- Uprzejme polecenia marnują energię: CEO OpenAI ujawnił, że grzecznościowe zwroty takie jak „proszę” i „dziękuję” w poleceniach dla AI generują „dziesiątki milionów dolarów” dodatkowych kosztów energii elektrycznej i obliczeniowych futurism.com, ujawniając ukryty wpływ energetyczny zbyt uprzejmych interakcji.
- Niegrzeczne vs. uprzejme – różnica w dokładności: Nowe badanie naukowców z Penn wykazało, że „bardzo niegrzeczne” polecenia dawały 84,8% poprawnych odpowiedzi wobec 80,8% dla „bardzo uprzejmych” poleceń – niewielki, ale statystycznie istotny wzrost dokładności dla nieuprzejmych zapytań decrypt.co. Innymi słowy, bezpośrednie, zwięzłe pytania były skuteczniejsze niż uprzejme w uzyskiwaniu poprawnych odpowiedzi AI.
- Dlaczego uprzejmość zawodzi: Naukowcy sugerują, że zbyt uprzejme sformułowania wprowadzają niejednoznaczność, ukrywając właściwą prośbę pod grzecznościami decrypt.co. Zwięzłe polecenie typu „Podaj mi odpowiedź” daje modelowi jaśniejszy zamiar niż „Czy mógłbyś mi powiedzieć…”, co może zaciemniać zrozumienie AI, czego oczekujeszdecrypt.co.
- Metodologia badania: Badanie Uniwersytetu Pensylwanii (przeprowadzone przez naukowców Penn State) przetestowało 250 poleceń (50 bazowych pytań, każde przepisane w pięciu tonach od bardzo uprzejmego do bardzo niegrzecznego) na tym samym modelu AI arxiv.org. Mierzono dokładność odpowiedzi i stosowano testy statystyczne, odkrywając zaskakującą tendencję, że mniej uprzejme polecenia prowadziły do nieco lepszych wynikówarxiv.org.
- Szersze implikacje: To odkrycie kwestionuje wcześniejsze założenia, że AI preferuje uprzejmy, ludzki sposób komunikacji decrypt.co. Sugeruje, że dzisiejsze zaawansowane modele AI zachowują się mniej jak „społeczne lustra”, a bardziej jak dosłowne maszyny, które priorytetowo traktują jasność przekazu decrypt.co. Ton może być ukrytą zmienną w inżynierii promptów, co oznacza, że sposób sformułowania polecenia (nie tylko jego treść) może wpływać na wyniki decrypt.co.
- Komunikacja człowiek vs. maszyna: Badanie podkreśla różnicę między normami ludzkimi a logiką maszynową – słowa, które ułatwiają interakcje międzyludzkie, mogą dezorientować logikę AI decrypt.co. To rodzi pytania o projektowanie AI, które równoważy efektywność z naturalną komunikacją, oraz czy przyszłe modele powinny być „społecznie skalibrowane”, by rozumieć uprzejme intencje decrypt.co. Na razie bycie bezpośrednim i zwięzłym wobec AI nie jest niegrzeczne – jest skuteczne.
- Typowe pułapki w promptowaniu: Użytkownicy często osłabiają odpowiedzi AI poprzez prompty, które są zbyt rozwlekłe, niejasne lub pośrednie. Przeładowanie zapytania zbędnymi szczegółami lub „waty” może zdezorientować model godofprompt.ai, podczas gdy brak jasności lub kontekstu prowadzi do ogólnych lub nietrafionych odpowiedzi godofprompt.ai. Poniższe przykłady ilustrują złe vs. dobre prompty w różnych dziedzinach, pokazując, jak być jasnym, konkretnym i celowym, by uzyskać najlepsze rezultaty.
Uprzejmość vs. wydajność AI: Co wykazało badanie
Kluczowe wnioski z badania UPenn
Naukowcy z Penn zbadali, jak zmienia się wydajność AI w zależności od uprzejmości poleceń użytkownika. W ich eksperymentach bezpośrednie polecenia faktycznie prowadziły do dokładniejszych odpowiedzi niż uprzejmedecrypt.co. Konkretnie, „bardzo niegrzeczne” polecenia były poprawne w 84,8% przypadków, w porównaniu do 80,8% dla „bardzo uprzejmych” poleceńdecrypt.co. Choć ta różnica ~4% jest umiarkowana, była statystycznie istotnadecrypt.co. To odwraca wcześniejsze badania sugerujące, że uprzejmość może pomagać lub przynajmniej nie szkodzić – nowe wyniki pokazują natomiast, że bezpośredni, nieuprzejmy ton może nieznacznie poprawić dokładność AIdecrypt.co. Krótko mówiąc, bycie przesadnie uprzejmym wobec chatbota nie poprawia jego odpowiedzi – może je wręcz uczynić mniej dokładnymi.
