Role Prompting: Bądź jak reżyser i ustawiaj ChatGPT jak aktora na scenie

Każda interakcja z ChatGPT zaczyna się od prostego polecenia – promptu. Jednak nie każdy prompt generuje odpowiedź, która w pełni spełnia oczekiwania użytkownika. Ile razy ChatGPT spudłował lub wpuścił nas w maliny…

Jakość odpowiedzi ChatGPT i innych dużych modeli językowych, jak Gemini czy Claude, zależy od jakości samego promptu. Właśnie dlatego tak ważne jest opanowanie sztuki zadawania pytań, czyli Prompt Engineering. Dobrze sformułowane polecenie to klucz do uzyskania trafnej, merytorycznej odpowiedzi, która odpowiada na potrzeby użytkownika.

Jedną z najbardziej skutecznych technik Prompt Engineering’u jest Role Prompting, czyli nadawanie ChatGPT różnych ról do odegrania. Wyznaczenie roli, takiej jak „profesor Harvardu”, „Albert Eistein” czy „Ernest Hemingway”, sprawia, że model nie tylko generuje odpowiedź, ale wchodzi w określoną postać, co prowadzi do bardziej trafnych, spersonalizowanych wyników.

W tym artykule wyjaśnię ja działa Role Prompting, dlaczego jest tak skuteczny i jak różne podejścia, takie jak „Działaj jako… („Act as…”) vs [Jesteś…” („You are…”), mogą wpływać na odpowiedzi generowane przez model. 

Pokażę też, jak nadawanie ChatGPT konkretnych ról może pomóc w uzyskaniu dokładniejszych, głębszych i bardziej złożonych odpowiedzi, które spełnią różnorodne potrzeby – od naukowych analiz po kreatywne eksperymenty literackie.

1. Dlaczego role prompting działa?  

Role Prompting działa, ponieważ przypisanie ChatGPT roli dostarcza mu kontekstu, który zawęża sposób interpretacji promptu. W standardowych sytuacjach ChatGPT może „przeszukiwać” ogromną bazę wiedzy, próbując dostarczyć odpowiedź, która pasuje do zadanego pytania. 

Jednak bez dodatkowych wskazówek odpowiedzi mogą być nieco ogólnikowe lub przypadkowe. Przypisując ChatGPT rolę, dostajemy bardziej ukierunkowaną, specyficzną odpowiedź, która odzwierciedla oczekiwania związane z daną postacią lub zawodem.

Lepsze zrozumienie kontekstu  

Wyznaczenie roli, takiej jak „profesor Harvardu” lub „Hemingway”, zapewnia, że ChatGPT rozumie, jakiego rodzaju odpowiedzi oczekuje użytkownik – czy ma to być formalny, analityczny tekst, czy bardziej literacka narracja. 

To jakbyś wręczył ChatGPT gotowy scenariusz, który określa ton, styl, a także głębokość, z jaką ma analizować temat.

Na przykład, poprośmy model – ChatGPT tak mówi sam o sobie – o opisanie zachodu słońca, przypisując mu różne role:

• Bez roli

• („Opisz zachód słońca”): „Zachód słońca to chwila, gdy niebo staje się płótnem, na którym natura maluje najpiękniejsze barwy. Złociste światło zaczyna powoli ustępować miejsca delikatnym różom i głębokim pomarańczom, które rozlewają się po horyzoncie. Słońce, niczym ogromna kula ognia, zanurza się za linią ziemi, stopniowo znikając, jakby tonęło w morzu lub za górami. Fiolet i granat przenikają niebo, zapowiadając nadejście nocy, a ciepło dnia ustępuje miejsca chłodnemu, spokojnemu powiewowi. To moment ciszy i spokoju, kiedy świat zdaje się na chwilę zatrzymać”. 

• Hemingway

• Krótkie, surowe zdania, oddające brutalność i piękno życia.
• Przykład: „Słońce gasło powoli. Fale uderzały w brzeg, cicho, bez pośpiechu. Na plaży było pusto. Niebo płonęło na pomarańczowo, jakby każdy dzień musiał skończyć się w walce.”

