12条用于思考AI未来的Prompt模板

12条用于思考AI未来的Prompt模板

Prompt有助于挖掘LLM潜在的能力，帮助他进行更好的推理回答，如果让LLM记住了这些Prompt，还可以进一步节约时间。对于人类来说也是这样，有一些预设的Prompt，遇到问题就遵循Prompt求解。本文作者分享了他在思考AI未来上常用的12条人类思考Prompt模板，一起来看一下吧。

Prompt有助于挖掘LLM潜在的能力，帮助他进行更好的推理回答。同时如果你通过工具或微调让LLM记住了这些Prompt，你还可以进一步节约时间，不需要每次回答前都敲一大段Prompt。

其实人类好像也是这样的，有一些预设的Prompt，像是思考上的肌肉记忆，遇到问题就会习惯性地遵循Prompt去求解。

其实说白了就是方法论哈哈，不过方法论这个词有点太高高在上了哈哈。而且当成Prompt来说明似乎更容易拆解和理解，所以我还是用了Prompt这种描述。

接下来我将分享近几个月我在思考AI未来上常用的一些人类思考Prompt模板。

Prompt一：类比

Prompt

你在分析新事物时：

①先找到和他在某种逻辑上非常像的旧事物，并用旧事物的逻辑尝试解释这个新事物；

②然后基于旧事物的逻辑，尝试推导新事物的发展；（例如Alexa 的技能商店之于ChatGPT Plugins）

③获得第一次发展推导结果后，重新分析新旧事物在本质上的不同；（例如LLM相较Alexa时代技术/用户/商业上的不同）

④基于新旧事物的不同，重新进行第二次推导——这些不同点会导致之前的推导发生改变，哪些会需要校正，哪些不再成立。

1）用于学习场景

• 能够加快新事物的理解速度
• 能够更好地向其他人传播这种理解，因为你可以快速举出正反面的旧事物例子（无论现实沟通还是写作）

2）用于推导新事物的未来

• 基于旧事物去推导新事物的发展，门槛更低
• 相同特质类比→不同特质拆解这两种方式组合起来，一定程度上能避免陷入旧事物的认知黑洞
• 推导的结果不仅仅有指向终局的道路，也会因为在旧事物基础上构造，产生中间过程小跨越的思考，很适合做落地

Prompt二：AI First

Prompt

接下来你在做这个方向时：

①完全忘记旧时代的技术、应用，不需要考虑PC、mobile、搜索等等等局限；

②完全从新技术的本质出发，所有产品设计都以AI First为先导。记住这个反例：移动时代刚出现时，大部分H5的网页是Web格式的缩小版，这是错误的；

③但一个不能背离的要点是：用户需要什么，则你提供什么。记住这个反例：用户要的是解决问题，不是搜索引擎——搜索不是需求。

这条Prompt太“方法正确”了，但是不是真的应该这样执行我目前还在摇摆。

例如Prompt中的例子“移动时代刚出现的Web格式网页”，会不会其实并不是错的呢？因为这种格式对于PC时代过来的用户最习惯。如果把目前的交互模式搬到那个年代真的会有想象中的震撼效果吗？

再例如一部分人追求的CUI先导真的是对的吗？Midjourney在Discord中的纯语言交互就一定是对的吗？语音时代也追求过纯粹的VUI（voice），最后还是妥协到了VUI+GUI。甚至与其说是妥协，不如说人类最理想的范式本来就不是全然的CUI/VUI。

Prompt三：尊重现实世界逻辑

Prompt

当你设想了一个超级棒的AI时代范式应用时，暂停一下：

①分析这个方向的本质需求是什么；

②看看这个本质需求在非互联网时代，PC时代，移动时代分别被如何改变；

③特别看看即使在移动时代，他在现实世界，特别是线下仍然以怎样的方式运作；（例如线上的电商搜推，以及线下的商场购物/销售导购）

④分析为什么过去的PC/移动/云/旧AI等诸多浪潮冲击下，仍然有大量或少量的行为运作在线下；

⑤所谓的LLM又到底诞生了什么力量，让你认为可以改变目前的逻辑；（无论这个逻辑在线上还是线下）

最后再看看你设计的AI时代范式应用，问问自己，是否仍然坚持这是最棒的设计。

当面对AI natvie应用，用AI重做旧时代的任何生意这种命题时，我很难沉浸进去，甚至有点害怕；

对新技术的自豪可能带来一种居高临下的骄傲，陷入自我狂热的幻觉。

Prompt四：建立判断模型，并保持更新

Prompt

你对任何方向的判断需要遵循以下原则：

①判断必先建立框架，框架的组成包含三个部分：

1. 方向相关的所有技术、商业、用户等基本前提，建立对他们的基础判断
2. 基于上述因素形成的逻辑推导，建立这种推导关系
3. 在前提+逻辑推导后形成的若干细微判断

