5个快速提示以增强AI使用以获得更好的结果和安全性

在当今世界，躲避人工智能（AI）变得越来越困难。以谷歌搜索为例，它们现在已经包含了AI生成的内容。随着AI在我们生活中变得如此普遍，确保其安全使用比以往任何时候都更加重要。那么，作为AI用户，你如何安全地驾驭生成式AI（Gen AI）的世界呢？

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在SXSW上，卡内基梅隆大学计算机科学学院的助理教授马滕·萨普和吴彤霜揭示了大型语言模型（LLMs）的局限性，这些技术是ChatGPT等热门生成式AI工具的核心。他们还分享了如何更有效地使用这些技术的建议。

“它们很强大，无处不在，但实际上远非完美，”萨普指出。

你可以对日常AI交互进行的调整很简单。它们将保护你免受AI缺陷的影响，并帮助你从AI聊天机器人中获得更准确的回答。以下是专家推荐的五种优化AI使用的策略。

1. 为AI提供更好的指令

AI的对话能力常常导致用户给出模糊、简短的提示，就像与朋友聊天一样。问题在于，如此简单的指导可能会让AI误解你的文本，因为它缺乏人类理解言外之意的能力。

在他们的讲座中，萨普和吴通过告诉聊天机器人他们正在读一百万本书来展示这一点，AI却按字面理解，而不是理解夸张的表达。萨普的研究表明，现代大型语言模型在处理非字面引用时，超过50%的情况下都会出错。

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为了避免这种情况，你的提示需要更明确，减少误解的空间。吴建议将聊天机器人视为助手，给它们清晰、详细的指令。编写提示可能需要更多努力，但结果会更符合你的需求。

2. 仔细检查你的回答

如果你使用过AI聊天机器人，你一定熟悉“幻觉”——当AI输出错误信息时。这些错误可能包括事实错误的回答、错误陈述给定信息或同意用户的虚假陈述。

萨普指出，在日常场景中，幻觉发生率在1%到25%之间，而在法律和医学等专业领域，错误率可能飙升至50%以上。这些错误很难发现，因为它们听起来似乎合理，即使它们完全错误。

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AI模型常常用“我很确信”这样的短语来强化它们的回答，即使这些回答是错误的。一篇引用的研究论文显示，AI模型在47%的情况下自信地给出了错误答案。

为了防止幻觉，始终仔细检查AI的回答。参考可信的外部来源，或重新措辞你的查询，查看AI的回答是否保持一致。如果你坚持在自己擅长的领域内提问，捕捉错误会更容易。

3. 保护你关心的隐私数据

生成式AI工具在庞大数据集上训练，并通过新数据持续学习以改进。问题在于，这些模型可能在回答中泄露训练数据，可能会将你的私人信息暴露给他人。在使用基于网络的应用程序时，也存在安全风险，因为你的数据会被发送到云端处理。

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为了保持良好的AI使用习惯，避免与大型语言模型分享敏感或个人数据。如果必须使用个人数据，考虑对其进行匿名处理。许多AI工具，包括ChatGPT，提供退出数据收集的选项，即使你没有使用敏感信息，这也是一个明智的选择。

4. 注意你如何谈论大型语言模型

AI的对话性质可能导致用户高估其能力，有时会将人类特征归因于这些系统。这种拟人化可能很危险，因为它可能导致人们将过多的责任和数据交给AI信任。

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为了应对这一点，萨普建议不要用人类术语描述AI模型。不要说“模型认为你想要一个平衡的回答”，他建议说：“模型被设计为基于其训练数据生成平衡的回答。”

5. 谨慎考虑何时使用大型语言模型

虽然大型语言模型看似多才多艺，但它们并不总是每个任务的最佳解决方案。现有基准测试仅涵盖了用户与大型语言模型交互的一部分。

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此外，大型语言模型可能表现出偏见，例如种族主义或以西方为中心的观点，这使得它们不适合某些应用。

为了有效使用大型语言模型，需谨慎考虑其应用场景。评估大型语言模型是否适合你的需求，并选择最适合你特定任务的模型。

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