AI 100問：提問技巧的關鍵
這周要來回答之前還沒回答完的 AI 100 問。
今天要回答的是對於 AI 給的答案不滿意，是否跟提問技巧不夠好有關？
關鍵是期待
講到 ChatGPT 回答的品質，提問技巧確實是一個不小的影響因素。
以我近期用的例子來說：請 ChatGPT 幫我取遊戲的主人公名字。
這是最簡單的提問：
這是加入了遊戲描述，以及我對遊戲暱稱的期待的提問：
感覺好多了，但我想要更日式風格一點：
你會看到當我們給他更詳細的資訊，它的回答就明顯好多了。
提問技巧確實是一個影響回答很大的因素。不過，我們也不用把這想的太複雜。只要把 ChatGPT 想成一個助理就好。
如果想要得到好的答案，關鍵在於「你的期待」。你期待它給你的回應是甚麼？然後盡可能地把這個期待描述清楚。
在取名字的例子裡，我有明確地跟他說我的期待是「充滿智慧」、「大賢者」、「先知」等等關鍵字，也有說我的遊戲風格是「奇幻風」。有了這些資訊，它就可以給出更貼切的回答。
想像一下你有一個助理，如果你只跟他說「請幫我訂跟另一半約會的餐廳」，你心裡想的等級可能是教父牛排之類的，結果它幫你找了熱炒店，這能算是它的答案不對嗎？很難說。如果有明確的說出「請幫我訂約會的餐廳，要西式、價位平均一人是一千到兩千元，氣氛輕鬆、適合聊天」的話，相信助理一定可以找到更適當的選項。
對 ChatGPT 下指令，實際上等同於跟人合作。就像在職場上，如果主管給的指示太模糊，會讓人感到很難做事。這時會怎麼做？就是去多問出一點資訊、釐清主管的期待。
這與請做事 ChatGPT 相同，你就是 ChatGPT 的主管。差別在於它不懂得反問問題，它也不會請求你多給一些資訊，它只會根據目前有的資訊，做出最好的回答。所以，若要讓它給出好的答案，就要把你的期待描述得跟 4K 螢幕一樣清楚。
期待越明確，越有可能得到滿意的答案。
提問技巧不佳不是我們的問題
說這些也許有點小題大作，不過既然是我的電子報，我想再多說一點。
如果 AI 給的答案讓人不滿意，那是誰的問題？我會說大多數是 AI 的問題。雖然可以透過優化提問技巧來提升回答的品質，但是如果反過來，把 AI 的回答品質不佳的「問題」歸因給提問技巧不足的話，我會抱持保留的態度。
我不覺得這其中存在甚麼「問題」，頂多只能稱作一種反饋而已。把這種小事當成「問題」的話，會讓心情逐漸沉重起來，大腦變得混濁而焦慮，肩膀也逐漸變僵硬了。AI 不過就是一種由無數個 0 與 1 經過複雜的運算之後，能夠對過去的資料做出總結與推論的工具而已，雖然看似很神奇，但說到底是由人所發明出的存在。就算不會也沒甚麼關係，現在還是有不少人用 word 的時候不知道如何存檔，但他們也都用著自己的方式好好的活著。
我想說的是，就算不懂 AI 提問技巧也沒關係，我也不敢說自己多會。所以有人願意問我，而我能回答，已經是萬分感激。
很想要學的話，我知道 Deeplearning.ai 有出一系列的 Prompt Engineering 課程，一小時而已。雖然我沒上過不過或許會有人有興趣，分享給大家。
一件有趣小事
上週在 Meetup Taipei 有幸跟 Alan 本人講到話，有不少心得，原本要放在這周分享不過怕太長，所以留待下周，敬請期待。