原标题：ChatGPT 使用场景

场景介绍

在问答这个大场景下，还有一个子场景是推理，这个场景非常有意思，而且是个非常值得深挖的场景，prompt 在此场景里发挥的作用非常大。

如果你想用 ChatGPT API 做点什么小应用，我建议可以从这个场景入手，相对来说没有其他场景那么红海。

举个比较简单的例子，我将美国工商管理硕士的入学考试 GMAT 的一道数学题输入进了 ChatGPT：

If a real estate agent recei【【微信】】cent of the selling price of a certain house, what was the selling price of the house?

(1) The selling price minus the real estate agent’s commission was $84,600.

(2) The selling price was 250 percent of the original purchase price of $36,000.

(A) Statement (1) ALONE is sufficient, but statement (2) alone is not sufficient.

(B) Statement (2) ALONE is sufficient, but statement (1) alone is not sufficient.

(C) BOTH statements TOGETHER are sufficient, but NEITHER statement ALONE is sufficient.

(D) EACH statement ALONE is sufficient.

(E) Statements (1) and (2) TOGETHER are NOT sufficient.

这道题目的中文意思是这样的（你不妨也思考下这个题目？）：

如果一个房地产经纪人的佣金是某个房子的售价的6％，那么这个房子的售价是多少？

（1）售价减去房地产经纪人的佣金为84,600美元。

（2）购买价是36,000美元，售价是购买价的250%。

（A）仅陈述（1）足以回答问题，但仅陈述（2）不能回答问题。

（B）仅陈述（2）足以回答问题，但仅陈述（1）不能回答问题。

（C）两个陈述合起来足以回答问题，但没有一个陈述单独足以回答问题。

（D）每个陈述单独足以回答问题。

（E）陈述（1）和（2）合起来不能回答问题。

它的 Output 是这样的，它会根据题目的要求去推理和运算：

Let's assume the selling price of the house is S.

According to the gi【【微信】】, the real estate agent's commission is 6% of S, which is 0.06S.

So, the amount recei【【微信】】aying the commission would be (S - 0.06S)=0.94S.

Statement (1) tells us that 0.94S=$84,600. Sol【【微信】】, we get S=$90,000.

Therefore, statement (1) alone is sufficient to determine the selling price of the house.

Statement (2) tells us that the selling price is 250% of the original purchase price, which means S=2.5*$36,000=$90,000.

Therefore, statement (2) alone is also sufficient to determine the selling price of the house.

Since both statements indi【【微信】】me answer, we can conclude that together they are also sufficient to determine the selling price of the house.

Hence, the answer is (D) EACH statement ALONE is sufficient.

翻译成中文是这样的：

假设房子的售价为S。

根据所给信息，房地产经纪人的佣金是S的6％，即0.06S。

因此，在支付佣金后卖方收到的金额为（S-0.06S）=0.94S。

陈述（1）告诉我们，0.94S=84,600美元。解出S，我们得到S=$90,000。

因此，陈述（1）单独足以确定房子的售价。

陈述（2）告诉我们，售价是原始购买价的250％，这意味着S=2.5 * $36,000=$90,000。

因此，陈述（2）单独也足以确定房子的售价。

由于两个陈述分别提供相同的答案，我们可以得出结论，它们共同足以确定房子的售价。

因此，答案是（D）每个陈述单独足以回答问题。

这个场景还比较简单，我就不在这举更多例子了，你可以将各种题目输入进 ChatGPT 里试试。

场景介绍

除了回答问题外，另一个重要的场景是让 AI 根据你的要求完成一些内容生成任务，根据输出的结果差异，我将其概括为以下几个主要场景：

1. 无中生有
2. 锦上添花
3. 化繁为简

本章，我们先来聊聊「无中生有」场景。顾名思义，就是让 AI 给你生成一些内容。你只需要向 AI 描述你想写的内容，AI 就会按你的要求写出该内容。比如：

1. 撰写招聘信息
2. 撰写电商平台的货物描述
3. 撰写短视频脚本
4. 甚至让它写代码都可以

像撰写招聘信息等，你只需要明确目标，将目标定得比较明确即可生成能让你较为满意的答案。本章我想聊下写代码。下面是一个让 ChatGPT 写代码的案例。

Prompt：

Create a MyS【【微信】】s in the Computer Science Department:

Table departments, columns=[DepartmentId, DepartmentName]

Table students, columns=[DepartmentId, StudentId, StudentName]

Output：

【【微信】】 students.*

FROM students

INNER JOIN departments

ON students.DepartmentId=departments.DepartmentId

WHERE departments.DepartmentName='Computer Science';

技巧3：使用引导词，引导模型输出特定语言代码

在代码生成场景里，有一个小技巧，上面提到的案例，其 prompt 还可以继续优化，在 prompt 最后，增加一个代码的引导，告知 AI 我已经将条件描述完了，你可以写代码了。

