2.1.2 提示词的局限性

许多人在使用大模型时经常遇到以下问题：模型输出的风格和结构与预期不符；模型无法理解提示词的含义；模型分析结果不准确；即使优化了提示词，效果依然不理想；任务过于复杂，模型无法顺利完成等。这些问题的根源在于我们尚未充分了解AIGC的能力边界，也不清楚如何正确地使用提示词与其进行有效沟通。

1.提示词的局限性：AI并非万能

鉴于ChatGPT等语言模型的运作机制，AI在解析和响应提示词时存在以下主要局限性。

（1）理解能力的局限性

❑ 有限的上下文记忆：ChatGPT等AI工具不持续记忆对话历史，每次新建聊天均视为独立事件。

❑ 对模糊指令的处理能力有限：AI对清晰、具体的指令的理解程度更高。过于模糊的指令可能会导致AI无法理解意图，从而给出不符合预期的结果。

例如，相比于简单的“帮我写一份招聘文案”，更清晰的指令是“请帮我写一份针对[目标人群]的[岗位名称]招聘文案，要突出[公司文化/岗位优势/福利待遇]”。

（2）生成能力的局限性

逻辑推理与创新思维的限制：AI虽擅长模拟语言，但主要基于数据模式识别，不具备深度逻辑推理或创新思维。

例如，我们让AI预测公司未来一年的员工流动率，它也许可以根据历史数据和行业趋势给出一个数字，但这个数字缺乏对公司内部政策变化、员工满意度波动等因素的综合考量，因此参考价值有限。

AI的输入和输出都有一定的长度限制。过长的提示词可能会被截断，导致AI无法完整理解指令；过长的输出要求也会让AI无法完成任务。

例如，我们要求AI撰写一份长达几十页的员工离职报告，它很可能会因为要输出的内容过长而无法处理。

（3）数据依赖的局限性

训练数据的偏差与错误：不同知识库受训练数据影响，可能包含偏见或错误信息。

例如，我们想用AI分析应该优先招聘哪些部门的员工。如果在我们提供的数据中，过去某部门（例如技术部门）的员工离职率一直比较低，那么AI可能会建议优先招聘该部门的员工。但实际上，技术部门的离职率低，可能是因为该部门的薪酬福利比较好。

由于AI模型的知识库和训练数据有限，提示词可能无法涵盖所有情况，从而导致输出结果不够全面，或者无法输出我们想要的结果。

例如，如果我们想了解最新的关于雇佣关系的法律法规，并询问AI相关问题，它可能无法给出完整准确的信息，因为它训练数据的时间节点可能早于最新的法律法规的颁布时间。

2.破解之道：六大策略，让AI真正读懂你的心

为克服上述局限并最大化AI的潜能，建议采取以下策略：

（1）明确上下文

在与AI交流时，确保提供足够的背景信息，明确上下文，以便AI能够更准确地理解你的意图。

例如：我们正在和AI讨论制订一份新的员工培训计划，可以先提供一些背景信息，如这是什么类型的公司，需要什么方面的培训计划，想要解决什么问题。

（2）具体指令

给出清晰、具体的指令，避免模糊不清的表达，以便AI更容易理解并给出符合预期的输出。

例如：“请帮我写一份招聘高级市场经理的启事，要求至少5年以上相关工作经验，熟悉市场营销数字化转型，具备优秀的团队管理能力，工作地点在上海，字数为500字。”

（3）引导思考

在提问时，可以提供一些思路或框架，引导AI进行更深入的思考和分析。

例如，让AI制定员工激励方案，不要简单地输入“如何激励员工？”，可以优化为：“请基于马斯洛需求层次论分析如何激励员工。”

（4）分段处理

对于复杂的任务，可以将其拆分成几个小任务，逐一处理，以提高AI处理的准确性。

例如，我们需要AI撰写一份完整的员工手册，可以先将其分解成“公司简介”“员工福利”“绩效考核”“培训发展”等多个章节，分别让AI撰写，最后再进行整合。

（5）避免偏见

由于AI的输出可能受到训练数据的影响，存在偏见或错误信息，因此在使用AI时要保持警惕。

要避免仅仅依赖单一数据源，尽可能收集多维度的数据，并结合自己的从业经验和判断，以得到更客观、准确的结果。

（6）多方验证

不要完全依赖AI的输出，应将其与其他可靠来源进行比对验证，确保信息的准确性。

尽管AI工具具有局限性，但通过深入理解其工作原理、掌握有效的交互技巧，并运用批判性思维，我们能更高效地利用这一强大的工具，拓展其应用价值。