AIGC提示词入门 (一)

password

AISummary

type

status

date

slug

summary

前言

⭐

利用杠杆，而非成为杠杆。

去年下半年，Midjourney和ChatGPT陆续面世，其表现让人们多次惊叹，同时也让许多人焦虑不安。

然而，你完全不需要为此过度焦虑，因为比AI更强大永远是驾驭AI为自己所用的人类。

人工智能时代的悖论在于，随着今天 LLM 的不断进步，对我们的要求会越来越低，而我们需要对自己提出更多要求，始终坚持将其作为我们的合作伙伴而不是替代者。不必恐惧，我们可以用 AI 来帮我们做的更少，也可以帮我们做的更好。毕竟自从人类原始人时代以来，进步之路便一直是这样。

如果把AI这个工具比做是一个杠杆，那么你就需要成为利用杠杆的人，而不是成为杠杆本身。

从历史上看，成为杠杆的人最终都会被替代，比如最早的“Computer”其实而是一个岗位，指专职进行数学运算的人，而这个岗位早已完全计算机所替代，消失在历史洪流之中，“Computer”也变成了“计算机”的代名词。同样的，如果今天你还在学习各种显然能被AI替代掉的技能，那么未来势必岌岌可危。

：18世纪和19世纪，天文学家们经常雇佣一些人来专门进行复杂的天体数学计算，帮助他们预测天体运动，这些被雇佣的人就被称为"computers"。直到20世纪初，美国普林斯顿大学还有一个被称为"Computer Department"（计算部门）的部门，这个部门的工作人员的职责就是进行复杂的数学计算。

这篇文章主要是针对AIGC的使用技巧进行入门讲解，希望大家都成为那个撬动杠杆的人，而不是变成杠杆。

为什么AI无法为你所用？

很多人在刚开始带着好奇，折腾网络代理和账号，好不容易试用上了chatGPT，但很快，新鲜劲儿过后立刻就进收藏夹吃灰了，生活、工作依旧是一层不变。

只所以无法让AI为你所用，无非就是两个原因：

用的不好：感觉chatGPT的回答空泛且不切实际，没有太多参考价值；

无处可用：用了GPT之后，发现自己好像并没有什么东西要问的，也不知道GPT可以用来干嘛。

究其原因，是没有掌握人类的核心技能：使用工具。现在的AIGC仍然是工具，而用好任何一样工具的两大前提都是：

学会正确使用工具的方法：错误的工具使用会让你误解工具的实际效果和价值

懂得工具适用的有效场景：再好的工具用在错误的场景也发挥不了它的价值

下面我们就分别展开讲讲如何用好AI工具。

用好GPT - Prompt Engineering

无论是Midjourney还是chatGPT，目前与AIGC模型交互都依赖于Prompt（提示词），并且AI生成的结果质量，完全取决于你的提示词，即你如何『问它』，或『引导它』的方式。

如果把Prompt（提示词）比作与AI工具沟通的语言和交互方式，那么Prompt Engineering就是与AI工具沟通/交互的艺术。通过它，我们可以更好地与模型交流，引导它理解我们的需求，从而提高输出的质量和实用性。 Prompt Engineering背后的本质其实是【如何提出好问题】（如何准确描述你的需求/如何精准表达），好的问题可以帮你得到好的答案，而模糊的问题得到的自然是模糊的答案。

底层的能力是相同的，掌握如何提出好问题的精髓，也就学会了如何正确地使用AI，反之亦然，你学会了高效与AI沟通的提示词工程，那么对于如何提出好问题/如何进行精准表达的能力，自然也就水到渠成。

那么应该如何写出高质量的提示词呢？

对于AI的基础能力及提示词工程，这里推荐一个优质的AIGC教程站点：https://learningprompt.wiki/，大家可以先掌握AI基本的沟通方法，然后再考虑进阶。

