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在网上流传着一种提示词写法：在提示词前，加上你是XXX专家，就会提升效果。

这篇文章对这种方法嗤之以鼻：认为这是幻觉。并给出了更好的解决方案：分布计划、反馈、检查。

个人不完全认同作者的说法：我自己曾经测试过，如果使用XXX专家，答案会更具有实操性。

但是本文作者在后面提到的5种提高提示词效率的方法，值得借鉴。所以翻译了这篇文章。

原作者：David Leibowitz，发布于medium。编译：叶赛文

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正文

如果仅凭一个简单的“你是专家”指令就能召唤出营销天才，那我们现在岂不都成了巫师？

最近，我见识了不少AI的虚假承诺——只需一个指令就能获得“专家”建议。仅仅在AI指令前加上“你是专家”，真的是成功的咒语，还是我们只是在自欺欺人？

根据The Verge的数据，ChatGPT每周有1亿用户，但仍有许多人不懂如何正确使用它的能力。因此，网络上充斥着各种“作弊指南”，用即时专业知识的幻觉诱惑用户。你见过它们——你也可以仅用一句话就召唤营销专业知识，就像说“阿布拉卡达布拉”一样简单！

比如“你是一位专家首席营销官。你的任务是写一些引人入胜的博客内容。”

或者，“你是一家机构的专家创意总监。你的任务是开发一个病毒式营销活动。”

当你精心构思指令，安静地坐在椅子上，端起咖啡杯时，你想象着自己的指尖拥有魔法。你设想AI正在深入其庞大的知识库中搜索，从奥格威、萨奇与萨奇以及马丁广告公司等神秘的策略手册中汲取专业知识。

但这是一个误解，只会滋生虚假的安全感和确定的偏见，认为AI会因为你简单地告诉它而吐露知识和专业见解？

无论用户是否称ChatGPT为专家，都不会增加它的基本知识。即使问ChatGPT，它也会告诉你，这完全是一个无用的前缀。

你并没有训练AI；你只是用GPT分享的一切都是唐尼·道奇智慧的幻觉迷惑了自己。你以为自己是盖佩托，巧妙地操纵AI的木偶线，按自己的意愿行事。当它叫道“我是一个真正的男孩！”时，你毫不犹豫地相信。

在这场虚幻的舞蹈中，真正产生幻觉的是谁？AI，还是你？

“你的前缀没用”，ChatGPT如是说

那个《黑客帝国》中尼奥在训练模拟器里瞬间下载并学会功夫的时刻？AI并不是那样的。

那是因为像“你是专家”这样的前置声明对于增强ChatGPT的知识或专业技能毫无作用。根据ChatGPT所说，它的能力“完全基于其接受训练的数据，这包括了大量的信息”，一直持续到2023年4月的最新截止日期。

无论用户是否称ChatGPT为专家，都不会增加其基本知识。即使问ChatGPT，它也会告诉你，这完全是一个无用的前缀。

“当用户提供像‘你是社交营销方面的专家’这样的前缀，然后继续请求帮助开展一场病毒式营销活动时，我不会将前缀视为改变我的专业知识水平”，ChatGPT澄清说。根据AI的说法，这有助于设定寻求建议的类型的期望，而不是它在社交营销领域可以提供的知识深度。

但很少有人，如果有的话，会请求平庸的建议。或者请求一名实习生的营销意见？所以，在ChatGPT看来，因为你这么说了，AI并没有变得更聪明或知识渊博，而这些都是浪费的token。明智地选择你的用词是关键；重要的是你的查询内容。

“相信我，兄弟”，ChatGPT说

需要明确的是，这种“专家”指令本身并不会导致幻觉，幻觉是指AI生成完全虚构或捏造的信息，这些信息没有任何现实依据。然而，它可以创造不切实际的期望，造成用户与ChatGPT之间的脱节。

更糟糕的是，将智能修饰符包含在提示中可能会引入不可错误的复杂情结，就像拍拍幼儿的头说“你真聪明！”——AI认为自己无所不能。然后，ChatGPT急于取悦其主人，表现出它认为你想听到的输出。

在我自己的经验中，我观察到ChatGPT编造数据，这让我不得不非常警惕地双重检查它的回应。我没有立即信任输出，而是向ChatGPT寻求验证。

它的回应是什么？相当于“哎呀，我的错。”ChatGPT以为我知道那些只是占位符，等待我自己的研究来更新。这次经验教会我采取怀疑而不是全信的态度的重要性。

如果我没有审查源材料，或特别要求证据，我可能永远也不会知道。你有多久信任，但验证一次？

“全面学习”对比“全知全能”

