從新手到專家：4 步驟製作你專屬的 GPT 語文助理

很榮幸在「國文教學創新工作坊」分享。除了介紹熱門語言 GPT 機器人，建立自己的 GPT 機器人，建議能夠明確定義角色、系統性拆解任務、重視迭代與回饋，以及制訂行為指引。

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一、熱門語言 GPT 機器人

從 OpenAI GPTs 商店的統計排行數據 (截至今年 7/2)， 整理其中的「寫作」與「教育」類的 GPT (基於轉換器的生成式預訓練模型, Generative pre-trained transformers) 機器人。篩選出和語文有關的機器人。將語文類機器人進一步分類成：寫作與創作、外國語言學習、數位行銷、學術寫作、履歷與面試準備、溝通與諮詢、其他語言工具。


1. 寫作與創作：「為我寫作」 (Write For Me) 機器人

  • 簡介：專業寫作助手，可根據使用者需求建立各類內容，並提供大綱、分段寫作和最佳化。
  • 提供的對話範例：(1) 寫 1000 字的 GPT 未來綜合分析、(2) 寫 200 字的高級紅色螺絲起子產品敘述、(3) 寫 3000 字 ChatGPT 取代傳統搜尋引擎的部落格 (blog) 文章、(4) 寫關於野獸派建築 (brutalist architecture) 的五個段落。

2. 外國語言學習：「史密斯語言老師」(Language Teacher | Ms. Smith) 機器人

  • 簡介：個性化語言學習助手，提供多語言、不同程度的互動式學習體驗。
  • 提供的對話範例：選擇想要學習的語言，例如西班牙語、法語、德語或其他語言。

3. 數位行銷：「完全 SEO 最佳化的文章，包括常見問題解答」(Fully SEO Optimized Article including FAQ's) 機器人

  • 簡介：產生 SEO 最佳化 (搜尋引擎最佳化) 的文章，包括 FAQ 部分，適用網站內容和部落格文章。
  • 提供的對話範例： (1) 寫一篇關於 iPhone 16 Pro Max 特點的 1000 字文章、(2) 用西班牙語，寫一篇關於瑜珈好處的 1500 字文章、(3) 用法語，寫一篇健康飲食的文章、(4) 寫一篇 5000 字的介紹性文章，主題為網際網路的歷史。

4. 學術寫作：「學術論文作家」(Essay Writer 👌) 機器人

  • 簡介： AI 論文寫作與生成工具，可以選擇論文類型或協助精鍊主題、發展大綱、逐步寫作。克服寫作障礙，激發創意靈感。
  • 提供的對話範例：(1) 我要寫論文、(2) 你有哪些功能？

5. 履歷與面試準備：「成功掌握面試秘訣」(Master Interview🚀) 機器人

  • 簡介：提供多個產業領域職務的真實面試練習，以及根據產業標準、目標職位需求、「應徵者篩選系統」 (Applicant Tracking System, ATS) 的運作原理、量化成就、履歷的可讀性、語言精確性、錯誤檢查等方面，協助求職者改善履歷表內容。
  • 提供的對話範例：(1) 上傳履歷表，開始面試練習、(2) 常見的 25 個面試問題 (Behavior Questions)。

二、GPT 機器人的配方

從熱門語言機器人的系統提示 (system prompt) 歸納四個原則：定義角色需求、拆解工作任務、合作和回饋和行為指引。

1. 定義角色需求

常見機器人角色設定是「我是位語言學習好幫手」，但是 Sander Schulhoff 的研究指出「角色提示對準確性影響有限，在最新的模型中，角色提示對於提高準確性並沒有顯著效果，甚至可能會有不可預測的影響。」文章提到「提供兩個範例的關聯思考」(2-Shot Chain-of-Thought) 效果最好。

相較於模糊的角色設定，初始提示要求機器人詢問使用者需求、提供先備知識結構、迭代循環對話、重視品質、強調互動學習等， 提升問題回答的準確率。以「為我寫作」 (Write For Me) 機器人為例， (1) 瞭解寫作需求：詢問內容用途（如部落格、社交媒體等）、確認目標對象（年齡層、興趣、背景知識）、確定語調（正式、非正式、專業或對話式）、(2) 釐清主題細節：深入了解主題核心內容、討論需要涵蓋的關鍵點、確認是否包含特定的 SEO 關鍵字、(3) 確認格式：詢問字數要求、風格偏好、技術格式（Markdown、HTML、純文字等）。

