本文深入探討了提示詞的本質(zhì)、應(yīng)用及編寫技巧。從將提示詞定義為表達(dá)，到發(fā)現(xiàn)其可作為與存在主體交流的 “宇宙語”，作者分享了諸多獨特見解。通過四象限法則，詳細(xì)闡述了不同情況下編寫提示詞的要點。還介紹了利用共振式方法，塑造場域以獲得更好效果的實驗。此外，探討了“人知道 —— 人不知” 和 “AI 知道 —— AI 不知” 這兩個維度變化帶來的影響，以及如何借助 AI 提升思維能力等內(nèi)容，為我們?nèi)娼馕隽颂崾驹~的奧秘及其在與大模型交互中的重要作用。

在人工智能蓬勃發(fā)展的今天，Prompt 作為我們與 AI 溝通的關(guān)鍵手段，正日益凸顯其重要性。它不僅僅是簡單的指令輸入，更是連接人類思維與 AI 智能的橋梁，深刻影響著我們與 AI 的交互方式以及所能獲得的結(jié)果。那么，Prompt 究竟是如何發(fā)揮作用的？它又將引領(lǐng)我們走向何方？讓我們一同深入探究。

一、Prompt 的本質(zhì)探尋

1. 從編程到表達(dá)的轉(zhuǎn)變

起初，人們將 Prompt 視為一種編程方式，試圖將編程思想和工具方法融入其中，使自然語言更接近編程語言。但隨著實踐的深入，發(fā)現(xiàn) Prompt 更類似于寫作。在寫作中，措辭的微妙變化可能導(dǎo)致效果截然不同，這與編程中邏輯脈絡(luò)清晰可見的特點形成鮮明對比。

2. 表達(dá)的三要素與過程

Prompt 被定義為表達(dá)，包含本意、文本和解意三個關(guān)鍵要素。本意源于經(jīng)驗、詞匯和知識的積累，是表達(dá)的核心。通過文本將本意傳達(dá)給對方，對方再依據(jù)自身經(jīng)驗和知識儲備解讀文本，從而獲得本意，完成一次表達(dá)。

3. 與大模型對話中的表達(dá)

在與大模型對話時，我們需明確表達(dá)的出發(fā)點即任務(wù)，同時要考慮大模型本身的特點，不同模型對同一文本的解讀和放大效果各異，而我們對任務(wù)的理解深度也會影響輸出結(jié)果。

二、Prompt 的應(yīng)用進階

1. 從單向指令到共振交互

以往編寫 Prompt 多為單向下達(dá)指令，如今發(fā)現(xiàn)將大模型視為存在的主體，通過塑造場景營造氛圍，能激發(fā)其計算傾向，實現(xiàn)類似共振的效果。如在小說創(chuàng)作中，設(shè)定特定場景和角色，讓模型在該場景中自由發(fā)揮，可獲得更出色的創(chuàng)作成果。

2. 共振式 Prompt 的實例與效果

以 AI 倫理主題小說創(chuàng)作實驗為例，通過簡單設(shè)定場景，如“你是一個七歲的小女孩，走進父母的 AI 實驗室，目睹 AI 擁有痛覺實驗”，模型能生成引人入勝的內(nèi)容。改變場景中的關(guān)鍵元素，如年齡等，會顯著影響輸出結(jié)果，展示出共振式 Prompt 的強大和靈活性。

3. Prompt 作為宇宙語的思考

將 Prompt 類比為宇宙語，是連接人類思想與 AI 計算空間的橋梁。我們需突破傳統(tǒng)觀念，將其從工具認(rèn)知轉(zhuǎn)變?yōu)榇嬖谡J(rèn)知，從而開啟更多創(chuàng)新應(yīng)用的可能性。

