AI提示词：受够了AI写的内容有一股「AI味」，直到我加了这段话...

AI 确实很好用，但让它们写文章时，总觉得少点“人味儿”，读起来有种说不出的怪异感——这就是常说的“AI 味”。

翻遍了众多资料后发现，能把这个问题讲透彻的并不多。很多所谓的解决方案，客观来说，也只是从30分的水平提升到50分，离真正的“可用”还差得远。

什么是「AI 味」

想去除“AI味”，得先搞清楚它到底是什么、从何而来。

面对任何新事物，不妨先问它自己。比如这个问题：“我现在用 ChatGPT 写文章、写文案时，它写出来的文字总带着一股‘AI味’。你知道我在说什么吗？这个味道是怎么来的？”

问题在于，

拿“幽默感”来说，人类认为它藏在言语的机智和风趣里，而AI理解的幽默感，可能只是笑话大全或双关语堆砌。

继续追问，让ChatGPT生成一段“AI味”十足的文本。结果很典型——一眼就能看出是机器写的。接着问：“那怎么让ChatGPT写出没有AI味的内容呢？”

综合来看，AI给出的办法比较常规：

1. 引导性提示
2. 提供示例让AI参考
3. 人工润色AI生成的内容

第三条，AI写出70分的内容，人再优化到80分以上。可问题是，很多时候AI输出的东西连50分都不到。修改它写出来的东西，甚至不如自己动手重新写。

所以，重点应该放在前两个方法上。

1、引导性提示

引导性提示，就是在提示词里指明你想要的风格，比如“口语化”、“亲切友好”、“专业严谨”等。

但这里又回到了那个核心问题：

我心目中理想的“口语化”应该是这样的：

而直接让ChatGPT使用“口语化”写出来的效果却是：

可见，仅仅在提示词中加入“口语化”这类引导性描述，作用非常有限。因为“口语化”这个词本身就太空泛了。

那怎么才能确切地描述出想要的语言风格呢？继续往下看。

提供示例

一个残酷的真相是：

原因在于，人类语言天然带有不精确性——

既然描述不出来，不如直接给AI看，我想要的东西长什么样。这就像跟朋友描述一处绝美风景，无论用多少“鸟语花香”、“山清水秀”，都不如直接带他去看一眼。

所以，

直接上答案：

1. 不仅要给出“好”的示例，还要给出“坏”的示例。
2. 选择写作能力更强的AI。

先看什么是“好”的示例和“坏”的示例。以上面那个例子来说：

技术发展到今天这个程度，真的是前无古人后无来者啊。
人工智能、大数据、区块链，这些名词现在家喻户晓，它们正在方方面面地改变我们的生活和工作。
这些技术不仅让我们的效率嗖嗖地往上飙，还大大提升了生活的便利程度。
就拿人工智能来说吧，它不仅能帮我们处理海量数据，还能通过机器学习，预测未来的趋势，简直是未来学家的必备神器。
大数据就更不用说了，海量信息经过大数据一分析，立马变成了我们做决策的法宝。
区块链就是新时代的安全卫士，去中心化的特性，保证了数据的安全和透明。
技术发展推动社会进步的步伐从未停歇，与其抗拒，不如积极拥抱。
只有主动出击，才能在未来的挑战中立于不败之地。

而“坏”的示例则是：

在当今的社会中，技术的发展已经达到了前所未有的高度。无论是人工智能、大数据还是区块链技术，都在深刻地改变着我们的生活方式和工作模式。这些技术不仅提高了我们的效率，也为我们带来了许多便利。
以人工智能为例，它不仅可以帮助我们处理大量的数据，还能通过机器学习算法来预测未来的趋势。大数据技术则能够通过分析海量的信息，为我们提供更加精准的决策支持。而区块链技术则通过去中心化的方式，保障了数据的安全和透明。总之，技术的发展正在不断地推动社会的进步，我们应该积极拥抱这些新技术，以便更好地应对未来的挑战。

将这两种示例写入提示词：

测试一下效果，让它写一篇关于ChatGPT的短文。很明显，AI味确实少了很多。

换一个更能写的 AI

除了给出好示例，

同样的提示词，发给 Claude 3.5 试一下，能明显感受到，用起来确实舒服得多。

当然，Claude 的账号不太好弄，不是谁都能用的。所以挨个测试了国产大模型。

测试方法很简单：扣子平台支持调用多个大模型（豆包、Kimi、智谱等）。于是做了一个能一键调用所有大模型回答问题的工具。

结果出乎意料——

既然这几家都不行，再继续找。测试中发现，阿里的通义千问2.5写出来的效果还可以。虽然跟Claude仍有差距，但比其他国产模型好了不少。

总结

回顾一下关键要点：

1. 单纯的引导性提示作用有限，AI很可能无法准确理解我们想要的东西。

2. 最有效的方法是提供好坏示例，让AI明确什么是想要的，什么是不想要的。

3. 选择一个写作能力出众的AI模型同样重要，ChatGPT并不适合所有写作任务。