動態提詞 人機協作再定義 2026年2月11日 車品覺
2026年2月11日 車品覺 全民大數據 動態提詞 人機協作再定義 試想像一下，你的智能助手不再是只會執行表面指令的工具，而是一位能「察言觀色」的資深助理。不僅能懂你的問題，更能綜合你的身份、任務，甚至你的行業規範，根據上下文、對話進展，甚至環境變化來生成答案。這就是正在興起的「動態提示詞」（Dynamic Prompt）技術，它正重新定義我們與機器的互動協作方式。 傳統的靜態提示（Static Prompt）如同下達固定指令，而動態提示則讓人工智能（AI）學會了「見機行事」。AI會實時分析情景：詢問提問者是法務還是銷售人員？數據是剛剛更新還是昨天的？需要遵循歐盟還是美國的監管標準？然後，AI會自動重組對話策略，提供更具針對性的回應。這種能力正在拓展工作效率的邊界，但也引申一個核心問題：當AI的「自主性」增強，我們該如何確保它始終處於可控的範圍？ 要理解其價值，可以看一個簡單的例子。當你讓AI寫一份產品簡介時，在靜態模式下，它可能生成一份通用文案。但在動態提示下，如果系統識別出你是醫藥行業的銷售，對象是醫務機構，且需嚴格遵守相關廣告法，那麼它便會自動調整，生成一份表述嚴謹、避免誇大的專業介紹，語氣和重點都已悄然改變。 動態提示的核心優勢，在於實時適應與微調能力。如果最初的結果不盡人意，你可以通過簡單反饋，讓它自動優化後續策略，毋須人工反覆修改複雜指令。然而，這種靈活性也伴隨着風險。因此，關鍵在於為動態系統設立清晰的「邊界」，例如在關鍵的審批或審計環節，切換回可預測的靜態模式以確保嚴謹性。 動態提示並非要取代靜態方法，而是作為一種重要的補充，專門應對那些變量繁多、規則難以羅列的複雜場景。我們正身處需要重新學習與機器對話的時代，未來的AI方向其中關鍵，或許是AI在「靈活」與「可靠」之間找到平衡的方法。到那時AI才能真正成為我們期待的理想夥伴，既能隨機應變，也可貫徹始終恪守原則。 車品覺_ 港交所獨立非執行董事、 香港基因組中心董事 、 香港大學中國商業學院客座副教授
