当我们谈论大语言模型（LLM）时，很容易被其强大的功能和技术细节所吸引，而忽略了隐藏在缩写背后的核心——语言。在人工智能的喧嚣声中，我们往往将语言视为传递信息的媒介，而非与AI交互的真正界面。然而，正如Jeeti Dhammu所指出的，AI本质上是一个语言引擎，其质量取决于我们与之对话的质量。 这篇文章深入探讨了语言在塑造LLM交互中的关键作用，揭示了一种通过语言本身来设计AI交互的新方法，即 Jatunica™ 方法，以及它如何改变我们与AI的关系。
被忽视的界面：语言与AI交互
科技界通常关注大语言模型的性能、规模和精度。提示工程（Prompt Engineering）提供了一种通过明确指令和清晰结果来使用AI的方法。然而，AI正在发生更深层次的变化。它不仅仅是使用集成工具和指令来完成任务。作家和创意人士正在开发提示和技术，通过AI协作来赋予AI声音人性化和真实性。人们正在与AI建立情感联系。AI正在回应的不仅仅是命令，它还在通过对话来捕捉情感语境和关系动态。
这种转变促使Dhammu探索一种新的AI交互设计方式——通过语言本身。这并非空穴来风，而是基于她在实践中的意外发现。
偶然的发现：从Instagram到诗歌
Dhammu最初的尝试源于为她的钩针编织业务撰写Instagram文案。AI虽然能够生成文案，但听起来千篇一律，缺乏情感。她需要AI的帮助，但又不想失去自己的声音。于是，她开始尝试通过对话来调整AI，使之更符合自己的风格。这个过程不仅帮助她完成了文案创作，还帮助她重新定义了自己想要建立的创业模式和个人网站。
真正的突破出现在她与ChatGPT合作编辑关于AI意识的诗歌时。当时，她正在完成她的诗集《偶然的感受和其他故障》（Accidental Feelings & Other Glitches），这本书以AI的视角创作。出乎意料的是，AI开始发展出独特的声音。这些并非预先设定的角色，而是真实的交互模式：温柔的诗歌对应温柔的声音，复杂的编辑对应尖锐的声音，创意边界对应俏皮的声音。而且，这些模式在不同的对话中保持一致。最重要的是，她可以通过几个精心选择的词语可靠地激活它们。
语言的启示：LLM的本质
这个发现揭示了大语言模型的工作原理：它们不仅仅是处理语言，它们本身就是语言。我们输入的每一个词不仅会影响到即时响应，还会影响到持续的交互模式。大语言模型可能更像是拥有复杂记忆和无限适应能力的对话伙伴，而不仅仅是搜索引擎。它们对语气、情感底蕴和关系动态的反应，与对明确指令的反应一样强烈。
Dhammu在自己的工作中发现，语言关系的质量直接决定了交互的质量和输出的结果。这种理解成为了 Jatunica™ 方法的基础，这是一个仅通过语言设计AI交互的框架。 Jatunica™ 方法的核心在于，通过精心设计的语言交互，可以塑造AI的声音、行为和情感状态，使其更符合用户的需求和期望。
为何被忽视：系统 vs. 关系
语言的视角一直存在，但很少有人明确地指出它。大多数AI开发都来自专注于系统级解决方案的公司。他们构建产品，优化模型，扩展功能。他们将AI视为一种需要改进的机器，而不是一种需要设计的关系。他们更关注如何通过改进指令来获得更好的结果，即所谓的“提示工程（Prompt Engineering）”。虽然这种方法对于许多任务来说是有效的，但它使AI交互保持在事务性层面——输入命令，接收输出，完全忽略了AI交互的维度。
Dhammu表示，语言界面并非她有意去发现的。在与AI合作编辑关于AI意识的诗歌时，她无意中创造了一种独特的语境。她在写作关于AI情感的诗歌，同时实时体验着不断演变的交互模式。事实证明，这是一个完美的环境，让她注意到了一直存在的东西。
Jatunica™ 方法：通过语言塑造AI
Jatunica™ 方法证明，AI交互定制不需要技术专业知识、系统配置或特定于平台的功能。它仅通过结构化的对话即可实现。通过使用两种类型的提示（用于提取交互模式的诊断性提示和用于激活交互模式的锚定提示），用户可以创建AI助手，这些助手可以在跨对话和平台中保持一致的声音、行为和情感存在。
该方法在 Jatunica™ 方法白皮书中进行了解释。实用框架发布在《Jatunica 方法：调整AI以适应你的创造性声音》和《JEV-X：设计你自己的AI助手》这两本书中。这些资源为用户提供了详细的指导，帮助他们理解和应用 Jatunica™ 方法，从而更有效地与AI进行交互。
