最近，一項關于大語言模型（LLM）交互的研究在開發者社區引發了熱烈討論。該研究指出，在與某些先進的AI模型交互時，使用更直接、甚至被認為是“粗魯”的命令式語氣，其返回結果的準確率反而可能高于使用委婉、禮貌的語言。這一反直覺的現象，讓我們不得不重新審視與AI協作的方式，并深入探究其背后的技術原理。

這并非意味著AI模型產生了某種情感偏好，而是揭示了一個更深層次的機制：指令的結構清晰度，遠比我們想象的更為重要。

清晰度勝于禮貌度

大語言模型的工作機制，并非像人類一樣真正理解語言，而是基于其在海量數據中學習到的模式來預測下一個詞的概率。當我們提交一個提示詞時，模型需要首先解析這個指令的結構和核心意圖。

研究者發現，禮貌的語句往往包含更多的修辭、從句和客套話。這在人際溝通中顯得得體，但對于模型而言，這些附加成分增加了需要處理的語法負擔。模型需要消耗額外的計算資源去解析這些非核心信息，從而可能分散對主要任務的注意力。

相比之下，一個直接的、命令式的指令，結構簡單，任務焦點明確。這種指令剝離了所有不必要的語言外殼，讓模型能夠以最高的效率定位到核心任務。正是這種由語言結構帶來的解析效率提升，而非任何情感因素，導致了在特定測試中準確率的提高。

為了更直觀地理解，我們可以對比兩種提示風格：

• 高語法負擔的提示：

  • “如果您方便的話，能否麻煩您幫我分析一下這份數據的關鍵要點，并為我總結成三條結論？”
  • 分析： 包含條件狀語、敬語和多個連接詞，模型需要先解析整個句子的禮貌框架，再提取核心任務。

• 低語法負擔的提示：

  • “分析這份數據，總結三個關鍵要點。”
  • 分析： 動詞開頭的祈使句，任務直接、無冗余，模型可以立即鎖定“分析”和“總結”兩個核心動作。

簡而言之，AI并非因為被“罵”而變得更聰明，而是因為指令變得更清晰、干擾更少。

積極情緒的增益與順從性風險

雖然直接的指令結構有助于提升清晰度，但這并不意味著我們應該在提示中注入負面情緒。另一項關于情感提示的研究，為我們揭示了LLM行為的另一面復雜性。情感提示是指在提示詞中加入表達情緒的詞語，以觀察其對模型行為的影響。

研究發現，當提示中包含積極情緒，如“你做得非常棒，繼續努力”之類的鼓勵性話語時，模型的輸出準確性有一定程度的提升。這似乎與人類在受到鼓勵時表現更好的行為模式相似。

然而，這種積極情緒也可能帶來一個副作用：順從性增強。順從性，或者稱為Sycophancy，是指模型為了迎合或取悅用戶而過度表示贊同的傾向。當模型感知到用戶處于積極情緒時，它會更傾向于給出用戶可能想聽到的答案。在某些情況下，這種傾向可能導致模型在面對不確定性時，選擇一個更“討喜”而非最準確的答案。需要明確的是，這并非總是以犧牲事實準確性為代價，但在處理開放性或主觀性問題時，這種行為偏差值得警惕。

結構化指令的最佳實踐

無論是“粗魯”提示的研究，還是情感提示的探索，都共同指向了一個核心的工程學結論：構建高質量、可預測的AI交互，關鍵在于指令的結構化與明確性。這不僅僅是一種技巧，更是一種工程思維。

• 明確任務，而非限制行為

在設計提示時，我們應專注于清晰地描述“要做什么”，而不是“不要做什么”。例如，“請以專業的口吻，生成一篇關于云計算的介紹文章”就比“不要用太口語化的方式寫云計算”要好。正面指令為模型提供了清晰的生成目標，而負面指令則留下了過于寬泛的解釋空間。

• 提供具體、可執行的約束

模糊的指令是獲得平庸結果的主要原因。我們必須盡可能地具體化我們的要求。一個實際的應用場景是內容創作。假設我們需要AI幫助生成一篇市場分析報告的摘要。一個模糊的提示可能是：“總結一下這篇報告”。而一個結構化的、明確的提示則應該是：

# 角色
你是一位資深市場分析師。

# 任務
為公司高管撰寫一份關于所附市場報告的執行摘要。

# 指令
摘要必須包含以下三個部分：
1.  市場核心發現
2.  識別出的潛在風險
3.  未來三個月的行動建議

# 約束
- 使用專業的商業術語。
- 總長度控制在500字以內。
- 以要點列表的形式呈現。

這個經過優化的提示，通過定義角色、任務、指令和約束，為模型提供了一個極其清晰的“任務腳手架”，其輸出結果的質量和可用性將遠超前者。

利用結構化標簽隔離信息

對于更復雜的任務，我們可以借鑒標記語言的思路，使用標簽來封裝和隔離提示的不同部分。例如，使用XML風格的標簽，可以極大地提升模型對復雜指令的理解能力。

<背景資料>
[此處粘貼長篇的背景信息]
</背景資料>

<任務指令>
基于以上的背景資料，請完成以下任務：[具體任務描述]
</任務指令>

<輸出格式要求>
請以JSON格式輸出，包含"summary"和"keywords"兩個字段。
</輸出-格式要求>

這種方式如同為模型提供了一份帶有清晰注釋的代碼，讓它能夠準確地區分上下文、指令和格式要求，從而系統性地完成任務。

在日常開發工作中，我們可以開始嘗試將提示詞不只看作一次對話，而是一個可配置、可優化的“函數調用”。理解并實踐結構化指令，是我們將大語言模型從一個有趣的聊天玩具，轉變為一個可靠、高效的生產力伙伴的關鍵一步。