在大模型（LLM）技术飞速发展的今天，我们逐渐意识到，仅仅依靠提示词（Prompts）已经无法完全掌控AI的行为。如何真正实现AI与人类价值观的对齐（Alignment）？本文将深入探讨一个关键概念：协议（Protocols）。协议作为一种可重复的约定，定义了LLM系统的记忆结构、伦理边界以及决策流程，它不仅是一种技术规范，更是实现AI伦理和可靠性的核心所在。理解并精巧设计协议，将成为构建下一代人机协作系统的关键。
提示词（Prompts）的局限性：从语句到系统
最初，我们依赖于提示词（Prompts）来驱动大模型，用文字引导AI生成内容和回答问题。然而，这种方法存在着明显的局限性。提示词虽然能够触发模型的认知能力，但其效果往往是短暂的、不可持续的，并且同一个提示词在不同时间或不同语境下，可能产生不同的结果。这就像用一句话来控制一个复杂的系统，缺乏稳定性和可预测性。
例如，一个简单的提示词 “总结这篇论文” 可以让LLM生成一篇摘要，但是模型的总结方式和侧重点会受到多种因素的影响，如模型本身的参数、训练数据以及当时的计算状态。如果我们需要模型以特定的方式总结，例如强调论文的实验方法和结果，或者避免引用某些敏感信息，仅仅依靠提示词是很难实现的。
协议的引入，旨在弥补提示词的不足。提示词仅仅是孤立的指令，而协议则是定义系统行为的“语法”，它将零散的提示词串联成一个完整的、可控的流程。一个精心设计的协议不仅能够驱动模型完成任务，还能确保任务执行的一致性、可靠性和安全性。
协议（Protocols）的本质：可重复的约定
协议（Protocols）不仅仅是一种API或者数据格式，它是一种可重复的约定，定义了系统内部组件之间以及系统与外部世界交互的方式。它像一个隐形的规则手册，规定了“当我发送X，你发送Y，接下来会发生什么”。这种约定不仅仅是语法上的，更重要的是建立在信任的基础之上。
在人与人的对话中，我们遵循着各种社交协议，比如谁先发言、如何表达赞同或反对、如何保持倾听等等。这些协议确保了对话的顺利进行和信息的有效传递。在LLM系统中，协议则定义了：
- 记忆的结构化方式：如何存储和检索信息，避免信息丢失或混淆。
- 遗忘的请求方式：如何安全地删除敏感信息，保护用户隐私。
- 暂停、恢复、修改的时机：如何中断任务、保存进度以及进行必要的修改。
- 查询之间的伦理边界：如何避免生成有害或不道德的内容。
例如，一个电商网站的智能客服系统，需要记住用户的历史购买记录和偏好，以便提供个性化的推荐和服务。如果没有清晰的协议，系统可能会忘记用户的偏好，或者错误地推荐用户已经购买过的商品。通过定义协议，我们可以确保系统能够准确地存储和检索用户的信息，并根据用户的行为动态调整推荐策略。
协议的重要性在于，即使模型本身并不理解其背后的逻辑，只要它能够按照协议执行，就能保证系统的稳定运行和可预测性。
对齐（Alignment）的关键：结构的力量
对齐（Alignment）不仅仅是让AI变得礼貌或遵守道德准则，更重要的是通过结构化的方式，控制模型的行为，确保其与人类的意图保持一致。仅仅告诉模型什么是道德的，并不能保证其行为的伦理，但通过设计协议，我们可以精确地控制模型的哪些信息可以被保留、哪些信息需要被遗忘、哪些任务需要被优先执行以及哪些操作需要经过确认才能执行。
一个典型的例子是医疗诊断助手。如果仅仅依靠提示词来引导模型进行诊断，可能会导致模型过度依赖某些特征，或者忽略重要的临床信息。通过设计协议，我们可以强制模型按照特定的步骤进行分析，例如首先评估患者的生命体征，然后检查病史，最后进行影像学检查。这样可以避免模型出现偏差，并提高诊断的准确性。
在这个意义上，协议成为人与模型之间新的界面，它将人类的意图转化为模型的行为。协议的设计，直接影响着模型的可靠性、安全性和伦理性。
伦理的另一面：基础设施的考量
