TL;DR：隨著人工智能模型以指數級的速度變得越來越聰明，有關「提示工程」的爭論往往忽略了重點。發掘 AI 真正潛力的關鍵不在於記住複雜的公式，而是掌握策略溝通的三個核心原則：1) 瞭解 AI 的固有 模式（其優點與缺點）；2) 以 「Be Water」哲學來組織資訊；以及 3) 定義明確的 評估 (EVAL) 標準，以具體簡明的指示來引導 AI 的輸出。
我是 Mercury Technology Solutions 的執行長 James。在快速演進的人工智慧領域中，有一種常見的說法認為，隨著語言模型愈來愈聰明，對技巧性「提示工程」的需求也愈來愈少。其論據是，模糊的提示現在可以產生令人驚訝的好結果。雖然這種說法有一定的道理，但它忽略了一個更深刻的現實：隨著模型變得越來越強大，經過策略性設計的提示變得更加有效。
經過多年將人工智慧整合到我們的核心流程並開發我們自己的解決方案，我的結論是，許多標籤為「提示工程」的東西，都是針對特定技術領域的利基方法。對於絕大多數的專業與創意任務而言，真正的掌握並不是來自複雜的公式，而是來自內化人類與人工智能合作的三個基本原則。
原則 1：了解您的工具 - AI 的「模式
要有效運用任何工具，您必須先瞭解其本質。AI 也不例外。它的能力根植於 模式識別。您越擅長觀察和定義模式，就越能有效地指揮 AI。
AI 的優勢（核心「模式」）：
- 總結：將長模式濃縮為短模式。
- 擷取：在資料集中找出對應的模式。
- 重寫：將一種模式轉換成另一種模式（例如，改變語調或格式）。
- 腦力激盪：混合和組合不同的模式，以產生新的想法。
這些都是我們的人工智慧助理Mercury Muses AI所要擅長的核心功能。
人工智能的弱點（人為監控至關重要）：
- 人工智能不是讀心者。最常見的失敗點在於提供的情境不足，並期待完美量身打造的結果。
- 人工智能會在細節上掙扎。它會犯錯 - 錯誤歸咎事實、產生有缺陷的視覺細節或弄錯日期。如果預期到的話，這並不是嚴重的失敗。對於以文字為基礎的工作，由人工主導的簡單驗證和事實檢查流程是工作流程中不可或缺的一環。
- 人工智慧在處理超長文字時有其限制。雖然人工智慧可以處理和匯總長文檔，但要求其在超長輸入上執行複雜的創作任務可能會導致效能下降。計算的資源有限。
原則 2：組織您的資訊 - "Be Water" 哲學
受李小龍智慧的啟發，一個強而有力的概念就是將資訊和文字視為 「水」，這個隱喻闡明了處理內容的整個過程。
水是流動的，但它可以被賦予形狀。在我看來，一個原始的想法或一段文字就是無形的水體。
- 要賦予它形狀，您需要一個容器 - 一個範本或明確的結構。
- 要讓它流暢，您需要渠道 - 生產線或已定義的工作流程。
- 若要使其具有影響力，您就需要加入能量 - 一個情感鉤子或令人信服的行動號召。
- 為了使其堅實可靠，您必須施加壓力或改變其溫度--人工審查、事實檢查和人工編輯。
在使用 AI 進行寫作時，有相當大的一部分工作類似於 「水處理」。您必須從純淨的來源開始--一個明確的核心思想--然後精煉 AI 的初始輸出，去除雜質，只保留必要的部分，再將其塑造成最終形式。在以文字為基礎的 AI 合作中，what you say (核心訊息的清晰度與價值) 遠比 how you say it (the stylistic flourish) 重要。
原則 3：用心溝通 - 「EVAL」（評估標準）的力量
了解 AI 的能力以及如何組織資訊只是等式的一部分。您必須能夠清楚地將您想要的結構和結果傳達給 AI。這裡的關鍵是要具體且簡明。
如何實現這種強大的組合？首先定義您的 評估 (EVAL) 標準。這就是 Stephen Covey 教導的「以終結為始」原則。在開始之前，您必須對成功的結果有一個清晰的定義。問問自己：
- 這項任務的「60% 成功率」（及格分數）是怎樣的？
- 如何定義「100% 成功」？
- 我要求 AI 達到什麼品質等級？
- 哪些具體的產出會被視為成功，哪些會被視為失敗？
當您有一個明確的 EVAL 標準時，您就可以精確地知道 AI 需要做什麼。這可讓您從提示中剔除所有不相關的資訊，只留下必要的資訊，使您的指示既具體又簡潔。
主要的挑戰在於大部分的專業與創意任務都是 定性的，而非定量的。定量任務就是簡單的是/否：「我們本月是否達到銷售 KPI？定性任務更像是作文題目：「描述我們最新行銷活動的策略影響」。
要讓 AI 撰寫出一篇「好」的文章 (一項定性任務)，您必須先擁有自己明確定義的定性標準，以判斷何謂「好」的文章。然後，您必須在現實世界中測試該標準 (例如：透過發表文章)，並使用定量的市場回饋 (參與度、轉換率) 隨時間精進您的內部標準。這種定義、測試和精進的反覆循環，是我們為客戶設計和實施成功的 客製化 A.I. 整合解決方案的基礎。
更廣闊的視野：將這些原則應用於 AI 之外
這些原則遠遠超出了提示 AI 的範圍。它們是有效工作和美好生活的根本。多年來，我發現自己的許多努力都被分散了，部分是因為分心，部分是因為焦慮，因為我缺乏一個明確的 EVAL 標準，不知道「好」對我的目標有什麼意義。
最近，我專注於 "51%" 的力量。這個目標並不是高不可攀、令人焦慮的完美。它是關於持續取得微小的、可持續的優勢 - 51% 的勝利。當這些微小的優勢隨著時間的推移不斷複合時，就可以帶來非凡的成果。任何超出這個範圍的目標，就像伊索寓言中狗在水中的倒影一樣；在追逐更大、更虛幻的獎盃時，我們有可能失去已經擁有的真正獎盃。
透過為您的目標建立明確、有個人意義的 EVAL，您可以消除浪費努力和無謂焦慮的「雜質」，讓您自己的人生工作既 具體又簡潔。
掌握人類與人工智能的協作並不是技術奇才。它關係到策略的清晰度、深思熟慮的溝通，以及對工具能力和您自身目標的深刻理解。這就是未來高效能 AI 合作者的定義，也是引導我們「加速數位化」的理念。
