为什么写真正精确的提示词如此之难?
我们来看一个问题——
“中国历史上有多少个皇帝?”
这个问题够明确了吧!
但你这样去问AI,再强大的AI也不可能给你一个确切的数字。
原因在于——
1.皇帝从什么时候开始算,从秦始皇算,还是从三皇五帝开始,还是从夏朝开始?
2.生前未称帝(如曹操、司马懿),死后被追尊为皇帝,算不算?
3.割据政权(如辽、西夏、大理)的君王算不算?
4.分裂时期(南北朝、五代十国)的君王算不算?
5.短暂称帝的黄巢、李自成、洪秀全、袁世凯算不算皇帝?
6.金末帝完颜承麟在位不到1天,城破身亡,算不算皇帝?
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当以上问题都不明确时,中国历史上的皇帝数量在200+到500+这个落差极大的范围类飘忽不定。
而归根结底在于——问题中看似非常明确的“中国”、“历史”、“皇帝”这三个词都是一个模糊的概念。
它们各自在大模型的语义向量空间中是发散的,而非收敛的。
所以,提示词的精确永远是一个相对的概念,这是由自然语言本身的特点决定的。
从这个意义上,写提示词的艺术并非追求绝对的精确,而是在注定的灰度中寻找足够清晰的边界。
我个人的一个强烈体会是:AI给的答案往往不一定能符合预期,但它经常能提醒我更深刻地思考我提的问题本身。