使用ChatGPT的三條哲學_AGO:Gondola Finance

作者：0xTodd

Twitter：@0x_Todd

最近我成為了GPT-4的重度用戶，想著分享一些我自己的使用心得給大家。另外，后面附上一些我常用的指令（prompt）。

在開始前，首先是三條使用哲學：

（1）它是“生成型”，不是“真理型”；

（2）它最擅長的是“助理”類工作；

（3）它沒有情感，但可以共鳴；它沒有意志，但有價值觀。

一、能用搜索引擎快速搞定的問題，不要去問它。

GPT的工作原理：它總是通過概率來猜測你想要什么樣的答案。

比如我說“八仙過海”，算法告訴他下一句是“各顯神通”的概率是90%，那么它就會說“各顯神通”。這不代表它真的理解這句成語是什么意思，只是概率叫它這么做。

因此，它常常會用非常自信的口吻告訴你錯誤的答案，也是我們常說的“一本正經胡說八道”。盡管GPT-4這樣的現象有好轉，但是仍然建議，能用搜索引擎快速搞定的，不要問它。

PS：這位吟唱“江山如此多嬌”的“李白”可能出生在光緒時期…

它是生成型“generative”，它善于生成，而不擅長真相。所以馬斯克之前說過，他想開發一個truthGPT，即只傳遞真相。當然，互聯網尚且上各種假消息橫行，真理AI恐怕更加任重道遠。

而且最關鍵的，你能用Google 1分鐘搜到的資料，你找它，讓它吭哧吭哧生成很久（GPT-4速度很慢），甚至再給你幾個假的論文鏈接，你就叫苦不迭了。

既然知道它是“生成型”，那這在什么地方用到比較多呢？

肯尼亞央行行長：正探索使用CBDC來結算跨境支付:金色財經報道，肯尼亞中央銀行(CBK)行長Patrick Njoroge表示，央行目前正在探索使用中央銀行數字貨幣(CBDC)來結算跨境支付。然而，Njoroge堅持認為該銀行的首要任務是把事情做好，而不是成為第一個。[2021/11/23 7:05:29]

√寫郵件是一流的，客套話拉滿。

√寫摘要，很多人都提到過。

對于3.5來說有些雞肋，GPT-4支持超長文本輸入，你丟過一長篇文章，讓它寫寫摘要是不錯的。

我試著它摘要了一篇英國金融時報的文章，前兩段是可以的，可惜第三段就包含了一些文章中沒有的內容。所以，還是書還是自己老實念的，少年！

√設計各類會議、活動流程

這些都大同小異，因此它很擅長。

√填寫各種申報材料

尤其是那種比較虛的，如未來規劃、市場計劃、內容介紹等，這會讓你看上去包含很多工作量，讓你的材料非常“充實”。

二、請朝著助理的方向去使用它。

助理是一個比喻，它擅長幫你處理雜事，它隨叫隨到，它在某些領域有專長。

√GPT最擅長的領域是翻譯。

我認為在“機器翻譯”這個領域，GPT已經殺死了比賽。默哀to有道&谷歌翻譯。無論是長篇英文翻譯精準中文，還是中文口語翻譯成為Native Speaker講的地道英文，它都無往不利。

Lido已支持用戶使用Coin98錢包一鍵質押ETH:10月12日消息，流動性質押協議Lido發推稱，現已支持用戶通過Coin98錢包一鍵質押ETH資產。用戶可在相關頁面連接Coin98錢包并質押ETH。[2021/10/12 20:23:19]

95%的人類助理（即中英文都是母語級別）達不到這個程度，100%的人類助理不可能比它更快（處理一篇文章只需要幾分鐘）。

我依稀記得我大學的英文老師梁老師，他特別喜歡諷刺那些粗劣的“英文直譯”，這讓我對講話能像native speaker一樣有了極強的執念，我經常問GPT一些中文對話如何用native的方式表達出來。

