反差 推特 东说念主工智能初学：实足好的请示
编者按：本文主要磋议了怎么通过 "实足好的请示" 来灵验地使用 AI反差 推特，并强调了在本色职责中与 AI 结合的进击性。著述来自编译。
在看过一篇对于医师用 GPT-4 会诊疾病的新论文时，我发现了 AI 的一个常见问题。这篇论文证据了许多访佛研究的发现：先进大说话模子在会诊方面弘扬出惊东说念主的才气，即便模子并非专为医学瞎想。世界可能会觉得这种 AI 才气大要匡助医师提升会诊的准确性。然而，事实是，使用 AI 的医师弘扬并不比不使用 AI 的医师更好——况兼两组医师的弘扬齐比不上只用 ChatGPT。为什么医师不成从 AI 的匡助中获益？
其中一个原因是算法摒除效应。咱们时时不心爱收受与本身判断相矛盾的机器建议，这导致医师即便在 AI 判断准确时也倾向于否决其论断。另一个原因则与使用大说话模子密切权衡。对于那些不熟谙使用这些器具的东说念主来说，AI 系统会显得难以掌控，从而导致他们无法充分利用 AI 的建议。
正如《纽约时报》一篇对于该论文的报说念所言："他们把 [ AI ] 当成了一个用于径直发问的搜索引擎：‘肝硬化是否是癌症的危境要素？眼痛有哪些可能的会诊？’ 只消少数医师意志到，他们可以将悉数这个词病史径直复制粘贴给聊天机器东说念主，并条款它对问题给出全面的回答。" 这种问题不是只消医师才有。在我教会的每个课堂或演讲的每个组织里，大多半东说念主齐试过用 AI，但精深不知说念该何如用。由于这种窘境，他们并莫得进入实足的期间（10 个小时）来信得过长入 AI 的作用。
美女车模阻截的要素有好多：东说念主们将 AI 看作是 Google，向它计划事实性问题。可 AI 并不是 Google，没法提供一致以至可靠的谜底。有些东说念主则条款 AI 替他们写东西，但又衔恨生成的内容过于精深。还有一些东说念主根柢不知说念该怎么启动，濒临醒宗旨光标感到无法可想。归根结底，他们无法灵验地向 AI 发出请示。
对于这些问题，一个常见的谜底是，东说念主东说念主齐应该学习一下"请示工程"——一种让 AI 按预期职责的复杂科学（或更像是一门艺术）。不外，对于大多半东说念主来说，用这种花式启动并不睬想。最先，复杂的请示结构可能令东说念主感到恐惧和敛迹。尤其是因为你不需要成为 AI 行家，以至不需要了解编程或计较机，就可以成为又名 AI 使用行家。要是建议从复杂技巧发轫，可能会让东说念主视为畏途。其次，"请示工程"这个宗旨暗意存在一种明确的科学枢纽，能让 AI 按你的预期运转。可本色上，研究东说念主员对什么是好的请示的最基本原则仍在争论。这是因为 AI 存在不一致性和奇特质，在不同模子之间不时会产生不同收尾。比方说，它们对间距或表情的隐微变化卓越敏锐；当你让它"重新注目问题"时，它们会弘扬得更准确；它们似乎对规则口吻响应更好（但不要过于规则）；以至到了 12 月，它们可能还会弘扬得比拟安静，也许是因为它们"学会了"寒假的宗旨。此外，由于更大的模子对请示期间的变化不再像早期 AI 那样敏锐，再加上新期间可以优化请示，对 AI 的正规培训需求可能会越来越少。
因此，诚然你可以学习请示工程的细节，了解大说话模子的基础职责旨趣，但对于大多半东说念主来说，这并非必要发轫。你只需花期间使用 AI，了解它在你专科鸿沟的本色用途。最进击的是反差 推特，要花上 10 小时控制与高档 AI 系统互动。而作念到这少量的枢纽是成为一个"实足好的请示者"，去克服阻截许多 AI 用户的那些坚苦。起步花式主要有两种："实足好的任务请示"以及"实足好的想考请示"。
实足好的任务请示
使用 AI 来完成任务是最实用的花式之一。在我的书中，我提到要让 AI 参与到职责当中，尝试用它搞定悉数职责任务，去望望它的弘扬怎么。我仍然觉得这是一启动的正确作念法。精深的建议是将 AI 手脚实习生使用。然而，目下追想起来，我觉得这种譬如时时会导致世界用卓越有限的花式去使用 AI。说真话，任何最近的前沿模子（如 Claude 3.5、ChatGPT-4o、Grok 2、Llama 3.1 或 Gemini Pro 1.5）可能比你能雇到的任何实习生齐要出色，但同期也会更歪邪。
别这么，我建议换个新的比方：把 AI 看作一位耐性无穷的新共事，只不外这位新共事记性不咋地，每次开启新的对话齐会忘记你之前告诉它的悉数事情，一位别东说念主费力于保举但本色才气尚不认知的共事。我的预料是，要真实像对待这么一位共事那样与 AI 互动。这个比方当中有两点跟与东说念主类结合（生人和共事）访佛，而另两点则卓越异类（忘记一切以及无穷耐性）。咱们应该从 AI 最接近东说念主类的场合启动，因为这是"实足好的请示"的枢纽。