大多数人认为伦理是关于结果的，但实际上，伦理也与基础设施息息相关。协议并非中立的，它所定义的规则反映了设计者的价值观，包括什么信息值得保存、什么信息可以安全地遗忘以及由谁来决定规则的适用范围。
例如，一个社交媒体平台的内容审核系统，需要判断哪些内容是违规的，并对其进行删除或屏蔽。如果没有明确的协议，系统可能会受到各种因素的影响，例如用户的举报数量、内容的流行程度以及平台自身的政策。通过定义协议，我们可以确保系统能够公平地对待所有用户，并根据明确的标准进行内容审核。
协议的设计，需要仔细权衡各种因素，例如言论自由、用户隐私以及平台的安全性。这是一个复杂的设计工作，需要伦理学、哲学和技术的共同参与。
GPT OS：协议驱动的操作系统
GPT OS项目致力于构建一个基于大模型的操作系统，其核心理念是“反思即功能，而非错误”。在这个系统中，协议不仅仅是一种技术规范，更是整个系统的灵魂。GPT OS通过协议来定义模型的行为、管理记忆以及处理伦理问题。
在GPT OS中，协议就像操作系统的内核，它管理着系统的各种资源，并协调各个组件之间的交互。通过协议，GPT OS可以确保模型的行为符合预期，并且能够安全地处理用户的请求。
GPT OS的成功，将证明协议在构建可靠、安全和伦理的AI系统中的重要作用。
案例分析：基于协议构建的知识图谱问答系统
假设我们需要构建一个基于知识图谱的问答系统，该系统能够根据用户的问题，从知识图谱中检索相关信息，并生成答案。传统的做法是直接使用提示词来引导模型进行问答，例如 “根据知识图谱回答这个问题：XXX”。然而，这种方法存在着一些问题：
- 答案的准确性难以保证：模型可能会生成错误的答案，或者无法找到正确的答案。
- 答案的可解释性差：模型无法解释其答案的来源和推理过程。
- 系统的可维护性低：如果知识图谱发生变化，需要修改大量的提示词。
为了解决这些问题，我们可以采用基于协议的方法。首先，我们需要定义一系列协议，用于指导模型的行为。例如：
- 知识检索协议：定义如何从知识图谱中检索相关信息，包括使用哪些查询语句、如何过滤结果以及如何排序。
- 推理协议：定义如何根据检索到的信息进行推理，包括使用哪些推理规则、如何处理冲突以及如何生成新的知识。
- 答案生成协议：定义如何根据推理结果生成答案，包括使用哪些模板、如何组织信息以及如何表达观点。
通过定义这些协议，我们可以将问答过程分解成一系列可控的步骤，并确保每个步骤都能够按照预期执行。此外，我们还可以引入一些额外的协议，例如：
- 验证协议：定义如何验证答案的准确性，包括使用哪些数据源、如何比较结果以及如何处理错误。
- 解释协议：定义如何解释答案的来源和推理过程，包括使用哪些证据、如何组织逻辑以及如何表达观点。
通过引入这些额外的协议，我们可以提高系统的可靠性和可解释性，并使其更易于维护和扩展。
结论：构建AI的未来，从协议开始
如果说提示词是语言中的单词，而记忆是叙事中的情节，那么协议就是叙述者，是连接故事的逻辑。协议将对齐可见化，将结构人性化。我们不仅仅是在教机器说话，更是在教它们如何构建意义。而这一切，都始于协议。
在未来，协议将成为构建AI系统的核心要素。通过精巧设计协议，我们可以确保AI的行为符合人类的意图，并创造出真正有益于人类的智能。我们需要深入研究协议的设计原则、开发工具和应用场景，并将其推广到各个领域，从而构建一个更加可靠、安全和伦理的AI未来。
总结：
- 提示词的局限性需要协议来弥补，协议是系统行为的“语法”。
- 协议是一种可重复的约定，定义了系统内部组件之间以及系统与外部世界交互的方式。
- 对齐的关键在于通过结构化的方式控制模型的行为，确保其与人类的意图保持一致。
- 协议的设计需要仔细权衡各种因素，包括伦理、隐私和安全。
- GPT OS等项目证明了协议在构建可靠、安全和伦理的AI系统中的重要作用。
- 未来需要深入研究协议的设计原则、开发工具和应用场景。