「提示工程」的稱呼是否恰當？為何 Vishal Misra 認為這更像是「提示撥弄」？ | 數位時代

「提示工程」稱呼的爭議：Vishal Misra 的觀點

美國哥倫比亞大學教授 Vishal Misra 認為，「提示工程」(prompt engineering) 這個詞彙其實並不恰當，他更傾向於稱之為「提示撥弄」(prompt twiddling)。這個觀點源於他對大型語言模型 (LLM) 本質的理解，以及對目前 AI 研究方向的觀察。

Misra 對 LLM 的理解

Misra 認為，LLM 像是建構在一張從海量訓練資料中學習到的「知識地圖」上的導航系統。LLM 的「思考」過程，實際上是在這張地圖上進行的「貝氏推論」。當 LLM 偏離這張地圖上的已知路徑時，就會開始「產生幻覺」，也就是輸出看似合理但實際上錯誤的內容。因此，優化 LLM 輸出的關鍵，在於引導它沿著地圖上已知的、低熵的路徑前進。

為何是「提示撥弄」而非「提示工程」？

Misra 認為，真正的「工程」代表著高度的標準和成就，例如將人類送上月球。而目前對 LLM 的「提示工程」，更多的是一種基於經驗的嘗試和調整，透過不斷修改提示詞來觀察模型輸出的變化。這種缺乏嚴謹理論和模型支撐、僅依靠反覆試驗來調整輸入的做法，與傳統工程學有著本質上的區別。他認為，目前 AI 社群過於強調經驗主義，而「提示工程」正是這種現象的體現。

對 AI 發展的反思

Misra 的觀點也引發了對 AI 發展方向的反思。他認為，僅僅依靠增加資料和算力，並不能讓 LLM 真正進化成通用人工智慧 (AGI)。要實現 AGI，可能需要的是「架構上的躍進」，例如讓 AI 真正模擬人類思考，而不僅僅是語言處理。

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