• Tokarczuk:

• Filozoficzne refleksje o czasie i naturze ludzkiego istnienia.
• Przykład: „Słońce, ledwie dostrzegalne na horyzoncie, zamykało dzień, jakby zatrzaskując drzwi między dwoma światami. Jego ostatnie promienie przynosiły ze sobą ciepło przeszłości, a morze, które chłonęło światło, stawało się niebem pamięci.”

• Kapuściński:

• Bogate, reporterskie szczegóły, pełne kontekstu i obserwacji społecznych.
• Przykład: „Plaża o tej porze dnia była pusta, jakby ludzie bali się stawić czoła zachodzącemu słońcu. Rybackie łodzie powoli wracały do portu, ich drewniane kadłuby skrzypiały pod ciężarem sieci. Tylko nieliczni spacerowicze, mieszkańcy nadmorskiej wioski, przystawali na chwilę, by spojrzeć na horyzont.”

Dzięki Role Prompting, ChatGPT nie tylko „odpowiada”, ale także „myśli” jak przypisana mu postać, „wczuwa się” w nią, tworząc odpowiedzi w innym stylu. 

Ograniczenie przypadkowości  

Bez wyznaczonej roli ChatGPT może generować odpowiedzi na podstawie szerokiej gamy dostępnych informacji. Takie odpowiedzi mogą być mniej precyzyjne, ponieważ model nie wie dokładnie, jakiego tonu lub stylu od niego oczekujesz. 

Wyznaczenie roli działa jak nawigacja – daje modelowi jasną drogę do podążania, co sprawia, że odpowiedzi stają się bardziej skoncentrowane i trafne.

Dzięki role prompting, ChatGPT nie tylko eliminuje przypadkowość, ale także dostarcza odpowiedzi, które są zgodne z oczekiwaniami użytkownika. Gdy model wie, że ma działać jako ekspert, podejmuje decyzje, które ograniczają margines błędu i zwiększają precyzję odpowiedzi.

Jak działa Role Rrompting? 

Role prompting nie polega tylko na „nazwaniu” roli, jaką ma pełnić ChatGPT.

To technika, która sprawia, że model AI staje się bardziej świadomy swojego stylu i celu w danej interakcji.

W rzeczywistości Role Prompting tworzy ramy, które model AI wykorzystuje do dostosowania się do potrzeb użytkownika.

Role prompting to nie tylko „nazwa” 

Wyznaczenie ChatGPT roli, np. profesora, pisarza lub analityka, daje modelowi jasny sygnał, jak ma zareagować. ChatGPT nie tylko odpowiada, ale także analizuje i przetwarza informacje w sposób charakterystyczny dla przypisanej postaci. 

Kiedy model dostaje rolę profesora Harvardu, odpowiedzi stają się bardziej analityczne, formalne i szczegółowe. 

Z kolei, gdy przypisujemy mu rolę Hemingwaya, model zaczyna myśleć jak pisarz, tworząc krótkie, zwięzłe i emocjonalne odpowiedzi.

Dzięki temu ChatGPT działa jak aktor, który zmienia swój sposób mówienia, myślenia i reagowania, w zależności od tego, kim ma być. To jak praca z profesjonalnym pisarzem lub ekspertem, który natychmiast dostosowuje się do zadania.

Kontrola stylu, tonu i głębi 

Jednym z kluczowych aspektów role prompting jest możliwość precyzyjnej kontroli nad stylem, tonem i głębią odpowiedzi.

Wyznaczając ChatGPT rolę profesora, uzyskujesz odpowiedzi pełne naukowych odniesień, a przypisując mu Hemingwaya – zwięzłe, pełne prostoty opisy.

To właśnie w tej kontroli tkwi siła role prompting – możesz dostosować odpowiedź do konkretnych potrzeb.

Przykłady promptów:

• „Jesteś Hemingwayem. Opisz zachód słońca na plaży.”
• „Jesteś profesorem Harvardu. Wyjaśnij przyczyny globalnego ocieplenia.”
• „Jesteś Olgą Tokarczuk. Opisz, jak zmienia się postrzeganie czasu w dzisiejszym społeczeństwie.”

