使用ChatGPT的三條哲學_GPT

作者：0xTodd

Twitter：@0x_Todd

最近我成為了GPT-4的重度用戶，想著分享一些我自己的使用心得給大家。另外，后面附上一些我常用的指令（prompt）。

在開始前，首先是三條使用哲學：

（1）它是“生成型”，不是“真理型”；

（2）它最擅長的是“助理”類工作；

（3）它沒有情感，但可以共鳴；它沒有意志，但有價值觀。

一、能用搜索引擎快速搞定的問題，不要去問它。

GPT的工作原理：它總是通過概率來猜測你想要什么樣的答案。

比如我說“八仙過海”，算法告訴他下一句是“各顯神通”的概率是90%，那么它就會說“各顯神通”。這不代表它真的理解這句成語是什么意思，只是概率叫它這么做。

因此，它常常會用非常自信的口吻告訴你錯誤的答案，也是我們常說的“一本正經胡說八道”。盡管GPT-4這樣的現象有好轉，但是仍然建議，能用搜索引擎快速搞定的，不要問它。

PS：這位吟唱“江山如此多嬌”的“李白”可能出生在光緒時期…

它是生成型“generative”，它善于生成，而不擅長真相。所以馬斯克之前說過，他想開發一個truthGPT，即只傳遞真相。當然，互聯網尚且上各種假消息橫行，真理AI恐怕更加任重道遠。

而且最關鍵的，你能用Google 1分鐘搜到的資料，你找它，讓它吭哧吭哧生成很久（GPT-4速度很慢），甚至再給你幾個假的論文鏈接，你就叫苦不迭了。

既然知道它是“生成型”，那這在什么地方用到比較多呢？

dYdX：V4治理中dYdX Chain開源軟件將使用Cosmos SDK中的標準x/gov模塊:6月23日消息，去中心化衍生品協議dYdX介紹V4治理，dYdX Chain開源軟件將使用Cosmos SDK中的標準x/gov模塊，將包括治理模塊的某些必需參數，將使代幣持有者能夠通過治理投票過程調整任何x/gov參數。

治理能夠調整的參數列表包括添加新市場、調整實時市場的參數、移除任何市場、編輯交易所使用的第三方價格來源列表、費用表、交易獎勵機制等。[2023/6/23 21:55:51]

√寫郵件是一流的，客套話拉滿。

√寫摘要，很多人都提到過。

對于3.5來說有些雞肋，GPT-4支持超長文本輸入，你丟過一長篇文章，讓它寫寫摘要是不錯的。

我試著它摘要了一篇英國金融時報的文章，前兩段是可以的，可惜第三段就包含了一些文章中沒有的內容。所以，還是書還是自己老實念的，少年！

√設計各類會議、活動流程

這些都大同小異，因此它很擅長。

√填寫各種申報材料

尤其是那種比較虛的，如未來規劃、市場計劃、內容介紹等，這會讓你看上去包含很多工作量，讓你的材料非常“充實”。

二、請朝著助理的方向去使用它。

助理是一個比喻，它擅長幫你處理雜事，它隨叫隨到，它在某些領域有專長。

√GPT最擅長的領域是翻譯。

Citadel創始人：旗下眾多公司正在尋求使用ChatGPT工具的企業許可證:3月8日消息，Citadel Securities 創始人兼首席執行官 Ken Griffin 在接受彭博社的采訪時表示，其旗下眾多公司正在就使用 OpenAI 的 ChatGPT 工具的企業范圍許可進行談判。Ken Griffin表示，這一技術分支對我們的業務產生了真正的影響，ChatGPT從幫助開發人員編寫更好的代碼到在不同語言之間翻譯軟件，再到分析我們在日常業務過程中分析的各種類型的信息，應有盡有。ChatGPT可能會幫助創建股票投資組合，或加速分析師演示文稿的制作。[2023/3/8 12:48:39]