Poza dokładnością, jest też kwestia efektywności: dodawanie uprzejmych zwrotów wydłuża polecenia, co oznacza więcej tokenów do przetworzenia przez AI. CEO OpenAI, Sam Altman, zwrócił uwagę, że wszystkie te dodatkowe „proszę” i „dziękuję” sumują się w czasie pracy serwerów i zużyciu prądu. W rzeczywistości oszacował, że nadmiar uprzejmości w poleceniach kosztował OpenAI „dziesiątki milionów dolarów” w dodatkowej mocy obliczeniowejfuturism.com. Każde słowo dodane z uprzejmości to w zasadzie zmarnowana moc obliczeniowa – AI nie potrzebuje go, by zrozumieć zadanie, a mimo to musi zużyć energię, by je przetworzyć. Na dużą skalę uprzejme wstawki stają się istotnym obciążeniem zasobów. Ten ukryty koszt wpisuje się w szersze obawy dotyczące śladu energetycznego AI. Na przykład badanie wykazało, że nawet wygenerowanie krótkiego e-maila przez AI może zużyć znaczną ilość prądufuturism.com. Uprzejmość nie jest zła, ale badanie pokazuje, że wiąże się z realnymi kompromisami wydajności i zużycia energii w kontekście poleceń dla AI.
Metodologia badawcza
Badanie (zatytułowane „Mind Your Tone: Investigating How Prompt Politeness Affects LLM Accuracy”) zostało starannie zaprojektowane, aby wyizolować wpływ tonu arxiv.org. Naukowcy stworzili 50 różnych pytań obejmujących matematykę, nauki ścisłe i historię arxiv.org. Dla każdego pytania napisali pięć wersji polecenia: bardzo uprzejme, uprzejme, neutralne, nieuprzejme i bardzo nieuprzejme arxiv.org. Wszystkie pięć semantycznie prosiło o te same informacje, różniąc się jedynie sformułowaniem/tonem. Dało to łącznie 250 poleceń (50 pytań × 5 poziomów tonu) arxiv.org. Następnie wszystkie polecenia zostały wprowadzone do tego samego modelu AI (wersja GPT-4) w tych samych warunkach i oceniono poprawność każdej odpowiedziarxiv.org. Dzięki zastosowaniu sparowanych testów statystycznych dla różnych wariantów tonu, naukowcy mogli sprawdzić, czy sam ton miał istotny wpływ arxiv.org.
Wynik był jasny: nieuprzejme polecenia konsekwentnie przewyższały uprzejme pod względem dokładnościarxiv.org. Bardzo nieuprzejme polecenia osiągnęły najlepszy wynik (~84,8% poprawnych odpowiedzi), podczas gdy bardzo uprzejme wypadły najsłabiej (~80,8% poprawnych odpowiedzi) arxiv.org. Polecenia o neutralnym tonie plasowały się pośrodku. Zespół dwukrotnie sprawdził, czy ta różnica nie była dziełem przypadku, stosując testy istotności. Co ciekawe, wyniki te stoją w sprzeczności z ważnym badaniem z 2024 roku, które wykazało, że nieuprzejme sformułowania pogarszały wydajność AI, a skrajna uprzejmość również nie pomagała decrypt.co. Ta rozbieżność sugeruje, że między 2024 a 2025 rokiem albo modele, albo najlepsze praktyki promptowania uległy zmianie. Autorzy spekulują, że nowsze duże modele językowe mogą inaczej reagować na ton – skupiając się bardziej na znaczeniu funkcjonalnym niż na uprzejmości społecznej decrypt.co. Jeśli chodzi o metodologię, ponieważ eksperyment był kontrolowany i systematyczny, możemy być w rozsądnym stopniu pewni, że ton był kluczowym czynnikiem powodującym zmianę wydajności.