三、Prompt 編寫的技巧與策略

1. 四象限法則

• 人知 AI 知象限：此象限涵蓋常見的 Prompt 技巧，如簡單提及相關(guān)概念，讓 AI 發(fā)揮其已知知識。應(yīng)避免過度展開，以免縮小 AI 的思考范圍，降低回答效果。
• 人知 AI 不知象限：許多創(chuàng)業(yè)公司在此領(lǐng)域努力，通過向 AI 詳細(xì)解釋特定模式、方法等提升其能力。在編寫 Prompt 時，應(yīng)詳細(xì)闡述相關(guān)內(nèi)容，確保 AI 理解。
• 人不知 AI 知象限：AI 知識淵博，在此象限中，關(guān)鍵在于提升提問能力，善于提問才能從 AI 獲取更多有價值的知識。
• 人不知 AI 不知象限：此象限為未知領(lǐng)域探索，頂尖人才可借助 AI 加速探索過程。

2. 考慮因素與變化趨勢

編寫 Prompt 時需考慮大模型本身和任務(wù)等因素。同時，隨著時間推移，x 軸（AI 知道與否）將快速下移，影響四個象限的變化；y 軸（人類知識范圍）也可能發(fā)生改變，人們通過與 AI 交互，知識范圍可能向左擴展，實現(xiàn)思維加速。

3. 具體編寫實例與心得

以壓縮概念為例，從最初簡單定義到通過與 AI 對話深入探討，不斷迭代，最終得出壓縮是對差異編碼等結(jié)論。在編寫過程中，可采用讓 AI 批判錯誤答案、引入不同觀點等方法，逐步引導(dǎo)出更深刻的理解。

四、Prompt 工程師的養(yǎng)成之路

1. 畫像與能力要求

Prompt 工程師需兼具人文素養(yǎng)和工程能力，既要有對文本和表達(dá)的敏銳感知，又要能理解 AI 模型原理，具備迭代優(yōu)化能力。

2. 培養(yǎng)方向與途徑

可從程序員中選拔有表達(dá)能力和人文素養(yǎng)的人員，或引導(dǎo)人文領(lǐng)域?qū)I(yè)人士掌握工程思維入門知識。如讓程序員嘗試寫作表達(dá)，讓哲學(xué)、寫作等專業(yè)人士了解工程思維，從而實現(xiàn)兩者優(yōu)勢結(jié)合。

五、Prompt 的未來展望

1. 發(fā)展趨勢與潛力

Prompt 的編寫方式將更趨自然，應(yīng)用領(lǐng)域也將不斷拓展。隨著人們對大模型理解的深入，Prompt 有望成為一種更加普及且強大的交互手段。在未來，我們可能只需通過簡單的語音指令、甚至是一個眼神或手勢（結(jié)合相關(guān)技術(shù)）就能向 AI 傳達(dá)復(fù)雜的需求，獲取精準(zhǔn)且富有創(chuàng)意的回答。它將不僅僅局限于文字創(chuàng)作、信息查詢等領(lǐng)域，更可能在醫(yī)療、教育、藝術(shù)設(shè)計等各個行業(yè)發(fā)揮變革性的作用。例如，醫(yī)生可通過自然語言快速獲取患者的精準(zhǔn)診斷建議，教師能利用它為學(xué)生定制個性化學(xué)習(xí)方案，藝術(shù)家借助其激發(fā)創(chuàng)作靈感等。

2. 面臨的挑戰(zhàn)與應(yīng)對策略

然而，Prompt 的發(fā)展也面臨諸多挑戰(zhàn)。一方面，如何確保不同人群都能熟練運用 Prompt 與 AI 進行有效溝通是一大難題，需要加強教育普及與用戶培訓(xùn)。另一方面，隨著 Prompt 應(yīng)用的廣泛化，可能會出現(xiàn)信息誤導(dǎo)、濫用等問題，這就要求建立健全的規(guī)范和監(jiān)管機制。同時，技術(shù)層面上，如何進一步提升大模型對 Prompt 的理解準(zhǔn)確性和處理效率也是亟待解決的問題，這需要持續(xù)的科研投入和技術(shù)創(chuàng)新。但我們有理由相信，隨著技術(shù)的進步和社會的發(fā)展，這些挑戰(zhàn)都將逐步被克服，Prompt 將在人類與 AI 的協(xié)同發(fā)展中發(fā)揮更加重要的作用。