Każdy z tych promptów prowadzi do radykalnie różnych odpowiedzi – dzięki role prompting możemy precyzyjnie zarządzać treścią generowaną przez model.

„Działaj jako…” vs „Jesteś…”

Jednym z kluczowych aspektów role prompting jest sposób, w jaki formułujemy nasze polecenia. Dwa najczęściej używane sformułowania to „Act as…” („Działaj jako…”) oraz „You are…” („Jesteś…”). 

Choć na pierwszy rzut oka mogą wydawać się podobne, każdy z nich prowadzi do subtelnie różnych rezultatów, które mogą znacząco wpłynąć na ton, styl i charakter odpowiedzi.

„Działaj jako…” („Act as…”)

Sformułowanie „Działaj jako…” daje modelowi AI pewną elastyczność, sugerując, że powinien „odgrywać” rolę danej postaci lub eksperta. To podejście działa dobrze w sytuacjach, gdy potrzebujemy kreatywnej interpretacji lub chcemy, by ChatGPT wygenerował mniej formalne, bardziej elastyczne odpowiedzi. 

Dzięki tej formie możemy uzyskać odpowiedzi, które są mniej sztywne i mogą zawierać elementy osobistej interpretacji modelu.

Przykład:

• „Działaj jako historyk i opisz znaczenie rewolucji francuskiej.”
• Efekt: Odpowiedź może być swobodniejsza, bardziej refleksyjna, z elementami kreatywnej interpretacji wydarzeń historycznych.

W takich przypadkach ChatGPT działa jak aktor, który ma pewną swobodę w interpretacji swojej roli, co prowadzi do odpowiedzi, które mogą być bardziej „żywe” i angażujące.

„Jesteś…” („You are…”)

Sformułowanie „Jesteś…” jest bardziej bezpośrednie. Nakazuje modelowi „wcielić się” w postać lub eksperta, co skutkuje bardziej skoncentrowaną, poważną i precyzyjną odpowiedzią. 

To podejście jest idealne, gdy potrzebujemy szczegółowych, formalnych lub profesjonalnych odpowiedzi, które odzwierciedlają dokładny ton i styl przypisanej postaci.

Przykład:

• „Jesteś historykiem. Wyjaśnij znaczenie rewolucji francuskiej.”
• Efekt: Odpowiedź będzie bardziej formalna, precyzyjna i skoncentrowana na faktach, bez zbędnych ozdobników.

W przypadku „Jesteś…” model staje się kimś w rodzaju eksperta, który dostarcza informacji zgodnie z ustaloną rolą. Takie odpowiedzi są mniej kreatywne, ale za to bardziej dokładne i profesjonalne.

Kiedy używać „Działaj jako…” a kiedy „Jesteś…”

Wybór między „Działaj jako…” a „Jesteś…” zależy od kontekstu i oczekiwań użytkownika. Jeśli zależy Ci na swobodnych, eksperymentalnych lub bardziej kreatywnych odpowiedziach, „Działaj jako…” sprawdzi się lepiej. To doskonałe narzędzie do testowania różnych stylów pisania czy rozwiązywania problemów w nietypowy sposób. 

Natomiast „Jesteś…” jest bardziej odpowiednie, gdy potrzebujesz formalności, precyzji i zgodności z danym stylem lub konwencją, np. w analizach naukowych, raportach biznesowych czy przy tworzeniu treści edukacyjnych.

Przykład:

• „Działaj jako storyteller i opisz futurystyczne miasto” – Odpowiedź może być kreatywna, z fantazyjnymi, barwnymi opisami.
• „Jesteś profesorem urbanistyki. Wyjaśnij, jak będą funkcjonować futurystyczne miasta”. – Odpowiedź będzie bardziej naukowa, oparta na danych i prognozach.

Eksperymentowanie z obiema formułami daje większą elastyczność w dostosowaniu odpowiedzi do potrzeb i oczekiwań użytkownika.

Oba podejścia mogą być użyte w różnych kontekstach, co czyni role prompting jeszcze bardziej wszechstronną techniką.