人工智能問答系統的對話與改進策略研究

代必芳 陳貴平

摘要：人工智能語言模型引起了廣泛關注，通過與人工智能進行交互，可以提高工作效率。在與人工智能問答系統對話時，采用恰當的提問方式能夠獲得有效的答案。本文以文心一言3.5模型為例，探討了與人工智能對話時可能出現的問題以及改進策略。研究發現，在與人工智能提問時可能會出現提問主題不明確、反饋不及時、缺乏上下文理解以及角色混亂等問題。用戶與人工智能問答系統的對話可分為五個層次：基本提問、提問+要求、參考資料、角色扮演和場景應用。針對這些問題，提出了一些改進策略，包括明確主題、提供反饋、拆分問題、設定身份和引導以及調整方式。

關鍵詞：人工智能；文心一言；提問；角色扮演；反饋

中圖分類號：G434? ? ? ? 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2024）08-0014-03

開放科學（資源服務）標識碼（OSID）

0 引言

隨著人工智能的發展，在2022年出現了ChatGPT，ChatGPT是一種人工智能語言模型[1]，該模型運用自然語言對話形式與人進行交互，可實現的功能包括自動問答、文本分類、自動文摘、機器翻譯和聊天對話等[2]。能夠在各種應用場景中為用戶提供幫助，作為人工智能的代表在社會得到了廣泛的運用，他可以作為良好的學習同伴助手。但是，在與人工智能問答系統的對話的過程中，如何進行高效的溝通是至關重要的。提問的準確性決定了回答的準確性。因此，本文將探討與人工智能問答系統的對話中可能出現的問題以及如何進行有效的提問以獲得高質量的信息。本文以文心大模型3.5為代表的生成性預訓練聊天機器人文心一言為例。

1 提問時存在的問題

1.1 提問主題不明確

隨著百度文心一言率先收費，人工智能不斷發展并深入到人們生活的各個方面[3]。文心一言作為一種預訓練模型，在與人工智能問答系統對話時，用戶經常遇到的問題是提問主題不明確，問題過于籠統，以及思維方式混亂，這會導致得到不準確甚至錯誤的回答。例如，當用戶問“今天吃什么？”時，系統回答“今天可以吃很多種食物，具體取決于您的口味和偏好”，這樣的回答大多不符合常規設想，因為問題過于籠統，人工智能問答系統無法精確回答。另外，問題的二義性和歧義也是提問時常見的問題。例如，“你對這個人有什么看法？”這個問題可以理解為詢問對方對某個人的看法或評價，也可以理解為詢問對方對“這個人”這個概念的理解或認知。因此，這個問題具有歧義，需要根據上下文或具體情境來判斷真實的意圖。

1.2 反饋不及時

在與人工智能交互時，如果提出的問題表達有歧義而未能得到想要的答案，可以根據提示進行反饋。反饋不及時或不詳細可能會導致無法獲得想要的答案。例如，當問到“今天天氣怎樣？”而得到模糊的回答時，可以根據自己所在地區進行反饋并查詢所在地的天氣，或者根據人工智能的提示進一步提問，比如詢問具體的氣溫或風力情況。如果反饋不及時或沒有給出任何提示，人工智能可能無法準確判斷具體要表達的內容。

1.3 缺乏上下文理解和角色混亂

上下文語境是語言理解中重要的因素之一，指的是一句話或一段話所處的特定環境或背景。在語言學中，了解上下文可以幫助系統更好地理解說話人或作者的意圖和表達方式，從而更準確地理解其含義。如果沒有上下文語境，可能會導致理解偏差。例如，在一段對話中，如果有人問：“你今天吃飯了嗎？”，了解上下文可以幫助系統理解這句話的意圖。如果這句話是在一個餐廳里說的，那么它可能是在詢問對方是否要點餐。如果這句話是在一個家庭環境中說的，那么它可能只是為了寒暄或了解對方的生活情況。缺乏上下文語境可能導致對問題的理解出現偏差。沒有足夠的背景信息和相關語境，可能無法準確理解問題的真實意圖和含義，也無法將回答與問題建立起清晰的聯系，導致回答內容與問題不相關或跳躍性過大，從而給出不準確的回答。

2 提問的層次

2.1 基本提問

如圖1所示，基本提問是對話層次中最基本和最常見的功能之一。它可以幫助用戶快速獲取關于某個主題或問題的基本信息和建議，并幫助用戶更好地了解和解決問題。當人工智能作為一個同伴助手時，信息獲取者希望能與問答系統對話獲取有用的信息。基本提問是簡單的問答過程，讓人工智能不需要花很長的時間來回答，只需要幾秒的時間在它的知識庫提取出來回答相應的問題。這是人工智能的基本工作之一。

例如：“文心一言是什么？”這樣的問題系統能夠很快地輸出答案。基本提問是與人工智能交互的第一個層次，也是用戶最容易掌握的一個層次。通過提問獲取想要的內容以輔助用戶的學習、工作和生活，減少用戶不必要的浪費時間，使用戶的時間集中注意力用在一些高階思維的培養和一些人工智能無法完成的工作上。

