AI說書 - Prompt Engineering - 97 | Prompt Contextualization 未來

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。

Prompt Contextualization 在改善使用者與人工智慧模型之間的互動方面具有重要前景，但其應用並不是靜態的，隨著人工智慧技術的發展，以及我們對有效溝通的理解的加深，我們利用和思考情境的方式自然會改變，以下將討論與 Prompt Contextualization 相關的一些影響、挑戰和未來潛力：

• 過度指定的平衡：雖然上下文無疑是至關重要的，但提供足夠的上下文和過度指定以至抑製或縮小潛在答案之間存在著微妙的界限，過度情境化可能會導致人工智慧產生過於小眾的回應，可能會錯過更廣泛的影響或可能感興趣的相關主題
• 學習曲線：雖然上下文提示可以大大提高人工智慧產生的回應的相關性和準確性，但它需要使用者適應與人工智慧互動的新方式，並非每個使用者都會立即理解如何製作有效的提示，並且可能存在與此模式相關的學習曲線
• 不斷發展的人工智慧模型：隨著人工智慧模型變得更加先進，它們可能能夠更好地在沒有明確提示的情況下推斷上下文，模型可能會演變為自行提出澄清問題或提供分層反應來滿足不同程度的所需細節
• 個人化與情境：未來的人工智慧系統可能會結合使用者歷史、偏好甚至情緒狀態來提供情境。這引發了有關隱私、資料保護和人工智慧互動道德的問題，多少背景資訊就太多了，尤其是來自個人資料時
• 可及性和包容性：有效的提示可能有利於那些磨練溝通技巧或處理深入主題專業知識的人，因此，需要確保所有人都能享受情境提示的好處，無論他們的背景或知識水平如何
• 跨學科整合：隨著各個領域認識到與人工智慧進行情境化互動的重要性 - 從尋求特定診斷的醫學專業人士到分析利基資料集的研究人員，將需要特定領域的框架和指南，人工智慧開發人員和不同領域的專家之間的合作可以為更專業的上下文提示技術鋪平道路
• 持續回饋與改進：人工智慧模型，尤其是那些不斷學習的模型，可以從對其回應有效性的回饋中受益，隨著時間的推移，他們可以更好地理解和回應情境提示，適應使用者的溝通方式和需求