大模型的语言游乐场
核心观点与关键数据
- 人工智能时代表达：强调人工智能时代表达不仅是沟通，更是共同创造。
- 提示词认知发展：从清晰表达到结构化表达再到简洁表达，提示词的认知经历了新手、熟练掌握和进阶阶段。
- 提示词工程：向内探索语言表达上限，可复用提示框架和智能体工程化能力及产品思维。
- 人机语言互动新思考：从“我说你听”到“我们共同探索”，从追求精确指令到接受模糊性，构建共享认知空间。
案例分析
- 咖啡店商业计划书案例：
- 缺乏背景信息的提示：导致AI生成非常通用的内容。
- 提供详尽信息的提示：明确目标受众、规模、地点等，但可能冗长。
- 简洁且包含关键信息的提示：直接指明核心需求和关键点，建立在对AI能力的理解和信任基础上。
- 学术论文大纲设计案例：
- 结构化提示：提供详细大纲和每部分的关键论点。
- 开放边界探索：探索拓展现有理论框架的可能性。
- 创意模糊引导：利用模糊概念激发创造性推理。
- 对话共创：通过对话过程构建共同认知空间。
- 患者沟通培训项目案例：
- 意图导向：分享目标体验、传达感受、预期描述效果。
- 提供清晰引导：保持一定的模糊性，激发AI的创造力。
- 可持续社区设计项目案例：
- 分享思考过程和矛盾点：探索“适应性社区”的概念。
- 仅提供结论性需求：探索不同的思考角度。
- 文学创意教学实验案例：
- 深层次思考的触发方式：通过假设性分析重新理解人物复杂性。
- 接力创作：通过对话模式激发创意。
新的思考方向
- 如何让模型理解因为能力不足而没能说清楚的话（意图澄清）。
- 如何在说清楚的同时不限制模型的推理空间（开放边界探索）。
- 如何利用有意的模糊表达激发模型的创造性推理（创意模糊引导）。
- 人机共同构建的认知空间（对话共创）。
- 与人类直觉性理解相结合（符号-直觉融合）。
研究结论
- 提示词工程和人机协作是人机共创的关键。
- 通过结构化提示、开放边界探索、创意模糊引导、对话共创和符号-直觉融合，可以激发AI的创造力和深度思考能力。
- 未来，AI技术将回归到人的需求和价值，推动人机协作乃至人机共创的新模式。