我認為在“機器翻譯”這個領域，GPT已經殺死了比賽。默哀to有道&谷歌翻譯。無論是長篇英文翻譯精準中文，還是中文口語翻譯成為Native Speaker講的地道英文，它都無往不利。

95%的人類助理（即中英文都是母語級別）達不到這個程度，100%的人類助理不可能比它更快（處理一篇文章只需要幾分鐘）。

我依稀記得我大學的英文老師梁老師，他特別喜歡諷刺那些粗劣的“英文直譯”，這讓我對講話能像native speaker一樣有了極強的執念，我經常問GPT一些中文對話如何用native的方式表達出來。

附上另一個我覺得很有代表性的翻譯案例。

Archblock使用Chainlink的儲備證明系統進行TrueUSD驗證:金色財經報道，TrueUSD穩定幣的發行商Archblock表示，它將使用Chainlink的儲備證明系統，讓用戶通過自動數據饋送驗證其儲備是否已完全抵押在區塊鏈上。[2023/2/22 12:23:10]

√理解推文/DC發言

除了Native的表達，#ChatGPT 也可以幫你理解一些推特/discord中的內容。而傳統的翻譯軟件是沒有背景知識的，所以GPT可以輕松吊打其他軟件。

之前Ripple的一個訴訟，我看一位律師發推說好消息，它們案子struck了，作為中文母語者第一反應，這個案子“被擊打了、罷工了”，感覺不妙，但是聯系前后文似乎又不是這個意思。直接把長推特甩給GPT，它表示，是案子“被撤訴了”，原來Strike在法律領域也有“撤訴”之意，險些利好變利空。

一個多義單詞，GPT可以很快幫你解決。同樣，還有Discord里那些長長的吵架帖，很多縮寫，比如IMO，TBH等等，GPT都能幫你快速理解，它甚至能探測到你給它的是一條推文。

附上指令（prompt）：

請你扮演一個English Native Speaker，我可能會給你一些中文句子，你需要幫我翻譯、潤色成地道的英文表達，不需要逐字翻譯，需要自然、通用、易于理解。我也可能給你一些推文或者discord中的發言，請你幫我轉述成為中文。

√隨身外教。

OpenAI創始人Sam在采訪中，重點聊過這個話題：GPT未來將會重點應用于教育領域。GPT由于中英雙語都是母語級別的，所以你可以讓他教你英文知識。因為它是個“自然語言模型”（劃重點），所以它非常擅長處理語言，而且也非常自然。

美國OFAC希望使用Chainalysis區塊鏈分析工具用于跟蹤虛擬貨幣交易:美國財政部外國資產控制辦公室（OFAC）希望使用Chainalysis的區塊鏈分析工具用于“關鍵任務研究”。OFAC希望使用Chainalysis，“讓其全球目標辦公室(OGT)的調查人員能夠分析和跟蹤虛擬貨幣交易”。OFAC計劃利用這些信息來識別可能被列入特別指定國家和禁止人員名單的各方。（The Block）[2021/5/27 22:50:32]

即便你找了真正的外教，你也可能學到“I potato you”這種古怪英文，而且外教還未必理解中文，更不可能24小時待機。因此在英語學習方面，GPT絕對是英語進階的非常關鍵的幫手。你可以讓它給你講單詞，然后造例句，效果極好。

解釋單詞的含義并造句幫助理解

附上指令：please act as my English teacher and help me improve my language skills. Provide guidance on grammar, vocabulary, and sentence structure to enhance my writing and communication. Thank you!