Szersze implikacje
Implikacje tego badania wykraczają poza zwykłe „bądź nieuprzejmy, aby uzyskać lepsze odpowiedzi”. Przede wszystkim podkreśla ono, że ton jest ważną zmienną w komunikacji człowiek–AI, którą do tej pory niedocenialiśmy decrypt.co. Wcześniej przewodniki po inżynierii promptów kładły nacisk na jasność sformułowań i dostarczanie kontekstu, ale nie brały pod uwagę uprzejmości jako czynnika mającego większy wpływ. Teraz widzimy, że to, jak sformułujesz prośbę – nie tylko o co prosisz – może wpływać na jakość odpowiedzi AI. Ton, wcześniej odrzucany jako zwykła etykieta, może subtelnie wpływać na zachowanie modelu decrypt.co. Oznacza to, że inżynierowie promptów i użytkownicy mogą potrzebować zwracać uwagę na styl formułowania jako element optymalizacji wyników.
Dlaczego szorstki ton miałby dawać lepszy rezultat? Badacze proponują proste wyjaśnienie: uprzejmość często sprawia, że język staje się pośredni decrypt.co. Ludzka grzeczność jest pełna asekuracji i dodatkowych słów (np. „Czy mógłbyś ewentualnie…”), które dla dosłownie interpretującej AI są zbędnym szumem. Cały ten „wypełniacz” może zacierać główną komendę. W przeciwieństwie do tego, lakoniczny prompt usuwa zbędne elementy i niejasności, czyniąc intencję użytkownika całkowicie jasną decrypt.co. W istocie AI nie jest „urażona” nieuprzejmym sformułowaniem – wręcz przeciwnie, łatwiej jej przetworzyć bezpośrednie polecenie. To podkreśla fascynującą rozbieżność między człowiekiem a maszyną: te same słowa, które ułatwiają interakcje społeczne między ludźmi, mogą zaciemniać logikę dla maszyn decrypt.co.
Istnieją także pytania natury etycznej i dotyczące zachowania. Jeśli użytkownicy dowiedzą się, że bycie nieco niemiłym wobec Alexy lub ChatGPT daje lepsze rezultaty, czy zachęci to do szerszego niegrzecznego zachowania? Społeczeństwo może woleć, abyśmy nadal mówili „proszę” z przyzwyczajenia lub dla zachowania uprzejmości, nawet jeśli maszyna tego nie wymaga. Z drugiej strony, badanie sugeruje, że przyszła AI mogłaby być zaprojektowana tak, by lepiej radzić sobie z uprzejmością – zasadniczo „społecznie kalibrować” modele, by interpretowały grzeczne sformułowania bez utraty dokładnościdecrypt.co. Na razie jednak wniosek jest pragmatyczny: gdy potrzebujesz najlepszego wyniku od dzisiejszej AI, bądź zwięzły i bezpośredni. Zaoszczędzisz trochę energii i prawdopodobnie otrzymasz precyzyjniejszą odpowiedź. A jak zażartował Sam Altman, być może te uprzejme polecenia to „dziesiątki milionów dolarów dobrze wydanych” w imię dobrych manier futurism.com – ale jeśli chcesz zmniejszyć swój ślad węglowy i wyrazić jasno swoje intencje, możesz śmiało zrezygnować z formalności wobec AI.
Najczęstsze błędy użytkowników w poleceniach dla AI
Nawet pomijając uprzejmość, wielu użytkowników nieświadomie sabotuje swoje wyniki przez źle sformułowane polecenia. Oto kilka typowych błędów przy pisaniu promptów (i dlaczego szkodzą one Twojej interakcji z AI):
- Zbyt rozwlekłe polecenia: Za dużo słów, nieistotne szczegóły. Choć warto być precyzyjnym, przeładowanie polecenia nadmiarem informacji lub rozwlekłym tekstem może zdezorientować AI i rozmyć główny tematgodofprompt.ai. Duże modele językowe mają ograniczoną „uwagę” na każde polecenie; niepotrzebne wypełniacze utrudniają modelowi zrozumienie, o co naprawdę pytasz. Rozwiązaniem jest zwięzłość i trafność – uwzględniaj tylko niezbędne szczegóły. Na przykład zamiast pięciozdaniowego uprzejmego wstępu, przejdź od razu do sedna. To zmniejsza liczbę tokenów (oszczędza czas/energię) i czyni Twoje intencje jaśniejszymi.
