AI 人工智能：六招教你 跟AI有效对话

六招教你　跟AI有效对话　

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2024-06-09

冯俊源

生成式人工智能来势汹汹，ChatGPT的关注度居高不下。工欲善其事必先利其器，要让AI生成的答案符合需求，输入明确提示至关重要。作者利用新加坡政府科技局《提示工程手册》提供的CO-STAR框架六大要点，示范怎么跟AI有效对话。

生成式人工智能（Generative Artificial Intelligence）自OpenAI于2022年底推出ChatGPT服务后，成了街头巷尾的热门议题，各行各业都面对冲击。虽然人工智能的发展在ChatGPT之前已有六七十年历史，由于硬体和演算法的局限，生成式AI只能在客观条件成熟后蔚然成风。

生成式AI通过分析文本、影像等数以亿计的大数据，以机器学习（machine Learning）的方式来产生用户指定的内容。元朝戏曲《琵琶记》：“十年寒窗无人问，一举成名天下知”，古代文人苦读诸子百家、四书五经，十年才能赴京考试。今日，我们只要手指轻轻一点，ChatGPT就能写出脉络清晰的答案。

ChatGPT聊天程序依赖其大语言模型（Large Language Model, LLM），比如GPT-3、GPT-4和近日的GPT-4o，通过单词或单词标记训练来学习人类可以理解的自然语言。为提高这些语言模型的输出成果，学者们提出“提示工程”（Prompt Engineering）来系统化地描述用户的任务和需求。简单来说，通过一系列中间步骤和提示，用户能“鼓励”或“禁止”LLM思考及推理的方向。好比学校老师在设计一道有难度的考题时，以多个小题来引导学生解题的方向。有效的提示对于成果至关重要。

新加坡政府科技局（GovTech）的数据科学与AI团队于2023年刊登《提示工程手册》（Prompt Engineering Playbook ），主旨在帮助国人通过提示工程与以LLM驱动的人工智能沟通交流。手册里也提出CO-STAR框架，本文简单扼要地介绍其六大要点，以构建及撰写有效的提示。

ChatGPT最新大预言模型GPT-4o （粉红色）在语言处理的表现，在大部分的指标中排行第一。（OpenAI）

CO-STAR是六个英文字的缩写，包含提示工程的六大要素：背景（Context）、目标（Objective)、风格（Style）、语气（Tone）、受众（Audience）及回应（Response）。通过明确提示，人工智能将能以更大概率提供符合需求的答案。下文以案例逐一介绍及演示这六大要素。

比如我想写一篇关于“太阳能发电”的文章，在ChatGPT平台上测试。

用户：写一篇关于太阳能发电的文章。

ChatGPT：太阳能发电，是指通过将太阳能转化为电能的一种可再生能源技术……

ChatGPT洋洋洒洒地写了1000多字。虽然言之有物，但是输出的文章未必符合用户需要，内容也过于平淡无奇，与在谷歌的搜索记录没两样。

背景 Context

为了帮助生成式AI了解有关课题，我们可以提供背景资料、原因或处境。生成的结果会更加切题。

用户：写一篇关于太阳能发电的文章。内容针对太阳能在新加坡近10年的发展、就业前景和科研发展。

ChatGPT：新加坡作为一个高度都市化且缺乏自然资源的国家，一直致力于探索可持续发展的能源解决方案……

生成式AI的答案更符合用户的需求，内容集中于新加坡的太阳能科研和就业市场。

目标 Objective

所谓“读书破万卷，下笔如有神”，生成式AI经过模型训练后，还得言之有物，不能离题。因此，我们在提示中加入写作的主旨和目标，生成结果才不会过于泛化。比如，我们是想问一道问题，还是写一则脸书帖子？

用户：写一篇关于太阳能发电的文章。目标是说服石油和天然气公司停止开采化石燃料，转而研究替代能源。

ChatGPT：全球气候变化的加剧和环境污染的严重性，迫使我们重新审视传统化石燃料的使用。作为全球能源供应的重要组成部分……

生成的文章会紧扣用户需求。当然，今日的生成式AI机器人仍可能产生“幻觉”（hallucination），细节仍有虚假或者是误导性的资讯。

风格 Style

作家们的写作风格都自成一派，生成式AI能在用户的提示下，可模仿指定作家名人甚至职业的写作或演讲风格。在提示工程里，风格的拿捏十分重要，成功的风格可以让生成结果更加突出，符合用户需要。

用户：参考一个喜剧演员的写作风格，写一篇关于太阳能发电的文章。

ChatGPT：各位朋友们，今天我们要聊聊太阳能发电！对，没错，就是那个给我们带来阳光、晒黑皮肤和晒干洗衣服的超级明星……

风格的设定，能让结果的客制化事半功倍。读者可尝试以旅游顾问、教师等职业发问，或者想要某种类型的答案，就让生成式AI随机应变吧！然而，文中的“洗衣服”，用“湿衣服”比较合适。这也凸显了机器人目前的局限性。

语气 Tone

人工智能中“人”的要素大多由语气体现出来。在预定设置下，生成式AI的答案多为中立、八股的。如果在提示里指定语气，答案会变成正经八百或幽默风趣。语气的冷暖变化，更能与受众产生情感上的共鸣。

用户：从一名家庭主妇的角度，以跟孩子说话的语气，写一篇关于太阳能发电的文章。

ChatGPT：孩子们，今天妈妈要跟你们聊聊一种神奇的东西，叫做太阳能发电。你们知道吗？每天早上我们起床，太阳公公就已经在天空中微笑了……

除了妈妈的口吻，AI还能摇身一变，套用客气、幽默，或是有同情心的说法来生成答案。

受众 Audience

生成式AI能够根据受众的背景，选择受众能够容易理解的词汇。比如说，提示里如果写文章的受众是专业人士，生成结果就会用特有名词和术语；反之，写给幼童的生成文章会浅白易懂，正如白居易的诗歌一样。

用户：写一篇关于太阳能发电的文章，读者是三到五岁的学前幼童。

ChatGPT：每天早上，我们睁开眼睛，太阳公公就会从天空中升起来，给我们带来光和温暖。你们知道吗？太阳公公还有一个特别厉害的魔法，它可以帮助我们发电……

回应 Response

提示工程里的最后一个要点是回应的格式和文长。格式包括散文、社交帖子，甚至是诗歌，LLM能够按照具体需求生成答案。此外，格式能以多种形式输出，比如列表、文档、报告等。

用户：以七言绝句的格式，写一篇关于太阳能发电的文章。

ChatGPT：天上明珠光万丈，人间屋顶电流长。清风伴日无尘染，万户千家享太阳。

生成的诗抑扬顿挫，平仄整齐，颇有唐诗的韵味。