代必芳 陳貴平

摘要：人工智能語言模型引起了廣泛關(guān)注，通過與人工智能進(jìn)行交互，可以提高工作效率。在與人工智能問答系統(tǒng)對話時，采用恰當(dāng)?shù)奶釂柗绞侥軌颢@得有效的答案。本文以文心一言3.5模型為例，探討了與人工智能對話時可能出現(xiàn)的問題以及改進(jìn)策略。研究發(fā)現(xiàn)，在與人工智能提問時可能會出現(xiàn)提問主題不明確、反饋不及時、缺乏上下文理解以及角色混亂等問題。用戶與人工智能問答系統(tǒng)的對話可分為五個層次：基本提問、提問+要求、參考資料、角色扮演和場景應(yīng)用。針對這些問題，提出了一些改進(jìn)策略，包括明確主題、提供反饋、拆分問題、設(shè)定身份和引導(dǎo)以及調(diào)整方式。

關(guān)鍵詞：人工智能；文心一言；提問；角色扮演；反饋

中圖分類號：G434? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：1009-3044（2024）08-0014-03

開放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識碼（OSID）

0 引言

隨著人工智能的發(fā)展，在2022年出現(xiàn)了ChatGPT，ChatGPT是一種人工智能語言模型[1]，該模型運用自然語言對話形式與人進(jìn)行交互，可實現(xiàn)的功能包括自動問答、文本分類、自動文摘、機器翻譯和聊天對話等[2]。能夠在各種應(yīng)用場景中為用戶提供幫助，作為人工智能的代表在社會得到了廣泛的運用，他可以作為良好的學(xué)習(xí)同伴助手。但是，在與人工智能問答系統(tǒng)的對話的過程中，如何進(jìn)行高效的溝通是至關(guān)重要的。提問的準(zhǔn)確性決定了回答的準(zhǔn)確性。因此，本文將探討與人工智能問答系統(tǒng)的對話中可能出現(xiàn)的問題以及如何進(jìn)行有效的提問以獲得高質(zhì)量的信息。本文以文心大模型3.5為代表的生成性預(yù)訓(xùn)練聊天機器人文心一言為例。

1 提問時存在的問題

1.1 提問主題不明確

隨著百度文心一言率先收費，人工智能不斷發(fā)展并深入到人們生活的各個方面[3]。文心一言作為一種預(yù)訓(xùn)練模型，在與人工智能問答系統(tǒng)對話時，用戶經(jīng)常遇到的問題是提問主題不明確，問題過于籠統(tǒng)，以及思維方式混亂，這會導(dǎo)致得到不準(zhǔn)確甚至錯誤的回答。例如，當(dāng)用戶問“今天吃什么？”時，系統(tǒng)回答“今天可以吃很多種食物，具體取決于您的口味和偏好”，這樣的回答大多不符合常規(guī)設(shè)想，因為問題過于籠統(tǒng)，人工智能問答系統(tǒng)無法精確回答。另外，問題的二義性和歧義也是提問時常見的問題。例如，“你對這個人有什么看法？”這個問題可以理解為詢問對方對某個人的看法或評價，也可以理解為詢問對方對“這個人”這個概念的理解或認(rèn)知。因此，這個問題具有歧義，需要根據(jù)上下文或具體情境來判斷真實的意圖。

1.2 反饋不及時

在與人工智能交互時，如果提出的問題表達(dá)有歧義而未能得到想要的答案，可以根據(jù)提示進(jìn)行反饋。反饋不及時或不詳細(xì)可能會導(dǎo)致無法獲得想要的答案。例如，當(dāng)問到“今天天氣怎樣？”而得到模糊的回答時，可以根據(jù)自己所在地區(qū)進(jìn)行反饋并查詢所在地的天氣，或者根據(jù)人工智能的提示進(jìn)一步提問，比如詢問具體的氣溫或風(fēng)力情況。如果反饋不及時或沒有給出任何提示，人工智能可能無法準(zhǔn)確判斷具體要表達(dá)的內(nèi)容。

