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AI工具提示詞寫作的挑戰與應對方案

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刘宏明╱房地产公司专案执行经理

描述自己就已经很困难

在真正谈AI提示词写作的难度前，不妨先想想用文字描述一件自己再熟悉不过的事物有多难。大部分人肯定都有写过自传，即使是身为公司老板，撰写商业计划书时也难免遇到这类挑战。这些都是在试着用语言文字去描述自己最熟悉的人和事，但恐怕没有人会认为这是容易做的事情。

描述技术的挑战

用语言文字描述一项技术，即使对技术专家而言都不是一件容易的事。以拥有世界顶尖人才的台积电为例，他们在投入数亿元研发出重大成果时，为求最佳的专利保护，还得冒着技术外泄的风险，花费高额酬劳，特别聘请美国专利代理人访谈发明人，以协助撰写专利说明书。可见即使是最熟悉技术细节的发明者，要用文字清楚表达也绝非易事。

AI对文字理解方式的特殊性

(1) 人类vs. AI的理解差异

许多人在与大型语言模型互动时，常常误以为AI和人一样拥有高度理解能力。但实际上，AI对文字的理解方式和人类大不相同。对AI而言，前后文的关联性是其理解的基础。一个字的差异，都可能让AI的理解产生天壤之别。

(2) AI提示词工程师的重要性

正因如此，LLM厂商非常重视AI提示词工程师的招募，愿意开出优厚的薪酬条件。因为LLM系统的性能，归根结底取决于其对人类语言的理解能力。提示词工程师的任务，就是设法提升LLM系统的语言理解，尽可能贴近人类的「脑补」能力，但又不能过度发散，曲解使用者的原意。这是一个需要精细拿捏的过程。

提示词详细与精简的平衡

(1) 冗长描述的陷阱

LLM主要依靠关联性来理解提示词。如果提示中包含过多资讯，反而更容易引入误导性的词句，导致LLM产生偏差。然而，目前连LLM厂商也难以界定，什么样的描述会引起偏差。冗长的描述显然不可取，但过于简练的提示词又难以驱动LLM执行复杂任务。

(2) 精炼描述的挑战

笔者在开发AI绘图辅助工具的过程中，发现市面上同类工具大多功能单一，而且还是需要使用者输入大量文字，这对不擅长文字表达的用户很不友好。对此，笔者开发的工具着重「揣摩」用户心中所想，再让其从选项中选择，而不是要求使用者按照要求再输入更多资讯。但要在1000个英文单词的篇幅内 (相当于1.6K Token)，对LLM做出清晰完整的指令，还要设法避免冗余的「废话」[1]，可谓难上加难。每一个字都必须经过反复斟酌，力求用最精炼的语言去启动AI已有的知识。

结论：专业的事情还是交给专业的人来做

(1) 提示词之别于日常语言

提示词之所以特别冠以「提示」二字，就是要强调其与日常沟通语言的区别。提示词的作用是去「唤醒」LLM系统中已有的知识。因此用尽量简练的文字，去触发强大的AI能力，是提示词写作的核心要义。但正如前文所述，对绝大多数人而言，这并非易事。

(2) 提示词工程在AI赋能中的角色

与其让所有人都投入巨额时间成本去学习提示词写作，倒不如找专业的人来负责写提示词，顶多再找能读懂并修改专业提示词的人，借此开发大量实用的AI工具，造福广大非技术用户。笔者认为这是一条更切实可行的AI赋能路径，作为这一领域的实践者，笔者衷心期待未来有更多优秀的AI应用产品问世，让AI技术真正服务大众、造福社会

备注：

【本文仅反映专家作者意见，不代表本报立场。】

富翊资讯股份有限公司研发工程师

AI工具提示詞寫作的挑戰與應對方案

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