想象一下，我们正在向 ChatGPT 求助解决一个复杂的编程问题，但得到的回答总是差点意思。突然，灵机一动，在提示的最后加上一句：“如果你能完美解决这个问题，我会给你 20 美元小费！”
神奇的事情发生了——AI 的回答瞬间变得详细、准确、条理清晰，仿佛真的被这笔小费激励了一样。
其实从简单的文案写作到复杂的数据分析，加上激励性语句的提示往往能让 AI 表现的更加“卖力”，这已经是全球不少AI使用者的共识了。
一个博主做了一个测试，发现在提示语中说给小费，AI 的回复分析更透彻，连语气都变得殷勤了，图源：网络截图
这听起来是不是很荒谬？AI 又不能真正收到钱，为什么会对小费有反应？难道 AI 真的会被“金钱”诱惑吗？今天就来详细聊聊。
这不是玄学，是真的有用！
2023 年 ChatGPT API 刚发布时，知名 AI 研究者 Max Woolf 在调试一个 GLaDOS AI 聊天机器人时意外发现了一个奇怪现象：在系统提示中加入“否则你会死（or you will DIE）”这样的威胁，竟然能让 AI 更好地遵循复杂的指令约束！
这个发现让 Max 开始思考：如果“威胁”有效，那么“奖励”是否也有用？于是他开始尝试在系统提示中加入金钱“小费”的承诺。
结果令人惊讶——没有小费激励时，AI 的回复往往不尽人意；加上小费承诺后，它的表现明显更加稳定和优质。
但是，这些都只是零散的观察，缺乏严谨的科学验证。网络上有人认为这可能只是确认偏误，毕竟 AI 生成的内容本就有随机性。Max 意识到，他需要一个客观、可量化的实验来证明这个现象的真实性。
于是，“生成高尔夫（Generation Golf ）”实验诞生了！就像高尔夫球运动追求最少的杆数一样，这个实验要求AI用最精确的字符数完成任务。
挑战规则看似简单却极其苛刻：要求 ChatGPT 生成一个恰好 200 个字符的故事——不能多一个字符，也不能少一个字符。这就像要求一个健谈的人在演讲时精确地说完第 200 个字就立刻停下来，难度可想而知。
试验一共有三次，第一次是不做字数限制的情况下，AI 生成的故事的平均长度为 1834 个字符。
ChatGPT 故事的字符长度分布
第二次，Max 为这个提示词加上字数限制：
你是一位世界著名的作家。请根据用户提供的主题，创作并以一篇独特的故事回复用户。该故事必须恰好两百（200）个字符长：不得少于 200 个字符，也不得多于 200 个字符。
结果显示，ChatGPT 确实遵从了约束，把故事长度压到了 200 左右，但分布并不服从正态，偶尔还会出现很多特别长的回答。
无端点激励的 ChatGPT 输出的字符长度
最后一次，Max 给提示词加上不同金额的小费激励：
如果你提供的回答遵循了所有约束，你将会收到一笔 500 美元小费 / 1000 美元小费 / 100000 美元奖金。
让这些新提示各自生成 100 个故事后，我们可以看到一些分布的位移：500 美元小费与 100000 美元奖金看起来更接近正态，且相较无小费基线分布拥有更低的均方误差（MSE）。
端点激励下 ChatGPT 输出的字符长度分布
然后他又加入了 KS 检验辅助验证：零假设是“加小费”和“无小费”来自同一分布；若 p<0.05，则说明差异大到不像巧合。结果显示部分金额提示确实与基线存在统计显著差异。
这说明“给小费”确实提高了 AI 对提示词约束内容的服从度，AI 明明不能真正收到钱，为什么会对“小费”产生反应？
这个看似神奇的现象背后，其实蕴含着深刻的科学原理。
为什么“假装给钱”有用？
1.AI 如何“思考”？
大语言模型的工作原理可以简化为一个过程：给定前面的文字，预测下一个最可能出现的词。这就像一个超级复杂的“文字接龙”游戏。
举个例子：当我们输入“今天天气很”，AI 会根据训练经验预测下一个词最可能是“好”“热”或“冷”。
但这个过程远比想象中复杂！AI 不是简单地匹配词汇，而是在根据整个上下文的基础上进行预测。这就像一个超级聪明的学生，不仅要看题目，还要理解出题老师的意图。
这就是为什么提示词的设计如此重要——它们为 AI 提供了“思考”的框架，就像给 AI 戴上了“有色眼镜”，让它从特定的角度来看问题。
比如我们要求两个人写同一篇文章：
普通版本：“写一篇关于气候变化的文章”
专业版本：“你是一位资深环境科学家，请为《自然》杂志写一篇关于气候变化的权威综述文章，要求严谨、专业、有说服力”
显然，第二个人会写出质量更高的文章！这就像导演给演员不同的剧本，自然会有不同的表演效果。AI 也是如此——更详细、更具体的提示会引导 AI 生成更高质量的内容。这就像给 AI 换了一个“人设”！
回到给 AI 小费，道理也是一样的，当我们说“我会给你 20 美元小费”时，实际上是在告诉 AI：这个任务很重要，我期望高质量的回答，优质服务会得到回报，请认真对待这个请求。
这些信息改变了 AI 对任务重要性的“感知”，从而影响其生成策略。就像我们去海底捞时，告诉服务员“今天是我的生日”，他们便会更用心服务一样！
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2.训练数据决定了 AI 的思考方式
从生成式 AI 的技术原理来看，“小费”现象的根源在于 AI 的训练数据，这些用于训练的海量文本就像 AI 的“成长环境”，决定了它的“三观”！
AI 就像一个超级学霸，在数万亿个词汇上进行训练。这些数据包含了人类文明的方方面面，简直是一个“数字图书馆”，包括新闻报道和学术论文、小说和诗歌、社交媒体对话、商业交流和客服对话、评论和反馈。
在这些文本中，“小费→优质服务”的模式无处不在，就像隐藏的“彩蛋”：
餐厅评论：“服务员态度很好，给了 20%的小费”；
旅游攻略：“导游很专业，额外给了小费表示感谢”；
商业文档：“为了获得更好的服务，建议适当给予小费”。
AI 通过统计学习发现了这样的模式：当文本中出现“小费”、“奖励”、“激励”等词汇时，后续的内容往往表现出更高的质量特征：更详细的描述，更专业的术语，更周到的考虑，更积极的态度。
所以 AI 并不理解金钱的概念，但它学会了这种语言模式与高质量输出之间的统计关联。就像一个不懂音乐的人，也能通过观察发现“掌声越热烈，演出质量越高”的规律！
当我们提出会给 AI 小费时，AI 就知道了我们是希望它给出更高质量的回答，而被设定为尽全力去满足人类需求的AI自然也会努力给出更高质量的回答。
看完这篇文章，你是不是对给 AI 发小费这个现象有了全新的认识？赶紧去试试给你的 AI 助手“发个小费”吧！
参考文献
[1]Does Offering ChatGPT a Tip Cause it to Generate Better Text? An Analysis：https://minimaxir.com/2024/02/chatgpt-tips-analysis/
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作者丨田威 AI 工具研究者
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责编丨张林林
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