1.3 缺乏上下文理解和角色混亂

上下文語境是語言理解中重要的因素之一，指的是一句話或一段話所處的特定環(huán)境或背景。在語言學(xué)中，了解上下文可以幫助系統(tǒng)更好地理解說話人或作者的意圖和表達(dá)方式，從而更準(zhǔn)確地理解其含義。如果沒有上下文語境，可能會導(dǎo)致理解偏差。例如，在一段對話中，如果有人問：“你今天吃飯了嗎？”，了解上下文可以幫助系統(tǒng)理解這句話的意圖。如果這句話是在一個餐廳里說的，那么它可能是在詢問對方是否要點餐。如果這句話是在一個家庭環(huán)境中說的，那么它可能只是為了寒暄或了解對方的生活情況。缺乏上下文語境可能導(dǎo)致對問題的理解出現(xiàn)偏差。沒有足夠的背景信息和相關(guān)語境，可能無法準(zhǔn)確理解問題的真實意圖和含義，也無法將回答與問題建立起清晰的聯(lián)系，導(dǎo)致回答內(nèi)容與問題不相關(guān)或跳躍性過大，從而給出不準(zhǔn)確的回答。

2 提問的層次

2.1 基本提問

如圖1所示，基本提問是對話層次中最基本和最常見的功能之一。它可以幫助用戶快速獲取關(guān)于某個主題或問題的基本信息和建議，并幫助用戶更好地了解和解決問題。當(dāng)人工智能作為一個同伴助手時，信息獲取者希望能與問答系統(tǒng)對話獲取有用的信息?；咎釂柺呛唵蔚膯柎疬^程，讓人工智能不需要花很長的時間來回答，只需要幾秒的時間在它的知識庫提取出來回答相應(yīng)的問題。這是人工智能的基本工作之一。

例如：“文心一言是什么？”這樣的問題系統(tǒng)能夠很快地輸出答案?；咎釂柺桥c人工智能交互的第一個層次，也是用戶最容易掌握的一個層次。通過提問獲取想要的內(nèi)容以輔助用戶的學(xué)習(xí)、工作和生活，減少用戶不必要的浪費時間，使用戶的時間集中注意力用在一些高階思維的培養(yǎng)和一些人工智能無法完成的工作上。

2.2 提問+要求

基本的提問能滿足用戶基本的需求，但用戶也可以在問題中加入一些要求，讓文心一言給出更為詳細(xì)解釋或簡潔的回答，從而擴(kuò)展問題的廣度和深度，使答案更符合用戶預(yù)期。文心一言將根據(jù)用戶的問題和需求搜索相關(guān)信息并生成簡潔明了的回答。如果用戶需要更詳細(xì)或更專業(yè)的解釋或建議，他們可以進(jìn)一步提出更具體和深入的問題。

例如，如果用戶問：“文心一言有哪些功能？”人工智能可能會將答案堆砌在一起，這樣的答案不便于用戶理解和歸納。用戶可以在提問中加入要求，改為：“用三句話歸納文心一言有哪些功能？”這樣的提問能幫助用戶更好地歸納總結(jié)問題，培養(yǎng)總結(jié)歸納思維能力，同時減少工作量，提高工作效率。

2.3 參考資料

在文心一言中，參考資料的提問是一種特殊類型的提問，允許用戶在對話中獲取與特定主題相關(guān)的參考資料。通過提出參考請求，用戶可以獲得與特定主題相關(guān)的書籍、文章、報告等資源的推薦，以及相關(guān)的學(xué)術(shù)論文和研究成果的引用信息。用戶可以將其作為一個參考工具，用于查找和獲取相關(guān)的資料，幫助用戶快速查找需要的信息，提供更高效的學(xué)習(xí)和工作體驗，作為同伴學(xué)習(xí)助手。無論是學(xué)生還是工作者，用戶都可以將其作為一種很好的學(xué)習(xí)工具。

例如，在學(xué)習(xí)時，用戶可以快速向文心一言提出問題，如：“勾股定理公式是什么？”文心一言可以快速給出答案，幫助學(xué)習(xí)者理解和應(yīng)用該公式。另外，在撰寫論文時，用戶需要查找資料或進(jìn)行論文潤色時，也可以使用文心一言來尋找答案或參考資料，提升論文的質(zhì)量。

2.4 角色扮演

在文心一言中，角色扮演是一種模擬對話的方法，可以讓用戶在虛擬環(huán)境中扮演不同的角色，與他人進(jìn)行交互和溝通[4]。這種功能可以幫助用戶更好地了解不同角色的心理狀態(tài)、情感和需求，從而更好地與他人建立聯(lián)系、溝通和合作。用戶可以將文心一言視為一個參考虛擬角色，與其進(jìn)行對話，通過扮演不同的角色，可以模擬各種情境，從而更好地理解其應(yīng)用范圍和能力。

