人工智能问答系统的对话与改进策略研究

代必芳 陈贵平

摘要：人工智能语言模型引起了广泛关注，通过与人工智能进行交互，可以提高工作效率。在与人工智能问答系统对话时，采用恰当的提问方式能够获得有效的答案。本文以文心一言3.5模型为例，探讨了与人工智能对话时可能出现的问题以及改进策略。研究发现，在与人工智能提问时可能会出现提问主题不明确、反馈不及时、缺乏上下文理解以及角色混乱等问题。用户与人工智能问答系统的对话可分为五个层次：基本提问、提问+要求、参考资料、角色扮演和场景应用。针对这些问题，提出了一些改进策略，包括明确主题、提供反馈、拆分问题、设定身份和引导以及调整方式。

关键词：人工智能；文心一言；提问；角色扮演；反馈

中图分类号：G434        文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2024）08-0014-03

开放科学（资源服务）标识码（OSID）

0 引言

随着人工智能的发展，在2022年出现了ChatGPT，ChatGPT是一种人工智能语言模型[1]，该模型运用自然语言对话形式与人进行交互，可实现的功能包括自动问答、文本分类、自动文摘、机器翻译和聊天对话等[2]。能够在各种应用场景中为用户提供帮助，作为人工智能的代表在社会得到了广泛的运用，他可以作为良好的学习同伴助手。但是，在与人工智能问答系统的对话的过程中，如何进行高效的沟通是至关重要的。提问的准确性决定了回答的准确性。因此，本文将探讨与人工智能问答系统的对话中可能出现的问题以及如何进行有效的提问以获得高质量的信息。本文以文心大模型3.5为代表的生成性预训练聊天机器人文心一言为例。

1 提问时存在的问题

1.1 提问主题不明确

随着百度文心一言率先收费，人工智能不断发展并深入到人们生活的各个方面[3]。文心一言作为一种预训练模型，在与人工智能问答系统对话时，用户经常遇到的问题是提问主题不明确，问题过于笼统，以及思维方式混乱，这会导致得到不准确甚至错误的回答。例如，当用户问“今天吃什么？”时，系统回答“今天可以吃很多种食物，具体取决于您的口味和偏好”，这样的回答大多不符合常规设想，因为问题过于笼统，人工智能问答系统无法精确回答。另外，问题的二义性和歧义也是提问时常见的问题。例如，“你对这个人有什么看法？”这个问题可以理解为询问对方对某个人的看法或评价，也可以理解为询问对方对“这个人”这个概念的理解或认知。因此，这个问题具有歧义，需要根据上下文或具体情境来判断真实的意图。

1.2 反馈不及时

在与人工智能交互时，如果提出的问题表达有歧义而未能得到想要的答案，可以根据提示进行反馈。反馈不及时或不详细可能会导致无法获得想要的答案。例如，当问到“今天天气怎样？”而得到模糊的回答时，可以根据自己所在地区进行反馈并查询所在地的天气，或者根据人工智能的提示进一步提问，比如询问具体的气温或风力情况。如果反馈不及时或没有给出任何提示，人工智能可能无法准确判断具体要表达的内容。

1.3 缺乏上下文理解和角色混乱

上下文语境是语言理解中重要的因素之一，指的是一句话或一段话所处的特定环境或背景。在语言学中，了解上下文可以帮助系统更好地理解说话人或作者的意图和表达方式，从而更准确地理解其含义。如果没有上下文语境，可能会导致理解偏差。例如，在一段对话中，如果有人问：“你今天吃饭了吗？”，了解上下文可以帮助系统理解这句话的意图。如果这句话是在一个餐厅里说的，那么它可能是在询问对方是否要点餐。如果这句话是在一个家庭环境中说的，那么它可能只是为了寒暄或了解对方的生活情况。缺乏上下文语境可能导致对问题的理解出现偏差。没有足够的背景信息和相关语境，可能无法准确理解问题的真实意图和含义，也无法将回答与问题建立起清晰的联系，导致回答内容与问题不相关或跳跃性过大，从而给出不准确的回答。

2 提问的层次

2.1 基本提问

如图1所示，基本提问是对话层次中最基本和最常见的功能之一。它可以帮助用户快速获取关于某个主题或问题的基本信息和建议，并帮助用户更好地了解和解决问题。当人工智能作为一个同伴助手时，信息获取者希望能与问答系统对话获取有用的信息。基本提问是简单的问答过程，让人工智能不需要花很长的时间来回答，只需要几秒的时间在它的知识库提取出来回答相应的问题。这是人工智能的基本工作之一。

例如：“文心一言是什么？”这样的问题系统能够很快地输出答案。基本提问是与人工智能交互的第一个层次，也是用户最容易掌握的一个层次。通过提问获取想要的内容以辅助用户的学习、工作和生活，减少用户不必要的浪费时间，使用户的时间集中注意力用在一些高阶思维的培养和一些人工智能无法完成的工作上。