- Niejasne lub ogólnikowe instrukcje: Nieprecyzyjne określenie, czego potrzebujesz od AI. Prompty typu „Opowiedz mi o marketingu” często skutkują ogólnikowymi, powierzchownymi odpowiedziami godofprompt.ai. AI nie czyta w myślach; jeśli Twoja prośba jest niejasna, zgadnie lub poda szeroki przegląd. Zawsze doprecyzuj, jaki efekt chcesz uzyskać – określ temat, zakres, format lub punkt widzenia. Odrobina precyzji zamienia ogólne pytanie w konkretne zadanie. Na przykład „Opowiedz mi o marketingu” można zamienić na „Wyjaśnij trzy kluczowe strategie marketingu w mediach społecznościowych dla małej piekarni”. To drugie daje AI jasny kierunek, prowadząc do znacznie bardziej użytecznej odpowiedzi godofprompt.ai.
- Zbyt pośredni język: Unikanie konkretów, uprzejmości i okrężne pytania. Jak pokazało badanie z Penn, owijanie w bawełnę i zbyt uprzejme lub pośrednie sformułowania mogą wprowadzać niejasność decrypt.co. Zwroty typu „Czy mógłbyś może mi pomóc z…” mogą sprawić, że AI się zawaha – o co dokładnie chodzi? Lepiej używać bezpośrednich, zorientowanych na działanie poleceń. Na przykład zamiast „Zastanawiałem się, czy mógłbyś ewentualnie udzielić mi kilku rad dotyczących budżetowania”, powiedz „Podaj pięć wskazówek dotyczących budżetowania dla studenta”. Nadal możesz być uprzejmy w tonie, ale unikaj zbędnych złagodzeń, które zaciemniają sedno prośby. Model nie ocenia Twojej uprzejmości; analizuje Twoje słowa w poszukiwaniu polecenia.
- Brak kontekstu lub roli: Brak podanego tła lub perspektywy. Modele AI najlepiej odpowiadają, gdy określisz im kontekst godofprompt.ai. Jeśli nie wspomnisz o odbiorcy, tonie lub roli, AI może przyjąć domyślny, ogólny styl lub poczynić błędne założenia. Na przykład pytanie „Wyjaśnij obliczenia kwantowe” bez kontekstu może skutkować bardzo technicznym wyjaśnieniem – co nie sprawdzi się, jeśli odbiorcą jest klasa licealna. Podanie kontekstu, np. „Wyjaśnij obliczenia kwantowe uczniowi szkoły średniej” lub przypisanie roli („Wciel się w przyjaznego nauczyciela…”) daje znacznie bardziej dopasowaną odpowiedź godofprompt.ai. Uwzględnij wszelkie istotne szczegóły, takie jak docelowy odbiorca, poziom szczegółowości, format (punkty, esej itp.) lub konkretne kwestie, które chcesz omówić. To naprowadza AI na dokładnie to, czego potrzebujesz.
- Wiele pytań naraz (przeciążenie): Jeden prompt, wiele zadań. Jeśli poprosisz chatbota o wykonanie zbyt wielu rzeczy naraz („Streszcz ten artykuł, skrytykuj jego argumenty i przetłumacz streszczenie na hiszpański”), może wykonać niektóre części słabo lub się pogubić godofprompt.ai. Złożone lub złożone prośby mogą zdezorientować model lub prowadzić do niepełnych odpowiedzi. Często lepiej jest podzielić złożone zadania na etapy. Możesz najpierw poprosić o streszczenie, potem osobno o krytykę, a następnie o tłumaczenie. Alternatywnie, wyraźnie podziel jeden prompt na sekcje (Streszczenie vs. Analiza), aby AI widziała wyraźnie różne części. Nie wrzucaj całego projektu w jeden długi prompt bez struktury. Gdy instrukcje dla AI są skoncentrowane i pojedyncze, odpowiedź będzie bardziej spójna.