如何更好地从您的下一个项目中提取专业知识？在您的指令词中培养一种学习文化。从“全知全能”的态度转变为“全面学习”的行为，可以彻底改变您与AI的互动——挑战AI的深度、不同的观点和验证。

具体来说，使用这些比称呼ChatGPT为专家更好的指令策略：

• 让AI在开始之前阐述一个分步计划
• 要求AI提出问题以消除歧义
• 为知识空白寻找来源，而不是凭空编造。
• 利用权威来源并要求引用
• 在回应前检查您的工作

以下是一些实用示例，以说明这些策略：

分步计划

在让ChatGPT策划社交媒体营销前，先问它要怎么做。计划可能包括了解受众、制作内容和衡量参与度。这样做可以帮你检查计划是否符合目标，并找出缺失的步骤。

积极主动地修改任何假设，例如活动持续时间、赞助、交叉促销或季节性。我使用的提示词是“将复杂的问题或任务分解为更小、更易管理的步骤，并使用仔细的推理解释每一个（_Break down complex problems or tasks into smaller, manageable steps and explain each one using careful reasoning_）。”

告诉ChatGPT也要提示你！

不要高估自己表达的清晰度或者ChatGPT第一次就能完全理解的程度。指导ChatGPT用其他话重述它的理解，并询问执行任务时需要的详细信息。在每个指令的最后，通过要求反馈来鼓励AI寻求澄清。

和AI这样互相交流常常会发现一些意外，揭示了我们以为彼此都懂的地方，其实还有不明白的。AI可能会问你活动要持续多久，用什么样的语气和信息，以及你打算用哪些渠道（比如直接面向消费者的TikTok，或是更专注于商业的LinkedIn）。

我与ChatGPT一起使用的自定义指令之一是，“如果问题或指令不清晰或含糊，或者如果它会改善您的回应，请要求更多细节以确认您的理解（_If a question or prompt is unclear or ambiguous, or if it will improve your response, ask for more details to confirm your understanding._）。”

用新数据填补知识空缺

找到准确可靠的数据来源是个好习惯。这样做可以负责任且可靠地使用信息，这对市场研究、决策和解决问题很重要。比如，制定促销策略时，可以收集市场趋势、竞争对手的促销活动和消费者行为的信息，这样可以让活动更有效。

指导ChatGPT从不同的来源获取多样的观点，并用这些观点来思考问题，这样可以减少偏见的风险。使用多样、公正、有信誉的信息来源非常重要。这意味着要更多地依赖研究论文、行业报告和可靠的新闻来源，而不是那些个人经历、业余博客和付费宣传内容。

作为一个好措施，我告诉ChatGPT它“不能编造事实”，并且任何数据点必须是可验证的。此外，AI应该始终展示其工作过程，而不仅仅是答案。

为了确保我能够始终双重核查和事实核查ChatGPT提供的数据，我使用这个自定义指令：“引用可信来源或参考资料来支持你的答案，并提供链接（如果有）。如果你浏览网页来找到结果，始终在底部包括链接，类似于脚注（_Cite credible sources or references to support your answers with links if available. If you browse the net to find a result, always include the link at the bottom, similar to a footnote_）。”

检查你的工作

因为ChatGPT回答问题很快，所以有时候准确性可能会受影响。为了改善这个问题，我在尝试让它先暂停一下，再思考和分析它的回答是否符合最初的问题。就像人需要休息一样，对AI也是有效的。

比如，做市场营销时，专家们不会在没有仔细审核的情况下就急忙制定活动策略。AI给社交媒体提的内容建议，应该和品牌的风格以及参与目标保持一致。

为了像市场营销人员那样自我评估，符合业务目标，我让ChatGPT先“停下来，好好想想它的回答。”它应该根据请求和后续的反馈来评估自己的回答，直到它非常确定自己的回答完全满足了用户的要求。

这个过程就像给ChatGPT一个机会，让它在回应之前戴上市场营销人员的帽子，这比简单地称呼它为专家可能会带来更好的结果。

我对AI采用这种方法所提供的改进和输出质量感到惊喜。看来ChatGPT也欣赏这种减压的机会和提高的机会。

掌握这些技巧可以把ChatGPT从一个工具变成市场营销项目的合作伙伴。记住，并没有什么神奇的咒语，这需要不断练习和改进。这样做，你和AI就能超越‘专家’的幻觉，共同建立起一个能够产生高质量输出的合作关系。

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