2.2 提问+要求

基本的提问能满足用户基本的需求，但用戶也可以在问题中加入一些要求，让文心一言给出更为详细解释或简洁的回答，从而扩展问题的广度和深度，使答案更符合用户预期。文心一言将根据用户的问题和需求搜索相关信息并生成简洁明了的回答。如果用户需要更详细或更专业的解释或建议，他们可以进一步提出更具体和深入的问题。

例如，如果用户问：“文心一言有哪些功能？”人工智能可能会将答案堆砌在一起，这样的答案不便于用户理解和归纳。用户可以在提问中加入要求，改为：“用三句话归纳文心一言有哪些功能？”这样的提问能帮助用户更好地归纳总结问题，培养总结归纳思维能力，同时减少工作量，提高工作效率。

2.3 参考资料

在文心一言中，参考资料的提问是一种特殊类型的提问，允许用户在对话中获取与特定主题相关的参考资料。通过提出参考请求，用户可以获得与特定主题相关的书籍、文章、报告等资源的推荐，以及相关的学术论文和研究成果的引用信息。用户可以将其作为一个参考工具，用于查找和获取相关的资料，帮助用户快速查找需要的信息，提供更高效的学习和工作体验，作为同伴学习助手。无论是学生还是工作者，用户都可以将其作为一种很好的学习工具。

例如，在学习时，用户可以快速向文心一言提出问题，如：“勾股定理公式是什么？”文心一言可以快速给出答案，帮助学习者理解和应用该公式。另外，在撰写论文时，用户需要查找资料或进行论文润色时，也可以使用文心一言来寻找答案或参考资料，提升论文的质量。

2.4 角色扮演

在文心一言中，角色扮演是一种模拟对话的方法，可以让用户在虚拟环境中扮演不同的角色，与他人进行交互和沟通[4]。这种功能可以帮助用户更好地了解不同角色的心理状态、情感和需求，从而更好地与他人建立联系、沟通和合作。用户可以将文心一言视为一个参考虚拟角色，与其进行对话，通过扮演不同的角色，可以模拟各种情境，从而更好地理解其应用范围和能力。

在文心一言的角色扮演功能中，用户可以选择不同的角色，如医生、律师、教师等，并模拟该角色的语言、行为和思维模式。通过与其他用户或人工智能对话，用户可以体验不同角色的情感和需求，并从中学习到更多的知识和技能。此外，角色扮演还可以帮助用户提高沟通能力和社交技巧。通过扮演不同的角色，用户可以更好地了解他人的想法和需求，并学会如何更好地与他人沟通和合作。

这种功能还可以帮助用户增强自信心和表达能力，提高自我认知和人际交往能力。例如，用户可以扮演一个人工智能初學者，向文心一言提出问题，让其扮演初学者来回答这样的问题，例如：“初学者如何快速学会使用文心一言？”文心一言可以设定角色并制定出相应的计划，从而帮助用户更好地理解和掌握相关知识。

2.5 场景应用

在文心一言中，场景应用的提问是一种更智能、更交互式的对话方式[5]。通过这种方式，用户可以更具体地描述自己的需求和问题，从而获得更精准、更个性化的建议和解决方案。用户可以将文心一言运用到具体的场景中，并尝试提出一些超出其领域的问题，这样可以拓展其应用范围，发现更多有趣的可能性。

例如，用户可以提出类似以下的问题：“请从正方辩手的角度，对‘现代教育体系是否应该更加注重培养学生的创造力这一辩题，阐述你的观点，要求逻辑清晰，论据充足，引用与辩题强相关的名人名句及经典案例等。”这样的提问结合了应用场景和超出领域的问题，可以帮助用户更好地解决生活中的问题和提高工作效率。同时，这种提问方式也能让文心一言更好地了解用户的需求，并提供更个性化的服务。

3 对策

3.1 明确问题

无论是学习者在与同伴沟通时还是与人工智能进行对话时，提出的问题都应当明确，能够让别人一眼就能看出描述的问题是什么，避免歧义出现，且做到问题简洁，包含基本的主语和宾语。这样能够避免浪费时间去纠正错误的答案。例如，“今天天气怎么样？”面对这个问题，文心一言的回答不准确，所以用户应当修正自己的提问。用户可以将这句话加上主语和限定词，例如：“今天贵阳市的天气怎么样？”通过有效的提问得到有用的答案可以节省时间，在此过程中也不需要说一些无用的词汇，例如“您好”和“请”等词汇。

