🔚 Три "універсальні" техніки промптингу більше не працюють

Дослідники Wharton AI Labs перевірили три популярні поради щодо складання ефективних промптів. Підходи тестували на складних питаннях рівня випускників університету на моделях OpenAI, Google і Anthropic. Виявилося, "перевірені" промпти не такі вже й універсальні.

1️⃣ Міф: Ввічливість підвищує якість відповідей

Учені пробували звертатися до нейромережі ввічливо, суворо наказувати їй, обмежувати формат відповіді або нічого не вимагати заздалегідь. Результат виявився непередбачуваним: у низці випадків точність зростала, якщо додати "будь ласка, дай відповідь" або "результат подай у такій-то формі", але в інших тестах ці ж фрази навпаки знижували якість.

2️⃣ Міф: "Міркуй покроково" завжди покращує результат

Застосування "ланцюжка міркувань" (Chain-of-Thought), коли ШІ просять розв'язувати задачу покроково і пояснювати логіку своїх дій, тривалий час вважалося універсальним способом підвищити точність відповідей на складні завдання.

"Старим" моделям, які не вміють "міркувати", це і справді іноді допомагає. Але сучасні "мислячі" нейромережі на кшталт Gemini 2.5, OpenAI o3/o4 і так міркують покроково. І експеримент показує, що додаткове прохання не тільки не підвищує, а іноді навіть погіршує їхню ефективність.

3️⃣ Міф: Мотивація та погрози змушують ШІ працювати краще

Тести показали, що ні обіцянка винагороди, ні погрози не дають стабільного ефекту. Для окремих запитань пропозиція $100 за правильну відповідь або погроза відключити ШІ, якщо він помилиться, може поліпшити відповідь, але передбачити це заздалегідь неможливо.