相信用過ChatGPT、文心一言、新必應等AI模型的朋友，可能也有類似的經歷，那就是AI模型和孩子非常相似，需要善於給出想要的結果。 大模型輸出高質量結果的前提是輸入AI能理解的提示，這肯定是ChatGPT、文心一言等產品使用者的共識。
然而，ChatGPT 和 GPT-4 背後的 OpenAI 的一些員工似乎並不這麼認為。 近日，OpenAI開發者推廣大使Logan Kilpatrick在社交平台上發文稱，“熱點觀點：有很多人認為，要想在未來保持競爭力，就必須掌握提示詞工程技能。 但事實上，提示人工智慧系統和與他人進行有效溝通之間沒有本質區別。 ”
洛根·基爾派屈克（Logan Kilpatrick）進一步解釋說，雖然提示詞工程是乙個越來越受歡迎的專業領域，但2024年真正重要的三項基本技能是閱讀、寫作和口語，隨著人工智慧技術的不斷發展，磨練這些技能將使人類在未來比高度智慧型的機械人更具競爭優勢。
毫無疑問，這是乙個可以被公眾認知顛覆的說法，但這位openai“布道者”的說法有什麼道理嗎？
事實上，洛根·基爾派屈克（Logan Kilpatrick）是真的，但它只適用於有限的場景。 事實上，經過半年多的迭代，OpenAI面向消費市場最先進的產品GPT-4已經能夠在一定程度上理解人類的意圖和動機。 與基於 GPT-3 的相比5 ChatGPT，當使用更多口語化和情感化的內容與GPT-4進行交流時，後者往往可以洞察使用者的需求，然後給出結果，但ChatGPT會無動於衷。
這意味著使用者與 GPT-4 交流和與人類交流之間的差異越來越小，在這種情況下，Logan Kilpatrick 顯然認為提示 AI 和與他人有效交流之間沒有本質區別。
但問題在於，並不是每個人都是ChatGPT Plus的訂閱者，絕大多數人仍然使用免費的ChatGPT或其他大型AI模型，期望後者能夠在自然語言理解（NLP）方面達到GPT-4的水平顯然是不現實的。
更重要的是，隨著 ChatGPT Plus 訂閱量的持續增長，GPT-4 不可避免地會受到效能下降的影響。 此前，在 2023 年夏天，史丹福大學的研究人員發現，與 3 月相比，6 月版的 GPT-4 在解決數學問題、回答敏感問題、**生成和視覺推理方面表現出一定程度的減少。 指望 GPT-4 繼續保持其當前效能需要 OpenAI 繼續投資於計算能力。
說到提示，有什麼必要學習嗎？當然，沒有。 因為隨著技術的進步，不僅是GPT-4，其他大型AI模型的效能也會不斷螺旋式上公升，這些大型模型遲早會讓使用者達到與真人聊天類似的效果。 但如果你真的不懂提示詞，掌握一點與AI交流的小技巧，也許現在的AI應用會對你關上大門。
提示的意義在於，當當前的AI模型還不是AI智慧型體，無法獨立設定目標時，它更像是一種高效的工具，而不是智慧型助手。 提示詞是使用 AI 工具獲得所需輸出的有效方法，它們以多種形式組成，無論是自然語言還是**。
從某種意義上說，提示就像是魔法咒語，只有唸出準確的咒語，AI才能釋放出相應的魔法，所以提示詞就是把事物的本質和意義提煉成更短的詞語。
按照集團副總裁、搜尋平台負責人肖揚的話說，是提示詞=任務+角色+上下文+細節補充。 目前，AI大模型給出的答案往往更全面、更體面，沒有提示詞優化，但經過提示詞優化後，答案質量會明顯提高。
比如你告訴大模特，讓它為你做乙個企業官網，效果可能很一般。 但是如果你告訴大模型應用程式讓它成為產品經理，質量會好得多。
此外，目前的大模型往往強調通用性，這意味著在一些特定場景中，大模型的能力無法覆蓋，提示工程發揮作用。 它的作用是設計最佳的提示詞來指導AI模型，幫助使用者解決各種細分場景中遇到的問題。 更重要的是，今天的熱鏈思維（COT）技術實際上可以看作是提示詞的延伸。
所以這樣看，洛根·基爾派屈克並沒有大驚小怪，但他只能聽他說的話。 如果你對當下AI的應用感興趣，想用AI來提高工作和學習效率，那麼熟練理解和使用提示詞還是非常有必要的。
輕拍周圍烟花的氣味