Lợi nhuận:
- Có thể giải thích tại sao những hướng dẫn mơ hồ lại tạo ra kết quả chung chung và không chính xác
- Có thể chuyển những tính từ mơ hồ thành những hướng dẫn có thể đo lường được, bằng số và được xác định rõ ràng
- Hiểu giá trị của việc nêu rõ những gì không muốn và những hạn chế
Trong bài trước, chúng ta đã thấy sáu thành phần của lời nhắc. Bây giờ chúng tôi tập trung vào tính năng của các thành phần quyết định giá trị lớn nhất: độ rõ ràng. Lý do số một khiến bạn nhận được câu trả lời đáng thất vọng từ AI là những hướng dẫn mơ hồ. Mô hình không thể đọc được suy nghĩ của bạn; Bạn càng nói mơ hồ với anh ấy thì bạn sẽ nhận được câu trả lời càng chung chung và không chính xác. Trong phần này, chúng ta sẽ học bằng các ví dụ cụ thể cách chuyển sự không chắc chắn thành các hướng dẫn có thể đo lường được, bằng số và giới hạn.
Tại sao sự không chắc chắn lại mang lại kết quả xấu?
Mô hình sẽ điền vào bất kỳ khoảng trống nào bằng dự đoán "có khả năng xảy ra nhất" của nó. Khi bạn nói "viết một đoạn văn ngắn", đối với bạn có thể là 3 câu ngắn nhưng đối với mẫu là 2 đoạn văn. Khi bạn nói "sử dụng giọng điệu chuyên nghiệp", hình thức mà bạn nghĩ đến có thể không phù hợp với sự lạnh lùng mà người mẫu tạo ra. Những tính từ mơ hồ (hay, tốt, hiệu quả, ngắn gọn, chuyên nghiệp) truyền tải ít thông tin đến mô hình vì chúng có ý nghĩa khác nhau đối với mỗi người. Sự rõ ràng đang thay thế những tính từ này bằng những tính từ tương đương có thể đo lường được của chúng.
Logic biến một tính từ mơ hồ thành một hướng dẫn có thể đo lường được
Đằng sau mỗi tính từ mơ hồ thực ra đều có một kỳ vọng bằng con số hoặc cụ thể. Công việc của bạn là khám phá nó:
- “Ngắn” → “80 từ trở xuống” hoặc “3 câu”.
- “Chuyên nghiệp” → “Trang trọng, không dùng biệt ngữ, không dùng giọng điệu ngôi thứ hai.”
- "Chi tiết" → "Ít nhất 2 ví dụ và 1 dữ liệu số dưới mỗi tiêu đề".
- “Đơn giản” → “Ngôn ngữ không có thuật ngữ kỹ thuật mà học sinh tốt nghiệp trung học có thể hiểu được.”
- “Một số ít” → “Từ 3 đến 5”.
Năm chiều của sự rõ ràng
Kích thước
mơ hồ
mạng lưới
chiều dài
"Hãy nói ngắn gọn"
"Tối đa 100 từ"
số lượng
"Một vài gợi ý"
"Chính xác 5 gợi ý"
đối tượng mục tiêu
"Dành cho mọi người"
"Dành cho chủ doanh nghiệp vừa và nhỏ không hiểu kế toán"
giai điệu
"Bằng ngôn ngữ thích hợp"
"Trang trọng nhưng ấm áp; không sử dụng biểu tượng cảm xúc"
Phạm vi
"Hãy kể cho tôi nghe về chủ đề"
"Chỉ cần cho tôi biết về giá cả và chính sách hoàn trả"
Việc xem lại lời hướng dẫn theo năm chiều hướng này sẽ biến sự rõ ràng thành một thói quen gần như máy móc.
