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为什么不会提示词(Prompt)用不好AI?

发布日期:2025-06-04 06:04:41 浏览次数: 2460
作者:明日供应链

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掌握与AI沟通的艺术,提升工作效率与准确性。

核心内容:
1. 提示词在AI沟通中的重要性与作用
2. 间隙理论与幻觉间隙理论在AI沟通中的应用
3. 自然语言编程与提示词的实践案例分析

杨芳贤
53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

导语:

市面上各式各类的大模型,智商不同,能力不同。但不约而同地是想要用好它们,你必须掌握如何与它们沟通——也就是提示词。


前面有一篇文章提到过:

人的幻觉比大模型大多了。

尤其是职场中,我们无时无刻都在解决信息传递过程中产生的幻觉。

“我不是那个意思...”

“你怎么就听不明白?”

“你说你听懂了!”

“我理解错了,我以为...”

“你说的对,但我不这么认为。”

达成共识的第一步就是破除每个人的“我以为”。



间隙理论与幻觉


间隙理论主要描述了每个顾客在购买商品前就已经对该商品产生“期望价值”,在其购买体验产品和服务后会产生“实际价值”的反馈。

在“期望价值”和“实际价值”中间产生的间隙,决定顾客下一次的购买决策。

部分企业,非常重视收集顾客反馈用以改善产品和服务。

“期望价值”与“实际价值”完全相等的情况一般出现在商品的标准化程度非常高且非常理性的购买中。

如果我们借用这个理论的判断方式,工作内容中有多少“期望”与“客观”完全相等的情况?或者说工作内容和输出要求非常标准的场景有多少?

大部分情况下,我们没办法根据“客观情况”去管理“期望”,这件事情只要没有标准化,“客观”就存在个人判断的幻觉。

就像一千个人眼中有一千个哈姆雷特,统一标准达成共识是极其困难的事情。

image.png

按照目前大模型的知识量,早就超越了每个个体的知识储备,但让它成为每个人的知音是一件不可能的事情。

所以我们需要让它知道,我们每个人眼中的“哈姆雷特”长什么样子。而“哈姆雷特”的样子,完全受限于我们每个人的理解。

除了莎士比亚,应该没人能够对哈姆雷特下一个准确的定义。当输出没有明确的要求和标准时,幻觉是必然的。



提示词就是用自然语言进行编程


看过《美国队长》的朋友应该记得“冬兵巴基”这个角色。

冬兵在和美队执行任务掉入悬崖后,被九头蛇救起并被进行了洗脑。

当有人念出:“желание(渴望)ржавчина(生锈)семнадцать(十七)рассвет(黎明)печь(火炉)девять(九)доброта(善良)домой(回家)один(一)грузовик(货车)солдат(士兵)”这个口令后,冬兵便开始执行杀戮程序。

这就是用自然语言编程控制大脑的“提示词”。

提示词的本质就是“命令”。

image.png

在1981年之前,人与计算机进行交互的唯一途径便是「命令行」(command line interface, CLI)。

相信很多小伙伴记得Windows系统中调出“cmd”的这个界面,输入“tasklist”就可以快速查询所有的电脑进程。

1981年,美国Xerox公司发明了「图形界面」(graphical user interface, GUI),彻底宣告了基于图形界面的新型人机交互范式。借助鼠标和键盘,通过可视化图形完成与计算机程序的交互,GUI为今天个人PC的发展奠定了坚实的基础。

到了上世纪90年代,「自然用户界面」(natural user interface, NUI)的出现,让与计算机的交互不仅仅局限于键盘鼠标。随着技术的发展,逐渐从手势、眼球、身体,进步到现在的脑机。

随着自然语言大模型的出现,驱动人工智能的方式从代码变成了文字,“Prompt”成为输入命令控制计算机的一种方式。

但它仍保持着传统计算机语言编程的基本特征:符合逻辑的将各个指令和要求组合起来。

也就是说,用户在使用提示词的时候要知道自己要什么,并且能够理解计算机是如何思考的,才能让这个指令准确的执行。

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现在使用大模型的场景往往是我们不会才问它,不知道自己要什么。大模型更像一个更智能的搜索引擎给我们一些思考的思路。

按照它的思路我们尝试让它去做一些执行的时候,就会发现跟我们想要的还是不一样,因为思路和结果我们自己都没想明白。



用户只需要把需求提明白


我相信提示词只是过渡方案,人工智能也才刚刚结束“上半场”。随着智能化应用更加深入场景,更垂直的智能会降低幻觉的产生。

所以没必要花太多精力去学习“如何用自然语言去编程”这件事。我们更需要的是把我们想要实现的目标和需求讲清楚,提明白。

毕竟,需求才是供给永远的“命令行”。




END



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