AI說書 - Prompt Engineering - 50
閱讀時間約 2 分鐘
我們人類和ChatGPT的對話技巧也是需要學習的，有鑑於此，我想要一天分享一點「和ChatGPT對話的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
延續 AI說書 - Prompt Engineering - 49 說：「採用結構化方法進行人工智慧交互，雖然前景廣闊且高效，但也帶來了一系列獨特的挑戰」，以下繼續：
- 過度依賴的風險：過度依賴結構化 Prompt 會帶來一系列挑戰，透過嚴格遵守特定的格式，我們可能會無意中扼殺人工智慧帶來的創造力和動態潛力，此外，過度關注預定義模板可能會損害人工智慧解釋和回應更流暢的自然語言查詢的能力，從而降低其多功能性
- 資料敏感性和隱私問題：數位時代引發了對資料保護和隱私的重大擔憂，當用戶資料提供客製化 Prompt 時，風險就會變成雙重的，一方面，存在濫用的可能性，特別是如果此類資料處理不當或落入惡意手中，另一方面，在 Prompt 中包含個人或敏感資料會放大隱私洩露的威脅，特別是在缺乏強大的安全協議的情況下
- 過度擬合的可能性：在追求精確度的過程中，存在著將人工智慧過度到特定 Prompt 結構的潛在危險，這種過度擬合可能會無意中使人工智慧過於專業化，從而削弱其泛化和適應各種場景的能力，這類似於運動員為一項賽事進行激烈的訓練，以至於他們在其他運動中的表現下降了
- 語意理解面臨的挑戰：人工智慧儘管有其名稱，但仍取決於人類的輸入，尤其是在理解語意方面，過度強調 Prompt 中提供的上下文可能會妨礙人工智慧利用更廣泛的隱性知識庫的能力，這種限制可能會產生雖然準確但可能缺乏深度或廣度的反應，此外，結構化 Prompt 的上下文與人工智慧固有知識之間的不匹配可能會導致輸出看起來不一致甚至矛盾
- 人工智慧模型的進化本質：人工智慧技術的活力確保其處於永久進化的狀態，這種不斷變化意味著結構化 Prompt 的指南必須具有適應性並且能夠頻繁更新，隨著人工智慧模型引入新的功能，將這些進步與現有的 Prompt 結構無縫集結，而不引入過度的複雜性，將成為一個挑戰
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這裡將提供： AI、Machine Learning、Deep Learning、Reinforcement Learning、Probabilistic Graphical Model的讀書筆記與演算法介紹，一起在未來AI的世界擁抱AI技術，不BI。
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