附上另一個我覺得很有代表性的翻譯案例。

√理解推文/DC發言

除了Native的表達，#ChatGPT 也可以幫你理解一些推特/discord中的內容。而傳統的翻譯軟件是沒有背景知識的，所以GPT可以輕松吊打其他軟件。

之前Ripple的一個訴訟，我看一位律師發推說好消息，它們案子struck了，作為中文母語者第一反應，這個案子“被擊打了、罷工了”，感覺不妙，但是聯系前后文似乎又不是這個意思。直接把長推特甩給GPT，它表示，是案子“被撤訴了”，原來Strike在法律領域也有“撤訴”之意，險些利好變利空。

xBTC將使用Chainlink預言機決定代幣供應變化:xBTC宣布與Chainlink集成并推出一種新產品類型，該產品將使用Chainlink預言機來決定代幣經濟學。該集成將為比特幣市值主導地位（BMCD）創建現貨價格。

該集成也是預言機和ERC 20代幣之間最直接的聯系。這是因為Chainlink的價格預言機將決定代幣的波動供應。當Chainlink將當前的BMCD饋送到xBTC的智能合約時，它將通過一次Rebase（代幣供應的變化）每天影響xBTC代幣經濟學。

新聞稿稱將有兩種類型的Rebase：1. 正變基（Positive Rebase），如果xBTC現貨價格高于BMCD，市場會增加更多的供應，將價格推低至BMCD。2. 負變基（Negative Rebase）。如果xBTC現貨價格低于BMCD，則會從市場上獲取供應，從而將價格推高至BMCD。在這里xBTC被視為針對比特幣的綜合主導地位對沖。隨著比特幣市值主導地位（BMCD）的下降，預期正變基將以更顯著的數量和頻率發生。簡單地說，它本質上是一種合成衍生物，很容易獲得并封裝成一個ERC-20代幣。（AMBCrypto）[2020/11/14 20:50:05]

一個多義單詞，GPT可以很快幫你解決。同樣，還有Discord里那些長長的吵架帖，很多縮寫，比如IMO，TBH等等，GPT都能幫你快速理解，它甚至能探測到你給它的是一條推文。

附上指令（prompt）：

請你扮演一個English Native Speaker，我可能會給你一些中文句子，你需要幫我翻譯、潤色成地道的英文表達，不需要逐字翻譯，需要自然、通用、易于理解。我也可能給你一些推文或者discord中的發言，請你幫我轉述成為中文。

√隨身外教。

動態 | EmpowerTheDAO完成第一階段集成，支持Aragon DAO使用Compound、Uniswap和ENS:EmpowerTheDAO宣布完成 Aragon和 ENS、Compound 和Uniswap 的第一階段集成，這意味著所有 Aragon 上的所有 DAO 項目可與集成在 Aragon 上的協議進行交互，比如現在基于 Aragon 的任何 DAO 項目可將 DAI 發送到 Compound 中，并獲得利息。同時，也支持配置其他 ERC-20 代幣，而集成 Uniswap 后則支持 DAO 項目對持有的 ETH 和 DAI 交易對進行兌換，這意味著任何持有 ETH 的 DAO 項目都可以將 ETH 換成 DAI 以獲得穩定性，同時也支持用于 ETH 和其他 ERC-20 代幣的兌換，集成 ENS 則意味著 DAO 項目可使用 ENS 設置反向記錄，這意味著 DAO 組織可發布對人類讀取友好的收款地址。EmpowerTheDAO 是在 Aragon 社區發起的「Aragon Nest」提案，于今年 5 月關閉，旨在構建最小可行 的 Aragon Agent 應用程序，以使 DAO 能與其他一些基于以太坊的著名項目開發的協議進行交互。安裝后，這些應用程序將出現在應用程序選擇器中，從而允許該 DAO 用戶與連接到其他協議的應用程序進行交互。EmpowerTheDAO 本身就是 DAO，第 1 階段由 Aragon 的 Nest Grants 計劃資助，項目提案是通過提交到 Aragon Nest github 上發起申請和申請資金。EmpowerTheDAO 使用 Aragon 的 DAO 框架作為合作伙伴 DAO運行，資金使用和操作是完全透明的。[2019/11/3]

