普通人使用生成式语言模型的几个阶段

随着生成式语言模型（如 ChatGPT、Grok 等）逐渐走进大众生活，普通人从最初的懵懂尝试，到熟练运用，再到理性判断其输出结果是否可靠，经历了一个逐步进阶的过程。以下，我将详细描述普通人使用生成式语言模型的几个典型阶段，并围绕“从不懂怎么问，到组织问题详细准确，再到判断结果是否可用”展开分析。

第一阶段：懵懂尝试——“不知道怎么问，也不知道能干什么”

在接触生成式语言模型的初期，普通人往往处于一种“新奇但迷茫”的状态。很多人听说过 AI 的强大功能，比如“能写文章”“能回答问题”，但具体怎么用、能用在什么地方，却没有清晰的概念。

提问特点：模糊、随意、缺乏目标性
- 用户可能会输入一些非常泛泛的问题，比如：“你是谁？”“你能做什么？”或者直接丢一句：“给我讲点什么吧。”
- 还有些人会试探性地问一些日常问题，比如：“今天天气怎么样？”——但其实忘了告诉 AI 具体是哪个城市。
- 由于缺乏对模型能力的了解，提问往往没有明确的上下文或目的，甚至有时是随手一问，类似于“测试一下能不能回答”。
心理状态：好奇与怀疑并存
- 这一阶段的用户对 AI 的能力既好奇又怀疑。他们可能会觉得：“这东西真的能懂我在说什么吗？”或者“它回答的靠谱吗？”
- 因为不熟悉，很多人对输出的结果不会有太高的期待，甚至觉得“随便看看就好”。
典型场景举例
- 小明第一次用 AI，问：“你会写诗吗？” AI 回答了一首简单的四句诗，小明觉得“还挺有趣”，但没想过进一步追问或调整需求。
- 小红输入：“帮我写东西。” AI 回复：“请告诉我具体写什么？” 小红一脸茫然，因为她自己也不知道想写什么。
阶段局限
- 用户不知道模型需要清晰的指令才能发挥最大作用。
- 对结果的评价标准也很模糊，更多是“好玩”或“不好玩”的感性判断，而非实用性或准确性。

第二阶段：初步掌握——“开始学会组织问题，但还不够详细准确”

经过一段时间的摸索，用户逐渐意识到生成式语言模型并非“读心术专家”，而是需要明确的指令才能给出更好的回答。于是，他们开始尝试更有针对性地提问，但问题组织仍然不够完善。

提问特点：有方向但不具体
- 用户会提出一些稍微具体的问题，比如：“帮我写一篇关于环保的文章”“给我讲讲量子力学。”
- 但这些问题往往缺乏细节，比如没说明文章的字数、风格（是学术还是科普），或者没 уточнить（ уточнить 是俄语“澄清”的意思，这里应为“没说明”）想了解量子力学的哪个方面（历史、原理还是应用）。
- 有时还会出现“一句话多义”的情况，比如：“帮我准备一个演讲”，但没说主题、时长和对象。
心理状态：期待与试错并存
- 用户开始对模型的能力有了一定信任，期待它能解决一些实际问题，比如写作业、起草邮件等。
- 但由于问题不够清晰，AI 的回答有时会偏离预期，用户会感到困惑或失望，然后通过反复调整问题来“试错”。
典型场景举例
- 小明输入：“写一篇 500 字的文章。” AI 问：“主题是什么？” 小明补充：“关于狗。” AI 输出了一篇关于狗的科普文章，但小明其实想要的是一个关于“狗狗陪伴”的温馨故事。
- 小红问：“教我做饭。” AI 给了一堆菜谱，但小红其实是想学“简单快手早餐”，只是没说清楚。
阶段进步与局限
- 进步：用户开始意识到“问题越具体，回答越有用”，并尝试给一些基本指令。
- 局限：缺乏对上下文和细节的掌控，比如忘了提供背景信息（“我是个初学者”“我需要中文回答”），导致结果仍不完全符合需求。

第三阶段：熟练运用——“组织问题详细准确，发挥模型最大潜力”

到了这个阶段，用户已经积累了足够的经验，能够熟练地与生成式语言模型互动。他们学会了如何组织问题，让指令清晰、具体、可操作，从而最大化 AI 的输出质量。

提问特点：详细、结构化、有明确目标
- 用户会提供详细的背景和要求，比如：“帮我写一篇 800 字的中文科普文章，主题是‘人工智能如何改变教育’，面向中学生，语气轻松有趣，包含至少三个具体案例。”
- 或者：“用 Python 写一个函数，功能是计算 1 到 n 的所有偶数和，要求有注释，适合编程初学者理解。”
- 他们还会主动预防歧义，比如：“不要用专业术语”“结果控制在 3 分钟阅读时间以内”。
心理状态：自信与目的性强
- 用户对模型的能力有了清晰认知，知道它在某些领域很强（比如生成文本、解释概念），但在其他方面有局限（比如实时数据、情感判断）。
- 他们带着明确的目的使用 AI，比如完成工作任务、学习新知识或解决问题，而不是随便玩玩。
典型场景举例
- 小明输入：“帮我写一封 200 字的英文邮件，主题是邀请客户参加 3 月 15 日的线上会议，语气正式但友好，提到会议时长 1 小时并提供 Zoom 链接。” AI 输出结果几乎完美，小明只需稍作调整。
- 小红问：“用通俗语言解释区块链，500 字以内，面向零基础读者，举一个生活中的类比。” AI 给出了一个用“共享账本”比喻区块链的回答，小红非常满意。
阶段特点
- 用户已经掌握了“如何提问”的技巧，能通过清晰的指令引导模型产出高质量结果。
- 他们还会主动迭代问题，比如发现回答不够好时，会补充细节或换个角度再问。

第四阶段：理性判断——“不仅会用，还能评估结果是否真的可用”

熟练使用只是基础，真正的高阶用户会进一步发展出批判性思维，学会判断生成式语言模型的输出是否可靠、实用，并根据需求调整策略。

行为特点：分析与验证
- 用户不再盲目接受 AI 的回答，而是会评估其逻辑性、准确性和适用性。
- 他们可能会交叉验证结果，比如查阅其他资料、咨询专业人士，或结合自己的知识判断。
- 如果发现回答有问题，会指出错误并要求修正，比如：“你提到的这个数据不对，应该是 2023 年而不是 2020 年，请重新生成。”
心理状态：冷静与独立思考
- 用户明白 AI 并非万能，可能会出错（尤其是事实性错误或过于复杂的推理）。
- 他们把 AI 视为一个“助手”而非“权威”，更注重自己的判断力。
典型场景举例
- 小明让 AI 写一篇关于“火星移民”的文章，但发现其中提到“火星有液态水河流”，他知道这是错误的，于是要求 AI 修正并基于最新科研数据重写。
- 小红用 AI 生成了一份商业计划书，但发现市场分析部分过于笼统且缺乏数据支持，她自己补充了具体数据后才使用。
阶段标志
- 用户能识别模型的局限，比如“生成的内容可能缺乏原创性”“有时会胡编乱造（hallucination）”。
- 他们会根据任务的重要性和复杂度，决定是直接用 AI 的输出，还是将其作为草稿进一步完善。