Nói những gì bạn không muốn
Sự rõ ràng không chỉ bao gồm những gì bạn muốn mà còn cả những gì bạn không muốn. Mô hình có xu hướng lấp đầy bất cứ nơi nào không có ranh giới được vẽ ra. Những ràng buộc tiêu cực như “Hứa giá”, “Đề cập đến thương hiệu đối thủ”, “Thêm thông tin không có trong văn bản”, “Không đặt câu hỏi, trả lời trực tiếp” làm tăng đáng kể sản lượng. Hầu hết mọi người chỉ viết những hướng dẫn tích cực; trong khi danh sách "không" chỉ gồm một câu là một trong những công cụ mạnh mẽ nhất giúp duy trì hướng đầu ra.
Bốn mẫu có thể sao chép
1) Khung chuyển đổi từ mơ hồ sang rõ ràng:
Nhiệm vụ: [động từ cụ thể + chủ ngữ]Độ dài: [số từ/câu]Số lượng: [bao nhiêu/mục]Đối tượng mục tiêu: [ai, trình độ hiểu biết]Giọng điệu: [tính từ cụ thể]Phạm vi: chỉ [X và Y]; Đừng nhập [Z]. Đừng: [ràng buộc phủ định]
2) Bài đăng trên mạng xã hội:
Viết một bài đăng trên LinkedIn.- Chủ đề: [sản phẩm/sự kiện]- Độ dài: 3 đoạn văn ngắn, tổng cộng ~120 từ.- Để câu đầu tiên thu hút sự chú ý, câu cuối cùng là lời kêu gọi rõ ràng.- Đối tượng mục tiêu: các chuyên gia trong ngành.- Không: sử dụng hashtag quá 3 lần; Đừng sử dụng tính từ cường điệu.
3) Mô tả sản phẩm:
Giới thiệu sản phẩm này.- Chính xác 4 bài.- Mỗi bài không quá 15 từ.- Hướng tới khách hàng không rành về kỹ thuật.- Mỗi bài viết nên tập trung vào một lợi ích chứ không phải một tính năng.- Không: bịa đặt những tuyên bố bằng số; chỉ cần sử dụng các tính năng tôi đã cung cấp. Các tính năng: [danh sách]
4) Yêu cầu phản hồi (kiểm tra tính rõ ràng):
Đánh giá hướng dẫn sau đây cho rõ ràng. Liệt kê từng điểm còn chưa rõ ràng và đề xuất giải pháp thay thế có thể đo lường được cho từng điểm. Hướng dẫn: [lời nhắc của riêng bạn]
Nhắc yếu / Nhắc mạnh
yếu:
Viết một tin nhắn xin lỗi hay cho khách hàng.
Mạnh mẽ:
Viết tin nhắn xin lỗi khách hàng bị giao hàng trễ 4 ngày. - Tối đa 90 từ. - Giọng điệu chân thành nhưng chuyên nghiệp; nhận lỗi, không bào chữa.- Đưa ra mức đền bù cụ thể: mã giảm giá 10% cho đơn hàng tiếp theo.- Không: giải thích lý do chậm trễ; Đừng sử dụng biểu tượng cảm xúc.
Lời nhắc thứ hai làm cho những thông số "đẹp" có thể đo lường được: độ dài, âm sắc, độ bù cụ thể và hai ràng buộc âm. Kết quả dựa trên sự hướng dẫn chứ không phải phỏng đoán.
Ba hộp nhỏ
Trường hợp 1 - Trung tâm cuộc gọi. Một nhóm hỗ trợ đang làm việc với mô hình "viết câu trả lời lịch sự" và các câu trả lời đôi khi quá dài và khách hàng cảm thấy nhàm chán. Khi thêm hạn chế “Tối đa 60 từ, đưa ra giải pháp trong câu đầu tiên”, độ dài câu trả lời trung bình giảm xuống và điểm hài lòng mà nhóm đo được tăng lên trong giai đoạn tiếp theo.
Trường hợp 2 - Báo cáo tài chính. Khi một nhà phân tích nói "tóm tắt các xu hướng", mô hình đang tạo ra các diễn giải. Lệnh "Chỉ dựa vào những con số trong bảng tôi đưa ra; không thêm một xu hướng không tồn tại; chỉ ra con số liên quan trong ngoặc đơn ở mỗi câu" đã giảm tỷ lệ bịa đặt xuống gần như bằng 0.