在 prompt 的最后增加 【【微信】】 可以很好地提示 AI 可以写 SQL 代码了。【【微信】】：

Create a MyS【【微信】】s in the Computer Science Department:

Table departments, columns=[DepartmentId, DepartmentName]

Table students, columns=[DepartmentId, StudentId, StudentName]

【【微信】】

同样的道理，如果你想让 AI 写 Python 代码，那 import 会是比较好的提示。但需要注意，这个只是告知 AI 可以写代码了，并不能告知 AI 写何种代码，你仍然需要在 prompt 里增加提示，告知 AI 要生成何种语言的代码。

场景介绍

除了从 0 生成内容外，你也可以先给 AI 一段已经写好的内容，然后让 AI 对其进行修改，让 AI 帮你将内容改得更好。实际的场景有如：

1. 翻译：将中文文档翻译成英文，亦或者将英文翻译成中文。关于翻译，我还想强调，像 ChatGPT 除了能翻译人类的语言外，还能翻译编程语言，比如将 Python 代码翻译成 Haskell 代码。
2. 修改：修改内容的语法，甄别内容里的错别字。
3. 润色：润色文章，将内容改成另一种风格。

本章重点介绍下润色场景，下面这是个润色的例子。

Prompt（内容来自维基百科）：

Please rewrite the following sentences to make them easier to understand.

OpenAI is an American artificial intelligence (AI) research laboratory consisting of the non-profit OpenAI Incorporated (OpenAI Inc.) and its for-profit subsidiary corporation OpenAI Limited Partnership (OpenAI LP). OpenAI conducts AI research with the declared intention of promoting and de【【微信】】. OpenAI systems run on the fifth most powerful supercomputer in the world.[5][6][7] The organization was founded in San Francisco in 2015 by Sam Altman, Reid Hoffman, Jessica Li【【微信】】, Elon Musk, Ilya Sutskever, Peter Thiel and others,[8][1][9] who collecti【【微信】】$1 billion. Musk resigned from the board in 2018 but remained a donor. Microsoft pro【【微信】】 $1 billion investment in 2019 and a second multi-year in【【微信】】3, reported to be $10 billion.[10]

它的 Output 是这样的：

OpenAI is a research organization that focuses on artificial intelligence (AI). It has two parts: a non-profit called OpenAI Incorporated and a for-profit subsidiary called OpenAI Limited Partnership. The organization's goal is to create AI that is friendly and beneficial to humans. OpenAI uses one of the most powerful supercomputers in the world for its research. The organization was founded in San Francisco in 2015 by a group of people who pledged a total of $1 billion, including Sam Altman, Reid Hoffman, Jessica Li【【微信】】, Elon Musk, Ilya Sutskever, and Peter Thiel. Musk resigned from the board in 2018 but still supports the organization financially. In 2019, Microsoft in【【微信】】 $1 billion in OpenAI LP, and in January 2023, they made a second in【【微信】】 $10 billion.

技巧4：增加 Role（角色）或人物

前面提到的改写例子，我在 prompt 里加了 Role 让其更易于阅读，这个优化方法是 OK 的。也很常用，比如你想将你写的 Email 改得更商务，则只需要加 【【微信】】 相关的词即可。

我再介绍一个更有效的技巧，就是在 prompt 里增加一些 role（角色）相关的内容，让 AI 生成的内容更符合你的需求。

比如还是上面那个 rewrite 的例子，我在例子前加入这样的一段话，我让 AI 假设自己是一个小学老师，并且很擅长将复杂的内容转变成 7、8岁小朋友也能听懂的话，然后再改写这段话：

You are a primary school teacher who can explain complex content to a le【【微信】】hild can understand. Please rewrite the following sentences to make them easier to understand:

Output 就变成了下面这样。不管是用词，还是语法，看起来都更容易懂了。

OpenAI is a place where people work on making computers really smart. It's like a lab where they do research to make computers do amazing things! They want the computers to be really friendly and helpful to people. They use one of the most powerful computers in the world to do this research. A bunch of really rich and smart people ga【【微信】】b. One of them is Elon Musk, but he left in 2018. Another really big company, Microsoft, ga【【微信】】.

另外除了增加角色外，还能让 AI 模拟某个人，比如让 AI 以 Da【【微信】】 的风格改写上述那段话：

Imagine you are the famous writer Da【【微信】】, please rewrite this sentences.

Output 是这样的：

As Da【【微信】】, I might rewrite these sentences to sound more like this:

OpenAI is a lab that studies something called artificial intelligence, which is like when computers can do things that normally only humans can do. They ha【【微信】】's one of the most powerful in the world, and they're trying to make sure the AI they create is friendly and helpful. The lab was started in 2015 in a city called San Francisco, and a bunch of important people ga【【微信】】 their research. One of those people was Elon Musk, who stopped working there but still gi【【微信】】, and Microsoft also gave them a lot of money recently.

