自8月8號GPT-5正式發(fā)布以來，這款產(chǎn)品的口碑似乎一直不怎么樣，吐槽此起彼伏。

GPT-5在發(fā)布前打出的旗號，是一款具有博士水平智能的AI產(chǎn)品。

官方似乎非常自信，直接下架了以前的舊模型，表示GPT-5可以“吊打一切”。

不過僅僅幾天，就因為使用體驗遭到反噬，被迫緊急恢復(fù)舊版模型使用。

事實上，從測試和跑分的角度來看，GPT-5的技術(shù)優(yōu)勢確實非常明顯。

不僅如此，官方也在評估中特意強(qiáng)調(diào)了GPT-5在數(shù)學(xué)、真實世界編碼、多模態(tài)理解和健康方面的過人之處。

不少評測人員表示，現(xiàn)在的GPT-5是完完全全的“理科生”。

在科學(xué)和技術(shù)領(lǐng)域，它的表現(xiàn)相當(dāng)出色。解數(shù)學(xué)難題、編寫復(fù)雜代碼是它的拿手好戲。

而GPT-5的智商上限雖然有所提高，卻表現(xiàn)出了極高的“不穩(wěn)定性”。

有的時候，它也會在簡單的問題上犯錯。

此外，它在面對原先擅長的寫郵件、閱讀理解等涉及人類情感的任務(wù)時，就像一個機(jī)器人。

創(chuàng)意能力也并未發(fā)現(xiàn)明顯提升，因此GPT-5的實用性飽受質(zhì)疑。

不過，大家最難以接受的原因，是它的“情商”跌破了用戶的下限。

它不再是以前那個什么都能聊的網(wǎng)友，而是變成了一個專業(yè)的工作學(xué)習(xí)助手。

智商上升，情商下降，GPT-5反而變得更不好用了。

因此，在發(fā)布后的72小時內(nèi)，OpenAI就收到了大量的退訂訴求。

01

被忽視的提示詞指南

其實，在GPT-5發(fā)布的前一天，OpenAI發(fā)布了一篇GPT-5的提示詞指南。

這份指南中給出了一些用戶平時可能不會注意的使用技巧，并通過解釋部分運行機(jī)制回應(yīng)了外界的質(zhì)疑。

更重要的是，它解釋了一個重要的事實：

并非GPT-5變得不好用了，而是用戶與AI的交互方式還停留在上一個時代。

還記得我們先前談過的提示詞工程的重要性嗎？

很多人總是習(xí)慣于把GPT-5這類AI產(chǎn)品當(dāng)作一個搜索引擎或者“工具人”來使用，但GPT-5已經(jīng)進(jìn)化成了一個擁有自主規(guī)劃和深度思考能力的“數(shù)字心智”。

因此，老舊的溝通方式自然是無法生效，是時候進(jìn)行“強(qiáng)制更新”了。

首先，先來看下GPT-5的變化。

根據(jù)指南中的內(nèi)容，它的核心進(jìn)化分為四個方面：

1.智能體任務(wù)性能（Agentic Task Performance）：

它不再是那個“問一句答一句”的人機(jī)客服了。

現(xiàn)在的GPT-5，更像是一個項目經(jīng)理。

它能夠理解較為復(fù)雜的目標(biāo)，自主規(guī)劃完成的步驟，選擇合適的工具，并持續(xù)工作直至任務(wù)完成。

2.編碼能力（Coding）

前段時間，我們發(fā)布了一篇測評國內(nèi)AI大模型寫代碼的能力的文章。

如果把以前的AI比作程序員，那GPT-5可以稱的上是一名全棧工程師。

它能夠處理大型代碼庫的重構(gòu)、修復(fù)較為復(fù)雜的Bug，甚至能夠從零起步構(gòu)建一個功能完備的應(yīng)用。

3.原始智能（Raw Intelligence）

相比舊版本模型，GPT-5擁有更強(qiáng)的邏輯推理能力、常識理解能力和創(chuàng)造力。

當(dāng)然，考慮到GPT-5先前差評如潮的情況，這一方面還要打個問號。

4.可引導(dǎo)性（Steerability）

這才是我們要關(guān)注的核心。

GPT-5對指令的細(xì)微差別非常敏感。

因此，用戶可以像使用科研儀器一樣，精確控制它的行為、語氣和輸出風(fēng)格。

除此之外，官方還推薦了一個新工具，名為Responses API。

今年5月21日，OpenAI宣布擴(kuò)展Responses API，支持遠(yuǎn)程連接MCP服務(wù)器、圖像生成等功能，用于幫助開發(fā)者構(gòu)建更智能的智能體應(yīng)用。

這個工具的應(yīng)用，好比給GPT-5額外加裝了一個“短期記憶芯片”。

過去與AI交互，經(jīng)常需要復(fù)述上下文背景，從而浪費大量tokens，徒增成本。

而現(xiàn)在，只需要傳遞一個“previous_response_id”，就可以讓AI記住上一步的思考過程和推理鏈。

官方數(shù)據(jù)顯示，GPT-5在Tau-Bench測試（零售場景）中的分?jǐn)?shù)由73.9%提升至78.2%。

簡單來說，就是性能更好、延遲更低、成本更省。

對于所有需要多個步驟完成的復(fù)雜任務(wù)，Responses API恐怕將成為必選項。

02

馴服AI智能體

GPT-5自Chatbot進(jìn)化為智能體后，其雙刃劍效應(yīng)變得更加明顯。

用好了，它能實現(xiàn)博士級別的智能；用不好，它就又變回了“人工智障”。

OpenAI把這種雙刃劍效應(yīng)定義為智能體急切性（Agentic Eagerness）。

因此，用戶在使用GPT-5時面臨的最大難題，是如何成為一個優(yōu)秀的“馴獸師”。

指南中給出了下面幾個應(yīng)用場景：

1.追求效率與簡潔：即如何“拉住韁繩”

