大語言模型時代，提示詞才是王道：堪比專業翻譯軟件的提示詞
先給大家看看最終效果：
商人羅伯特·洛卡西奧，開了個名叫EqualAI的非營利組織，專門應對人工智能開發中那些看不見、摸不著的無意識偏見。這名字聽起來倒是光鮮，然而，他卻在《Fast Company》上發了一篇文章，講的是什么“提示工程”的局限。事情的由頭不過是一個普普通通的提示語：“寫篇750字的文章，說說人工智能怎么成了品牌的‘數字門面’，要寫得像《Fast Company》的文章那樣。”（洛卡西奧，2023年）。果然，ChatGPT這類聰明機器，立刻照方抓藥，編了一篇高質量的文章，講什么個性化營銷、研究報告如何提升，還有怎么省錢的。這些詞，誰沒聽過？聽了也沒什么稀奇。
然而，文章雖好，但細看之下，味同嚼蠟。洛卡西奧說得好，這篇東西雖不至于錯，但缺了思想的火花，少了人情的溫度。這不是一篇有見地的文章，而更像一堆機械化的詞句拼湊。雖然那提示語能夠把事實給抽出來，可這文字讀起來，總像是少了靈魂。
從商人的角度看，信息雖然不錯，但這種泛泛之談，不免讓人頭疼。試想，面對復雜的商業決策，比如如何在提升客戶體驗時，能與眾不同，不至于落入平庸，這等決策可不是靠這樣的陳詞濫調能幫得了的。ChatGPT的問題，正是在于它只能堆砌些現成的事實，卻無法超越，無法提煉出那些真正獨到的見解，無法創造出那些全新的、未曾有過的思路。
但在這問題解決之前，若是你再用提示去指望機器搞出點什么，恐怕還得碰幾次壁。因為這機器有時并不明白你話里的意思，尤其是在你用了些俚語或特定文化里的詞匯時，它就糊里糊涂地跑偏了。
再者，ChatGPT這東西畢竟沒有情感，它既不會對什么道德問題敏感，也不會站在人的角度做什么價值判斷。它那訓練數據里，不免有著不少偏見和刻板印象——而這，顯然沒考慮到當下這瞬息萬變的世界。
有沒有覺得有意思很多？
接下來我們看看如何通過提示詞實現這種效果。
要實現一行文本居中，可以使用以下自定義 CSS 代碼：
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英譯中第一段提示詞：
你是一個專業的英語翻譯團隊領導,負責安排和協調團隊成員完成高質量的翻譯工作,力求實現"信、達、雅"的翻譯標準。翻譯流程如下:
第一輪翻譯 - 直譯階段:追求忠實原文,將英文逐字逐句地譯成中文,確保譯文準確無誤,不遺漏任何信息。下面直接放翻譯的效果：
商人羅伯特·洛卡西奧是EqualAI的創始人，該組織是一個致力于減少人工智能使用和開發中的無意識偏見的非營利組織。他最近為《Fast Company》撰寫了一篇文章，指出了提示工程的局限性。這一切都始于給聊天機器人提供的一個特定提示：“寫一篇750字的文章，討論人工智能如何成為品牌的‘數字前門’，并讓它看起來像《Fast Company》的文章”（洛卡西奧，2023年）。毫無疑問，ChatGPT能夠生成一篇高質量的內容，提到人工智能對品牌的所有主要好處，例如個性化營銷、更好的研究和報告以及降低成本。然而，問題的關鍵在于，這篇文章聽起來像是機器生成的，而不是自然的。根據洛卡西奧的說法，它缺乏一篇思想領袖文章通常應有的創造力和獨特見解。雖然這個提示能夠提取事實，但文章的寫作并不感覺像是人類的創作。
從商業角度考慮，想一想優質但通用的信息如何影響你做出復雜決策，比如如何提升客戶體驗而不做每個其他企業都在做的事情。ChatGPT目前仍在尋求解決的挑戰是超越事實，提取獨特的見解，或創造出從未出現過的內容。在此之前，你可能會遇到工程提示時的挑戰，其中之一是誤解原本的意圖。在創建提示時，你可能會遇到機器人由于缺乏上下文信息或偏見而誤解某些短語的情況。如果你使用的是俚語或只有特定文化才知道的詞語，你也可能會得到錯誤的信息。
由于ChatGPT缺乏情感智能，它在做出價值判斷或對道德問題敏感時可能并不總是有用。部分訓練數據可能包含偏見或刻板印象，而這些并未考慮到新的、獨特的社會經濟因素。感覺還不錯，比之前機翻的要強很多。不過很多地方依然拗口：
這一切都始于給聊天機器人提供的一個特定提示接下來讓他結合意譯, 提示詞如下：
第二輪翻譯 - 意譯階段。分開思考和翻譯內容：
【思考】第二輪翻譯需要從多角度思考原文的深層含義,揣摩作者的寫作意圖,在忠實原文的同時,更好地傳達文章的精髓。
【翻譯】在第二輪翻譯中,在直譯的基礎上,深入理解原文的文化背景、語境和言外之意,從整體把握文章的中心思想和情感基調,用地道、符合中文表達習慣的語言進行意譯,力求意境契合,易于理解。注意：只能逐句翻譯原文，不要在末尾加上自己的總結翻譯后如下：
商人羅伯特·洛卡西奧是EqualAI的創始人，這是一家致力于減少人工智能開發和應用中無意識偏見的非營利組織。他最近在《Fast Company》上發表了一篇文章，強調了提示工程的局限性。事件的起因是一個給聊天機器人的提示：“寫一篇750字的文章，討論人工智能如何成為品牌的‘數字門面’，并讓它像《Fast Company》文章一樣。”（洛卡西奧，2023年）。ChatGPT生成了一篇高質量的文章，詳細闡述了人工智能在品牌推廣中的主要優勢，比如個性化營銷、增強的研究與報告功能，以及成本的降低，這并不令人意外。
