如何使用ChatGPT,而不是生成默认风格的八股文

        现在我每天都使用ChatGPT来执行多项任务,包括但不限于内容创建。无论是编写文本还是与我讨论我的业务目标,ChatGPT总是会时不时的用到。

        但与所有强大的工具一样,ChatGPT 和类似的大型语言模型 (LLM) 也有其局限性。在我从事人工智能工作的过程中,我多次偶然发现它们。如果您在业务中依赖 ChatGPT 而不了解其局限性,那是不科学的。

        如果您认为ChatGPT像人类一样思考,您可能会犯以下一些常见错误:

1. 忽视人工智能输出的内容检查

        我使用ChatGPT等人工智能工具来创建信息性网页内容,这是一个比较高效的策略。由人工智能写作工具利用 GPT4 等模型生成的文章通常写得很好并且很有帮助。当然,使用这些工具也比雇用写手作家更具成本效益。

        然而,虽然人工智能生成的文章提供了一个好的模板,但它们很少能达到在没有人类监督的情况下按原样发布的水平。对内容进行彻底的检查至关重要,因为人工智能可能会弄错细节,尤其是超出常识的一些问题,它可能会拼凑内容。所以请务必检查日期、地点、数字、人名以及任何看起来非常具体的内容,否则很有可能让你显得不专业。

2.使用通用ChatGPT风格

        在没有任何指导或定制的情况下,ChatGPT倾向于使用特定的写作风格。这种默认风格通常具有权威的语气,但也显得死气沉沉且听起来正式。有时让我想起高中作文。对于制作引人入胜、引人注目、与读者产生联系的网络内容来说,这种风格十分十分的差。

        当使用 ChatGPT 或其他人工智能写作助手时,提示模型适合您的特定风格非常重要。一种有用的技术是向人工智能提供一些你自己写作的样本,然后要求它分析你的风格并将类似的风格元素应用到它生成的新文本中。

3. 未能以结构化、循序渐进的方式引导人工智能

        虽然 ChatGPT 能够生成连贯的文本,但当提示一次性生成长格式内容时,其输出质量会受到很大影响。更好的方法是将写作过程分为几个阶段:

  • 与 ChatGPT 讨论主题、目标和目标受众,以帮助做好准备。

  • 让人工智能根据你的讨论制定一个大纲。评估大纲,并确保它正确涵盖主题。

  • 提示 ChatGPT 一次编写一个单独的部分,并根据需要提供额外的指导和示例。

  • 要求其对其自身工作提出改进建议,以进一步完善和润色措辞。

  • 根据需要彻底编辑和完善完整的草稿。

        通过定期的人工反馈以结构化、逐步的方式指导 ChatGPT 往往会产生更高质量的写作。这种方法远远优于简单地提示人工智能一次生成完整的文本,然后将其留给自己的设备进行长时间不间断的文本生成。

        在网络出版行业,我们拥有一些工具,可以根据类似的方法创建高质量的内容,并具有许多预先确定的提示和内置的来回流程。您可以通过提示 ChatGPT 执行相同的操作来实现相同的目的。

4. 使用大语言模型完成语言处理之外的任务是错误的

        ChatGPT 等大语言模型擅长语言处理和生成任务。他们以与其他人相同的方式与我们交谈。人们很容易认为它们可以做人类做的其他事情——例如计数。

        ChatGPT 自信地告诉我,上面的段落包含42个单词,继续数吧。作为一个人,这对你来说很容易做到。您会立即看到正确的数字是 37。

        当提示生成段落中所有单词的编号列表时,ChatGPT 表现得很糟糕,要么道歉说它无法正确计数,要么实际上捏造不存在的单词以达到它提供的错误字数计数。

        我发现 ChatGPT 的其他领域有相当大的困难,包括解决简单的字谜字谜,甚至反转字符串这种事都靠不住。

        这些弱点背后有一个坚实的理由——ChatGPT 被训练来模仿人类的对话反应,它的表现非常好。然而,它并不是为算术、文字游戏或手动数据操作等任务而设计的。准确地意识到何时依赖其语言优势而不是利用其他更专业的系统是关键。

5. 相信人工智能对能力的自我评估

        当需要确定 ChatGPT 或类似语言的 AI是否可以很好地处理特定任务时,请避免直接询问模型本身。ChatGPT 无法准确洞察其全部优势和局限性。

        例如,当我询问 ChatGPT 是否可以准确计算单词时,它自信地向我保证它可以处理如此简单的数学任务。但正如前面的示例所示,它在字数统计方面多次失败。为了评估大语言模型的真实能力,现实世界的测试比听从人工智能关于它能做什么或不能做什么的信息要丰富得多。

未来已来,但谨慎行事

        ChatGPT 和类似的人工智能工具代表了令人难以置信的进步,如果明智地使用,可以增强我们的能力。但它们并不是人类的同类——只是缺乏完全自我意识的出色模仿者。

        通过了解其局限性,创造性地提示,系统性地指导,注意任务的适用性并通过实践测试进行验证,我们可以在避免潜在陷阱的同时实现价值最大化。

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