编者按：本文主要筹划了如何通过 "浪掷好的辅导" 来灵验地使用 AI，并强调了在骨子职责中与 AI 合营的进军性。著述来自编译。

在看过一篇对于医师用 GPT-4 会诊疾病的新论文时，我发现了 AI 的一个常见问题。这篇论文证明了许多类似商酌的发现：先进大谈话模子在会诊方面表现出惊东说念主的智商，即便模子并非专为医学联想。人人可能会以为这种 AI 智商好像匡助医师普及会诊的准确性。然则，事实是，使用 AI 的医师表现并不比不使用 AI 的医师更好——况且两组医师的表现齐比不上只用 ChatGPT。为什么医师弗成从 AI 的匡助中获益？

其中一个原因是算法扼杀效应。咱们往往不心爱接纳与自己判断相矛盾的机器建议，这导致医师即便在 AI 判断准确时也倾向于否决其论断。另一个原因则与使用大谈话模子密切谈判。对于那些不老练使用这些器具的东说念主来说，AI 系统会显得难以掌控，从而导致他们无法充分利用 AI 的建议。

正如《纽约时报》一篇对于该论文的报说念所言："他们把 [ AI ] 当成了一个用于平直发问的搜索引擎：‘肝硬化是否是癌症的危境要素？眼痛有哪些可能的会诊？’ 唯有少数医师坚贞到，他们可以将所有这个词这个词病史平直复制粘贴给聊天机器东说念主，并条目它对问题给出全面的回答。" 这种问题不是唯有医师才有。在我讲解的每个课堂或演讲的每个组织里，大宽绰东说念主齐试过用 AI，但经常不知说念该若何用。由于这种逆境，他们并莫得参加浪掷的时辰（10 个小时）来信得过领略 AI 的作用。

阻挠的要素有许多：东说念主们将 AI 看作是 Google，向它筹商事实性问题。可 AI 并不是 Google，没法提供一致以致可靠的谜底。有些东说念主则条目 AI 替他们写东西，但又怨恨生成的内容过于凡俗。还有一些东说念主根底不知说念该如何运行，濒临醒主义光标感到无法可想。归根结底，他们无法灵验地向 AI 发出辅导。

对于这些问题，一个常见的谜底是，东说念主东说念主齐应该学习一下"辅导工程"——一种让 AI 按预期职责的复杂科学（或更像是一门艺术）。不外，对于大宽绰东说念主来说，用这种方法运行并不睬想。起初，复杂的辅导结构可能令东说念主感到怯怯和经管。尤其是因为你不需要成为 AI 人人，以致不需要了解编程或打算机，就可以成为别称 AI 使用人人。要是建议从复杂技巧开头，可能会让东说念主回避而视。其次，"辅导工程"这个主张表现存在一种明确的科学按序，能让 AI 按你的预期运转。可骨子上，商酌东说念主员对什么是好的辅导的最基本原则仍在争论。这是因为 AI 存在不一致性和奇特点，在不同模子之间往往会产生不同收场。比方说，它们对间距或步地的眇小变化相配明锐；当你让它"再行扫视问题"时，它们会表现得更准确；它们似乎对规矩口吻响应更好（但不要过于规矩）；以致到了 12 月，它们可能还会表现得相比发放，也许是因为它们"学会了"寒假的主张。此外，由于更大的模子对辅导期间的变化不再像早期 AI 那样明锐，再加上新期间可以优化辅导，对 AI 的正规培训需求可能会越来越少。

因此，天然你可以学习辅导工程的细节，了解大谈话模子的基础职责旨趣，但对于大宽绰东说念主来说，这并非必要启航点。你只需花时辰使用 AI，了解它在你专科限制的骨子用途。最进军的是，要花上 10 小时驾驭与高档 AI 系统互动。而做到这小数的要害是成为一个"浪掷好的辅导者"，去克服阻挠许多 AI 用户的那些苦闷。起步方法主要有两种："浪掷好的任务辅导"以及"浪掷好的念念考辅导"。

浪掷好的任务辅导

使用 AI 来完成任务是最实用的方法之一。在我的书中，我提到要让 AI 参与到职责当中，尝试用它贬责所有这个词职责任务，去望望它的表现如何。我仍然以为这是一运行的正确做法。平素的建议是将 AI 算作实习生使用。然则，当今追念起来，我以为这种譬如往往会导致人人用相配有限的方法去使用 AI。说真话，任何最近的前沿模子（如 Claude 3.5、ChatGPT-4o、Grok 2、Llama 3.1 或 Gemini Pro 1.5）可能比你能雇到的任何实习生齐要出色，但同期也会更歪邪。

别这么，我建议换个新的比方：把 AI 看作一位耐烦无穷的新共事，只不外这位新共事记性不咋地，每次开启新的对话齐会忘记你之前告诉它的所有这个词事情，一位别东说念主苦闷于推选但骨子智商尚不清亮的共事。我的意念念是，要确切像对待这么一位共事那样与 AI 互动。这个比方当中有两点跟与东说念主类合营（生手和共事）类似，而另两点则相配异类（忘记一切以及无穷耐烦）。咱们应该从 AI 最接近东说念主类的场合运行，因为这是"浪掷好的辅导"的要害。