鉴于 AI 是你的共事，你需要跟它结合，而不是光顾着给它下敕令；同期，你也需要了解它的所长和粗疏。最先，从你熟谙的鸿沟启动，这么你可以快速摸索出它的才气领域。由于你对该鸿沟卓越熟谙，可以快速判断 AI 的回答是对如故错。你需要作念好心境准备，因为 AI 可能会提供一些看似合理但本色上却是伪善的谜底。但不要因为这些"幻觉"而短促尝试。尽管"幻觉"可能不可幸免，但跟着期间的推移，你会了解它们在哪些情况下作用强大，哪些情况下不足轻重。通过允许 AI "犯错"可以灵验镌汰幻觉的发生率。比方说，可以告诉 AI："要是你不细目或者短少必要信息，请回答‘我莫得实足的信息来去答这个问题’"，这种花式效果彰着。
鉴于 AI 是生人，你需要卓越明确地说明你的需求。比方说，不要只消求它写一份对于汉典学习是非的陈述，而是具体到："写一份针对好意思国中西部某场合大学开展汉典学习的是非陈述，筹谋是劝服商学院院长资助一个新的汉典学习名堂。" 其他匡助 AI 明确任务的枢纽包括：提供好坏回答的示例（所谓的少样本请示），以及安然说明你但愿完成的筹谋。你也可以像对待其他东说念主一样，给 AI 提供反馈，条款它进行革命，或者干脆让它向你发问，了解不认知的场合。与 AI 的结合是一场对话，而不是单向指示。
接下来咱们来谈谈 AI 不太像东说念主的场合，比方说它的忘记——每次新对话齐会抹掉 AI 对你具体情况的长入。因此，你需要提供配景信息。配景信息可以是一种变装或身份（比方说演出又名市集营销东说念主员），但需要严慎使用这些变装。因为诚然变装能匡助 AI 长入你的配景，但这并不是全能的（并不会真实将 AI 酿成又名市集营销东说念主员），有时候赋予 AI 变装以至会镌汰准确性。可以尝试愚弄变装，但要是变装没用，也可以无用。你还可以径直提供悉数权衡信息，比如整篇文档、操作手册，以至是之前的对话内容，这些精深齐很有匡助。但请把稳 AI 的操心才气，等于高低文窗口有限。
临了，咱们来谈谈 AI 的耐性无穷，这是它最不像东说念主的特质之一。本色上，对于 AI 最难长入的少量是，它恒久不会对你生气。你可以不断提倡条款，不断进行修改，它齐会络续报恩你。这种特质为常识生涯带来了一种新的可能性——肥沃。你不必短促提过分条款，比如可以让它同期提供三封不同口吻的邮件来引发灵感。你不需要只消求一句话的写法，可以要它写出 15 种不同的抒发花式来破裂你的写稿瓶颈。不必只提倡 5 个想法，而是让它给 30 个点子。事实上，咱们的研究发现，GPT-4 可以生成指不胜屈个想法，况兼不会在短期间内重叠。你的任务是推进种种化（"给我提倡比原先怪 80% 的想法"）、重组（"聚拢第 12 个和第 16 个想法"）、延迟（"提供更多访佛第 12 个的想法"），然后选定一个你心爱的。
实足好的想考请示
除了可以从 AI 哪里获取职责效果除外，你还可能但愿得回建议、找到一位想考伙伴或者等于找个东说念主聊聊天。东说念主们之是以这么作念的原因各不相通。即便 AI 的建议只怕总会有所匡助，你也可以把它手脚一个"橡皮鸭"——这是一种在计较机编程中常见的想法，也等于当你对着桌上的一只橡皮鸭证明一个问题时，通过自言自语，你就会理清问题所在。举个例子，我曾跟一位量子物理学家交流过，他说 AI 对他的物理研究颇有匡助。当我问他 AI 是不是一位好的物理学家时，他回答说不是，但 AI 的酷好心蓬勃，会促使他更潜入地想考我方的想法。这等于"橡皮鸭"作用的体现。不外，AI 也照实可以提供一些有用的换取。比方说，要是你有践诺才气，AI 可以提供可以的计谋或创业建议。除此除外，把柄死心实验，与 AI 的对话似乎可以松开孤单感，但咱们尚不认知将 AI 用于诊治或奉陪的各式影响和风险，因此建议严慎使用。
要是但愿把 AI 看作想考伙伴，枢纽是对话要当然。只需跟它交谈即可。大多半东说念主发现，通过手机进行语音对话是最纵欲的花式。目下最佳的语音模子是 GPT-4o，可通过 ChatGPT 或 Copilotapp 看望。Google Gemini 的语音模子稍显失神，但也可以用。其他模子的语音模式也行将推出。
不要复杂化
长入 AI 最灵验的枢纽等于去用。东说念主们可能因为早期的幻觉（觉得 AI 不够好）或存在主义的不适感（觉得 AI 太好）而过快废弃使用 AI，但跟着期间的推移，好多最先的响应会变得随心。你的筹谋很节略：花 10 小时用 AI 干信得过权衡的任务。之后，你当然就会光显 AI 是怎么融入你的职责和生涯的。你会渐渐培养出对灵验请示的直观，并能更好地长入 AI 的后劲。不要追求齐全——从某个场合启动反差 推特，边用边学即可。
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