在文心一言的角色扮演功能中，用戶可以選擇不同的角色，如醫(yī)生、律師、教師等，并模擬該角色的語言、行為和思維模式。通過與其他用戶或人工智能對話，用戶可以體驗不同角色的情感和需求，并從中學(xué)習(xí)到更多的知識和技能。此外，角色扮演還可以幫助用戶提高溝通能力和社交技巧。通過扮演不同的角色，用戶可以更好地了解他人的想法和需求，并學(xué)會如何更好地與他人溝通和合作。

這種功能還可以幫助用戶增強自信心和表達(dá)能力，提高自我認(rèn)知和人際交往能力。例如，用戶可以扮演一個人工智能初學(xué)者，向文心一言提出問題，讓其扮演初學(xué)者來回答這樣的問題，例如：“初學(xué)者如何快速學(xué)會使用文心一言？”文心一言可以設(shè)定角色并制定出相應(yīng)的計劃，從而幫助用戶更好地理解和掌握相關(guān)知識。

2.5 場景應(yīng)用

在文心一言中，場景應(yīng)用的提問是一種更智能、更交互式的對話方式[5]。通過這種方式，用戶可以更具體地描述自己的需求和問題，從而獲得更精準(zhǔn)、更個性化的建議和解決方案。用戶可以將文心一言運用到具體的場景中，并嘗試提出一些超出其領(lǐng)域的問題，這樣可以拓展其應(yīng)用范圍，發(fā)現(xiàn)更多有趣的可能性。

例如，用戶可以提出類似以下的問題：“請從正方辯手的角度，對‘現(xiàn)代教育體系是否應(yīng)該更加注重培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)造力這一辯題，闡述你的觀點，要求邏輯清晰，論據(jù)充足，引用與辯題強相關(guān)的名人名句及經(jīng)典案例等?！边@樣的提問結(jié)合了應(yīng)用場景和超出領(lǐng)域的問題，可以幫助用戶更好地解決生活中的問題和提高工作效率。同時，這種提問方式也能讓文心一言更好地了解用戶的需求，并提供更個性化的服務(wù)。

3 對策

3.1 明確問題

無論是學(xué)習(xí)者在與同伴溝通時還是與人工智能進(jìn)行對話時，提出的問題都應(yīng)當(dāng)明確，能夠讓別人一眼就能看出描述的問題是什么，避免歧義出現(xiàn)，且做到問題簡潔，包含基本的主語和賓語。這樣能夠避免浪費時間去糾正錯誤的答案。例如，“今天天氣怎么樣？”面對這個問題，文心一言的回答不準(zhǔn)確，所以用戶應(yīng)當(dāng)修正自己的提問。用戶可以將這句話加上主語和限定詞，例如：“今天貴陽市的天氣怎么樣？”通過有效的提問得到有用的答案可以節(jié)省時間，在此過程中也不需要說一些無用的詞匯，例如“您好”和“請”等詞匯。

3.2 提供反饋

用戶在與人工智能交互時，難免會遇到?jīng)]有得到想要的答案的情況。用戶可以對其進(jìn)行反饋，進(jìn)一步縮小問題的范圍，直至得到想要的答案。也可以根據(jù)其提供的提示再繼續(xù)提問。有時提出的問題比較難，可以通過上下文來理解現(xiàn)有的文本。上下文能夠提供背景信息、相關(guān)語境和上下文關(guān)系，并給出示例。通過利用上下文信息，文心一言可以更好地理解和回答用戶的問題或請求。它可以理解問題的背景和相關(guān)語境，從而提供更準(zhǔn)確、相關(guān)和有用的回答和建議。例如，“這個電影太棒了！”這句話可能人工智能問答系統(tǒng)無法理解。但是如果在這句話的前面加上例如：“這部電影的劇情怎么樣？”用這句話作為引導(dǎo)詞，人工智能就會尋找規(guī)律得出答案這部電影的劇情太棒了。通過給機器提供相應(yīng)的反饋和上下文的引導(dǎo)詞的聯(lián)接，結(jié)合上下文語境幫助更好地理解問題，得到更為準(zhǔn)確的答案。在適當(dāng)?shù)膯柎鹬胁拍馨l(fā)揮出不可思議的作用。

