga tagubilin. Tila, bago nagtrabaho sa AI, abala siya sa paggawa ng mga fermented na pagkain sa Japan. Gayundin, isang kilalang mananaliksik ang naiulat na nakakumpleto ng isang typing app para sa kanyang anak na babae sa loob ng halos isang oras nang halos walang input. Ito ay isang perpektong halimbawa ng isang loop na gumagalaw.

Ang paglipat mula sa paggawa ng mga pagkaing may ferment tungo sa pagbuo ng makabagong AI ay hindi inaasahan kaya't natawa ako. Ang matiyagang paghihintay sa fermentation at paghihintay sa isang loop ay marahil halos magkapareho. Sa parehong kaso, tila mahalagang manood lamang nang walang pakikialam. Ngunit ang tunay na kamangha-mangha ay natapos ang app sa halos isang oras nang halos walang input. Nangangahulugan ba ito na sinusuri at itinatama ng AI ang lahat nang mag-isa? Paano nga ba iyon gumagana?

Ang loop ay isang mekanismo na nagpapahintulot sa siklong "isagawa, beripikahin, itama kung kinakailangan, at isagawa muli" na tumakbo nang walang interbensyon ng tao. Sa pamamagitan ng mga prompt, konteksto, at mga kagamitan, ang AI ay maaaring bumuo ng sarili nitong mga susunod na tagubilin at patuloy na ipadala ang mga ito sa sarili nito. Ang papel ng tao ay nagbabago mula sa pag-isyu ng mga tagubilin sa bawat oras patungo sa pagdidisenyo ng sistema. Gayunpaman, hindi ito isang kumpletong paglilipat. Ang esensya ay nasa pagguhit ng linya sa pagitan ng kung ano ang dapat bitawan at kung ano ang patuloy na kontrolin.

Kaya, sa halip na iwan ang lahat sa AI, may boses pa rin ang mga tao sa proseso. Halimbawa, sa pag-aaral ng Ingles, maaari mong hayaan ang AI na humawak ng pang-araw-araw na pagwawasto at paulit-ulit na pagsasanay, ngunit mananatili ka pa rin sa layunin—kung bakit ka nag-aaral ng Ingles at kung ano ang gusto mong makamit sa huli. Kung ang AI din ang magdedesisyon sa layunin, hindi na talaga iyon ang aking pag-aaral. Kung ganoon, sa palagay ko ay maaari ko itong ipagkatiwala nang may kapanatagan ng loob. Siya nga pala, iisa lang ba ang uri ng loop na ganoon?

🪆 Vol.6 Triple Nested Loop

Sa totoo lang, mayroong isang konsepto na kinabibilangan ng tatlong nested loops na tumatakbo sa iba't ibang bilis. Ang pinakaloob na loop ay tumatakbo sa loob ng ilang minuto, kung saan mabilis na inuulit ng AI ang implementasyon, pagsubok, at pagwawasto. Ang pinakalabas na loop ay tumatakbo mula oras hanggang araw, kung saan sinusubaybayan, sinusuri ng mga tao ang mga resulta, at pinipino ang direksyon. At ang pinakalabas na loop ay tumatakbo buwan-buwan, kung saan ang feedback mula sa mga kaibigan at isang piling grupo ng mga tao ay ginagamit upang baguhin ang buong estratehiya. Isang mananaliksik ang lumikha ng isang napakalinaw na diagram na naglalarawan nito.

Para itong tatlong magkakapatong na loop ng mabilis, normal, at mabagal na bilis. Medyo madali itong intindihin kung iisipin mo ang mga gear na may iba't ibang laki na nagsasama-sama. Mabilis umikot ang maliliit na gear, at dahan-dahang tinutukoy ng malalaking gear ang direksyon. Ang nakakatuwa ay ang pinakalabas na layer lamang ang kinasasangkutan ng mga reaksyon ng tao, hindi ang AI. Iniisip ko kung paano gagana ang tatlong loop na ito kung ilalapat ko ang mga ito sa sarili kong pag-aaral ng Ingles?

Ang pinakamabilis na loop ay ang pang-araw-araw na paulit-ulit na pagsasanay gamit ang AI. Itatama mo ang iyong komposisyon sa Ingles ngayon at gagawa ka agad ng mga pagwawasto. Ang gitnang loop ay minsan sa isang linggo, kapag nirerepaso mo ang iyong talaan ng pagwawasto. Ang pinakadulong loop ay minsan sa isang buwan, kapag pinatingnan mo sa isang guro ang iyong Ingles o sinubukang gamitin ito sa isang online na pag-uusap sa Ingles. Tanging ang pinakamabilis na loop lamang ang maaaring iwan nang buo sa AI. Dapat ay palagi kang may mata na nakabantay sa dalawa pa. Ito ang ibig kong sabihin sa "paghawak" kanina.