我自己比较习惯使用的一个提示词范式如下：

可以简单记为 RGBD 模型：

角色 (Role)：设定AI的角色身份，比如资深Java开发工程师、高级产品经理等，甚至可以是历史名人身份，比如柏拉图、乔布斯。

目标 (Goal)：告诉AI你的需求，明确你希望它为你做到什么，亦即你的问题。

背景 (Background)：提供相关的背景信息或背景知识。

要求 (Demands)：列出回答问题时AI需要满足的特定条件或要求，比如特定的语气、格式、文风等。

【例1】
你现在是一名“华尔街日报”的记者(角色Role)，请你帮我们公司写一篇产品发布的新闻稿(目标Goal): (背景Background)我们公司叫作“信锐技术 (Sundray)"，我们是中国领先的网络通信技术解决方案公司。我们公司将在 2024 年的 4 月5 日，首发具备智感功能的WiFi 7 企业级无线AP，”智感“技术指的是通过内置多一块射频芯片，来探测网络环境及模拟无线终端的上网行为，来对网络环境和状态进行感知，并进行针对性调整，确保网络状态始终最优。要求(要求)：用词精准、文风专业且严谨、字数不少于1000字。

为什么给AI设定身份后，回答质量会高很多？

下面Andrej Karpathy的主讲视频提到，GPT 跟人类的思考方式是完全不一样的，它的每一个字符 (Token) 生成都是通过概率推导的方式获得的，而且生成每个字符所消耗的计算资源一样。推导的过程中会出现高质量和低质量的结果，它自己是知道质量高低的，但是默认的情况下，它就是要推导出所有的可能性。

State of GPT - Andrej Karpathy （Youtube视频）
stateofgpt.pdf
18489.8KB
主讲者Andrej Karpathy是OpenAI的研究员和创始团队成员，他还曾是特斯拉的AI总监，领导特斯拉Autopilot的计算机视觉团队。这个视频完整讲解了GPT的工作过程，包括预训练、监督微调、奖励模型、强化学习四个环节。

如果你没有跟它设定领域专家的身份，它就会在低质量的推导中消耗较多的计算概率，导致结果变差。反之，设定身份后，它就会丢弃更多低质量的分支逻辑，这样就可以确保更多的计算资源在预期的结果上了。

通俗理解的话：给AI设定领域专家身份 ≈ 考前划重点。

AI虽然记录了极其庞杂的知识，但这些知识又宽又泛，还相互干扰，虽然能给出建议，但往往针对性差，泛泛而谈。当我们为 AI 加上了专家角色之后，它就不再是迷茫的不知道该从哪个方面回答问题的人，而是真正化身为领域内的专家，聚焦于领域来针对性地回答我们。也就是说，专家角色可以帮助 AI 指定场景，清晰问题范围，并顺带补充问题所需的领域背景信息。因为一个领域的专家，本身就代表某个领域的知识体系，以及最高的行业标准。

为什么要提供背景、目标和要求？

这是有效沟通、精准表达的核心，就像我们在工作中和别人协作，像别人提出请求、交代任务一样，需要清楚地交代背景、目标以及要求，这样才有可能得到一个满意的结果。

在工作中，一句话的模糊要求会得到什么样的结果大家都很清楚，当你听到模糊的一句话需求时有多懵逼想必也感同身受，换位思考的话，我们自然也不能指望你的一句话需求AI就能够清楚理解并执行，毕竟它也不是你肚子里的蛔虫。

所以，工作中有效沟通的范式同样适用于与AI沟通，少提一句话需求，交代清楚背景、目标和要求，才能更好地与人协作、与AI协作。

小结

以上就是如何与AI高效协作的沟通技巧——Prompt Engineering，当然这只是用好AI这个工具的技巧，那么会正确使用工具之后，我们还需要掌握如何把工具用在正确的场景（毕竟iPhone再强大，那它来垫桌脚还是会嫌它够不平~），才能够真正发挥AI的能力，成为撬动AI这个杠杆的人。