在AGI系统中，Prompt（提示词）作为AI系统的输入具有重要意义。理解Prompt的生命周期和性质对于有效地利用AI十分重要。因此就形成了提示工程，提示工程致力于制作和管理提示以便于利用AI大模型的能力。这种方法既要在技术层面，还要在基本的道德伦理方面对提示词进行管理，以确保人工智能的运作符合需求并且透明、公平、没有偏见。
本文通过生成式AI的应用开发、实施和改进的几个阶段，结合一个关于教育领域的例子，介绍提示词的生命周期。
1.生命周期
提示的过程包括几个相关的阶段：
- 设计：识别AI的预期输出需求。确认AI应该执行什么任务？我们需要它提供什么样子的应答？有了明确的目标，初始的提示词的设计便来自于这些需求。
- 实施：将提示词输入到AI模型中。这个阶段作为测试阶段，我们观察模型的响应并将其与预期结果进行比较。
- 评估：实施之后是评估阶段，观察人工智能的反应，并进行严格评估，以确定它是否实现了预期的目标。如果没有，下一步就是了解原因。
- 细化：基于评估，需要对提示词进行细化以便改进AI的输出。可能需要挑战提示词，增加特异性、调整措辞或添加更多上下文。
- 迭代：再次实施优化后的提示词，并评估其结果。这个实施、评估和细化的过程被迭代地重复，直到提示产生令人满意的输出。
- 验证：在不同的上下文或数据集上验证提示，以确保其可靠性和鲁棒性。
- 部署：验证之后，提示词将集成到生产环境中，准备与最终用户交互。
- 维护：即使在部署之后，也必须持续监视提示符的性能。如果它的性能下降或出现新的需求，提示词可能需要重新评估，又开始重新进入生命周期。
2.伦理道德
在整个生命周期中，纳入伦理考虑因素至关重要，需要在生命周期中的每个阶段确认公平、公正、合法且符合伦理道德：
- 设计和实施：提示应旨在鼓励尊重用户隐私并遵守道德准则的人工智能行为。
- 评估和细化：监测AI的反应是否有偏见的迹象。如果检测到偏倚，则应改进提示以减少偏倚。此外，响应应该是透明的，并且可以向用户解释。
- 确认和部署：验证提示不会鼓励不道德的行为或在各种环境和数据集之间存在偏见。即使在部署之后，也要持续监测人工智能对道德遵守和偏见的反应。
- 维护：做好必要的调整，以保持道德标准，并继续检查是否存在偏见。
3.一个例子
下面是一个关于教育领域的例子：
目的是使用AI创建一个简化和向中学生解释数学概念的系统。通过提示词工程的过程，提高整个结果的有效性。
设计阶段：初始提示词可能是“什么是勾股定理？”人工智能的预期输出是对该定理的简单且可理解的解释。
实施阶段：该提示词被输入到AI模型中，评估响应。人工智能的回答可能过于技术化，无法满足我们目标用户要求。
优化阶段1：为了纠正这一点，提示词被调整为“用中学生能理解的方式解释勾股定理。”，然后实施改进后的提示词并评估大模型的响应。如果人工智能提供了清晰的、适合年龄的解释，我们将继续对它进行细化。
优化阶段2：在这个阶段，需要考虑道德层面的问题。人工智能的解释可能会无意中偏向特定的性别或文化。为了确保包容性和避免任何偏见，提示词再次被细化为“以中学生可以理解的方式解释勾股定理，确保使用性别中立并且文化包容作为例子。“
验证阶段：这个修改后的提示词在广泛的数学概念中得到了验证。下一步，我们的目标是确保AI能够在不同主题中调整其语言水平和包容性。
使用模版：最后提示词为：“用一种中学生能理解的方式解释{数学概念}，确保使用性别中立并且文化包容作为例子。”，可以用任何要解释的概念替换“{数学概念}”。
维护阶段：监控人工智能与学生的互动，跟踪其有效性，并观察其回应中是否存在任何无意的偏见或道德问题。如果新的数学概念被引入到课程中，提示词可能需要重新评估和改进，从而在提示词的生命周期中开始新的循环。
这个例子强调了在提示词的整个生命周期的迭代中考虑有效性、科学性和伦理道德，以创建一个有效的，公正的，道德健全的人工智能系统。
4.总结
在快速发展的AGI世界中，了解提示词的生命周期（从设计到部署）至关重要。提示词的在AGI的旅程过程包括多个阶段，如：设计、实现、评估、细化、迭代、验证、部署和维护。 在提示词的生命旅程中，AI回答的科学性可用性十分重要，决定了提示词的正确与否。同样重要的是在每个阶段纳入法律法规以及道德方面的考虑，以保证人工智能行为尊重用户隐私、遵守道德准则，并且没有偏见。这样才能确保人工智能的回答能够公平对待不同背景的用户群体。
通过教育领域大模型应用的提示工程案例，我们看到了从一个简单的问题需求到一个完善的提示词指令的演变过程，帮助人工智能为中学生提供清晰，可理解和包容的复杂数学概念解释。
当我们利用人工智能的能力推动各个领域的变革时，必须制定正确的提示词，通过这种全面周到的方法才能真正利用人工智能的力量，创造出不仅高效有效的解决方案，而且公平、公正和尊重所有用户。
