Prompt 学习地图 20 | 概念误区 – 你和模型说的是一回事吗

你和模型说的是一回事吗 在与模型的交互中，许多人可能会误解它的工作原理。用户很容易认为只要提出一个问题，模型就能完全理解并提供精确的答案。然而，模型的回答完全基于它接收到的文字输入，它并不能深入到用户的思维中去理解其真正的意图。

拿一个实际的例子来说，当用户简单地表示 “我想了解一下苹果”，模型面临的困境是，它并不知道用户具体想了解关于苹果的哪一方面。苹果可以是一家知名的科技公司，也可以是我们日常生活中的水果，甚至还有其他含义。因此，为了避免产生这种误区，用户在提问时需要更为明确和具体。

例如，如果用户想了解苹果公司的历史，应该直接询问 “告诉我苹果公司的历史”，这样可以帮助模型更精确地为用户提供所需的答案，避免不必要的误解和混淆。

为什么会出现这类误区： 认知上的差异 ：人类的大脑对于信息的处理是基于他们的经验、背景知识和当前的情境，而模型仅仅是基于其训练数据和算法来生成回答。因此，用户可能误以为模型与他们有相同的上下文认知。 场景示例 ：小李是一个初级的园艺爱好者，最近对于某种特定的植物护理感兴趣，他决定咨询 ChatGPT。