Trường hợp 3 - Biên tập nội dung. Một biên tập viên đã nhận được những văn bản rải rác với những hướng dẫn mơ hồ như “Viết thân thiện với SEO”. Khi chúng tôi cụ thể hóa điều này là "Ghi rõ từ khóa này một lần trong tiêu đề và đoạn đầu tiên; sử dụng 3 tiêu đề phụ; mỗi tiêu đề là một câu hỏi", các văn bản đã sẵn sàng để xuất bản chỉ trong một lần thử.
Mẹo: Sau khi viết lời nhắc, hãy tự hỏi: "Nếu tôi đưa hướng dẫn này cho 5 người khác nhau thì liệu sẽ có 5 kết quả khác nhau phải không?" Nếu câu trả lời của bạn là có thì vẫn còn một điểm mơ hồ. Sự rõ ràng có nghĩa là thu hẹp sự giải thích xuống còn một ý nghĩa chính xác duy nhất.
Thận trọng: Quá rõ ràng cũng là một cái bẫy. Nếu bạn liệt kê 15 ràng buộc xung đột nhau, mô hình không thể đáp ứng tất cả các ràng buộc đó cùng một lúc và sẽ bỏ qua một số ràng buộc đó. Trước tiên hãy viết ra 3-4 ràng buộc quan trọng nhất; thêm lặp đi lặp lại nếu cần thiết.
Những lỗi thường gặp
- Dựa vào những tính từ mơ hồ. Nói "tốt", "tốt", "chuyên nghiệp" và không viết tương đương có thể đo lường được.
- Không chỉ định độ dài. Người mẫu luôn chọn độ dài khác với mong đợi của bạn.
- Vượt qua ràng buộc tiêu cực. Không nói ra điều không muốn.
- Không xác định đối tượng mục tiêu. Cùng một nội dung được viết hoàn toàn khác nhau cho chuyên gia và cho trẻ em.
- Xếp chồng các ràng buộc mâu thuẫn. Muốn "quá ngắn" và "quá toàn diện" cùng một lúc.
Tóm lại
- Lệnh không rõ ràng khiến mô hình lấp đầy khoảng trống bằng dự đoán của chính nó, dẫn đến kết quả đầu ra chung chung/không chính xác.
- Sự rõ ràng là thay thế những tính từ mơ hồ bằng những tính từ tương đương có thể đo lường được (số từ, từng phần, giọng điệu cụ thể).
- Năm khía cạnh của sự rõ ràng: độ dài, số lượng, khán giả, giọng điệu và phạm vi.
- Viết ra những điều bạn không muốn cũng như những điều bạn muốn; ràng buộc tiêu cực tổng hợp đầu ra.
- “Nếu tôi đưa nó cho 5 người thì sẽ có 5 kết quả đầu ra khác nhau phải không?” thử nghiệm cho thấy sự mơ hồ tiềm ẩn.
Nhiệm vụ ứng dụng
Hãy lấy một gợi ý mà bạn vừa mới viết và đánh dấu từng tính từ mơ hồ trong đó (ngắn gọn, hay, chi tiết, phù hợp, v.v.). Hãy biến mỗi câu trả lời thành một phản hồi có thể đo lường được và thêm dòng "không". Chạy cùng một tác vụ với lời nhắc cũ và mới và so sánh hai kết quả đầu ra; Lưu ý sự khác biệt về độ rõ ràng trong một câu.
danh sách kiểm tra
- [ ] Tôi có thể nhận ra những tính từ mơ hồ trong lời nhắc của mình và làm cho chúng có thể đo lường được.
- [ ] Tôi áp dụng năm chiều của sự rõ ràng (độ dài, số lượng, khối lượng, âm sắc, phạm vi).
- [ ] Tôi viết một ràng buộc "không" cho mỗi nhiệm vụ quan trọng.
- [ ] Tôi đảm bảo xác định rõ đối tượng mục tiêu.
- [ ] Tôi tránh những ràng buộc xung đột hoặc quá mức.