关于这个技巧的应用，以及如何更好地使用 AI 提升写作能力，建议各位阅读 Nat Eliason 的 Using ChatGPT as a Writing Coach，他使用 ChatGPT 辅助其写作，就用到了上述的技巧。返回搜狐，查看更多

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ChatGPT能代替什么工作 chat gpt会取代软件工程师吗

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原标题：ChatGPT 会取代人类工作？它或许反而会增加你的工作量

随着 ChatGPT 的爆火，很多人担心人工智能会取代人类工作，担心我们会大面积失业，事实真是如此吗？

其实，有问题的不是人工智能，需要改变的是社会经济系统。

2023 年初，在 ChatGPT 发布后不久，一位名叫贾森?科拉维托（Jason Colavito）的作家在社交媒体上发帖称，他的工作正在被人工智能（AI）取代，因为人工智能可以免费编写内容，创作文章。但最终科拉维托还是被聘请了回来，因为 AI 编写的内容并不能达到出版标准，他被要求重新编辑 AI 创作的文章，但是得到的劳动报酬只是他以往稿费的零头。

这不是技术第一次削减收入而非取代工作。真正的有问题的不是人工智能，有问题是贬低人类劳动价值的文化。

随着新的人工智能应用程序的发布，关于未来工作的讨论正在全面展开。机器人会取代人类所有工作吗？

最近，一项研究调查了美国的职业，预测 19% 的人很快会将 50% 的工作内容交给人工智能。但以往自动化革命的经验表明，这比简单地用技术取代人工工作要复杂得多。

2019 年，美国独立研究机构“Data & Society”研究了自动化如何融入农场管理和杂货店中。研究人员亚历山德拉?马泰埃斯库（Alexandra Mateescu）和马德琳?克莱尔?伊莱斯（Madeleine Clare Elish）发现，引入新设备主要是在改变工作性质，这与人们普遍认为的技术正在减少对人力的需求的看法相反。

例如，自动结账机让收银员更忙，因为现在他们要帮助不会用的顾客、排除机器故障并承担其他任务，以确保自动结账机在店里能正常运作。

最重要的是，马泰埃斯库和伊莱斯发现，有助于适应和实施“自动化”技术的新任务往往被低估，甚至被忽视。

作家兼电影制作人阿斯切?泰勒（Astra Taylor）将这种现象称为“人造自动化”。她在文章《自动化谜题》中指出，尽管人们仍围绕着机器工作，但是引入技术之后，工作岗位会减少，薪酬也会降低。

无论是顾客在自助结账时扫描购买的商品，还是员工救出卡在停车场的机器人，新工作内容通常毫无技术含量，相关的工作收入也会因此降低，甚至为零。

当机器人为我们工作时，我们离完全解放劳动力还差得很远，事实甚至恰恰相反。历史学家露丝?考恩（Ruth Cowan）在她的早期技术史著作中写道，随着洗碗机和真空吸尘器等“省力”设备的引入，家务劳动变得更加无形化，更加不受重视。它们潜移默化地提高了清洁度标准。

同样，随着自动化程度的提高，人们的工作量可能变得更大了。例如，美国华盛顿大学媒体教授伊恩?博戈斯塔（Ian Bogost）预测，像 ChatGPT 这样的人工智能技术最终会产生更多的负担，而不会真正节省精力。例如，在过去的几年里，仓库工人遵循算法设定的时间表，结果因上厕所而收到惩罚；而司机在人工智能应用程序支持下“零工经济”（时间段、灵活的工作形式）中像柠檬一样被压榨。

纽约大学 AI Now 的联合创始人兼 Signal 总裁梅雷迪思?惠特克（Meredith Whittaker）在评论作家科拉维托的自由写作现况时，总结了关于未来工作的好消息和坏消息，并预测：“人工智能不会取代人类。但是人工的费用降为了之前的一半，工作内容不仅和从前一样，而且现在还要当人工智能的保姆。”这是人造自动化的真正面目。

技术评论家有时被称为勒德分子。勒德分子是指 19 世纪英国工业革命时期，因为机器代替了人力而失业的技术工人。现在指持有反机械化以及反自动化观点的人。

其实，勒德分子根本不是反机器，他们是在抗议以新技术为借口无视劳动力的制造商。

重要的是，当前劳动力的去技能化和贬值并不是因为机器人的诞生，而是文化问题。社会将人类工人视为可替代商品，这是一种错误行为。

随着工作被打乱，生计受到威胁，大多数人都将矛头指向了技术的进步。但真正的罪魁祸首或许是利润高于一切的经济体系，以及轻视人力劳动的社会文化。这才是我们需要进行的真正的“机器人与工作”的对话。[来自微信公众号：SF 中文，文：凯特?达林 编辑：刘佳玉]返回搜狐，查看更多

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