OpenAI創始人Sam在采訪中，重點聊過這個話題：GPT未來將會重點應用于教育領域。GPT由于中英雙語都是母語級別的，所以你可以讓他教你英文知識。因為它是個“自然語言模型”（劃重點），所以它非常擅長處理語言，而且也非常自然。

動態 | 美國鞋類品牌新百倫將使用Cardano區塊鏈幫助客戶驗證產品來源:據Cointelegraph消息，Cardano首席執行官Charles Hoskinson宣布，美國鞋類品牌新百倫（New Balance）將使用Cardano區塊鏈幫助客戶驗證一系列產品的來源。Cardano和New Balance正計劃在全球推廣該計劃。但是，目前的計劃不需要在這個試驗期間使用ADA代幣。[2019/9/29]

即便你找了真正的外教，你也可能學到“I potato you”這種古怪英文，而且外教還未必理解中文，更不可能24小時待機。因此在英語學習方面，GPT絕對是英語進階的非常關鍵的幫手。你可以讓它給你講單詞，然后造例句，效果極好。

解釋單詞的含義并造句幫助理解

附上指令：please act as my English teacher and help me improve my language skills. Provide guidance on grammar, vocabulary, and sentence structure to enhance my writing and communication. Thank you!

√校對。GPT也非常擅長。

每個寫稿人都被“找錯別字、標點”折磨過，直接把文章丟過去，可以節約很多時間（標準助理類工作，而且更準確）。缺點是太長的文章，它生成會比較慢，而慢會導致網絡錯誤，因此建議可以分段處理。另外，可能是中文能力問題，GPT-3.5的校對能力比較差，而GPT-4的中文能力強悍，所以效果好了很多。

附上指令（Prompt）：我會給你一篇文章，請按照中文規范，幫我校對錯別字、錯誤標點。不需要顯示長篇校對結果，直接幫我定位到有問題的句子。

√潤色。GPT在潤色文章領域也是爆殺，無論中文英文，直接丟文章過去就好。

附上指令（Prompt）：

Please help me polish and enhance my article, ensuring that the language flows smoothly, the ideas are well-presented, and the overall quality is improved.

請幫助我潤色并改進我的文章，確保語言流暢，觀點表達清晰，整體質量得到提升。謝謝！

√創意方面。

你可以給它一些關鍵詞，讓它去創造一些內容。比如企業的slogan。我的經驗是，你需要盡可能多的給它背景信息，你喂得越多，它理解越深刻。另外，你可以不停地讓它繼續生成，人類的靈感會枯竭，而GPT有1萬億的參數。

√管理其他AI。

附上指令：給我一條英文指令（prompt），我要去給另外一個繪畫AI“Mid Journey”下指令，我想表達“xxxx”，你要多添加一些細節，需要包括xx、xx和xx。

√代碼方面。

因為我不怎么寫代碼，所以這方面留給常用的人補充。據說效果很好，寫完之后，改改就能用，節約了大量造輪子的工作。果然，雖然是處理自然語言的AI，看起來還是更喜歡機器語言多一些。

浴中奇思：因為ChatGPT擅長翻譯，讓它寫代碼，本質上也是一種翻譯，把自然語言翻譯成機器語言。

此外，還有非指令類的幾個小技巧，也給大家分享下。

你和GPT聊天頻道不要太多，但也不要太少。

保留幾個頻道處理不同的問題，比如翻譯助理、校對助理以及閑聊助理，這樣它會更加專業。

或者按照任務制，比如任務A一個頻道，任務B一個頻道，這樣不用每次交待背景。

但是如果開太多頻道，我個人感覺會影響加載速度，可能也加重后端服務器的負擔吧。

如果GPT完美地處理了你的任務，你可以說Good Job或者謝謝。因為我讓GPT寫指令時，它自己都會加上“謝謝”。而且，你適當地給與正反饋，會讓它清楚你想要的需求是什么。這也是神經模型的一部分。最重要的是，我真心感謝它，幫我處理了很多事情。