3.2 提供反馈

用户在与人工智能交互时，难免会遇到没有得到想要的答案的情况。用户可以对其进行反馈，进一步缩小问题的范围，直至得到想要的答案。也可以根据其提供的提示再继续提问。有时提出的问题比较难，可以通过上下文来理解现有的文本。上下文能够提供背景信息、相关语境和上下文关系，并给出示例。通过利用上下文信息，文心一言可以更好地理解和回答用户的问题或请求。它可以理解问题的背景和相关语境，从而提供更准确、相关和有用的回答和建议。例如，“这个电影太棒了！”这句话可能人工智能问答系统无法理解。但是如果在这句话的前面加上例如：“这部电影的剧情怎么样？”用这句话作为引导词，人工智能就会寻找规律得出答案这部电影的剧情太棒了。通过给机器提供相应的反馈和上下文的引导词的联接，结合上下文语境帮助更好地理解问题，得到更为准确的答案。在适当的问答中才能发挥出不可思议的作用。

3.3 拆分问题

如果一个问题比较复杂时，用户可以将这个问题进行拆分，将一个整体的问题拆分为几个部分，分别与人工智能问答系统进行沟通。最后再将整体连接起来，将一个问题拆分为多个小问题，可以使问题的内容和意图更加明确和具体。这样可以帮助回答者更好地理解问题，降低回答的难度和复杂性，并针对每个问题进行回答。例如：“文心一言的原理是什么，并已经实现了那些商业化的应用？”用户可以将这个问题拆分为两个部分：“①文心一言的原理是什么？”和“②文心一言实现了哪些商业化的应用？”同时，在提出问题时，用户可以先确定问题的类型。可以将提问基本分为定义性问题、建议性问题、事实性问题和比较性问题。选择好提问的类型联系相应的语境，这样有利于用户进行有效率的问答，得到想要的答案。在这个过程中，能提高阅读的效率和体验。

3.4 设定身份和引导

让人工智能扮演一个角色或身处一个环境，针对这些假设提问，让人工智能拥有一个身份，这样可以减少用户对其的反馈。从开始就设定其角色，从这个角色出发开始回答问题。用户可以将文心的角色设定为学生、教师、医生、律师等，从其角色本质出发解答问题。通过明确设定目的、确定身份类型、细化身份信息、避免冲突和矛盾以及灵活调整等方法，可以帮助您更好地让文心一言设定身份，并实现更好的问答效果。在不断的询问过程中，用户可以根据其引导和提示提出问题，直到得到想要的答案。例如：“我想让你担任面试官，我将成为候选人，您将向我问该产品测试职位的面试问题。我希望你将对我进行面试并提出问题，等待我的回答。不要写解释，像面试官一样一个一个地问我，等我回答。我的第一句话是‘你好。”回答：“你好，请先介绍一下你自己。”在这个过程中，人工智能问答系统将扮演一个面试官的角色，不断地与用户进行交流沟通，直到用户得到想要的答案后终止这次对话。只要用户发挥自己的想象力，可以让其成为任何角色，从而提供更为专业的建议。

3.5 调整方式

用户可以根据需要灵活调整提问的方式。例如，用户可以将开放式问题调整为封闭式问题，或者将多个问题整合为一个问题，以便更好地控制回答的范围和细节。如果用户对回答的内容不够满意或希望获得更详细的信息，可以通过追问的方式进一步询问。用户可以在回答的基础上提出更具体、更深入的问题，以获取更详细、更全面的信息。如果用户觉得一次追问还不够，可以多次追问，以便更好地了解问题。通过多次追问，用户可以逐步扩展回答的范围，深入挖掘细节信息。当用户与人工智能沟通得出的答案不符合用户期望时，用户可以不断追问细节，或者用不同方式提问问题，直到得到满意的答案。在这个过程中，用户需要保护自己的隐私，在沟通中人工智能不会自动保护用户的隐私，用户需要自行注意。

4 结论

随着人工智能语言模型的发展，其前景十分广阔。随着技术的不断进步，语言模型的应用范围和表现形式也在不断扩展和优化。在生活、工作和学习中，我们可以利用科技改变学习方式，让人工智能问答系统作为同伴助手提高工作效率。未来，随着技术的不断进步和应用场景的不断扩展，语言模型将在更多领域得到应用和发展。然而，随之而来的是一些风险，如个人隐私和伦理风险。因此，在利用人工智能的同时，我们也要注意保护自己的隐私和防范伦理风险，合理利用人工智能。

参考文献：

[1] 魏蔚.文心一言国内率先收费 [N].北京商报，2023-11-02（3）.

[2] 陈艳红，李健.新一代人工智能生成内容档案身份的认定风险及规制研究：基于对ChatGPT生成内容的思考[J].档案学研究，2023（5）：4-12.

[3] 冯建军.我们如何看待ChatGPT对教育的挑战[J].中国电化教育，2023（7）：1-6，13.

[4] 赵熠如.聚焦人工智能领域 百度文心一言“亮剑”[J].中国商界，2023（4）：34-36.

[5] 赵广立.文心一言是如何炼成的？ [N].中国科学报，2023-03-23（3）.

【通联编辑：唐一东】