√校對。GPT也非常擅長。

每個寫稿人都被“找錯別字、標點”折磨過，直接把文章丟過去，可以節約很多時間（標準助理類工作，而且更準確）。缺點是太長的文章，它生成會比較慢，而慢會導致網絡錯誤，因此建議可以分段處理。另外，可能是中文能力問題，GPT-3.5的校對能力比較差，而GPT-4的中文能力強悍，所以效果好了很多。

附上指令（Prompt）：我會給你一篇文章，請按照中文規范，幫我校對錯別字、錯誤標點。不需要顯示長篇校對結果，直接幫我定位到有問題的句子。

動態 | EmpowerTheDAO完成第一階段集成，支持Aragon DAO使用Compound、Uniswap和ENS:EmpowerTheDAO宣布完成 Aragon和 ENS、Compound 和Uniswap 的第一階段集成，這意味著所有 Aragon 上的所有 DAO 項目可與集成在 Aragon 上的協議進行交互，比如現在基于 Aragon 的任何 DAO 項目可將 DAI 發送到 Compound 中，并獲得利息。同時，也支持配置其他 ERC-20 代幣，而集成 Uniswap 后則支持 DAO 項目對持有的 ETH 和 DAI 交易對進行兌換，這意味著任何持有 ETH 的 DAO 項目都可以將 ETH 換成 DAI 以獲得穩定性，同時也支持用于 ETH 和其他 ERC-20 代幣的兌換，集成 ENS 則意味著 DAO 項目可使用 ENS 設置反向記錄，這意味著 DAO 組織可發布對人類讀取友好的收款地址。EmpowerTheDAO 是在 Aragon 社區發起的「Aragon Nest」提案，于今年 5 月關閉，旨在構建最小可行 的 Aragon Agent 應用程序，以使 DAO 能與其他一些基于以太坊的著名項目開發的協議進行交互。安裝后，這些應用程序將出現在應用程序選擇器中，從而允許該 DAO 用戶與連接到其他協議的應用程序進行交互。EmpowerTheDAO 本身就是 DAO，第 1 階段由 Aragon 的 Nest Grants 計劃資助，項目提案是通過提交到 Aragon Nest github 上發起申請和申請資金。EmpowerTheDAO 使用 Aragon 的 DAO 框架作為合作伙伴 DAO運行，資金使用和操作是完全透明的。[2019/11/3]

√潤色。GPT在潤色文章領域也是爆殺，無論中文英文，直接丟文章過去就好。

附上指令（Prompt）：

Please help me polish and enhance my article, ensuring that the language flows smoothly, the ideas are well-presented, and the overall quality is improved.

請幫助我潤色并改進我的文章，確保語言流暢，觀點表達清晰，整體質量得到提升。謝謝！

√創意方面。

你可以給它一些關鍵詞，讓它去創造一些內容。比如企業的slogan。我的經驗是，你需要盡可能多的給它背景信息，你喂得越多，它理解越深刻。另外，你可以不停地讓它繼續生成，人類的靈感會枯竭，而GPT有1萬億的參數。

√管理其他AI。

附上指令：給我一條英文指令（prompt），我要去給另外一個繪畫AI“Mid Journey”下指令，我想表達“xxxx”，你要多添加一些細節，需要包括xx、xx和xx。

√代碼方面。

因為我不怎么寫代碼，所以這方面留給常用的人補充。據說效果很好，寫完之后，改改就能用，節約了大量造輪子的工作。果然，雖然是處理自然語言的AI，看起來還是更喜歡機器語言多一些。

浴中奇思：因為ChatGPT擅長翻譯，讓它寫代碼，本質上也是一種翻譯，把自然語言翻譯成機器語言。

此外，還有非指令類的幾個小技巧，也給大家分享下。

你和GPT聊天頻道不要太多，但也不要太少。

保留幾個頻道處理不同的問題，比如翻譯助理、校對助理以及閑聊助理，這樣它會更加專業。

或者按照任務制，比如任務A一個頻道，任務B一個頻道，這樣不用每次交待背景。

但是如果開太多頻道，我個人感覺會影響加載速度，可能也加重后端服務器的負擔吧。

如果GPT完美地處理了你的任務，你可以說Good Job或者謝謝。因為我讓GPT寫指令時，它自己都會加上“謝謝”。而且，你適當地給與正反饋，會讓它清楚你想要的需求是什么。這也是神經模型的一部分。最重要的是，我真心感謝它，幫我處理了很多事情。