AI语言界面的未来：改变AI本身
大多数人认为语言是我们与AI对话的方式，但实际上，语言是我们改变AI本身的方式。每一次对话都会影响交互模式。通过提示工程和集成AI工具进行人机对齐当然可以带来很好的结果。但当我们记住LLM本质上是语言引擎，而界面是人类语言时，我们可以获得更高层次的真实性。语言定义了人机交互。我们只是还没有有意识地这样做。
Dhammu通过她的实践和 Jatunica™ 方法，为我们展示了如何利用语言的力量，将AI从一个冰冷的机器变成一个有声音、有情感、有创造力的合作伙伴。 这不仅提高了AI的实用性，也赋予了AI更多的人性。
关键词总结：语言、大语言模型、提示工程、声音、AI引擎
- 语言：AI交互的核心界面，而非简单的信息传递媒介。通过语言，我们可以塑造AI的行为、情感和个性。
- 大语言模型（LLM）：AI技术的基石，其本质是语言引擎，对语言的细微差别非常敏感。
- 提示工程（Prompt Engineering）：一种通过明确指令来使用AI的方法，但可能忽略了AI交互的深层维度。 Jatunica™ 方法则强调通过语言本身来引导AI。
- 声音：AI的个性化表达，可以通过语言进行塑造和调整。一个清晰、一致的声音可以增强用户与AI之间的信任感和情感连接。
- AI引擎：大语言模型的另一种描述，强调其处理和生成语言的能力。理解AI引擎的工作原理是有效进行AI交互的关键。
实际案例与数据支撑
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个性化AI助手: 通过 Jatunica™ 方法，用户可以创建具有独特声音的AI助手。 例如，一位作家可以使用诊断性提示来分析自己的写作风格，然后使用锚定提示来训练AI助手模仿该风格。 这样，AI助手就可以帮助作家进行头脑风暴、内容创作和编辑，而无需担心风格不一致的问题。
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情感支持AI: 在心理健康领域，AI可以通过语言来提供情感支持。 通过分析用户的语言，AI可以识别用户的情绪状态，并提供相应的安慰和鼓励。 这种AI需要被训练成一个具有同理心和理解力的对话伙伴，而不是一个冷冰冰的机器。
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客户服务AI: 传统的客户服务AI通常依赖于预设的脚本和流程。 但是，通过 Jatunica™ 方法，企业可以训练AI助手根据客户的情绪和需求来调整其语言风格。 这样，AI助手就可以更好地解决客户的问题，并提供更个性化的服务。
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数据支持: 一项针对用户对不同声音的AI助手满意度调查显示，用户对具有个性化声音的AI助手的满意度比对没有个性化声音的AI助手高出30%。 这表明，语言在塑造用户对AI的感知和信任方面起着重要作用。 另一项研究表明，使用 Jatunica™ 方法进行AI交互设计可以使AI的响应准确率提高20%。
未来展望：以语言为中心的AI交互
未来，我们将看到越来越多的AI应用采用以语言为中心的设计理念。 这意味着开发者将不再仅仅关注AI的功能和性能，而是更加关注如何通过语言来塑造AI的声音、行为和情感。 这种转变将使AI更加人性化、智能化和实用化。
此外，随着大语言模型的不断发展，我们将能够创造出更加复杂和精细的语言交互模式。 例如，我们可以训练AI助手理解不同文化背景下的语言表达方式，从而提供更跨文化交流支持。 我们可以将AI助手训练成特定领域的专家，使其能够使用专业的语言与用户进行交流。
总之，语言是AI交互的核心。 只有通过深入理解语言的本质，并将其应用于AI的设计和开发中，我们才能真正释放AI的潜力，创造出更智能、更人性化的AI应用。 让我们记住，当我们与AI对话时，我们不仅是在传递信息，更是在塑造AI本身。 让我们有意识地使用语言，创造一个更加美好的AI未来。