鉴于 AI 是你的共事，你需要跟它合营，而不是光顾着给它下大喊；同期，你也需要了解它的所长和舛误。起初，从你老练的限制运行，这么你可以快速摸索出它的智商界限。由于你对该限制相配老练，可以快速判断 AI 的回答是对照旧错。你需要做好热枕准备，因为 AI 可能会提供一些看似合理但骨子上却是造作的谜底。但不要因为这些"幻觉"而狭窄尝试。尽管"幻觉"可能不可幸免，但跟着时辰的推移，你会了解它们在哪些情况下作用重大，哪些情况下不关重要。通过允许 AI "犯错"可以灵验裁汰幻觉的发生率。比方说，可以告诉 AI："要是你不祥情或者穷乏必要信息，请回答‘我莫得浪掷的信息往复答这个问题’"，这种方法效果彰着。

鉴于 AI 是生手，你需要相配明确地说明你的需求。比方说，不要只须求它写一份对于云尔学习狠恶的阐发，而是具体到："写一份针对好意思国中西部某场合大学开展云尔学习的狠恶阐发，指标是劝服商学院院长资助一个新的云尔学习技俩。" 其他匡助 AI 明确任务的按序包括：提供好坏回答的示例（所谓的少样本辅导），以及慢慢说明你但愿完成的指标。你也可以像对待其他东说念主相似，给 AI 提供反馈，条目它进行校阅，或者干脆让它向你发问，了解不清亮的场合。与 AI 的合营是一场对话，而不是单向指示。

接下来咱们来谈谈 AI 不太像东说念主的场合，比方说它的忘记——每次新对话齐会抹掉 AI 对你具体情况的领略。因此，你需要提供布景信息。布景信息可以是一种变装或身份（比方说饰演别称阛阓营销东说念主员），但需要严慎使用这些变装。因为天然变装能匡助 AI 领略你的布景，但这并不是全能的（并不会确切将 AI 形成别称阛阓营销东说念主员），有时候赋予 AI 变装以致会裁汰准确性。可以尝试行使变装，但要是变装没用，也可以毋庸。你还可以平直提供所有这个词谈判信息，比如整篇文档、操作手册，以致是之前的对话内容，这些平素齐很有匡助。但请顾惜 AI 的悲痛智商，即是高下文窗口有限。

临了，咱们来谈谈 AI 的耐烦无穷，这是它最不像东说念主的特点之一。骨子上，对于 AI 最难领略的小数是，它始终不会对你动怒。你可以不断漠视条目，不断进行修改，它齐会继续回话你。这种特点为常识糊口带来了一种新的可能性——肥饶。你不必狭窄提过分条目，比如可以让它同期提供三封不同口吻的邮件来激励灵感。你不需要只须求一句话的写法，可以要它写出 15 种不同的抒发方法来阻碍你的写稿瓶颈。不必只漠视 5 个想法，而是让它给 30 个点子。事实上，咱们的商酌发现，GPT-4 可以生成千千万万个想法，况且不会在短时辰内近似。你的任务是鼓励各类化（"给我漠视比原先怪 80% 的想法"）、重组（"相投第 12 个和第 16 个想法"）、扩展（"提供更多类似第 12 个的想法"），然后聘请一个你心爱的。

浪掷好的念念考辅导

除了可以从 AI 那儿获取职责后果以外，你还可能但愿赢得建议、找到一位念念考伙伴或者即是找个东说念主聊聊天。东说念主们之是以这么做的原因各不疏通。即便 AI 的建议有时总会有所匡助，你也可以把它算作一个"橡皮鸭"——这是一种在打算机编程中常见的想法，也即是当你对着桌上的一只橡皮鸭解释一个问题时，通过自言自语，你就会理清问题所在。举个例子，我曾跟一位量子物理学家交流过，他说 AI 对他的物理商酌颇有匡助。当我问他 AI 是不是一位好的物理学家时，他回答说不是，但 AI 的趣味心繁荣，会促使他更真切地念念考我方的想法。这即是"橡皮鸭"作用的体现。不外，AI 也如实可以提供一些有用的指示。比方说，要是你有膨大智商，AI 可以提供可以的策略或创业建议。除此以外，笔据规章本质，与 AI 的对话似乎可以缩小孑然感，但咱们尚不清亮将 AI 用于和洽或奉陪的各类影响和风险，因此建议严慎使用。

要是但愿把 AI 看做念考伙伴，要害是对话要天然。只需跟它交谈即可。大宽绰东说念主发现，通过手机进行语音对话是最支吾的方法。咫尺最佳的语音模子是 GPT-4o，可通过 ChatGPT 或 Copilotapp 看望。Google Gemini 的语音模子稍显失神，但也可以用。其他模子的语音模式也行将推出。

不要复杂化

领略 AI 最灵验的按序即是去用。东说念主们可能因为早期的幻觉（以为 AI 不够好）或存在主义的不适感（以为 AI 太好）而过快毁灭使用 AI赌钱赚钱软件官方登录，但跟着时辰的推移，许多起初的响应会变得迟滞。你的指标很陋劣：花 10 小时用 AI 干信得过谈判的任务。之后，你天然就会显露 AI 是如何融入你的职责和糊口的。你会渐渐培养出对灵验辅导的直观，并能更好地领略 AI 的后劲。不要追求齐备——从某个场合运行，边用边学即可。