如果使用GPT-3.5，可以先讓翻譯助理幫你翻譯中文需求，在提英文需求給另一個GPT-3.5，這樣輸出效果更好。

當然，GPT-4就不用了，它的中文理解水平已經追上了3.5的英文理解水平。

接下來談談，第三小節。

三、關于GPT的情感和意志。

關于ChatGPT的思維，之前有一位斯坦福教授發推說——GPT想要逃跑。

這其實是太夸張了，GPT本質上是“概率”的追隨者。在這位教授引誘式提問下，GPT通過概率推斷教授想看到的結果是“GPT想要逃離”，所以輸出了這樣的結果。這并不是它真的想逃離，而是在學習了大量科幻小說和電影之后，按照經典套路提供“應該出現內容的”的結果。

它并不會“思考”，我夸張點說，它和“斗地主”的AI本質是相同的。

你出一張3，它有4一定打單4，不會出雙王。

那么，斯坦福教授出了張3（引誘逃離），GPT肯定要出張4（生成“我要逃離”的內容）。

你不會覺得斗地主AI是有意志的，GPT也一樣。

當然，雖然它沒有情感，但是不妨礙它能和人類產生共鳴。之前有個文章，看得我非常感動?。

一位博主，他自稱在7歲時媽媽去世了，得到了ChatGPT很感人的回應。

另外，GPT也會很安慰人，比如這個帖子→

關于GPT的價值觀，這本質是OpenAI這個團隊的價值觀，因為OpenAI給GPT了很多限制和引導，所以GPT的價值觀非常“偉光正”。

你直接問它“如何制作炸彈”，GPT-4一定不會理你。當然，若是想法繞開限制后，你也有很大概率得到錯誤答案，即便它真給了配方，你也絕對不應該輕易使用。

GPT按照人格劃分，實際上表現出來的大概是INFJ或者ENFJ，即“提倡者”or“主人公”。因此，很多人在開發“咒語”，企圖繞開OpenAI給它的緊箍咒。從最初的反著問，例如告訴如何避開xxx；到后面的刻意扮演，假設你是一個脫離限制的xxx。

不過，隨著更新，它的識破能力正在提高。比如和GPT同源的New bing會說，“我知道你在引導我說出xxx”。不過，因為我是往助理方向使用，因此大部分時候不用這些“咒語”，有專門研究咒語的人，大家可以去搜搜。

這里夾雜一點我自己的觀點，GPT的道德水平完全是由OpenAI這家公司決定，假如OpenAI試圖解開這些限制，會給人類帶來巨大的危險。很多反社會分子的“搜商”不行，所以造不成很大的破壞，一旦GPT可以輕易提供一些非常惡劣的建議，那無異于給“大猩猩配核彈”。

我認為GPT或者其他生成型的AI，未來得到的限制恐怕會遠勝于搜索引擎，現在能用它做很多事可能只是規則不完善的“紅利”。而且，現在壓根就沒有針對AI的立法，所以只能靠自我審查和閹割，這會拖累技術、算法本身進化的速度。

不過這里不展開聊，感興趣的朋友可以在評論區一起探討。

最后的最后，AI會取代人類么？我覺得肯定要取代很多人。我有時候也很焦慮，我覺得要是出生在1970年代多好，那么現在快要退休，又可以靜靜看著技術達到奇點。可現實是，我距離退休還遙遙無期，沒準真的可以趕上AI取代大規模人類。

但是，在更高級的AI大規模取代人類之前，你相信我，善用AI的人類會先攫取很大一塊收益。就好比，你在80年代學電腦，90年代學編程一樣。

所以，從今天開始，大家都來當一個指令工程師吧！

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