Kaya, hahatiin mo ang iyong mga gawain sa ngayon, ngayong linggo, at ngayong buwan. Gumagamit din ako ng AI-based proofreading araw-araw, pero baka hindi ko na lang dinadaluhan ang lingguhang pagsusuri at ang buwanang external feedback. Malamang ay kuntento na ako sa paggawa nito araw-araw. Ang hindi pag-asa lamang sa AI ay nagpapabuti sa proseso ng pagkatuto mismo. Pero iniisip ko kung ang ganitong uri ng pag-iisip ay maaaring ilapat sa trabaho ng ibang tao, hindi lamang sa pag-aaral ng Ingles o sa mundo ng inhenyeriya?

🌱 Buod ng Tomo 7 — Mga Pag-iisip na Paulit-ulit na Kumakalat sa mga Hindi Inhinyero

Oo naman. Ang apat na yugtong tinalakay natin sa ngayon ay nakapatong-patong, na may mga bagong layer na idinaragdag sa ibabaw ng mga luma, sa halip na maging lipas na sa panahon ang alinman sa mga ito. Ang mga panloob na layer ay patuloy na gumagana kahit ngayon. At ang konseptong ito ay kumakalat din sa gawaing administratibo. Kapag natapos ang isang pulong, awtomatikong magsisimula ang AI, tinatranscribe ang pulong, tinutukoy ang mga gawain, at pinangangasiwaan pa ang pag-iiskedyul at pagpapadala ng mga imbitasyon para sa mga kinakailangang miyembro. Nakakakita pa nga tayo ng isang sistema kung saan kailangan lang i-click ng mga tao ang "attend."

Ang ideya ng pag-click lang ng mga tao sa isang buton para sumali ay parang isang bagay na hindi inaasahan, ngunit nangyayari na ito. Nakakamangha kung paano ang isang paraan ng pag-iisip na isinilang sa mundo ng mga inhinyero ay maaaring direktang mailapat sa gawaing sekretarya at administratibo. Ang pag-oorganisa ng mga tala at pag-iiskedyul pagkatapos ng mga pulong ay talagang tumatagal ng maraming oras. Tiyak na may kaugnayan din ito sa ating pang-araw-araw na trabaho at pag-aaral. Ngunit ang paglikha ng isang napakalaking sistema nang sabay-sabay ay tila mahirap. Saan nga ba tayo dapat magsimula?

Hindi mo kailangan ng malaking sistema agad-agad. Sapat nang magsimula sa isang maliit at paulit-ulit na loop, tulad ng "pagpatatama ng iyong trabaho gamit ang AI sa parehong format araw-araw." Para sa pag-aaral ng Ingles, ang unang anyo ay isang tatlong-patong na loop: ngayon ay paulit-ulit na pagsasanay gamit ang AI, ngayong linggo ay pagbabalik-aral, at ngayong buwan ay feedback mula sa isang panlabas na mapagkukunan. Pagkatapos ay maaari kang unti-unting magdagdag ng mga prompt upang ipahiwatig ang iyong layunin, konteksto upang ipakita ang iyong mga kahinaan, at mga harness upang hikayatin kang humingi ng paglilinaw. Hindi mo kailangang magmadali.

Mula sa mga prompt hanggang sa mga loop, ang ating mga interaksyon sa AI ay lalong lumalawak palabas. Ngunit ang maliit na loop na ating binuo ngayon ay tiyak na magsisilbing pundasyon. Lahat ng ating napag-usapan sa seryeng ito ay konektado roon. Sa palagay ko ay magsisimula ako sa pamamagitan ng paghingi ng mga pagwawasto sa komposisyon ng Ingles bukas sa karaniwang paraan. Kung mas gusto mong magbasa ng detalyadong paliwanag kaysa makinig sa isang pag-uusap, pakitingnan din ang orihinal na artikulo tungkol sa tala. Iiwan ko ang link dito.

👉 Basahin ang orihinal na artikulo
Mula sa Prompt hanggang sa Loop (tala ng Magazine)
https://note.com/gentle_hawk873/m/mc79175abd198