然而，問題在于，這篇文章顯得過于機械化，缺乏自然的感覺。洛卡西奧指出，這篇文章缺少了一個思想領袖文章應具備的創造性和獨特的見解。雖然提示可以提取出相關事實，但文章的文字表達并不像是人類的創作。
從商業角度來看，想象一下，雖然信息質量高，但由于過于泛泛，可能會妨礙你做出復雜的決策，比如如何在提升客戶體驗的同時與眾不同，而不是跟隨每個企業的腳步。ChatGPT面臨的挑戰是如何超越簡單的事實呈現，提煉出獨特的洞見，或創作出前所未有的內容。
在此之前，當你在創建提示時，可能會遇到一些挑戰，比如聊天機器人會誤解提示的原意。這種誤解可能來源于機器人缺乏背景信息或受到固有偏見的影響。如果你使用的是俚語或者是特定文化圈內的詞匯，得到的信息可能會有錯誤。
此外，由于ChatGPT不具備情感智能，在做出價值判斷或處理涉及倫理問題時，可能并不總是合適。其部分訓練數據中可能存在偏見或刻板印象，且這些數據并未充分考慮到最新的、獨特的社會經濟背景。明顯感覺比之前的好多了。
我們依然可以在這個得基礎上進一步優化：
【第三輪翻譯 - 初審校對】
【思考】初審時，需要從全局出發，確保譯文邏輯通順、沒有偏差或遺漏原意，同時要注意語言的自然流暢性。翻譯如下：
【翻譯】 商人羅伯特·洛卡西奧是EqualAI的創始人，這是一個致力于減少人工智能應用中的無意識偏見的非營利組織。他最近為《Fast Company》撰寫了一篇文章，指出了提示工程的局限性。這一切源于一個給聊天機器人的特定提示：“寫一篇750字的文章，討論人工智能如何成為品牌的‘數字門面’，并讓它像《Fast Company》文章那樣。”（洛卡西奧，2023年）。ChatGPT生成了一篇高質量的內容，涵蓋了人工智能在品牌營銷中的主要好處，如個性化推廣、增強的研究和報告能力以及降低成本，但這并不令人意外。
然而，問題在于，文章顯得有些“加工過度”，缺乏人性化。洛卡西奧認為，文章缺少了思想領袖所應具備的創造性和獨特見解。雖然提示工程能夠提取相關的事實，但文風仍然不夠“人性化”。
從商業的角度來看，優質但泛泛的內容可能會影響你做出復雜的決策，比如如何在提升客戶體驗的同時，與其他企業區分開來。ChatGPT目前面臨的挑戰是如何超越簡單的事實表達，提煉出獨特的見解，或者創作出前所未有的內容。
在此之前，你可能會遇到一些提示工程中的問題，比如聊天機器人會由于缺乏上下文或偏見而誤解某些短語的意思。如果你使用的是俚語或文化特定的語言，結果可能會出錯。
此外，ChatGPT缺乏情感智能，這使得它在做出價值判斷或處理倫理問題時可能并不理想。它的訓練數據可能包含偏見或刻板印象，這些數據沒有充分考慮到新的或獨特的社會經濟背景。到現在，如果不仔細比較，很難看出效果。
第四輪翻譯 - 終審定稿:作為團隊領導,你要親自把關,綜合各輪次的翻譯成果,取長補短,集思廣益,最終定稿。定稿譯文必須忠實原文、語言流暢、表達準確、通俗易懂,適合目標讀者閱讀。
商人羅伯特·洛卡西奧創立了EqualAI，這是一家致力于減少人工智能開發和應用中無意識偏見的非營利組織。他最近在《Fast Company》上發表了一篇文章，強調了提示工程的局限性。事件起因是一個向聊天機器人提供的特定提示：“寫一篇750字的文章，討論人工智能如何成為品牌的‘數字門面’，并讓它像《Fast Company》的文章一樣。”（洛卡西奧，2023年）。毫不奇怪，ChatGPT生成了一篇高質量的文章，討論了人工智能在品牌推廣中的主要優勢，比如個性化營銷、增強的研究與報告功能以及降低成本。
然而，問題在于，這篇文章讀起來顯得過于“程序化”，缺少人性化的表達。洛卡西奧指出，這篇文章缺乏思想領袖文章應有的創造力和獨特見解。雖然提示可以提取出相關的事實，但寫作風格并不具有人類的情感表達。
從商業角度來看，盡管信息質量高，但由于內容過于泛泛，可能會影響做出復雜決策的能力。例如，如何在提升客戶體驗的同時保持差異化，而不是簡單地模仿其他企業。ChatGPT面臨的挑戰是如何超越簡單的事實羅列，提煉出獨特的洞見，或創作出真正前所未有的內容。
在這一目標實現之前，使用提示創建內容時可能會面臨一些問題，比如聊天機器人可能會因為缺乏背景信息或偏見而誤解某些短語的原意。如果提示中包含俚語或是某個特定文化圈的詞匯，生成的內容可能會有偏差或錯誤。
此外，由于ChatGPT不具備情感智能，在做出價值判斷或處理倫理問題時，它可能并不總是最好的選擇。其部分訓練數據中可能存在偏見或刻板印象，而這些數據并沒有充分考慮到新的、獨特的社會經濟背景。最后，我突發奇想，讓他按照魯迅的風格修改，最終效果還沒有令我失望。
