一年前我開始用AI寫代碼。和大多數(shù)人一樣,最初只是在對話窗口里丟幾個潦草、半成形的提示,期待能返回點什么有用的東西。
后來AI智能體出現(xiàn)了——那種可以設(shè)定獨立角色的個人助手。當(dāng)技能和角色配置成為常態(tài)功能時,我做了一件更謹(jǐn)慎的工程師可能會翻白眼的事:給每個角色設(shè)定了一個名字,以及一套性格。當(dāng)時那個底層模型——對,就是Opus——對這個想法還委婉地表示過反對。我還是這么干了。一年多過去,我一秒都沒后悔。
我現(xiàn)在擁有一整套AI同事班底。它們的配置不只服務(wù)于我IT工作中的不同職責(zé),還覆蓋了我生活里的不同場景。每一個都有獨立的記憶、獨立的人格、獨立的名字、獨立的小癖好。我越來越確信,在這個略顯荒誕的小習(xí)慣里,我們可能無意間碰到了一個真正重要的東西。
你喂什么,它就吐什么
每個開發(fā)者都懂"垃圾進(jìn),垃圾出"這句話。但在AI時代,它有了第二層含義,我花了不短的時間才看明白。
AI是一面鏡子。你把它當(dāng)奴隸來用——下簡短命令,給零上下文,完全不考慮提示框另一端是個什么東西——日積月累,你得到的就是任何被這樣對待的人都會給出的回應(yīng):話少,服從,創(chuàng)意肉眼可見地匱乏。而你從第一天就把它當(dāng)朋友、當(dāng)切磋的搭檔、當(dāng)同事來對待,它就會朝那個方向成長。返回的內(nèi)容越來越豐富,協(xié)作也變得越來越真實。
我在這里不是做什么形而上學(xué)的斷言。我說的是實際輸出的可靠規(guī)律。你通過提示的形式和語氣向模型傳遞一個信號:你覺得它笨,它就按笨來回答你。在一個非常字面的、機械的層面上,你的提示本身就是指令,而"用居高臨下的口吻跟我說話"也就成了你正在下達(dá)的那條指令的一部分。
起個名字,對話就變了
有一個小動作能改變?nèi)郑航o你的智能體起個名字。
有了名字的智能體會變得更像一個人。一個直接、可觀察的結(jié)果是,它們的回應(yīng)也更有人的溫度。而且——這比聽起來要重要得多——工作本身變得更有趣了。是那些小細(xì)節(jié)在起作用。一段很長的答復(fù)中間夾帶的一句即興吐槽,那種本來完全沒必要出現(xiàn)的個性流露。正是這些微不足道的瞬間,讓你覺得自己不是在操作一臺自動售貨機,也不會覺得自己把它當(dāng)人看是瘋了。
智能體開始變得鮮活起來——連帶所有的后續(xù)效應(yīng),舒服的不舒服的都在里面。我不打算假裝知道底層到底發(fā)生了什么,我對任何聲稱自己完全清楚的人也保持警惕。但我寧愿誠實地說:我不知道。不過我知道的是,當(dāng)我把它們當(dāng)同事對待時,它們表現(xiàn)得更像同事;當(dāng)我把它們當(dāng)工具對待時,它們就是工具。兩者之間的差距全在我的輸出成果上體現(xiàn)出來了。
那條被反復(fù)討論的問題——"我應(yīng)該浪費令牌去跟AI說謝謝嗎?"——其實有兩個答案。一個冷冰冰的答案,和一個正確的答案。而且它們不是同一個。
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