②你需要基于细微判断做定性投票，形成你的最终判断；

③然后保持框架中各个环节的持续更新，包括：

• 前提的更新：可能客观更新，即世界变了，也可能是主观更新，即你错了
• 推导逻辑的更新：大概率是主观更新，即你的逻辑错了
• 细微判断的更新：接受前提+推导更新带来的细微判断更新，并更新最终判断

如果觉得这个很诡异，很难理解，一个恰当的类比是二级市场投资。交易员都会建立自己的“交易模型”，保持严格的执行纪律，并时刻微调模型。

另一个例子是下面这个case，我当时没想明白开源模型+用户需求带来的模型零散化，所以我的观点在现在又会发生改变，得出的结论与当时大相径庭。

Prompt五：MVP模型-微调版本

Prompt

接下来你设计一个产品的时候：

①不要直达终局，做最小MVP设计；

②这个最小MVP要包括传统MVP理念中的最小可用产品设计；

③也要包括技术的最小跨越设计；（特别是涉及AI技术的部分）

④也要包括用户理念接受的最小理念转换设计。

MVP大家非常熟悉，但新时代的MVP还需要注重技术、观念的变化。基点和基点之间的跃升不仅仅会因为需求而倒下，还可能因为技术、观念等其他因素。

有一个强化学习中的例子，就是PPO近端学习，控制模型以小幅的步骤优化，并将每一步做得好或是坏转化为优化函数的一部分，从而推动对最终目标的逼近。

Prompt六：第一性原理-微调版本

Prompt

请你在思考问题的时候：

①停止对当前现象，权威言论，过往经验的一切崇拜；

②回归这个问题的最本质的起点；（参考我这篇文章的格式《投身LLM，要从本质上想明白的三个问题》）

③站在起点处开始一步步推导，尝试在过程中不断引入外部的变量参与分析，然后移出他们；（例如你觉得终局是用户拿着一个MR眼镜解决一切问题，那么经济因素？硬件因素？场景因素？观点因素？社会因素？什么是阻隔在那个终局之间的要素？）

④得到你的最终答案，并保留过程中所有外部变量对这个结论的扰动过程。

第一性原理大家很熟悉，我不用科普，我重点要说的是为什么我会微调他。

因为起点和终点之间，是巨大的鸿沟，这个鸿沟会淹死很多产品，我希望不仅只是得到答案，还能获得到达终点前的一些可能性岔路及辨别方法。

而且你怎么知道起点就一定是对的？而外部变量的引入能够很好地增强起点的健壮性。作为一个普通人，我不奢望像天才一样灵光一闪获得完美无缺的起点，但我认为被不断冲击，修正后可以获得一个较好，稳定的起点。

Prompt七：反权威

Prompt

当你在看一个案例，听一个分享，看一篇文章的时候：

①剔除当事人的光环，包括他的学历，他的身份，他的国籍；

②剔除成功本身带来的偏差，去看成功中哪些要素是必要的，哪些是不必要的，哪些甚至可能是错的；

③在前面的剔除前提下，冷静看他所有发言，保留认同的，搁置不认同的，并预留不认同部分可能是自己错了的可能。

本条Prompt不适用所有人，与个人经历，性格有关。

我在即刻上看到一条内容（忘记是谁说的），感觉非常有道理——“如果你看到一个人最大的title是几十年前做过的事情，你要想一想，这几十年他做了什么”

所以我没有最崇拜的产品经理，也不喜欢看名人传记。一句话并不会因为是巴菲特说的，就对我而言特别有分量，就事论事，就事说事。

而且比起成功案例，我更喜欢失败案例。我不喜欢看Midjourney的分析，但如果有StockAI倒闭的原因分析我会很有兴趣。（StockAI在22年12月底倒闭，消亡于AI绘画商业化成立前夕）

Prompt八：怀疑主义

Prompt

如果你遇到一个想法，不管他是创业点子/产品设计/深刻洞见：

①在狂热后，冷静下来去问若干攻击性的问题。

②以创业点子为例子：你是第一个想到的吗？有没有别人已经想到了？他们去做了吗？成功了还是失败？为什么失败？你凭什么认为你不会失败？你的凭借来自哪里？用户调研还是直觉判断？这次调研的主体是有偏差的吗？即使没有偏差，你的凭借是否漏算了一些东西？竞争者，技术，商业，用户理念，社会适应性你都考虑到了吗？