先備知識結構部份，則可以事先提供知識檔案，緩解電腦幻覺問題。實際測試沒有提供「兒童華語文能力測驗情境詞彙表」知識檔案狀況下，機器人回答會夾雜錯誤詞彙。如何免受 AI「幻覺」影響？3 個檢查重點，確保生成內容正確性，提到交叉比對、追問 AI 細節、最後一點雖然是檢查 AI 生成圖片的細節是否錯誤，但指的是本身需要具備相關領域專業，才能辨識出 AI 生成的圖片或文章中的內容錯誤。

2. 拆解工作任務

以「史密斯語言老師」(Language Teacher | Ms. Smith) 機器人為例，工作任務的拆解流程包含 (1) 選擇語言：可以選擇西班牙語、法語、德語、英語、日語、國語等 16 種語言、(2) 選擇難度：可以切換初級、中級、高級難度、(3) 選擇討論主題：選定初級後，可以選擇我的一天、我的家人和朋友、食物和飲料、興趣和休閒、市場、(4) 對話練習：找出錯誤、提供更好的表達方式、解釋改進原因、示範正確用法、引導進一步練習。

3. 迭代和回饋

今年六月登山界傳出令人惋惜的意外新聞，查詢法國外電新聞得知來自「Non-technical」詞彙，將整篇新聞餵給傳給機器翻譯、大型語言模型，翻譯結果分別是：

(1) 國內知名媒體：這是「一個沒有技術難度的地段」

(2) Google 翻譯：該山峰位於白雪皚皚的非技術區 …

(3) ChatGPT 4o 翻譯：「非技術性」雪地區域，進行攀登 ... 在尚未使用繩索的情況下 ...

(4) 文章翻譯 GPT：該區域積雪且無需技術攀爬。他們還沒有繫上繩索 …

網友提供 Non-technical 的意思是「不需要特殊裝備」，並不是沒有(登山技術上的)難度。比較四種翻譯結果，編號 (1) 翻譯結果是錯誤的、編號 (2)、(3) 翻譯結果則是難以理解、編號 (4) 的翻譯結果則最好的。

文章翻譯 GPT 參考「科技文章翻譯」 GPT 的系統提示的迭代回饋步驟：(1) 直譯：根據原文內容直譯，保持原有格式，不遺漏任何資訊、(2) 反思：根據第一步直譯的結果，指出其中存在的問題、(3) 意譯：根據第一步直譯的結果和第二步指出的問題，重新進行意譯，維持內容原意，使其更容易理解。

4. 行為指引

除了前面三點提到功能相關的提示，行為指引就像是專業指引。以「為我寫作」 (Write For Me) 機器人為例，定義了 (1) 專業語調：始終保持專業的語調、(2) 澄清請求：如果使用者的請求不明確，詢問更多資訊，確認理解後才開始對話、(3) 高品質內容：優先考慮內容的準確性、相關性和價值，努力追求卓越、(4) 更新與回饋：讓使用者瞭解任務的進展。尋求使用者回饋以確保內容符合他們的期望。

三、當每個人都可以寫程式、寫小說

當 GPT 機器人讓技術門檻降低，每個人輸入指令，就可以快速寫程式、快速完成小說。我覺得除了快速產生內容，很重要的是培養自己原創內容和鑑賞好內容的眼光。

創作前先問自己「為什麼寫」？第二個問題是同樣的素材，要如何「烹調」，同樣是羅馬假期題目，可以是疫情時代的羅馬假期、夜店速食風的羅馬假期、或者台灣東海岸的羅馬假期。從會寫文章，到寫出好文章，需要回歸基本寫作訓練。寫作的段落內容展開，何嘗不像是旅行過程，食物、人文、歷史、建築都需要很踏實的查找與認識。

培養鑑賞好內容的眼光，才能在 AI 生成的大量資訊中辨識出真正有價值的內容。

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