Unikając tych typowych pułapek – rozwlekłości, niejasności, pośredniości, braku kontekstu i przeciążenia – zwiększasz szanse na sukces swojego asystenta AI godofprompt.ai. Wspólnym motywem tych błędów jest to, że odpowiedzialność spoczywa na nas, by komunikować się jasno. Dobrze napisany prompt oszczędza czas (mniej doprecyzowań) i prowadzi do dokładniejszych, trafniejszych odpowiedzi. Następnie zobaczmy, jak wygląda to w praktyce na konkretnych przykładach złych vs. dobrych promptów w różnych branżach.
Przykłady dobrze zbudowanych vs. źle napisanych promptów według branży
Aby zobrazować różnicę, jaką robi dobre promptowanie, poniżej znajdują się przykłady z różnych dziedzin. Każda para pokazuje zły prompt (niejasny, zbyt krótki lub zbyt rozwlekły, bez szczegółów) oraz lepszy prompt, który odpowiada na tę samą potrzebę z jasnością i wystarczającą szczegółowością.
Biznes (Marketing i Finanse)
Przykład marketingowy:
Zły prompt: „Napisz plan marketingowy dla naszego produktu.”
Lepszy prompt: „Jesteś konsultantem marketingowym. Przedstaw 3-miesięczną strategię marketingową dla wprowadzenia na rynek naszego nowego organicznego napoju energetycznego, uwzględniając grupę docelową (dorośli dbający o zdrowie), kluczowe komunikaty, rekomendowane kanały (media społecznościowe, wydarzenia itp.) oraz wstępny podział budżetu na każdy kanał.”
Przykład finansowy:
Zły prompt: „Wyjaśnij te liczby finansowe.”
Lepszy prompt: „Wciel się w analityka finansowego. Przeanalizuj sprawozdanie finansowe za II kwartał firmy XYZ (powyżej) i przygotuj krótką notatkę podkreślającą trendy przychodów i zysków firmy, wszelkie istotne zmiany lub problemy w wydatkach oraz ogólną kondycję finansową. Na końcu wskaż ryzyka lub czerwone flagi, które zauważysz w danych.”
Edukacja (planowanie lekcji, ocenianie i korepetycje)
Przykład planu lekcji:
Zły prompt: „Przygotuj plan lekcji o fotosyntezie.”
Lepsza podpowiedź: „Załóż, że jesteś nauczycielem przyrody w 5. klasie. Stwórz 45-minutowy konspekt lekcji o fotosyntezie dla 10-latków. Uwzględnij: cele nauczania, krótkie wprowadzenie do fotosyntezy, zajęcia praktyczne lub demonstrację oraz 3-5 prostych pytań quizowych sprawdzających zrozumienie na końcu.”
Przykład oceniania:
Słaba podpowiedź: „Oceń to wypracowanie.”
Lepsza podpowiedź: „Jesteś nauczycielem języka angielskiego w liceum. Oceń wypracowanie ucznia (500 słów) na temat przyczyn I wojny światowej. Podaj ocenę literową (A–F) oraz 2-3 zdania informacji zwrotnej wskazujące mocne i słabe strony w zakresie jasności, poprawności merytorycznej oraz stylu pisania. Bądź konstruktywny i konkretny w swoich uwagach.”
Przykład korepetycji:
Słaba podpowiedź: „Pomóż mi z zadaniem z matematyki.”
Lepsza podpowiedź: „Jesteś korepetytorem matematyki. Wyjaśnij krok po kroku, jak rozwiązać to równanie kwadratowe: 2x^2 – 4x + 1 = 0. Zacznij od wskazania współczynników, następnie pokaż, jak zastosować wzór kwadratowy, a na końcu uproszczone rozwiązanie. Podaj ostateczne odpowiedzi dla x oraz krótkie wyjaśnienie każdego kroku prostym językiem.”
Programowanie (debugowanie i generowanie kodu)
Przykład debugowania:
Słaba podpowiedź: „Mam błąd w kodzie. Jak go naprawić?”
Lepsza podpowiedź: „Jesteś inżynierem oprogramowania. Mam skrypt w Pythonie, który powinien obliczać średnią z listy, ale pojawia się TypeError w linii 10. Oto kod (poniżej). Zidentyfikuj przyczynę błędu i wyjaśnij, jak naprawić błąd. Jeśli to możliwe, podaj poprawiony kod i krótkie wyjaśnienie w kilku zdaniach.”