3.3 拆分問題

如果一個問題比較復(fù)雜時，用戶可以將這個問題進(jìn)行拆分，將一個整體的問題拆分為幾個部分，分別與人工智能問答系統(tǒng)進(jìn)行溝通。最后再將整體連接起來，將一個問題拆分為多個小問題，可以使問題的內(nèi)容和意圖更加明確和具體。這樣可以幫助回答者更好地理解問題，降低回答的難度和復(fù)雜性，并針對每個問題進(jìn)行回答。例如：“文心一言的原理是什么，并已經(jīng)實現(xiàn)了那些商業(yè)化的應(yīng)用？”用戶可以將這個問題拆分為兩個部分：“①文心一言的原理是什么？”和“②文心一言實現(xiàn)了哪些商業(yè)化的應(yīng)用？”同時，在提出問題時，用戶可以先確定問題的類型?？梢詫⑻釂柣痉譃槎x性問題、建議性問題、事實性問題和比較性問題。選擇好提問的類型聯(lián)系相應(yīng)的語境，這樣有利于用戶進(jìn)行有效率的問答，得到想要的答案。在這個過程中，能提高閱讀的效率和體驗。

3.4 設(shè)定身份和引導(dǎo)

讓人工智能扮演一個角色或身處一個環(huán)境，針對這些假設(shè)提問，讓人工智能擁有一個身份，這樣可以減少用戶對其的反饋。從開始就設(shè)定其角色，從這個角色出發(fā)開始回答問題。用戶可以將文心的角色設(shè)定為學(xué)生、教師、醫(yī)生、律師等，從其角色本質(zhì)出發(fā)解答問題。通過明確設(shè)定目的、確定身份類型、細(xì)化身份信息、避免沖突和矛盾以及靈活調(diào)整等方法，可以幫助您更好地讓文心一言設(shè)定身份，并實現(xiàn)更好的問答效果。在不斷的詢問過程中，用戶可以根據(jù)其引導(dǎo)和提示提出問題，直到得到想要的答案。例如：“我想讓你擔(dān)任面試官，我將成為候選人，您將向我問該產(chǎn)品測試職位的面試問題。我希望你將對我進(jìn)行面試并提出問題，等待我的回答。不要寫解釋，像面試官一樣一個一個地問我，等我回答。我的第一句話是‘你好?！被卮穑骸澳愫茫埾冉榻B一下你自己。”在這個過程中，人工智能問答系統(tǒng)將扮演一個面試官的角色，不斷地與用戶進(jìn)行交流溝通，直到用戶得到想要的答案后終止這次對話。只要用戶發(fā)揮自己的想象力，可以讓其成為任何角色，從而提供更為專業(yè)的建議。

3.5 調(diào)整方式

用戶可以根據(jù)需要靈活調(diào)整提問的方式。例如，用戶可以將開放式問題調(diào)整為封閉式問題，或者將多個問題整合為一個問題，以便更好地控制回答的范圍和細(xì)節(jié)。如果用戶對回答的內(nèi)容不夠滿意或希望獲得更詳細(xì)的信息，可以通過追問的方式進(jìn)一步詢問。用戶可以在回答的基礎(chǔ)上提出更具體、更深入的問題，以獲取更詳細(xì)、更全面的信息。如果用戶覺得一次追問還不夠，可以多次追問，以便更好地了解問題。通過多次追問，用戶可以逐步擴(kuò)展回答的范圍，深入挖掘細(xì)節(jié)信息。當(dāng)用戶與人工智能溝通得出的答案不符合用戶期望時，用戶可以不斷追問細(xì)節(jié)，或者用不同方式提問問題，直到得到滿意的答案。在這個過程中，用戶需要保護(hù)自己的隱私，在溝通中人工智能不會自動保護(hù)用戶的隱私，用戶需要自行注意。

4 結(jié)論

隨著人工智能語言模型的發(fā)展，其前景十分廣闊。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，語言模型的應(yīng)用范圍和表現(xiàn)形式也在不斷擴(kuò)展和優(yōu)化。在生活、工作和學(xué)習(xí)中，我們可以利用科技改變學(xué)習(xí)方式，讓人工智能問答系統(tǒng)作為同伴助手提高工作效率。未來，隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和應(yīng)用場景的不斷擴(kuò)展，語言模型將在更多領(lǐng)域得到應(yīng)用和發(fā)展。然而，隨之而來的是一些風(fēng)險，如個人隱私和倫理風(fēng)險。因此，在利用人工智能的同時，我們也要注意保護(hù)自己的隱私和防范倫理風(fēng)險，合理利用人工智能。

參考文獻(xiàn)：

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【通聯(lián)編輯：唐一東】