作者：中联科创特约嘉宾尹智
大多数人使用GPT的方式，就像对待阿拉丁神灯一样，希望自己啥也不用想，奇迹就能出现——
至少到目前，AI和人类还是一个协同共生的关系，如果我们不做任何思考和Oversight来用AI，其实我们就错失了运用我们的专业经验和知识来优化AI输出的大好机会 —— 换句话说，我们本可以用自己的思维去提升AI，让AI不至于犯缺乏常识和泛泛而谈的毛病，为什么不用呢？
AI生成内容的效果清楚地指出 ，未来的创造力不是会"说话"的能力，而是会"提问"或者"提示"的能力，而能把这些提到点上，是需要对自己想要什么有清楚逻辑，同时还要对AI是如何输出答案有了解的。前一阵看 得到头条 的一篇文章，说有个人用文本生成图像的模型来作图，怎么他都觉得对图的氛围不满意，后来问一个学画画的朋友，这个朋友说，你试试"哥特式阴暗"，结果一下就找到那个感觉了，这就是专业知识结合对AI作画的理解，形成的结果优化。
各类"提示词工程"，也其实就是在自己思路清晰的基础上，帮AI理顺思维，用方法论去引导AI找到最合适的答案，比如令语言大模型功力大增的"Chain of Thoughts"和"Tree of Thoughts"，通过"让我们一步步来连环思考"，"让我们先生成几个方向，在这几个方向上分别来做推演，再看哪些推演可以合并"，等等这些"提示Prompt"，让大模型逻辑推理的能力显著提升，这几乎已经是把咨询公司的"问题解决"的框架塞给AI了，如果未来还有什么"Frameworked Thoughts"框架式思维输入给AI，我一点也不会觉得奇怪。
科学界有句名言，好的问题比答案更重要。还有句话说，人类战胜复杂的唯一武器，就是分解。任何复杂问题，只要能一直分解下去，总能逐个击破解决。意味着如果我们能融入自己的思考和方法，能提对问题，找对路径，AI会是一个神奇的工具；否则，好的模型会象超级跑车遇上菜鸟司机，发挥不出真实实力。—— 仅代表尹智个人观点 Ken's personal view only
