إليك قصة تحقيقات تحليلية: منتج يحتوي على 5M MAU و80٪ DAU / MAU. هل هو صحي؟ معظم الناس، وكذلك ماجستير اللغة الكبير الخاص بك، سيقولون: واو، منتج قوي! الآن أضف حقيقة أخرى: متوسط مدة الجلسة اليومية: 30 ثانية فجأة تتغير القصة. ربما المستخدمون فقط يتحققون من إشعار ويرتدون القفز. ربما هذا تفاعل سطحي وردود فعل، وليس قيمة حقيقية للمنتج. لكن أضف حقيقة أخرى: إنه تطبيق مدفوعات الآن 30 ثانية تبدو طبيعية تماما! افتح التطبيق، أرسل المال، أغلق التطبيق. نفس المقاييس، لكن بتفسير مختلف تماما. هذه واحدة من أكبر المشكلات في تحليل الذكاء الاصطناعي. الذكاء الاصطناعي لا يتوقف بشكل موثوق ويقول: "ليس لدي معلومات كافية لأعرف." بدلا من ذلك، يملأ الفجوات بأكثر قصة معقولة إحصائيا رأها من قبل. لهذا السبب تنتج المدخلات المتفرقة مخرجات عامة لكنها واثقة. الحل لهذا؟ السياق المتعامد: حقائق مستقلة تقلل الغموض من اتجاهات مختلفة. اقرأ مقالنا الأخير في مجلة ذكاء الرأي حول فكرة السياق المتعامد.