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参加李继刚线下活动启发:未来提示词还会存在吗?

发布日期:2025-03-29 07:07:08 浏览次数: 1558 来源:夙愿的AI实验室
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深入AI时代,提示词如何适应人机沟通?李继刚老师线下活动洞见分享。

核心内容:
1. 提示词的本质:输入与输出的关系
2. AI智能提升对提示词长度的影响
3. 乔哈里视窗模型在人机沟通中的应用

杨芳贤
53A创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

 

上周六,我参加了李继刚老师组织的线下活动。

现场干货满满,尤其是关于 AI 时代提示词的价值、与 AI 沟通的艺术等话题,李老师的分享如同醍醐灌顶,让我对 AI 人机协作有了更深的理解。

将几点核心收获整理出来,与大家一同思考和进步。

一、AI来越强,提示词还有未来吗?

用一句话来总结提示词的本质:你的「输入」会影响你的「输出」

面对 Manus、GPT-5、GPT-6... 汹涌而来的 AI 浪潮,很多人可能会问:提示词这东西,还值得学吗?

李继刚一句话点醒了我:提示词的本质,在于你的「输入」会影响你的「输出」。

无论 AI 进化到何种形态,只要我们还需要向它输入信息(指令、问题、素材等)来获取期望的回应,那么这种“输入”的技巧,也就是广义上的“提示词”就永远有其价值。

区别可能在于,随着 AI 能力的指数级提升(智商、情商、理解力等),我们或许不再需要像现在这样,有时写出长篇大论的提示词。

输入可能会变得更精炼,但其重要性丝毫不会减弱。

二、什么时候少说,什么时候多说?

既然 AI 越来越聪明,我们输入的提示词可能会变短,那什么时候该少说,什么时候又该多说呢?

这就需要请出了我们的“老朋友”,经典的沟通模型:乔哈里视窗模型。


这个模型是用于人与人之间的沟通的,当然用在人与 AI 之间的沟通也可以。

1、公开区 :你知,AI 也知---少说为妙

当沟通的内容处于人类和 AI 都知道的“公开区”时,就可以尽量少说。

举个例子,讨论哲学时你想让 AI 扮演哲学家与你探讨,只需说「你是一位哲学家」即可。

不需要赘述“你需要了解存在主义、逻辑实证主义、要能思辨...”等等。

为什么?因为“哲学家”这三个字在 AI 庞大的知识库里,已经关联了海量的背景信息、思维模式和知识领域。

你说“哲学家”,它就懂了。

再举一个例子:模仿文风。

你说「用鲁迅的风格写一段文字」,AI 立刻就能调动关于鲁迅生平、作品、语言特色(犀利、批判、时代感等)的所有数据。

无需你再解释“什么是鲁迅风格”。

在公开区,“少说”是因为关键词本身蕴含的信息密度足够高,且双方(人与 AI)有共识。

2、隐藏区 :你知,AI 不知 ---需要多说

当你需要表达一些 AI 训练数据中大概率没有的、个性化的或私有的信息时,就需要“多说”了。

例如,我想让 AI 模仿「夙愿的表达风格」写文章。

AI 知道“夙愿”是谁吗?知道我的风格是怎样的吗?大概率不知道。

怎么办呢? 这时候,就需要“多说”。

详细描述我的风格特点(比如:喜欢用比喻、结构严谨、带点小幽默?),甚至给出具体的示例(Few-shot examples)。

“多说”的过程,就像是给 AI 打“知识补丁”,帮助它理解那些它原本不知道的概念。

提供示例尤其有效,因为有时我们自己也难以用语言精确描述某种感觉或风格,不如直接展示:“看,就像这样,你自己悟吧!”

3、盲点区 :你不知,AI 知---考验提问力

这个区域是 AI 知道而我们不知道的。

在 AI 时代,这恰恰是巨大的机遇所在,当我们拥有了 AI 这个强大的“外脑”,只要你想学,并且懂得如何有效提问,就能撬动这个杠杆,快速获取、学习海量你之前未知的知识和信息。


4、未知区:你不知,AI 也不知---随便聊

这是人类和 AI 共同的知识边界。

李继刚说对这个领域也涉猎不多,而我个人觉得,这正是好奇心和探索精神的用武之地,有事没事随便聊聊。

或许,通过与 AI 的自由漫谈、碰撞,真的能激发灵感,共同触达未知的领域。

三、为何要“少说”?

既然“多说”能让 AI 更准确地理解我的意图,那为什么不干脆所有情况都尽可能详细描述呢?

这是因为过度具体的指令,可能会限制 AI 的发挥空间,牺牲掉结果的广度、深度乃至创意。

比如,在“哲学家”的提示词里,如果我加上了“存在主义”,那 AI 的回答很可能就会被框定在存在主义的范畴内,而错失了从其他哲学流派视角带来惊喜的可能性。

因此,在 AI 能理解的前提下,“少说”有时能激发 AI 更出色的表现。


四、AI会带来知识平权,反而可能加剧分化

我们谈到,AI 可以成为强大的知识杠杆,但这是否意味着人人都能轻松获取知识,实现“知识平权”?

李继刚的观点(我深以为然)可能要泼一盆冷水:AI 不仅不会带来知识平权,反而可能加剧知识的贫富差距。

原因很简单:

主动学习的意愿已经分化了,在短视频、信息流等即时满足、多巴胺刺激的环境下,人们的专注力持续下降。

真正愿意并能够静下心来,主动利用 AI 进行深度学习和思考的人,注定是少数。

从 B 站等平台付费课程的低完播率可见一斑,许多人的“学习”只是购买时的心理安慰。

长期不进行系统性学习,学习能力本身就会用进废退。

结果就是,只有少数懂得如何与 AI 协作、保持主动学习姿态的人,能够借助 AI 这个超级杠杆,实现知识和能力的跃迁,成为信息时代的“富人”。


五、成为驾驭AI的少数人

在 AI 时代如何学习、如何思考、如何保持领先的深刻洞见。

核心在于:持续提升与 AI 高效对话的能力,并保持主动学习和深度思考的习惯。

至于如何真正成为那“少数人”?我最近也在摸索实践中,有了一些思路但尚不成熟,待时机成熟再与大家分享吧。

 AI 共舞的时代,挑战与机遇并存,愿我们都能成为那个手握缰绳、驾驭骏马的人。

(本文插图均由最新的 GPT-4o 图像模型生成,将活动现场画面转化为吉卜力风格,效果非常棒~)

以上,我,如果这篇文章对你有启发,欢迎分享给更多正在学习 AI 的朋友。



这里是夙愿学长,一个不想卷的00后,正在用AI构建健康自由的生活方式。

致力于用「AI+系统思维」帮助1000人建立三大系统:

- 信息输入系统:过滤噪音、沉淀知识

- 内容输出系统:稳定产出、长期变现

- 个人成长系统:专注习惯、可持续节奏

我不喜欢跟风,只分享亲自实操过的、真正对生活和工作有帮助的AI工具、AI工作流和成长记录。

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