Tworzenie skutecznych promptów stało się nową, cyfrową umiejętnością, którą wielu z nas szlifuje każdego dnia. Choć sztuczna inteligencja wydaje się niemal wszechwiedząca, jej odpowiedzi są tylko tak dobre, jak instrukcje, które jej podajemy. Często popełniamy jednak błędy, które sprawiają, że AI „gubi się” w naszych oczekiwaniach, generując treści nijakie, błędne lub po prostu nieprzydatne. Zrozumienie tego, czego unikać w komunikacji z modelami językowymi, to pierwszy krok do zostania mistrzem inżynierii promptów.

Czego unikać w promptach, aby uzyskać lepsze wyniki?

Pisanie promptów przypomina delegowanie zadań nowemu pracownikowi – im mniej niedomówień, tym lepszy efekt końcowy. Istnieje kilka pułapek, w które wpadamy najczęściej, a które skutecznie obniżają jakość generowanych odpowiedzi.

Brak konkretów i ogólnikowość

Największym wrogiem dobrego promptu jest niejasność. Jeśli napiszesz „napisz coś o marketingu”, AI stworzy ogólny tekst, który prawdopodobnie Cię nie zadowoli. Brakuje tu grupy docelowej, celu tekstu, tonu wypowiedzi czy konkretnego obszaru marketingu. Zamiast tego lepiej zapytać: „Napisz post na LinkedIn o trendach w e-mail marketingu na rok 2024, skierowany do właścicieli małych firm”.

Nadmiar sprzecznych instrukcji

Często chcemy upchnąć w jednym zapytaniu zbyt wiele wytycznych, które wzajemnie się wykluczają. Prośba o „krótki, ale bardzo szczegółowy i wyczerpujący raport” stawia model w kropce. AI musi wtedy zdecydować, która instrukcja jest ważniejsza, co zazwyczaj kończy się kompromisem, który nie spełnia żadnego z kryteriów.

Skupianie się na tym, czego AI ma NIE robić

To jedna z ciekawszych cech modeli językowych – znacznie lepiej radzą sobie z instrukcjami pozytywnymi niż negatywnymi. Zamiast pisać „nie używaj trudnych słów”, lepiej napisać „używaj prostego języka, zrozumiałego dla 12-latka”. Mechanizm uwagi w modelach LLM (Large Language Models) czasem „pomija” słowo „nie” i skupia się na samym pojęciu, co daje efekt odwrotny do zamierzonego.

Podawanie danych wrażliwych

To kwestia bezpieczeństwa, o której często zapominamy. Prompty nie powinny zawierać haseł, prywatnych danych klientów, numerów PESEL czy tajemnic firmowych. Większość modeli AI uczy się na wprowadzanych danych (chyba że korzystasz z wersji Enterprise z odpowiednimi ustawieniami prywatności), co oznacza, że Twoje poufne informacje mogą teoretycznie stać się częścią bazy wiedzy modelu.

Czy starsze wersje AI są „promptoodporne”?

W świecie technologii krąży teza, że starsze modele sztucznej inteligencji są „promptoodporne”. W rzeczywistości jest to pewne uproszczenie, które wymaga wyjaśnienia. Starsze wersje, takie jak GPT-2 czy wczesne iteracje GPT-3, nie były „odporne” na prompty w sensie ignorowania ich, ale były znacznie mniej elastyczne i mniej zdolne do rozumienia intencji użytkownika.

Różnica w architekturze i treningu

Nowoczesne modele (jak GPT-4 czy Claude 3) przechodzą proces zwany RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback), czyli uczenie wzmacniane na podstawie opinii ludzi. Dzięki temu „rozumieją”, jak być pomocnymi asystentami. Starsze modele były głównie „generatorami następnego słowa”. Jeśli prompt był sformułowany nienaturalnie, model po prostu kontynuował tekst w sposób statystycznie najbardziej prawdopodobny, niekoniecznie wykonując zadanie.

Problem „few-shot prompting”

W starszych wersjach AI, aby uzyskać konkretny wynik, często trzeba było stosować technikę „few-shot”, czyli podawać kilka przykładów (np. „Pytanie: X, Odpowiedź: Y”) przed zadaniem właściwego pytania. Bez tego modele te wydawały się „głuche” na polecenia. Dzisiejsze AI jest znacznie lepsze w „zero-shot prompting”, czyli rozumieniu polecenia bez żadnych wcześniejszych przykładów. Zatem starsze modele nie tyle były odporne, co po prostu wymagały znacznie bardziej rygorystycznej i technicznej struktury zapytania, by w ogóle „zaskoczyć”.

Jak budować idealne prompty?

Skoro wiemy już, czego unikać, warto spojrzeć na sprawdzoną strukturę, która niemal zawsze gwarantuje sukces. Eksperci często korzystają z frameworków, które porządkują myślenie o prompcie.

1. Rola: Nadaj AI osobowość (np. „Jesteś doświadczonym ekspertem od SEO”).
2. Kontekst: Wyjaśnij tło zadania (np. „Piszę artykuł o pielęgnacji roślin doniczkowych dla początkujących”).
3. Zadanie: Powiedz dokładnie, co ma zrobić (np. „Stwórz listę 5 najłatwiejszych w utrzymaniu roślin”).
4. Format: Określ, jak ma wyglądać wynik (np. „Przedstaw to w formie tabeli z kolumnami: Nazwa, Podlewanie, Nasłonecznienie”).

Ciekawostka: Efekt „emocjonalnego szantażu”

Badania nad dużymi modelami językowymi wykazały zabawną, ale skuteczną anomalię. Okazuje się, że dodanie do promptu zwrotów sugerujących wagę zadania, np. „To bardzo ważne dla mojej kariery” lub „Bądź bardzo dokładny, od tego zależy mój projekt”, potrafi statystycznie poprawić jakość odpowiedzi. AI nie czuje emocji, ale w danych treningowych takie zwroty zazwyczaj towarzyszyły tekstom o wysokiej jakości i merytoryce, co model stara się naśladować.

Podsumowanie zasad dobrego promptowania

Unikanie chaosu, precyzyjne określanie celów i rezygnacja z negatywnych instrukcji to fundamenty pracy z AI. Choć technologia pędzi do przodu, a modele stają się coraz bardziej domyślne, jasna komunikacja pozostaje kluczem. Starsze modele wymagają od nas więcej wysiłku, ale te nowoczesne również „rozkwitają” dopiero wtedy, gdy damy im solidne ramy do pracy. Pamiętaj, że AI to potężne narzędzie, ale to Ty trzymasz stery – im lepiej wskażesz kierunek, tym szybciej i bezpieczniej dotrzesz do celu.