2.2 提問+要求

基本的提問能滿足用戶基本的需求，但用戶也可以在問題中加入一些要求，讓文心一言給出更為詳細解釋或簡潔的回答，從而擴展問題的廣度和深度，使答案更符合用戶預期。文心一言將根據用戶的問題和需求搜索相關信息并生成簡潔明了的回答。如果用戶需要更詳細或更專業的解釋或建議，他們可以進一步提出更具體和深入的問題。

例如，如果用戶問：“文心一言有哪些功能？”人工智能可能會將答案堆砌在一起，這樣的答案不便于用戶理解和歸納。用戶可以在提問中加入要求，改為：“用三句話歸納文心一言有哪些功能？”這樣的提問能幫助用戶更好地歸納總結問題，培養總結歸納思維能力，同時減少工作量，提高工作效率。

2.3 參考資料

在文心一言中，參考資料的提問是一種特殊類型的提問，允許用戶在對話中獲取與特定主題相關的參考資料。通過提出參考請求，用戶可以獲得與特定主題相關的書籍、文章、報告等資源的推薦，以及相關的學術論文和研究成果的引用信息。用戶可以將其作為一個參考工具，用于查找和獲取相關的資料，幫助用戶快速查找需要的信息，提供更高效的學習和工作體驗，作為同伴學習助手。無論是學生還是工作者，用戶都可以將其作為一種很好的學習工具。

例如，在學習時，用戶可以快速向文心一言提出問題，如：“勾股定理公式是什么？”文心一言可以快速給出答案，幫助學習者理解和應用該公式。另外，在撰寫論文時，用戶需要查找資料或進行論文潤色時，也可以使用文心一言來尋找答案或參考資料，提升論文的質量。

2.4 角色扮演

在文心一言中，角色扮演是一種模擬對話的方法，可以讓用戶在虛擬環境中扮演不同的角色，與他人進行交互和溝通[4]。這種功能可以幫助用戶更好地了解不同角色的心理狀態、情感和需求，從而更好地與他人建立聯系、溝通和合作。用戶可以將文心一言視為一個參考虛擬角色，與其進行對話，通過扮演不同的角色，可以模擬各種情境，從而更好地理解其應用范圍和能力。

在文心一言的角色扮演功能中，用戶可以選擇不同的角色，如醫生、律師、教師等，并模擬該角色的語言、行為和思維模式。通過與其他用戶或人工智能對話，用戶可以體驗不同角色的情感和需求，并從中學習到更多的知識和技能。此外，角色扮演還可以幫助用戶提高溝通能力和社交技巧。通過扮演不同的角色，用戶可以更好地了解他人的想法和需求，并學會如何更好地與他人溝通和合作。

這種功能還可以幫助用戶增強自信心和表達能力，提高自我認知和人際交往能力。例如，用戶可以扮演一個人工智能初學者，向文心一言提出問題，讓其扮演初學者來回答這樣的問題，例如：“初學者如何快速學會使用文心一言？”文心一言可以設定角色并制定出相應的計劃，從而幫助用戶更好地理解和掌握相關知識。

2.5 場景應用

在文心一言中，場景應用的提問是一種更智能、更交互式的對話方式[5]。通過這種方式，用戶可以更具體地描述自己的需求和問題，從而獲得更精準、更個性化的建議和解決方案。用戶可以將文心一言運用到具體的場景中，并嘗試提出一些超出其領域的問題，這樣可以拓展其應用范圍，發現更多有趣的可能性。

例如，用戶可以提出類似以下的問題：“請從正方辯手的角度，對‘現代教育體系是否應該更加注重培養學生的創造力這一辯題，闡述你的觀點，要求邏輯清晰，論據充足，引用與辯題強相關的名人名句及經典案例等。”這樣的提問結合了應用場景和超出領域的問題，可以幫助用戶更好地解決生活中的問題和提高工作效率。同時，這種提問方式也能讓文心一言更好地了解用戶的需求，并提供更個性化的服務。

3 對策

3.1 明確問題

無論是學習者在與同伴溝通時還是與人工智能進行對話時，提出的問題都應當明確，能夠讓別人一眼就能看出描述的問題是什么，避免歧義出現，且做到問題簡潔，包含基本的主語和賓語。這樣能夠避免浪費時間去糾正錯誤的答案。例如，“今天天氣怎么樣？”面對這個問題，文心一言的回答不準確，所以用戶應當修正自己的提問。用戶可以將這句話加上主語和限定詞，例如：“今天貴陽市的天氣怎么樣？”通過有效的提問得到有用的答案可以節省時間，在此過程中也不需要說一些無用的詞匯，例如“您好”和“請”等詞匯。

