文科生福音？更聰明的 AI 可能會拉高語言能力上的門檻

最新模型 ChatGPT-o1-preview 使用心得

生成式 AI 本來就是一種對指令（提示詞）高度敏感的工具，輸入內容稍作改變，輸出的結果可能就會不同。隨著 OpenAI 對模型進行各種優化，到 GPT-4o 時，用戶體驗上似乎不再需要對輸入的用詞過於精確，也能獲得不錯的回應。

然而，o1-preview 因為會根據初始提示詞進行更深入的思考與推論，讓我覺得它有時會「想太多」或「過度詮釋」。以我經常詢問 AI 的問題為例，我常常會問：「如何提高日翻中的翻譯品質？」

GPT-4o 的回應：它會提到注意上下文和語境、避免直譯、日語句法特性等翻譯技巧（這正是我想要的答案）。

o1-preview 的回應：它則提到了深度理解原文、增進雙語能力、使用專業工具等關於方法論的內容（這並非我想要的回答）。

當然，我的初始提示詞確實比較模糊，「翻譯品質」這個詞本身也就有較多的解釋空間。於是我進一步問 o1-preview：「提高日翻中（繁體）的翻譯品質有什麼具體技術細節？」

結果，o1-preview 的回應涉及了高品質的平行語料庫、資料預處理、模型選擇與優化等資訊工程方面的技術細節（似乎對「技術細節」這個詞反應過度了？）。

我嘗試了其他問法，比如「翻譯方法」、「翻譯手法」，結果都不太理想。直到我改問「翻譯技巧」，o1-preview 才給出類似 GPT-4o 的回答。（這才讓我恍然大悟，原來我想問的是「翻譯技巧」！）

這讓我感覺，o1-preview 的「推論」能力在某些情況下會放大提示詞中的瑕疵，導致模型朝著非預期的方向走得更遠。（俗稱離題）

題外話：

這似乎從某個角度印證了「為什麼高學歷或高智商的人在職場表現有時不如預期？」。原因可能是職場溝通重視的是「快速」且依賴許多「不言自明」的背景知識，而高學歷或高智商的人容易過度詮釋字面意思，導致產出結果有些鑽牛角尖，直到他有一天「開悟」學會了「得意而忘言」。

(【002號】原文發佈於2024/9/20 觸及人數:315)