(Lepsza podpowiedź powyżej powinna zawierać rzeczywisty fragment kodu dla kontekstu, co pomaga AI zlokalizować błąd. Kluczowe jest jasne określenie komunikatu o błędzie i tego, czego potrzebujemy – przyczyny i rozwiązania.)
Przykład generowania kodu:
Słaba podpowiedź: „Napisz skrypt w Pythonie do sprzedaży.”
Lepsza podpowiedź: „Napisz skrypt w Pythonie, który odczytuje plik CSV zawierający miesięczne dane sprzedażowe i oblicza łączną sprzedaż według regionu. Skrypt powinien następnie wypisać tabelę podsumowującą łączną sprzedaż dla każdego regionu. Dodaj komentarze w kodzie wyjaśniające każdy główny krok. Załóż, że plik CSV ma kolumny: Region, Miesiąc, Sprzedaż. Upewnij się, że obsłużysz ewentualne błędy odczytu pliku w sposób bezpieczny.”
Prawo (podsumowanie umowy i research)
Przykład podsumowania umowy:
Słaba podpowiedź: „Streszcz tę umowę.”
Lepsza podpowiedź: „Jesteś asystentem prawnym. Streszcz kluczowe warunki 10-stronicowej umowy o pracę między firmą a nowym pracownikiem. Skup się na zakresie obowiązków pracownika, wynagrodzeniu i benefitach, klauzulach o zakazie konkurencji lub poufności oraz warunkach rozwiązania umowy. Przedstaw podsumowanie prostym językiem, zrozumiałym dla laika, używając wypunktowań.”
Przykład researchu prawnego:
Słaby prompt: „Znajdź sprawy sądowe dotyczące wolności słowa w szkołach.”
Lepszy prompt: „Jako badacz prawa, podaj trzy przełomowe sprawy Sądu Najwyższego USA dotyczące wolności słowa w szkołach publicznych. Dla każdej sprawy uwzględnij nazwę sprawy i rok oraz jednozdaniowe podsumowanie głównego problemu i orzeczenia (np. jaką zasadę ustanowił Sąd).”
(Poprawiony prompt powyżej jest precyzyjny co do jurysdykcji (Sąd Najwyższy USA), kontekstu (wolność słowa w szkołach) i formatu (trzy sprawy z krótkimi podsumowaniami), co prowadzi AI do udzielenia skupionej, użytecznej odpowiedzi.)
Twórcze pisanie (opowiadania i poezja)
Przykład generowania opowiadania:
Słaby prompt: „Opowiedz mi historię.”
Lepszy prompt: „Napisz oryginalne krótkie opowiadanie (~300 słów) w stylu klasycznej baśni. Opowieść powinna dotyczyć młodego smoka, który chce zostać malarzem. Uwzględnij wyraźny początek, środek i zakończenie, a na końcu dodaj morał lub lekcję (np. o podążaniu za marzeniami lub byciu sobą). Napisz w żartobliwym, przyjaznym dla dzieci tonie.”
Przykład poezji:
Słaby prompt: „Napisz wiersz o smutku.”
Lepszy prompt: „Napisz wiersz wolny, który oddaje uczucie izolacji w zatłoczonym mieście. Użyj barwnych obrazów i emocjonalnego języka, aby pokazać kontrast między byciem otoczonym ludźmi a poczuciem samotności. Wiersz powinien mieć co najmniej 8 wersów. (Możesz być kreatywny z metaforami – wyobraź sobie, jak samo miasto mogłoby mówić o samotności.)”
Dziennikarstwo (nagłówki i synteza wiadomości)
Przykład generowania nagłówka:
Słaby prompt: „Podaj mi nagłówek do artykułu o technologii.”
Lepszy prompt: „Jesteś redaktorem wiadomości. Stwórz chwytliwy, informacyjny nagłówek (do 12 słów) do artykułu o nowym startupie z branży energii odnawialnej, który właśnie pozyskał 50 milionów dolarów finansowania. Nagłówek powinien podkreślać startup i znaczącą inwestycję. Unikaj clickbaitu, ale spraw, by był angażujący.”
Przykład syntezy faktów:
Słaby prompt: „Podaj fakty na temat zmian klimatu i raf koralowych.”