3.2 提供反饋

用戶在與人工智能交互時，難免會遇到沒有得到想要的答案的情況。用戶可以對其進行反饋，進一步縮小問題的范圍，直至得到想要的答案。也可以根據其提供的提示再繼續提問。有時提出的問題比較難，可以通過上下文來理解現有的文本。上下文能夠提供背景信息、相關語境和上下文關系，并給出示例。通過利用上下文信息，文心一言可以更好地理解和回答用戶的問題或請求。它可以理解問題的背景和相關語境，從而提供更準確、相關和有用的回答和建議。例如，“這個電影太棒了！”這句話可能人工智能問答系統無法理解。但是如果在這句話的前面加上例如：“這部電影的劇情怎么樣？”用這句話作為引導詞，人工智能就會尋找規律得出答案這部電影的劇情太棒了。通過給機器提供相應的反饋和上下文的引導詞的聯接，結合上下文語境幫助更好地理解問題，得到更為準確的答案。在適當的問答中才能發揮出不可思議的作用。

3.3 拆分問題

如果一個問題比較復雜時，用戶可以將這個問題進行拆分，將一個整體的問題拆分為幾個部分，分別與人工智能問答系統進行溝通。最后再將整體連接起來，將一個問題拆分為多個小問題，可以使問題的內容和意圖更加明確和具體。這樣可以幫助回答者更好地理解問題，降低回答的難度和復雜性，并針對每個問題進行回答。例如：“文心一言的原理是什么，并已經實現了那些商業化的應用？”用戶可以將這個問題拆分為兩個部分：“①文心一言的原理是什么？”和“②文心一言實現了哪些商業化的應用？”同時，在提出問題時，用戶可以先確定問題的類型。可以將提問基本分為定義性問題、建議性問題、事實性問題和比較性問題。選擇好提問的類型聯系相應的語境，這樣有利于用戶進行有效率的問答，得到想要的答案。在這個過程中，能提高閱讀的效率和體驗。

3.4 設定身份和引導

讓人工智能扮演一個角色或身處一個環境，針對這些假設提問，讓人工智能擁有一個身份，這樣可以減少用戶對其的反饋。從開始就設定其角色，從這個角色出發開始回答問題。用戶可以將文心的角色設定為學生、教師、醫生、律師等，從其角色本質出發解答問題。通過明確設定目的、確定身份類型、細化身份信息、避免沖突和矛盾以及靈活調整等方法，可以幫助您更好地讓文心一言設定身份，并實現更好的問答效果。在不斷的詢問過程中，用戶可以根據其引導和提示提出問題，直到得到想要的答案。例如：“我想讓你擔任面試官，我將成為候選人，您將向我問該產品測試職位的面試問題。我希望你將對我進行面試并提出問題，等待我的回答。不要寫解釋，像面試官一樣一個一個地問我，等我回答。我的第一句話是‘你好。”回答：“你好，請先介紹一下你自己。”在這個過程中，人工智能問答系統將扮演一個面試官的角色，不斷地與用戶進行交流溝通，直到用戶得到想要的答案后終止這次對話。只要用戶發揮自己的想象力，可以讓其成為任何角色，從而提供更為專業的建議。

3.5 調整方式

用戶可以根據需要靈活調整提問的方式。例如，用戶可以將開放式問題調整為封閉式問題，或者將多個問題整合為一個問題，以便更好地控制回答的范圍和細節。如果用戶對回答的內容不夠滿意或希望獲得更詳細的信息，可以通過追問的方式進一步詢問。用戶可以在回答的基礎上提出更具體、更深入的問題，以獲取更詳細、更全面的信息。如果用戶覺得一次追問還不夠，可以多次追問，以便更好地了解問題。通過多次追問，用戶可以逐步擴展回答的范圍，深入挖掘細節信息。當用戶與人工智能溝通得出的答案不符合用戶期望時，用戶可以不斷追問細節，或者用不同方式提問問題，直到得到滿意的答案。在這個過程中，用戶需要保護自己的隱私，在溝通中人工智能不會自動保護用戶的隱私，用戶需要自行注意。

4 結論

隨著人工智能語言模型的發展，其前景十分廣闊。隨著技術的不斷進步，語言模型的應用范圍和表現形式也在不斷擴展和優化。在生活、工作和學習中，我們可以利用科技改變學習方式，讓人工智能問答系統作為同伴助手提高工作效率。未來，隨著技術的不斷進步和應用場景的不斷擴展，語言模型將在更多領域得到應用和發展。然而，隨之而來的是一些風險，如個人隱私和倫理風險。因此，在利用人工智能的同時，我們也要注意保護自己的隱私和防范倫理風險，合理利用人工智能。

參考文獻：

[1] 魏蔚.文心一言國內率先收費 [N].北京商報，2023-11-02（3）.

[2] 陳艷紅，李健.新一代人工智能生成內容檔案身份的認定風險及規制研究：基于對ChatGPT生成內容的思考[J].檔案學研究，2023（5）：4-12.

[3] 馮建軍.我們如何看待ChatGPT對教育的挑戰[J].中國電化教育，2023（7）：1-6，13.

[4] 趙熠如.聚焦人工智能領域 百度文心一言“亮劍”[J].中國商界，2023（4）：34-36.

[5] 趙廣立.文心一言是如何煉成的？ [N].中國科學報，2023-03-23（3）.

【通聯編輯：唐一東】