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人工智慧、Artificial Intelligence、人工智能、AI人工智慧

劉威麟 知識長

nabi總知識長 / Mr. 6

01/02 14:15

一直被忽視的AI服務成功關鍵:常常反問用戶更多問題

上週有一位叫做Jordan Gibbs的美國AI工程師寫了一篇爆紅文章,此文章的題目很簡單──「最重要的ChatGPT指令(詠唱)」。
Jordan其實是技術人,他是Elevora.ai的技術長,Elevora是個企業應用,讓企業HR透過AI進行第一輪面試,省下許多時間,不過他上週分享的這篇文章卻是相當基礎的、使用ChatGPT的語法。
雖然簡單,這一句「最重要的ChatGPT指令」倒真的蠻有用的。
到底是哪一句指令、哪一句詠唱?
Jordan先解釋,他是如何發現這句指令的。
他說,大型語言模型,就連最聰明的、最了解裡面運作的工程師也不知道怎樣讓ChatGPT給出最好的答案,ChatGPT 每次都理直氣壯的回答你所有問題,卻從來不會告訴你,它「知道什麼」或「不知道什麼」。
因此,由此推論,如果希望它給你更好的答案,或許,方向就是,請它先告訴我們,到底它「需要知道什麼」?
於是,Jordan做了一個實驗。
他先問ChatGPT,他是一位25歲上班族,男性,請給一些他上班服裝上的建議吧。
果然,ChatGPT一如往常,好像它什麼都懂一樣,理直氣壯的說了一大堆,一口氣提了七種穿搭,都說得「淺淺的」,蠻跳tone的……看久了ChatGPT的回覆,這樣程度的答案,說真的,最後只能當作聊天的話題,聊到我曾經問ChatGPT要穿什麼然後它這樣回答我──實際的上班要穿什麼,我根本用不上這些膚淺建議。
這時候,Jordan換一個方式問ChatGPT。
他也先說,他是一個25歲的上班族,男性,請給他一些上班服裝的穿搭建議,「不過,當你開始前,請先問我一些你需要問我的相關問題,我才可以給你更多的內情。」
這句超級詠唱,原文為:
Before you start, please ask me any questions you have about this so I can give you more context. Be extremely comprehensive.
果然,ChatGPT馬上列出了12條問題,包括你們公司習慣的服裝風格?有哪些顏色你不想要?你是要參加活動還只是一般在辦公室?你多注重穿衣服的舒適度?
Jordan回答這些問題時,其實也只需要寫出問題號碼,後面寫上該問題的答案,簡列了12個簡單答案之後,ChatGPT就果真就回覆了一套非常細節的穿搭建議。
這一次,ChatGPT回答的品質,的確遠遠超過剛剛第一次的「胡言亂語」!
棒多了!
你或許會說,ChatGPT本身並未真的聰明的分析過,或許它就只是接龍那些問題的文字出來,但,至少,這些問題,的確也是有助於發問者(Jordan)釐清更多方向,想到一些他剛剛沒有想到的問題,也幫助發問者,習慣了ChatGPT的語言邏輯,配合ChatGPT,提供更多它需要的資料,也因此使用者的確也因此能從ChatGPT得到更詳盡的答案。
所以,我們從中學到了什麼呢?
如何在問題之中,巧妙的問出更多問題,更了解使用者,是大型語言模型更成功的關鍵。
曾聽一位智者說過,聰明的人,不講答案,只問問題。
反過來看,我們以前應該也碰過,有些人還沒認識我們之前,就拚命的講一大堆建議想要告誡我們,最後落得我們一點都不想聽他說。他犯了什麼錯?那就是,只講(自以為是的)答案,不問問題。
同理,笨的AI,拚命亂扯,不問問題。
聰明的AI,先問問題,再講答案。
這是接下來設計AI都要注意的事。
現今的AI服務,懂的「再問問題」的,並不多,也不知道怎麼將這些問題,無痛無縫的安插在人類與AI的對話之中,讓使用者(人類)願意接受被問、被囉唆、被追殺更多問題,以便多提供一些資料。
若你的AI可以巧妙做到這一點(問更多問題),那你做的比其他AI好,也不意外了。
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