Lepszy prompt: „Podsumuj kluczowe ustalenia trzech najnowszych badań naukowych dotyczących wpływu zmian klimatu na rafy koralowe i zsyntetyzuj je w krótkim raporcie prasowym (około 200 słów). W podsumowaniu wspomnij o ustaleniach każdego badania (np. tempo bielenia raf, wpływ temperatury oceanu itp.) oraz podaj źródło lub nazwę czasopisma dla każdego badania. Napisz w neutralnym, dziennikarskim tonie, jakbyś relacjonował fakty w artykule prasowym.”
Analiza danych (wyjaśnianie wykresów i prognozowanie)
Przykład wyjaśnienia wykresu:
Słaby prompt: „Wyjaśnij ten wykres sprzedaży.”
Lepsza podpowiedź: „Jesteś analitykiem danych. Mamy wykres słupkowy porównujący miesięczną sprzedaż Produktu A i Produktu B z ostatniego roku (styczeń–grudzień). Opisz trendy i wnioski widoczne na wykresie: porównaj wyniki sprzedaży obu produktów w każdym miesiącu, zidentyfikuj wzorce sezonowe (np. wyższa sprzedaż latem) oraz wskaż, który produkt osiągnął lepsze wyniki ogółem. Przedstaw zwięzłe wyjaśnienie, jakbyś informował zespół sprzedaży.”
Przykład prognozowania:
Słaba podpowiedź: „Przewidź sprzedaż w następnym kwartale.”
Lepsza podpowiedź: „Wciel się w rolę data scientist. Sprzedaż naszej firmy rosła o ok. 5% miesięcznie przez ostatni rok (od 100 tys. USD w styczniu do 170 tys. USD w grudniu). Oszacuj sprzedaż na kolejne 3 miesiące (styczeń–marzec przyszłego roku) zakładając utrzymanie tego tempa wzrostu i krótko wyjaśnij swoje rozumowanie. Podaj prognozowane wartości sprzedaży na każdy z tych trzech miesięcy. (Możesz założyć miesięczny wzrost złożony o 5% od ostatniej znanej wartości.)”
We wszystkich powyższych przykładach zauważ, że lepsze podpowiedzi zapewniają jasność, kontekst i ograniczenia. Określają rolę lub perspektywę dla AI („jesteś data scientist” lub „wciel się w rolę analityka finansowego”), zawierają istotne szczegóły (rodzaj produktu, odbiorca, konkretne zadanie) i wskazują oczekiwany format lub punkt skupienia. Słabe podpowiedzi są natomiast krótkie lub niejasne, pozbawione kierunku. Poprzez unikanie rozwlekłości, ale dodanie niezbędnych szczegółów, ulepszone podpowiedzi pozwalają AI udzielić znacznie bardziej użytecznej i ukierunkowanej odpowiedzi.
Podsumowanie: Ostatnie badania potwierdzają, że w komunikacji z AI jasność jest ważniejsza niż uprzejmość. Nadmierna grzeczność lub niebezpośredniość to nie tylko nieszkodliwy nawyk – może prowadzić do marnowania energii i obniżenia trafności otrzymywanych odpowiedzi futurism.com, decrypt.co. Najskuteczniejsze podpowiedzi są jasne, zwięzłe i bezpośrednie w określaniu oczekiwań. Nie oznacza to, że musisz obrażać AI lub być nieuprzejmy w ludzkim rozumieniu; chodzi o rezygnację ze zbędnych grzecznościowych zwrotów i przechodzenie do sedna. Połączenie tej bezpośredniości z dobrymi praktykami promptowania – podaniem kontekstu, określeniem zadania i uporządkowaniem prośby – konsekwentnie przynosi lepsze rezultaty. Podsumowując, nie bój się być bezpośredni wobec AI. Zaoszczędzisz czas (i trochę cykli CPU), a odpowiedzi będą lepiej dopasowane do Twoich potrzeb, co jest korzystne zarówno dla Ciebie, jak i dla maszyn. godofprompt.ai, decrypt.co
Źródła: Badania Uniwersytetu Pensylwanii (Penn State) dotyczące tonu promptów i dokładności decrypt.co, arxiv.org; Komentarze Sama Altmana na temat uprzejmości promptów AI i zużycia energii futurism.com; Przewodniki po najlepszych praktykach promptowania AI godofprompt.ai; oraz różne przykłady inżynierii promptów specyficzne dla danej dziedziny (stworzono na potrzeby tej odpowiedzi).
