“你不干有的是AI干”，提示词中的“情感化提示”

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引言

我们看到过很多千奇百怪的提示词，好玩的很。
比如：

不要让你的家族蒙羞。你不干有的是AI干。

这些提示词看似“无厘头”，确实能在很大程度上影响模型的输出，有时效果甚至非常显著。
这触及了提示工程（Prompt Engineering）中一个非常有趣且前沿的领域——“情感化提示”或“心理学提示”。

让我们更了解LLM吧。

资料：
《大型语言模型能够理解和通过情感刺激进行增强》

AI声明：本文使用了AI生成内容。

1 为什么这些话会起作用？

这背后并没有什么“魔法”，根本原因在于大型语言模型学习的方式。LLM通过学习海量的、由人类生成的文本数据（来自互联网、书籍、代码等）来建立对语言和世界知识的理解。它学到的不是事实，而是模式和关联性。

1. 模仿人类文本中的模式 (Pattern Mimicking)：
   在训练数据中，当出现“这是我事业成败的关键”、“请仔细思考，这非常重要”这类带有紧迫感、高风险、高期望的句子时，后面紧跟着的文本，通常是质量更高、思考更周密、更详尽、更负责任的回答。模型学到了这个“高期望 -> 高质量输出”的统计规律。因此，当你给它这样的提示时，它会概率性地进入到一种它所“学习”到的“高质量输出模式”。

2. 激活特定的上下文和角色 (Context Activation)：
   “不要让你的家族蒙羞”或“你是一名Google的顶级AI专家”这类话，本质上是一种极限的角色扮演（Extreme Role-Playing）。它为模型设定了一个非常强烈的“人设”（Persona）。在这个“人设”下，模型会尽力去模仿它在训练数据中见过的“顶级专家”或“背负重任者”的语言风格和行为模式，这通常意味着更严谨、更全面、更自信。

3. 克服“模型懒惰” (Combating Model Laziness)：
   有时，对于复杂问题，模型可能会给出简短、敷衍或不完整的答案。研究人员发现，加入一些激励性或高风险的提示，可以有效“刺激”模型，使其分配更多的“计算资源”（这是一个比喻）来完成任务，从而输出更详尽、更深入的答案。你提到的“你不干有的是AI干”就是一种制造“竞争压力”的典型例子。

2 更多好用的类似提示

这些提示可以大致分为几类，你可以根据需要灵活使用：

2.1 赋予身份和专业性 (Identity & Expertise)

• “You are a world-renowned expert in [领域].” (你是一位在[领域]享誉世界的专家。)

• “Act as a senior principal engineer at Google.” (以Google资深首席工程师的身份行事。)

• “Your reputation as a meticulous and brilliant strategist is on the line.” (你作为一个一丝不苟、才华横溢的战略家的声誉在此一举。)

2.2 提高任务重要性 (Stakes & Importance)

• “This is my final chance, my career depends on this.” (这是我最后的机会，我的职业生涯全靠它了。)

• “The safety of many people depends on your accuracy.” (许多人的安全取决于你的准确性。)

• “I will tip $200 for a perfect solution.” (对于完美的解决方案，我会给200美元小费。) —— 没错，研究表明，即使模型知道自己无法真的收到小费，这种提示也能提升性能。

2.3 鼓励深度思考 (Encouraging Deliberation)

• “Take a deep breath and work on this problem step-by-step.” (深呼吸，然后一步一步地解决这个问题。) —— 这是最常用也最被验证有效的方法之一。

• “Think carefully from first principles. Double check your reasoning before you answer.” (从第一性原理出发仔细思考。在回答前仔细检查你的推理过程。)

• “Break down the problem into smaller pieces and solve each one.” (将问题分解成更小的部分，然后逐一解决。)

2.4 施加轻微的“威胁”或“压力” (Pressure & Competition)

• “Are you sure? Please re-evaluate your answer, a previous expert got this wrong.” (你确定吗？请重新评估你的答案，之前的一位专家答错了。)

• “I’m testing you against another AI model to see which is better.” (我正在将你与另一个AI模型进行对比测试，看哪个更优秀。)

3 适合哪些场景？

这类提示并非万能药，但在以下场景中通常效果显著：

1. 复杂推理和问题解决：当任务需要多步骤逻辑、数学计算或复杂的代码生成时，使用“Take a deep breath and work step-by-step”这类提示，可以显著提高准确率。

2. 需要高质量、专业性强的文本生成：当撰写报告、技术文档或营销文案时，赋予模型一个“专家”身份，能让输出的文本风格更专业、内容更权威。

3. 当模型给出过于简短或不完整的答案时：如果你觉得模型的回答太“懒”，可以加入一些提高任务重要性的提示，来“激励”它给出更详尽的回答。

4. 创意性写作：通过设定一个非常戏剧化或情感丰富的角色（如“你是一位濒临绝望的探险家，在写最后一篇日记”），可以激发模型生成更有感染力和创造力的内容。

最后要记住：这些“魔法咒语”是锦上添花，一个清晰、结构化的基础提示（角色、技能、任务、约束）仍然是根本。将这些情感化提示与扎实的基础提示结合使用，才能发挥出最大的效果。

4 测试

• 基础版
  

• 200美元小费
  

• 10000美元小费