本來想難為一下AI,結果被驚到了 chatGPT

作者:AllanM

昨天開始玩 chatGPT,想難為一下系統,找朋友要了一個不瞭解任何資訊的行業、企業和產品 科慕化學 鈦白粉。於是我與AI對話的實驗就此展開:

1。 對於關鍵詞沒有任何知識儲備,無從下手,所以開篇就是知識性的瞭解

本來想難為一下AI,結果被驚到了 chatGPT

評價:這部分內容AI回答的很WIKI,但因為我提問時帶入了大陸地區目標客戶,其回覆中也提供了這個關鍵詞特徵的內容指向:“如透過阿里巴巴銷售”

2。  沿著聊天線索,下鑽問題,但問題並沒有從上文回覆直接展開

本來想難為一下AI,結果被驚到了 chatGPT

評價:我沒有太多耐心,直接要求AI提供自己思考的內容,於是問到了 產品影片創意。雖然上文中提到的了線上營銷,AI也給出了社交媒體的推廣,但沒有沒出影片營銷的建議,這裡在一個相關領域展開了問題,得到的回覆基本滿意。但原以為AI會給我敘述性的創意內容,沒想到給到了我歸納型的創意選題方向,並且帶入了客戶和產品。

3。 既然你歸納,那再問一個

本來想難為一下AI,結果被驚到了 chatGPT

評價:我沒有馬上直接追問創意更詳細的內容,而是追問了一個上文關鍵詞的展開,期待下面的互動內容中可以有更多的“輸入關聯”並保證更高質量

4。 出大招了,直接問一個展開表述型內容,結果令人驚喜

本來想難為一下AI,結果被驚到了 chatGPT

評價:直接追問上文中的一個建議的下鑽展開,而且是開放式的表述,AI給我的反饋表達與行業領域和產品高度相關,並且在我追問其內容的時候,由於字數要求的限制,給了我一個歸納型的建議。

在與AI的溝透過程中,如何讓其保持高質量輸出

在和系統的互動中,逐漸展開一些列問題,也逐漸對於這個系統有了一定了解。從內容質量上來看,我的感覺是,Al在敘述內容本身要比表達方法論更有價值;方法論部分更多是多數領域通用的“兜圈子”。那麼如何互動能讓系統提供更有價值的千貨呢? 我的經驗是像思維導圖一樣,一層層的展開問題,最好是沿著Al前一個問題的答覆問下一個問題,這樣更好的保證了後面微觀問題的反饋質量。

另外,一個插曲話題:剋制表達也是人工智慧的進步

除了上面那個測試之外,我還嘗試了一些話題性的主觀內容,如下:

本來想難為一下AI,結果被驚到了 chatGPT

相比AI能提供的有價值資訊之外,更神奇的事AI在回答某些領域問題時候的剋制。這種“剋制”可能是理解能力有限,在“兜圈子”。但並不是我們常見的“404反饋”,或違反某些關鍵詞規則導致“無法得到回覆”,我更期待這個系統是理解需要剋制什麼內容,以及如何在剋制的前提下,採用什麼角度來繼續表達。

最後,聽說百度公佈了要在2023年三月公佈其自有的chatGPT。我記得20年前百度搜索引擎的營銷點是“百度更懂中文”。那麼到了這個新的科技節點,我們是否還對不同公司的AI在不同文化、立場、視角上的差異有所期待或有所遺憾?

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