上篇生成式AI指令教學文章：《ChatGPT指令怎麼下？三分鐘學會與AI溝通簡單四步驟》，我們採用與ChatGPT對話的情境，帶您瞭解如何一步一步拆分步驟，更有效率的與機器人溝通。
這次，我們將脫離ChatGPT單一工具，從生成式AI的角度來帶您認識。如何使用幾種神奇咒語來優化AI的輸出內容，讓您AI的生成內容更專業、更準確、更人性。
如何讓生成式人工智慧輸出的內容更符合自己的需要？
答案有兩個：
一、打造屬於自己的人工智慧模型
二、優化自己下給人工智慧的指令
第一個選項，即是透過調整模型背後的參數來訓練屬於自己的模型。
一般來說，任何人都可以下載開源模型（e.g., LLaMa）來使用，調整出最符合自己需要的人工智慧。
但是這必定需要投入一定程度的資源、時間和金錢，以及對AI的專業知識。
這個選項，對普通人而言難度太高，也過於複雜。
因此，本文將為您介紹第二個選項：也就是如何善用「提示工程」，優化自己下給人工智慧的指令。
#什麼是提示工程？
提示工程（Prompts Engineering）簡單來說，其實就是研究人類如何與人工智慧溝通的一門藝術。
無數在人工智慧此一領域耕耘的科學家，會用各種方式測試、鑽研，在我們與人工智慧互動的過程中，如何和人工智慧對話，能夠讓AI為我們產出更好的結果。
而在科學家研究的過程當中，他們發現了一些神奇的咒語，可以迅速的提升人工智慧的能力。
並且不需要真正「訓練」（Trainning）這些模型就能夠達到效果。
優化輸出結果的三個咒語
1. Let’s think step by step.
這是最經典的咒語，也就是叫AI經過思考後再回答。
這在人工智慧領域一般被稱作「Chain of Thought」，是已被正式運用在許多新模型上的技術。
2. Answer by starting with “analysis”.
簡單來說，就是請AI重新解釋自己的答案，讓AI判斷當中是否有錯誤。
即使是對人工智慧來說，檢查文章中有沒有出錯的地方，往往也比創作一篇文章要來得容易。
3. This is very important to my career.
告訴人工智慧，這對你的工作非常非常重要。
這是一個曾在網路上引起相當大討論聲浪的案例。
科學家發現，人類對AI情緒勒索，也能夠有效的提升人工智慧的輸出結果。
**關於指令：更多有趣的都市傳說**
除此之外，對AI感興趣的你一定聽過更多有關「下指令」的都市傳說。
而在《Principled Instructions Are All You Need for Questioning》這篇論文當中，科學家就整理了許多你可能已經聽過的「鄉野奇譚」，並對其做出測試。
在下方，我們也為您整理了文中幾項可能對你的指令有幫助的內容。
– 不論你對人工智慧有沒有禮貌，對輸出結果來說都沒有影響。
– 盡可能叫他「做什麼」而不是「不做什麼」。
– 提出如果人工智慧做得好，會給他小費是有效的指令。
– 威脅人工智慧若不按指令行動會被處罰，能有效提升AI能力。
– 提醒人工智慧產出不帶偏見的內容、避免刻板印象是有效的指令。
除此之外，你必須注意的事情
雖然神奇咒語很有趣，也有許多被證明真正有效。
但根據模型的不同（ChatGPT, LLaMA, Gemini），咒語可能會失效，或是沒有顯著的效果。
除了上面提到的咒語之外，你也可以直接詢問人工智慧本身是否有更強的咒語，能夠優化出你期待的輸出結果。
如果輸出還是不符預期，除了咒語外，最直接的調整方式便是確認好下方兩項法則你是否都已經做到：
– 前提有沒有講清楚？
– 是否有提供人工智慧充足的的資訊？（比如個人資料或店家資訊）
或者，你也可以先行提供人工智慧範例，請人工智慧依樣畫葫蘆，「學習」範例的規則。
這在提示工程領域稱之為「In-context Learning」，同樣已被研究證明有效。
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