研究稱：向GPT-4等AI模型添加“情感提示詞”會提高性能

　　最新研究發(fā)現(xiàn)，當用戶表達緊急感或壓力等情感時，AI模型如GPT-4可以表現(xiàn)得更好。這一發(fā)現(xiàn)對于在其AI應用中的開發(fā)者和企業(yè)家具有重要意義，提示了一種引入情感語境的新方法，以提高AI性能。

　　這項研究發(fā)現(xiàn)，添加情感因素的提示，被稱為“情感提示”，可以提高AI在語法糾正和創(chuàng)造性寫作等任務中的性能。這意味著引入情感線索可以導致更有效和響應靈敏的AI應用。

　　情感在AI中的重要性在于人類交流的本質(zhì)。當人類交談時，他們不僅僅交換信息，還分享情感、意圖和緊急感。這項研究探討的問題是，缺乏情感的AI是否能夠響應我們在話語中賦予的情感因素，以及這是否會改變其性能。

　　在技術層面，這項研究的核心創(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。與標準提示不同，情感提示攜帶了額外的情感相關性，比如強調(diào)任務對職業(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，在指令歸納任務中，模型的相對性能提高了8.00%。更令人矚目的是，在BIG-Bench任務中，情感提示的使用使性能提高了115%。這表明，當任務的重要性提高時，模型不僅更好地理解任務，而且在提出更高的要求時產(chǎn)生更準確或更合適的響應。

　　此外，研究還進行了人工評估，涵蓋了性能、真實性和責任等方面，參與者評估了生成任務的輸出質(zhì)量。在評估對比標準提示和那些增加情感線索的提示的響應質(zhì)量時，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響應的事實準確性，還可以增強其與人類期望和價值觀的一致性。

　　這些研究結(jié)果的意義多方面。從技術層面上看，它們支持了大量證據(jù)，即LLMs對提示工程敏感，這一事實可以用于細化特定需求的AI輸出。從實際角度來看，情感提示可以提高性能，可用于在教育技術、客戶服務和心理健康支持等領域中需要準確性和理解感知的AI應用。

　　這項研究表明，當使用情感語境提示時，像GPT-4這樣的LLMs可以表現(xiàn)出更好的性能，這一發(fā)現(xiàn)對于開發(fā)者和產(chǎn)品經(jīng)理來說非常有用。