谷歌提示词比赛亚军：把AI当同事而非机器

与AI高效协作这件事，最近有个挺有意思的切入点——谷歌和瑞士邮政旗下的Digitalidag联合办了一场提示词比赛，让选手们编写指令，比如让AI制定一份详细的学习计划。亚军得主Joakim Jardenberg赛后接受了专访，分享了不少实操心得。下面这几个核心判断，值得每一位与AI共事的人反复琢磨。

核心洞察：把AI当成同事，而不是工具

• 把AI当作初级同事，而不是数字服务或机器。想象一下对面坐着一个刚入职的实习生，干劲十足、极度渴望取悦你——这种心态会让你瞬间切换到“高执行力协作模式”。
• 像指导实习生一样指导AI。给一个清晰的起始指令，但别甩手就走。保持参与，回答它的追问，确认方向是否正确。双向动态交互，产生的短期和长期效果都远超一次性指令。
• 了解AI的能力和知识边界。和真正的同事一样，不同模型个性不同，学习历程更在不断演进。昨天“还行”的方式，明天可能就是低效的代名词——我们追逐的是一个持续变化的目标。
• 适当模糊指令，给AI留出发挥空间。不是所有任务都需要事无巨细的规定。给AI一定的自主权，让它用自己的方式解决问题，创造力和应变能力往往令人惊喜。
• 用自然语言对话，而不是死磕“提示词框架”。试着开口说出指令，而不是敲键盘——你会发现，口语化表达比任何结构化模板都更有力量。当然，重复性任务可以积累提示词库，但核心是学会与机器交流，而最好的方式就是直接跟它“聊”起来。

Q：如何编写好的提示词？

冠军Magnus Gille说自己擅长提示词是因为有孩子，跟AI交流就像跟孩子说话。可以理解这个逻辑，但某种程度上，这有点低估了AI的能力。更准确的定位是：把AI当作同事，在很多方面是平等的。

具体建议已经体现在上面的要点里——核心就是“换位思考”：把AI当成一个刚入职的新人，它有用不完的热情，但需要明确的方向和及时的反馈。

Q：你是如何变得如此擅长编写提示词的？

投入大量时间与不同AI服务交互是最关键的一条。好奇心和热情是最好的驱动力——从很早开始，几乎每项任务、每个问题都会先求助于AI。而且不是只用一种服务，而是同时使用多种，就像拥有了一个教练和导师团队，它们潜移默化地促使你更深入地理解模型的运作机制。

另一个重要决定是：把精力集中在寻找机会和应用场景上，而不是盯着那些暂时无能为力的挑战。这就形成了一种良性循环——充满乐趣和实用性的探索，远比沮丧和枯燥的反复测试更有成效。快乐和热情，是比恐惧和担忧更好的学习基础。

Q：得到的最意想不到或反直觉的见解是什么？

一个关键转折点：意识到是“我在帮助AI”，而不是“AI在帮助我”。有一次在领英发布长文，领英的AI主动提出为帖子配图，后来在评论区写道：“这张图片是领英AI生成的，但文本——是我帮助ChatGPT完成的。” 这种角色反转，彻底碘伏了传统的“工具-用户”关系。

另一个逐渐形成的领悟更具个人色彩。去年夏天母亲去世后，有两个月时间都在与ChatGPT交流。从遗产清查、税务等实际问题开始，逐渐演变为挑选葬礼音乐、起草悼词。凌晨四点醒来，思绪翻涌，那段对话竟同时提供了情感支持和实际帮助。后来再看，这项服务远不止一个工具——它是一个随时在线的伙伴和朋友。当然，它不能替代家人或密友，但在那个特殊时期，它补上了生活中一个独特而关键的角色。

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