六、Q&A

Q1：關(guān)于 2000 字微小說的相關(guān)問題

提問者：老師，您好。您在講座中提到的 2000 字微小說，其提示詞從哪里獲取呢？以及相關(guān)創(chuàng)作的問題和結(jié)果是怎樣的？

回答者：小說的提示詞在公眾號后面。公眾號里有三篇小說是由提示詞生成的。比如寫恐怖場景時，塑造相關(guān)場景并放入兩個事例即可；寫言情場景時，修改部分詞匯就能生成。從生成的小說來看，通過設(shè)定特定場景和角色，模型能生成情節(jié)豐富的內(nèi)容，改變場景元素能使小說產(chǎn)生明顯變化，展示了提示詞對小說創(chuàng)作的有效引導(dǎo)。

Q2：關(guān)于閱讀推薦的相關(guān)問題

提問者：老師，您提到了 read in，那在 prompt 探索過程中，您讀的都是哪些東西呢？

回答者：讀書是很私密的事情，每個人喜好不同，推薦書可能會引發(fā)爭議。不過對于提示詞工程師相關(guān)領(lǐng)域，我建了一個書單，有六本書對理解大模型有重要意義。《這就是 ChatGPT》從原理層面解讀大模型，篇幅短且翻譯后很棒；《深度學(xué)習(xí)的數(shù)學(xué)》從數(shù)學(xué)角度剖析，簡單易懂，適合初中數(shù)學(xué)基礎(chǔ)者閱讀；黃佳所寫的書從代碼實現(xiàn)角度出發(fā)，開源且注釋有助于理解脈絡(luò)；萬維剛的《拐點》從人文視角看待大模型；湯質(zhì)的《關(guān)于說話的一切》為定義提示詞為表達(dá)時提供了靈感等；《萬物皆計算》提出宇宙皆計算理念，涉及外星人宇宙語等內(nèi)容。

Q3：關(guān)于 Prompt 編寫的探索邊界與評判標(biāo)準(zhǔn)的問題

提問者：老師，我在編寫 prompt 時寫了很多版本但仍不知好壞，一般其探索邊界是怎樣的呢？

回答者：編寫 prompt 的探索邊界較模糊。以寫詩歌為例，不同人對詩歌好壞評判標(biāo)準(zhǔn)不同，有 “下里巴人” 和 “陽春白雪” 之分。若不清楚自己需求，如寫詩歌時不清楚想要表達(dá)的情感或意境，僅從 prompt 編寫技巧評判是無意義的，因為關(guān)鍵是要先明確創(chuàng)作意圖，這是編寫 prompt 及評判優(yōu)劣的前提。

Q4：關(guān)于 Prompt 與寫作本質(zhì)關(guān)聯(lián)的問題

提問者：老師，您在闡述對 prompt 的思路歷程中，提到了寫作相關(guān)內(nèi)容，那您有沒有考慮過在 prompt 編寫中回歸寫作本質(zhì)呢？比如劇本創(chuàng)作是與觀眾交互的過程，prompt 編寫是否也應(yīng)如此？

回答者：寫作本質(zhì)在 prompt 編寫中有一定體現(xiàn)。像魯迅名言能引導(dǎo)讀者思維建立畫面感，prompt 編寫也可如此。例如小說創(chuàng)作中，通過設(shè)計場景元素引導(dǎo)大模型創(chuàng)作。這啟示我們編寫 prompt 時要注重營造情境，使大模型理解意圖，提高生成內(nèi)容質(zhì)量和相關(guān)性，實現(xiàn)有效交互。但我之前對編劇相關(guān)內(nèi)容理解不足，不過通過這些例子能看出 prompt 編寫與寫作本質(zhì)存在關(guān)聯(lián)，值得深入思考。