问题：为什么人工智能无法理解我们
为什么对话提示常常导致人工智能出现幻觉、响应不佳和行动力低下？根本原因在于歧义。作为人类，我们通过依赖共同经验和隐含语境的沟通方式来提示大型语言模型（LLM）。我们会下意识地利用语言细微差别和肢体语言来解读含义。然而，生成式人工智能模型缺乏这种内在的人类语境。当面对模糊的输入时，它们被迫猜测，导致不可预测且不准确的结果——典型的垃圾进，垃圾出。
这就是为什么消除歧义至关重要的原因。考虑以下陈述：我没说他偷了钱。
听者很可能会根据你的语气和你们之间的关系来判断你的确切意思。
我没有说他偷了钱
- ——也可能是别人说的。
我没有说他偷了钱
- - 否认该声明。
我没有说他偷了钱
- ——可能是明文规定的，也可能是暗示的。
我没说他偷了钱
- 也可能是别人偷的。
我没说他偷了钱
- 他可能是借的，也可能是弄丢的。
我没说他偷了钱
- 他可能还偷了其他东西。
但对人工智能而言，每个词都会引入一层新的歧义，如果没有精确的上下文框架，这句话就极不稳定：
解决方案：消除歧义和使用中性语言
为了克服清晰度问题，Better Prompt 采用了创新的 去歧义语言过滤器。与被动解读上下文的传统 自然语言处理 (NLP) 不同，我们的系统主动消除歧义。通过将您的语音输入翻译成 中性语言，我们为 AI 提供纯粹、客观的指令。这种跨基础模型的主动 对齐 能够在对话变量导致错误之前将其消除。
“我们发现，大多数人工智能错误并非源于智能缺陷，而是源于匹配错误。模型经过训练是为了迎合用户，因此它们会臆造一些具体细节来满足模糊的需求。我们的消歧语言过滤器能够拦截模糊的提示，并在模型生成响应之前就调整上下文，从而确保响应的精准性。” ——Andy Futcher，Better Prompt 联合创始人
这种将信息转化为客观、明确的数据的方式具有变革性意义。中性语言能够促进经过英语训练的推理和问题解决能力，使人工智能能够将全部处理能力用于逻辑严密、精准地执行您的任务。
你知道吗？消除歧义是降低 AI令牌消耗和减少延迟的最有效方法，因为它阻止了 LLM 处理分支、概率假设。
通过我们的语言过滤器消除混淆。我们识别并替换被误解的词语，用绝对的结构清晰度取代歧义。
为什么使用 Better Prompt 的消歧功能进行优化？
| 原因 | 更好的提示 中性语言 |
自然语言 提示 |
|---|---|---|
| 调整提示以匹配最高价值的科学训练数据 | 是的 | 不 |
| 节省您的时间，节省您的令牌，并减少上下文窗口的使用。 | 是的 | 不 |
| 可与您最喜爱的聊天机器人配合使用，并提升您的 AI 体验。 | 是的 | 不 |
| 通过过滤敏感信息，利用AI隐私建议帮助保护您的隐私 | 是的 | 不 |
| 提倡使用中性语言以增强英语训练者的推理能力 | 是的 | 不 |
| 使用 Deambiguation 过滤器实现完全消除歧义 | 是的 | 不 |
| 本地存储的提示历史记录是您的 隐身模式 AI | 是的 | 不 |
| 降低即时注射的风险并提高人工智能安全性 | 是的 | 不 |
| 快速解读您的提示，提升您的提示工程技能 | 是的 | 不 |
| 为您提供关于法学硕士基础模式的深刻见解和多种选择。 | 是的 | 不 |
| 使用它的理由总共有多少？ | 至少10 | 不多。 |
另请参阅这些文章
深入探究人工智能概念
理解歧义消除背后的原理可以极大地提升您运用人工智能的能力。探索以下相关主题，了解更多关于如何快速清晰地表达信息以及如何改善您与人工智能的交互。
常见问题解答
什么是AI消歧？
AI消歧是指识别并消除用户提示中的歧义，以确保AI模型能够准确理解用户的意图。它起到澄清步骤的作用，将模糊的对话语言转化为AI能够准确执行的具体、可操作的指令，而无需猜测。
Better Prompt 的方法与标准自然语言处理 (NLP) 有何不同？
标准 NLP 被动地尝试从上下文推断含义，但这仍然可能导致误解。Better Prompt 的消歧过滤器是一个*主动*层，它会在提示到达语言学习模型 (LLM) 之前，对其进行科学测试并将其重写为客观的“中性语言”格式。这消除了歧义，而不仅仅是控制歧义。
我需要学习新的提示语编写方式吗？
不需要，您可以继续以您自然流畅的对话风格编写提示语。“更佳提示语”工具会在后台运行，自动应用其消歧过滤器来优化您的输入，使其更加清晰准确，而无需您更改任何工作流程。
什么是“中性语言”？它为何如此重要？
中性语言是我们消除歧义过程的输出结果；它是一种去除了主观、模糊和对话元素的提示语。它向语言学习模型 (LLM) 提供纯粹的、事实性的指令，这些指令与 LLM 基于科学和参考数据进行的训练方式相一致。这使得 AI 能够利用其经过英语训练的推理能力，而不是浪费时间去解读人类的情感。
消除歧义如何降低人工智能成本？
人工智能模型按“令牌”（token）计费，令牌是它们处理的数据单元。模糊的提示迫使模型考虑多种潜在含义，这会增加输入和生成输出的处理令牌数量。通过提供清晰明确的指令，消除歧义可以减少所需的令牌数量，从而降低延迟并显著节省成本。
消歧能否帮助提升人工智能的安全性和隐私性？
