研究によると、効果的なAIプロンプティングはエンジニアリングではなく、協力的なコミュニケーションである

エンジニアリングよりもコミュニケーション原則

AIとの対話に関する80件以上の実際のユーザー不満をRedditで分析した結果、約60%の不満にはユーザーのコミュニケーションに起因する重要な要素が含まれていることが明らかになりました。これらの問題には、対象者や目的に関する文脈のない曖昧なプロンプト、「良い」状態の具体例がないこと、不明確な目標、そして「より良くして」と指示するだけで「より良い」の定義を特定しないフィードバックループなどが含まれます。

残りの約40%は、幻覚生成、おべっか、性能後退、コンテキストウィンドウのずれ、安全性の過剰フィルタリングなど、真のモデル制限です。数百万のLLM対話を処理するプラットフォームを持つAIセキュリティ企業Lakeraは、独立して同じ結論に達しました：「プロンプトの失敗のほとんどは、モデルの制限ではなく曖昧さから生じる」

コミュニケーションの枠組み

言語学、HCI、AIの研究者たちは、人間の会話を成立させる原則が、AIプロンプティングを機能させる原則と同じであることを発見しました。1975年、哲学者ポール・グライスは協調的コミュニケーションの四つの格率を特定しました：

• 量：十分に情報を提供する
• 質：真実を述べる
• 関連性：関連性を持つ
• 様式：明確である

2024年、IBMの研究者ミーリングらは、AI対話に特化した二つの新しい格率でこの枠組みを拡張しました：

• 善意：有害なコンテンツを生成しない
• 透明性：知らないことを認める

あらゆる主要なAIの失敗モードは、これら六つの格率のいずれかに対応します。幻覚生成は質の違反を表します。過度に冗長な回答は量の違反を表します。おべっかは善意と透明性の違反を表します。

これらのコミュニケーション原則を理解することで、「悪いプロンプトを与えた」と「これは真のモデル制限だ」を区別することができ、開発者は曖昧な要求を際限なく言い換えるのを止め、代わりに制限を認識し、影響範囲を減らし、それらを回避する方法を見つけることができます。