我在上一篇文章中讲到了该如何在「团体」工作当中导入AI，这一篇我想要讲讲在个人工作当中最容易被使用的AI工具——生成式AI。

会想要写这一篇文章，是因为我发现身旁的小伙伴们对于生成式AI的理解仅止于「用」，但对于他的原理却所知不多。而我一直认为——要用好一项工具，前提是要对它理解足够透彻。

先区分三种角色：客人、服务生、厨房

但在一切开始之前，我想要先请你忘掉那些看起来很高大上又很难懂得专有名词（我也没有要讲那些东西XD），只要想像一件事情：

你走进了一间非常、非常、非常厉害的无菜单料理餐厅，可以提供世界上所有「食物」到你面前，旁边站了一位服务生，他会为你提供服务。

在这个过程当中，就会产生出三个角色：

  • 客人：用户，像是你自己
  • 服务生：前端介面，像是 ChatGPT 的操作介面
  • 厨房：生成式 AI 模型，像是 GPT-4o

在这三个角色当中，总共会产生五个行为。而不论在现实世界还是AI，这五个行为都是有机率出现一些「变化」（可能是问题、也可能是好的变化）：

点餐

点餐是在这个过程当中的第一个互动。但问题是，客人有没有办法完整讲出自己真正的需求？

客人说：我想要吃牛排！
客人的喜好：五分熟的菲力牛排

送单

在跟客人点完餐之后，服务生会将客人的点餐内容送给厨房。与此同时，每位服务生或许会有一些不同的特性：有的服务生只是忠实转达、但有的服务生他可能会观察客人的特征，然后做一些自己的理解：

服务生说：这是一位三十岁的男性，他点了一份牛排。

料理

在料理时，厨房会根据已有的资讯，和自己有的知识（食谱），来尝试「猜」出客人喜欢什么。

厨房想：三十岁的男性、牛排，以前这样子的客人都会在意「CP值」跟「饱足感」，那他应该会喜欢「七分熟的沙朗牛排」！

出菜

完成料理后，厨房将做出来的菜肴交给服务生。

上菜

服务生再将菜肴送到客人面前，交由客人享用。

所以，哪里有可能出现变化？

整套流程看起来很简单，但其实每一处都有可能出现一些错误或是变化：

  • 点餐：用户在发指令的过程当中，不一定有办法完整表达自己的理解。
  • 送单：AI的前端在发送指令给模型运算的同时，增加了一些其他的资讯、或是传递的东西有所遗漏。
  • 料理：模型是根据资料「猜测」用户会喜欢的东西，而非真实了解用户的需求。它可能会有错误、或是属于「厨房自己的幻想」。
  • 出菜：模型将资料传送给前端时，有所遗漏、或是前端能够接收的资料没办法那么多。
  • 上菜：前端在显示资料时进行「加料」或是「偷吃」，参杂其他东西或是过滤掉某些成果。

所以与其说生成式AI是间万能的厨神，不如说他是「资讯很多但有限」的餐厅。每一个环节都可能隐藏著可能产生偏差的空间，如果能够了解可能出错的地方，就能够让它更好的端出你想要的「料理」。

再来聊聊，什么是Prompt？

在这个点菜流程当中，Prompt就是指「服务生知道的资讯」。而服务生在送单之前，他会知道哪些东西呢？

餐厅给服务生的教育训练

一间成功的餐厅通常会给用户做教育训练，例如餐厅是卖什么的、会提供怎么样的料理、应该怎么服务客人等。ChatGPT的「GPTs」就是开放这样子的功能给用户，不一样的事情只是——他允许客人自己对服务生进行教育训练，让服务生更了解他想要的料理内容。

服务生对客人的了解

当一个客人经常遇到同一个服务生时，服务生也能随著时间增加他对这位客人的了解：清淡还是重一点的口味、喜不喜欢吃辣、特别喜欢什么食材……这就是现在很多AI开放的「记忆功能」，透过对对话记录的分析，在某个地方再次产出类似于「GPTs」中的训练内容，让服务生送单的同时，更能够指出客人喜欢的东西。

客人直接告诉他的需求

这就是我们最常在使用生成式AI的情境：直接告诉他我们想要的料理（就是我们的需求）。当前端介面收到「点单内容」之后，加上他受过的「教育训练」和「对客人的了解」，让餐厅试著产出用户想要的内容。

该怎么使用生成式AI？

目前我自己在使用生成式AI时（以ChatGPT为主），大概会稍微区分一下这些使用场景：

个人使用、而且没有固定的使用场景

在这个时候我会尽可能的开启记忆功能，因为这可以帮助AI搜集更多和「我」有关的资讯，用字、用词的先后顺序，在长期使用下他应该更有机会给出我理想中的回答。因此我也会建议，当你使用的AI如果有「记忆功能」，就尽可能长期与同一个「服务生」配合。

固定的使用场景

只要是「同一个场景、多次使用」的生成式AI，我都会尽可能避免记忆相关的功能、并且只针对「教育训练」的部分进行调整。尽管记忆功能有他的优势，但是AI「记忆的内容」其实目前搭多是不受控的，如果使用了记忆，在长期使用之下会不会造成结果偏差？这是可能是目前还需要思考的风险所在。


当然在AI Agent的概念继续发展之后，「教育训练」和「对客人的了解」之间的界线会逐渐模糊，但我们需要很清楚知道何时应该要「调整教育训练中的内容」。

小结

想要让 AI 帮你产出更接近预期的成果，不是只要「点餐」就好，而是要知道：如何帮服务生更理解你、服务生如何跟厨房沟通，这样你才能够知道如何调整每次的流程。

理解，是让生成式 AI 真正变成你工作伙伴的第一步。


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