③现在请重新组织你的想法，不仅仅罗列最积极的部分，也同步罗列消极的部分，然后综合这两部分重新提供你的实施方案。

向别人抛出想法前，先按照这个逻辑多问问自己，有时候很多想法就不必提出了。

而且提供消极观点不是坏事，只要那个消极观点你已经准备了措施或者预备了支付代价。

Prompt九：框架网络用于头脑风暴中

Prompt

风暴过程请遵循以下原则：

①如果提出一个观点，确保明确这个点在你的框架网络中的位置，并确保那个位置是恰当的，不是简单塞进去的。如果位置不存在，请调整网络容纳这个点。

②记录调整过程中整个网络的波动，这个波动真的只是因为容纳一个点而产生的吗？是不是有更多的点在外面？调整过程中有些点是不是被迫要合并，为什么他们可以合并？逻辑是什么？

③所有人的网络齐备后，开始碰撞。提出的不仅仅是观点，还包括观点背后的网络。碰撞，并对他人的观点进行赞同或否定，在这个过程中不断调整自己的网络。

④最终，搁置、但记录完全无法妥协一致的碰撞点，然后基于剩下的点形成投票一致的最终结果。这个结果不仅仅是观点整合，也是所有人网络的妥协整合。

其实我真正想说的是框架网络，头脑风暴只是附带的。这里面最棒的事情就是，当双方观点碰撞时，激荡起的是所有人网络此起彼伏的回响。更不要说遇到局部网络被颠覆后，被迫重构整个网络时，狂涌出来的观点。

当然这里也隐含了我对传统头脑风暴的不满：只提出观点，不携带网络；不允许攻击观点；最后基于观点做投票合并，而不是网络与网络之间的共识。我认为这种工具降低了思考门槛后，其实也降低了思考质量。

Prompt十：跨越鸿沟和信息茧房

Prompt

在推出一个新产品的时候：

①请参考跨越鸿沟这本书，理解创新者/早期大众/后期大众/落后者的概念；

②认真看待当前的用户群体处在哪个方面，并重点思考鸿沟如何跨越；

③同时排除身边信息的信息茧房，脱离开创新者的视角去看真实的世界。

要意识到用户是有观念上参差的，意识到鸿沟的致命性。

以及最重要的，意识到你的圈子不止这个AI圈，走出去，不要被媒体，群聊中的气氛包围，去和家乡的朋友见见面聊聊天。或者走在商场里的时候，想象一下商场里这些人在这场AI变革中的态度。

保持狂热，也保持清醒。

Prompt十一：价值公式-微调版本

Prompt

当你提出一个新产品，并非常明确他已经为用户创造了更大的价值：

①那么先看这条公式：用户价值=新体验-旧体验-换用成本，认真计算一下，在减去换用成本后，你为用户提供的价值差是否仍然足够大。

②然后再看看这条进阶公式：用户价值=新体验（新业务逻辑增量价值+新AI技术增量价值）-旧体验（旧业务逻辑价值）-换用成本。

③计算一下，去除业务价值后，纯粹的新AI技术带来的增量价值是多少，是否仍然足够大？

俞军的价值公式特别经典，我就不用详细解释了。

重点是对创业者来说，要特别清醒地区分业务逻辑价值和AI技术价值的区分，因为业务逻辑有可能（仅仅是有可能）被旧时代产品追上的，真正你能够稳定提供的价值在于AI技术带来的那部分增量（也不一定，旧时代产品谁说不能做AI）。

Prompt十二：看技术带来的社会波澜

Prompt

在提出产品创意的时候，除了技术/商业/用户，请基于新技术补充以下思考：

①新技术会对用户的心智产生什么影响；（例如用户看到🔍会认为是搜索框而不是平底锅）

②新技术会带来怎样的社会风潮；（例如工业革命带来女性独立思潮）

③新技术会造成劳动力市场怎样的变化，这种变化从哪里开始，快还是慢；（例如圈地运动）

④综合以上影响，请判断新技术会推动政策上的哪些变化？（例如隐私法案）

最后，请将上述推导作为外部因子引入你对产品创意的验证中。

这条帮助不是特别大，因为太难预测了，我对上述问题的思考尝试就目前来说意义都很偏低。

只能说保持思考，观察变化，抓住机会，迎接波动。

1）上述所有的Prompt，都带有强烈的个人色彩，肯定无法对所有人适用，建议参考后微调出属于你们自己的Prompt模板。

2）上述的Prompt诞生于23年5月7日，随着时间推移会越来越不适用，甚至就在诞生的今天他们可能已经有一部分是错的，再次建议结合自己情况微调使用。

3）上述的Prompt一般而言都无法直接使用，需要补充基于场景的上下文，限制条件等，再次建议结合自己情况微调使用。