研究稱：向GPT-4等AI模型添加“情感提示詞”會(huì)提高性能

　　最新研究發(fā)現(xiàn)，當(dāng)用戶表達(dá)緊急感或壓力等情感時(shí)，AI模型如GPT-4可以表現(xiàn)得更好。這一發(fā)現(xiàn)對(duì)于在其AI應(yīng)用中的開(kāi)發(fā)者和企業(yè)家具有重要意義，提示了一種引入情感語(yǔ)境的新方法，以提高AI性能。

　　這項(xiàng)研究發(fā)現(xiàn)，添加情感因素的提示，被稱為“情感提示”，可以提高AI在語(yǔ)法糾正和創(chuàng)造性寫(xiě)作等任務(wù)中的性能。這意味著引入情感線索可以導(dǎo)致更有效和響應(yīng)靈敏的AI應(yīng)用。

　　情感在AI中的重要性在于人類交流的本質(zhì)。當(dāng)人類交談時(shí)，他們不僅僅交換信息，還分享情感、意圖和緊急感。這項(xiàng)研究探討的問(wèn)題是，缺乏情感的AI是否能夠響應(yīng)我們?cè)谠捳Z(yǔ)中賦予的情感因素，以及這是否會(huì)改變其性能。

　　在技術(shù)層面，這項(xiàng)研究的核心創(chuàng)新在于引入“情感提示”。這一方法將情感重要性融入提供給AI模型的提示中。與標(biāo)準(zhǔn)提示不同，情感提示攜帶了額外的情感相關(guān)性，比如強(qiáng)調(diào)任務(wù)對(duì)職業(yè)的重要性或暗示緊急性。

　　研究發(fā)現(xiàn)，在確定性任務(wù)中，使用情感提示可以顯著提高AI性能。例如，在指令歸納任務(wù)中，模型的相對(duì)性能提高了8.00%。更令人矚目的是，在BIG-Bench任務(wù)中，情感提示的使用使性能提高了115%。這表明，當(dāng)任務(wù)的重要性提高時(shí)，模型不僅更好地理解任務(wù)，而且在提出更高的要求時(shí)產(chǎn)生更準(zhǔn)確或更合適的響應(yīng)。

　　此外，研究還進(jìn)行了人工評(píng)估，涵蓋了性能、真實(shí)性和責(zé)任等方面，參與者評(píng)估了生成任務(wù)的輸出質(zhì)量。在評(píng)估對(duì)比標(biāo)準(zhǔn)提示和那些增加情感線索的提示的響應(yīng)質(zhì)量時(shí)，參與者注意到性能平均提高了10.9%。這一提高突顯了情感提示不僅可以提高AI響應(yīng)的事實(shí)準(zhǔn)確性，還可以增強(qiáng)其與人類期望和價(jià)值觀的一致性。

　　這些研究結(jié)果的意義多方面。從技術(shù)層面上看，它們支持了大量證據(jù)，即LLMs對(duì)提示工程敏感，這一事實(shí)可以用于細(xì)化特定需求的AI輸出。從實(shí)際角度來(lái)看，情感提示可以提高性能，可用于在教育技術(shù)、客戶服務(wù)和心理健康支持等領(lǐng)域中需要準(zhǔn)確性和理解感知的AI應(yīng)用。

　　這項(xiàng)研究表明，當(dāng)使用情感語(yǔ)境提示時(shí)，像GPT-4這樣的LLMs可以表現(xiàn)出更好的性能，這一發(fā)現(xiàn)對(duì)于開(kāi)發(fā)者和產(chǎn)品經(jīng)理來(lái)說(shuō)非常有用。