小李： “我家的蓝莓树叶子黄了，怎么办？” 对于小李，他的经验、背景知识和当前情境是，他知道自己家的蓝莓树具体生长在什么环境下，可能遭受了哪些外部因素的影响，比如近期的天气变化、是否给予适当的水分和阳光等。 而当ChatGPT回答这个问题时，它是基于其训练数据和算法，它并不知道小李家的蓝莓树具体的生长环境，也不知道小李是否为其进行了适当的护理。它可能会提供一些建议，如 “蓝莓树的叶子黄可能是由于水分不足或者土壤中某些营养成分缺乏，建议检查土壤和水分供应”。 在这里，小李可能误以为ChatGPT能完全理解他的具体情境，而事实上，ChatGPT只是基于普遍情况给出的答案。如果小李真的想得到更具针对性的建议，他需要提供更多关于他的蓝莓树的具体信息。 对技术的误解 ：许多用户可能不了解大语言模型的工作原理，认为模型可以“理解”他们，就像与另一个人交谈一样。 场景： 王先生是一位退休的中学教师，对于新兴技术不太熟悉。最近，他听说了这种可以回答问题的AI语言模型，并决定尝试与之交流。 王先生：“我今天心情不好，感觉很失落。” 期望ChatGPT能像一个朋友那样为他提供真正的安慰和建议。 ChatGPT的回答可能是： “很抱歉听说你今天心情不好。发生了什么让你感觉这样？”或者给出一些建议来转移他的注意力。 王先生可能会感受到一些安慰，但实际上，模型并不真正“理解”王先生的情感，也不会“关心”他的感受。它只是根据先前的数据来模拟出像人类般的回答。 如果王先生继续深入分享他的生活琐事或私人情感，他可能期望模型能够给出深入、贴心的回应，然而模型只能基于其训练数据来给出一些一般性的答复，可能不会满足王先生真正的期待。当然，设定模型为某种心理辅导角色也许对此有所帮助，但在缺乏更多背景信息的自然对话中，往往模型的回复会让用户失望。 期望值过高： 由于 AI和大模型在近期的迅速发展，可能导致一些用户对其能力有过高的期望。 场景： 李小姐是一名医疗研究人员，她听说近年来的AI技术非常先进，特别是在数据处理和问题回答上。因此，当她遇到一个复杂的医学问题时，她决定使用ChatGPT来寻求答案。 李小姐： “为我解释癌症背后的完整分子机制” 她期望ChatGPT能够提供一个详尽、深入并且更新至最新研究的答案。 ChatGPT可能会回复： “癌症是由于细胞在DNA损伤和修复过程中出现错误，导致细胞失控增长的疾病。其背后的分子机制包括多种信号转导通路的失调、基因突变等。” 然后可能会列举一些常见的机制和相关的基因。 但是，癌症的研究是非常广泛和深入的，涉及到数干上万种不同的机制、变种和研究进展。ChatGPT虽然能够提供一个大致的概述，但可能无法满足李小姐对详尽和最新研究的期望。 如何有效避免误区？ 1. 明确提问： 用户应当尽可能明确和具体地提出问题，以便减少模型的歧义空间。—换言之，不要“惜字如金”，尽可能多的提供信息，确保模型理解的概念和你像表达的一致。 2. 提供上下文： 如果问题涉及到特定的背景信息，用户应当在询问时提供这些上下文。典型的例子是我们在玩梗或者使用特定用语、俗语、俚语的时候。 3. 多次迭代： 如果对模型的回答不满意或不确定，用户可以通过多次询问或重述问题来获得更精确的答案。 在不确定模型和自己的理解是否一致的时候，如何进行有效的“概念对齐”？ 1.再次确认： 用户可以尝试用不同的方式重新提问或要求模型解释其回答。 场景： 张先生是一位历史爱好者，他对某个历史事件感到困惑，并决定向ChatGPT寻求答案。 张先生： “第一次世界大战是怎么开始的？” ChatGPT 可能会回答： “第一次世界大战的直接导火线是 1914 年奥地利皇储费迪南大公在波斯尼亚的萨拉热窝被刺杀。然而，这场战争的背后有更复杂的政治、经济和军事原因。” 张先生对答案感到有些不太满意，因为他想了解更多关于背后的政治、经济和军事原因。为了再次确认和深入了解，他决定换一种方式提问。 张先生： “详细解释第一次世界大战背后的政治和经济原因” 这次，ChatGPT 可能会提供更为详细的回答，涉及到各国的同盟体系、帝国主义的竞争、经济紧张关系等因素。 2.使用例子进行验证： 用户可以给出一个例子，并询问模型如何在该情境下应用其先前的回答。 假设你之前问了模型：“如何解决冲突？”模型给出了一个答案，比如：“冲突解决的方法包括有效地沟通、找到共同点、妥协、寻求第三方仲裁等。”为了验证这个答案，你可以提供一个具体情境并询问模型： “假设我和我的室友因为晚上放音乐太响而产生了冲突，根据你之前的回答，我应该如何解决这个问题？” 3.提供详细的背景信息： 确保模型了解问题的全局背景可以帮助“概念对齐”。 假设你想询问有关“光”的知识。直接问：“光是什么？”可能导致模型为你提供一个很宽泛的定义，因为“光”可以是物理学中的电磁波现象，也可以是诗歌或哲学中的抽象概念，或者其他众多含义。 但如果你为模型提供了更多的背景信息 例如：“在生物学中，某些生物如何利用光进行能量转化？”这时，你其实是询问光合作用的过程。 模型这时能更精确地理解你的意图，并提供有关光合作用的详细解释，而不会向你解释物理学或哲学中的“光”。 4.询问定义： 如果涉及到某个概念或术语，用户可以首先询问模型对这个概念或术语的定义，确保双方有共同的理解。 用户： 请告诉我关于"Python "的相关信息。 模型： Python 是一种广泛使用的高级编程语言，它以其简洁的语法和动态类型而著称，常用于网站开发、数据分析、人工智能等领域。 用户： 我是想了解关于那种爬行动物，蟒蛇的信息。 模型： 我明白了。蟒蛇（Python）是一种大型的、非毒性的爬行动物，主要生活在亚洲、非洲和澳大利亚的热带地区。它们是世界上最大的蛇之一，以其他小型动物为食。 在这个例子中，用户最初提及"Python"时，模型默认为其是编程语言的相关查询。 但经过用户的进一步说明，模型才理解用户是想知道蟒蛇这种动物的信息，从而实现了 “概念对齐”。