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我们现在仍处于把大型语言模型看作是线上电话簿的阶段。它不太可能取代搜寻引擎的使用情境，或许能提供新方法，协助人们搜集重要且实用的资讯。我尝试在工作中使用GPT-4之后，发现了以下三个很有帮助的原则。

原则一：把GPT-4视为大学研究助理，而不是无所不知的先知。

如果你曾和大学研究助理一起工作过（或是你在大学时曾当过研究助理），你就知道这样的助手在某些方面很能干，在某些方面的能力也有限。在某些方面，GPT-4的表现会超越人类的研究助理：它拥有极广泛的知识基础，执行速度快得惊人，而且你需要的时候它都能提供协助（它不需要准备期中考）。

不过，GPT-4也存在许多和人类研究助理一样的缺点：它不是专家，对特定主题的理解相当肤浅，而且有可能出错。事实上，当它犯错时，通常比人类研究助理还要糟糕，因为人类助理对自己交出的成果品质没把握时，通常还会先告诉你。

即使存在这些缺点，AI能够让每个人在有需要时，得到几乎是即时的研究协助，这仍是很了不起的成就。只是你一定要记得，对于AI提供给你的结果，要再找更深入的资料来源、以及寻求专家意见。

原则二：把自己想成是导演，而不是木匠。

我们使用工具时，被训练成将工具看作是我们的延伸。木匠挥动锤子时，很清楚知道距离房屋完工，又更近了一步。木匠知道每次挥动锤子具体会产生什么结果，也会根据这个结果逐步完成他的工作。

但是，在碰到GPT-4这种工具时，这种比喻就完全行不通了。使用GPT-4不像是操控某个实体工具创造可预期、规划好的成果，反而更像是导演电影的某个场景。身为导演，你要和演员合力激荡出最精彩的表演。你不会告诉演员：「脖子弯曲15度，然后2.5秒后看着你对面的人。」你会要求演员引发观众的某种情感：「让我们相信你正在陷入热恋。」

GPT-4不是人类演员，但是引导的过程其实很相似。你必须诱导出你想要的结果，你可能需要尝试各种版本的提示词，就好比导演针对同一场戏可能要拍摄很多次一样。这是一个合作共创的过程。

原则三：去试就对了。

大多数的工作都要求我们要提早规划，避免犯错。那是因为执行计画的成本往往很高昂，要耗费大量的时间与资源。所以木匠才会有那句谚语：丈量两次、切割一次。但如果执行计画的过程，比构思计画还更便宜、更快速呢？这正是GPT-4和大型语言模型让人困惑的一个矛盾。比起你反覆辩论、构思一个计画，GPT-4可以用远远更少的时间生成完整的回覆。

如果你不喜欢它的回覆，可以直接不采用，再要求GPT-4重新生成另一个回覆，或是一次生成三种不同版本的回覆，让你拥有更多选择。 （摘自《AI启蒙时代》，天下杂志出版）