由某朋友加班写报告感觉头大并抱怨“怎么AI这么不懂我心”引发的思考:
“为什么AI不懂我?”
关于这个问题我让Gemini写了个报告:
hikbmo025mv.feishu.cn报告从用户意图的复杂性、自然语言的模糊性、交互过程的挑战、AI可解释性的现状以及情感智能与“心智理论”的探索等多个维度,讲了这种“理解鸿沟”产生的原因
那么 如何让AI更懂我?
核心原则就是把AI视为一个能力很强但需要精确指导的初级研究员或写手。人依然是主导者、思考者和最终决策者。
1️⃣给模型一个明确的初步指令
🔵深度定义“意图规范” (参考报告中的Semantic Commit理念):
比如写行业报告,要先明确目标、关键信息、风格、数据与信息来源等,也明确不希望出现的内容、避免的论调或常见的误区。
🔵设计初始提示词,使用更清晰具体的结构化指令,也可以提供参考范例,或者让AI进行角色扮演,比如:“你是一位资深行业分析师/专业的网页设计师等等”
🔵对于复杂任务,可以将意图分解,逐步让AI完成,并在每一步进行验证和调整
2️⃣在指令下达与交互阶段进行精准引导,促进结果高效迭代
以写报告为例:
🔵可以让AI先生成详细大纲,你确认并修改大纲后,再让AI逐个章节或小节地撰写内容。这比一次性生成全文更容易控制方向和质量,也更容易发现AI的理解偏差。
然后针对AI生成的每一部分进行审阅和提出意见。
🔵提供具体、精准的反馈 (参考报告中Writer-Initiated Topic Shift的积极作用):
指出具体问题并给出修改方向,如果AI遗漏了关键点,直接补充信息或要求其加入,关于表达方式和措辞也可以举一些例子让AI来学。
🔵利用AI的“阐述意图”能力 (参考报告中SWI: Speaking with Intent):
比如之前用的gemini 2.5 pro,AI会说它如何理解指令和打算如何执行,如p1p2,这样可以在AI实施错误行动之前更正它
🔵可以要求AI在有歧义或需要讨论的地方进行询问,这样可以让它进一步明确任务需求,如p3,参考《Clarify When Necessary》论文
🔵保持对上下文的关注 (参考报告中LLM的语境遗忘问题),可以适时提醒或重新提供关键信息对于长报告,每次让AI处理新章节时,可以简要回顾一下上文的核心内容或本章的目标
🔵如报告中《Prompting Generative AI with Interaction-Augmented Instructions》所建议,如果工具允许,可以尝试结合文本、直接操作(例如在图片上框选、在文档中高亮)等多种方式传达复杂意图,这能有效减少自然语言的模糊性
3️⃣人机协同,把控质量和提升效率
🔵首先要发挥人类的独特价值,比如保持批判性思维,不做“复读机”:正如《How Problematic Writer-AI Interactions (Rather than Problematic AI) Hinder Writers' Idea Generation》研究发现,简单重复AI的输出或无意识地附和,会导致结果平庸
具备创新性与深度洞察力也很重要,AI擅长整合信息和模式化写作,但在提出真正原创性的观点或进行深层战略思考方面,人类依然占据主导
以及报告中提到的AI在情感表达上的欠缺,意味着需要对AI生成的内容进行“润色”,使其更符合人类的沟通习惯和情感需求
🔵不要过早陷入“复制编辑” (参考报告中的Premature and Prolonged Copyediting):
在报告的整体结构和核心内容没有确定之前,避免过早陷入细节,先确保大方向正确。
4️⃣及时进行记录与反思:
🔵记录有效的提示词和交互模式:哪些指令组合能让AI更好地理解我的需求?记录下来,形成自己的“AI协作知识库”
🔵分析失败的交互:如果AI多次无法理解你的意图,反思是指令不够清晰,还是超出了当前AI的能力范围
总之,高质量输入和清晰表达是基础,除此之外还要持续学习,提升自身的AI素养,并对AI的能力保持合理的期望,当然最重要的是,要实践,要多利用AI工具多磨合,“绝知此事要躬行”啊