生成式 AI 咒語書 2024 年版

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距離上次寫的「不太靈光的 ChatGPT 咒語書 - 常見錯誤用法」已經過了一年，隨著 AI 技術不斷進步，使用時仍需要謹慎，了解不同模型的優缺點，並注意資料安全。正確使用這些工具，可以大幅有效地提高工作效率和創新能力。

Photo by Candace McDaniel on StockSnap


1. 學術文獻探討

如果交代給 AI 的工作任務，需要搜尋與整理網路資訊，例如學術文獻探討等。使用支援網路搜尋功能的AI模型，可以大幅減少人工整理時間，但使用時仍需要注意提供的資料連結是否有效，並進行人工確認。

錯誤咒語 (prompt)：

「幫我整理五篇文字聊天機器人的論文」

解決方式：

使用支援網路搜尋功能的生成式 AI 模型，並調整咒語：

「幫我搜尋網路上五篇文字聊天機器人的論文，並附上原始資料連結」

如果已經知道不支援網路搜尋功能的生成式 AI 模型，就不需要問這個問題。在試驗時，發現 ChatGPT-4o 有些異常，點選提供的連結經常會遇到網頁找不到「The page you were looking for has not been found」的錯誤訊息。咒語文字的最後面加上「附上原始資料」主要是需要人工確認是否是真得存在。

之前文章提到「不要查詢地理、景點或餐廳資訊」、「不要直接詢問歷史故事、建築沿革」、「不要太具體詢問某人的作品、成長背景和學經歷」只要能夠啟用網路搜尋功能，就可以改善胡說八道的狀況。

2. 不要拿來數學解題

不同 AI 模型在特定任務上（如數學解題）的表現差異很大，選擇合適的模型很重要。建議使用支援分析數學問題的生成式 AI 模型，以獲得更準確的解答。

錯誤咒語：

「我 6 歲的時候，我的年紀是我哥的一半。現在我 70 歲，我哥幾歲？」

解決方式：使用支援分析數學問題或可以執行 Python 程式碼的生成式 AI 模型 (補充：克服 AI 數字比較錯誤：提升大型語言模型準確性的有效方法)

3. 不要詢問太冷門的主題領域

訓練資料來自大量的網路資料，當詢問結果不符合預期、不理解你要摘要文章內容的主題。代表這方面的主題領域的訓練資料太少、太冷門。

錯誤咒語：

「某某冷門主題的摘要」

解決方式：

建議使用支援網路搜尋功能的生成式 AI 模型，可以先問該領域的基礎問題，再加深難度。

4. 訓練資料集的時間限制

不同模型本身有不同的「知識截止時間」 (knowledge cutoff date)。咒語文字加上時間條件，提醒生成式 AI 比對時間。

錯誤咒語 (prompt)：

「請問最新一任新加坡總統選舉結果」

正確咒語：

「請問 2023 年新加坡總統選舉結果」

5. 多數生成式 AI 比較懂英文

多數生成式 AI 對英文的理解較為準確，遇到困難時，可以考慮將問題翻譯成英文再進行詢問。

ChatGPT 曾經釋出 GPT 3 訓練資料的不同語言的字數比例，中文佔的比例不到 1% (0.16012%)。雖然平時對話任務都可以理解與順利執行。但是經驗上如果遇到機器人無法理解你的問題，可以考慮翻譯成英文後，再試試看。

6. 資訊安全與隱私限制

比較不同方案的隱私政策，會發現多數免費版都會將與使用者對談資料用作為後續資訊訓練。需要特別注意處理敏感或機密資料。

因此如果涉及隱私的文章內容，請務必個資去識別化後才上傳。至於企業或學校機構的資料，則請遵循個別機構的生成式 AI 指引方針。例如「哈佛生成式 AI 指引」要求避免上傳機構的機密內容：財務文件、未發表研究等。

隨著生成式 AI 的技術發展和適用範圍不斷增加，但使用時仍需要謹慎，了解不同模型的優缺點，並注意資料安全。正確使用這些工具，可以有效地大幅提高工作效率和創新能力。



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