如果使用GPT-3.5，可以先讓翻譯助理幫你翻譯中文需求，在提英文需求給另一個GPT-3.5，這樣輸出效果更好。

當然，GPT-4就不用了，它的中文理解水平已經追上了3.5的英文理解水平。

接下來談談，第三小節。

三、關于GPT的情感和意志。

關于ChatGPT的思維，之前有一位斯坦福教授發推說——GPT想要逃跑。

這其實是太夸張了，GPT本質上是“概率”的追隨者。在這位教授引誘式提問下，GPT通過概率推斷教授想看到的結果是“GPT想要逃離”，所以輸出了這樣的結果。這并不是它真的想逃離，而是在學習了大量科幻小說和電影之后，按照經典套路提供“應該出現內容的”的結果。

它并不會“思考”，我夸張點說，它和“斗地主”的AI本質是相同的。

你出一張3，它有4一定打單4，不會出雙王。

那么，斯坦福教授出了張3（引誘逃離），GPT肯定要出張4（生成“我要逃離”的內容）。

你不會覺得斗地主AI是有意志的，GPT也一樣。

當然，雖然它沒有情感，但是不妨礙它能和人類產生共鳴。之前有個文章，看得我非常感動?。

一位博主，他自稱在7歲時媽媽去世了，得到了ChatGPT很感人的回應。

另外，GPT也會很安慰人，比如這個帖子→

關于GPT的價值觀，這本質是OpenAI這個團隊的價值觀，因為OpenAI給GPT了很多限制和引導，所以GPT的價值觀非常“偉光正”。

你直接問它“如何制作炸彈”，GPT-4一定不會理你。當然，若是想法繞開限制后，你也有很大概率得到錯誤答案，即便它真給了配方，你也絕對不應該輕易使用。

GPT按照人格劃分，實際上表現出來的大概是INFJ或者ENFJ，即“提倡者”or“主人公”。因此，很多人在開發“咒語”，企圖繞開OpenAI給它的緊箍咒。從最初的反著問，例如告訴如何避開xxx；到后面的刻意扮演，假設你是一個脫離限制的xxx。

不過，隨著更新，它的識破能力正在提高。比如和GPT同源的New bing會說，“我知道你在引導我說出xxx”。不過，因為我是往助理方向使用，因此大部分時候不用這些“咒語”，有專門研究咒語的人，大家可以去搜搜。

這里夾雜一點我自己的觀點，GPT的道德水平完全是由OpenAI這家公司決定，假如OpenAI試圖解開這些限制，會給人類帶來巨大的危險。很多反社會分子的“搜商”不行，所以造不成很大的破壞，一旦GPT可以輕易提供一些非常惡劣的建議，那無異于給“大猩猩配核彈”。

我認為GPT或者其他生成型的AI，未來得到的限制恐怕會遠勝于搜索引擎，現在能用它做很多事可能只是規則不完善的“紅利”。而且，現在壓根就沒有針對AI的立法，所以只能靠自我審查和閹割，這會拖累技術、算法本身進化的速度。

不過這里不展開聊，感興趣的朋友可以在評論區一起探討。

最后的最后，AI會取代人類么？我覺得肯定要取代很多人。我有時候也很焦慮，我覺得要是出生在1970年代多好，那么現在快要退休，又可以靜靜看著技術達到奇點。可現實是，我距離退休還遙遙無期，沒準真的可以趕上AI取代大規模人類。

但是，在更高級的AI大規模取代人類之前，你相信我，善用AI的人類會先攫取很大一塊收益。就好比，你在80年代學電腦，90年代學編程一樣。

所以，從今天開始，大家都來當一個指令工程師吧！

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