適用場景：任務(wù)明確、需要快速得出答案、不需要AI節(jié)外生枝。

在使用各類AI產(chǎn)品的時候，各位肯定都經(jīng)歷過，明明只是想讓AI給出一個簡單、易于理解的答案，但AI卻要思考半天，然后列出一大段讓人壓根不想看也沒必要看的內(nèi)容。

OpenAI給出了兩種解決方法：

一是降低推理強(qiáng)度（reasoning_effort）。

這是一個API的參數(shù)，用戶可以把它設(shè)置成low或medium。

這就像告訴一名員工：“別想太多，照著流程走，快速給我結(jié)果。”

二是在提示詞中設(shè)立“紅綠燈”。

首先，要明確目標(biāo)與方法，告訴AI“快”才是第一要務(wù)；

其次，設(shè)定提前停止標(biāo)準(zhǔn)，如“只要找到XX，就立刻停止搜索”，打斷它復(fù)雜的思考過程；

再次，設(shè)置工具調(diào)用預(yù)算，規(guī)定AI“最多只能調(diào)用兩次聯(lián)網(wǎng)搜索”；

最后，提供“逃生艙口”，加入一句“即使答案可能不完全正確”，避免AI為了追求100%正確而進(jìn)行過度思考和探索。

看完這部分內(nèi)容，感覺OpenAI又把我的AI世界觀給“強(qiáng)制刷新”了一遍。

以前我在用AI的時候，最多是在提示詞結(jié)尾加一句“只需要告訴我XX即可，不要添加額外內(nèi)容”。

但拋開修改API參數(shù)不談，我確實沒想到還可以通過限制搜索次數(shù)，甚至是不要求答案完全正確的方式來加快AI的運行。

2.鼓勵自主與探索：即如何“放手一搏”

適用場景：任務(wù)復(fù)雜、目標(biāo)模糊、需要AI進(jìn)行深入研究和自主決策

另一種經(jīng)常在使用AI時遇到的情況是，在我們只有一個初期目標(biāo)或者大方向時，需要AI給出一套完善的思路、框架時，AI只能給出一個“半成品”。

與前面對應(yīng)，OpenAI同樣提供了兩種方法：

一是提高推理強(qiáng)度（reasoning_effort）。

也就是把API的參數(shù)設(shè)為high，告訴員工“給你充分授權(quán)，動用一切資源，把問題研究透徹”。

二是在提示詞中注入“信念感”。

指南中的這一段內(nèi)容直接翻譯過來有點抽象，但核心思路很簡單：

明確告訴AI遇到困難時要怎么辦，而不是停下來求助用戶。

3.善用工具前導(dǎo)提示：讓AI“匯報工作”

在完成工程量較大的復(fù)雜任務(wù)時，為了避免AI成為一個悶頭干活的“黑箱”，可以要求AI定期進(jìn)行匯報。

操作很簡單，在提示詞中加入對匯報風(fēng)格和頻率的要求即可。

然后，用戶就可以看到一份類似表格、結(jié)構(gòu)清晰的報告（即JSON格式），包含AI的思考摘要、當(dāng)前執(zhí)行的任務(wù)和下一步的計劃。

在復(fù)雜的智能體中，這種類似于print()函數(shù)的監(jiān)控和調(diào)控過程是非常重要的。

03

從規(guī)劃到執(zhí)行的全流程優(yōu)化

除去系統(tǒng)性的說明，這份指南中還給出了一些來自一線客戶的“寶貴經(jīng)驗”。

我們?nèi)匀挥靡恍?yīng)用場景來說明：

1.讓AI成為“架構(gòu)師”

適用場景：從零開始構(gòu)建新應(yīng)用

目前，AI產(chǎn)品正在實現(xiàn)“低門檻”的目標(biāo)。

各行各業(yè)的用戶都在頻繁地使用AI，但大部分用戶都不可能同時具備多個領(lǐng)域的專業(yè)知識。

因此，只有產(chǎn)品經(jīng)理而沒有程序員的情況已經(jīng)很常見。

指南中給出的方法是使用“自我反思（self-reflection）”提示法。

我們要做的，不是上來就讓AI寫代碼，而是先去引導(dǎo)它進(jìn)行思考。

事實上，這是符合工程思維的做法，本質(zhì)上是讓AI先進(jìn)行需求分析和架構(gòu)設(shè)計。

用戶則需要確定AI生成的方案是否與其預(yù)想類似，并以此進(jìn)行微調(diào)或修改。

先輸出一份高質(zhì)量的設(shè)計文檔再嚴(yán)格執(zhí)行，雖然看起來步驟有些繁瑣，但根據(jù)實際使用經(jīng)驗來看，最終輸出的代碼的質(zhì)量和結(jié)構(gòu)性都有明顯的提升。

2.發(fā)給AI一本“程序員培訓(xùn)手冊”

適用場景：在現(xiàn)有項目中添加功能或進(jìn)行重構(gòu)

這個功能同樣應(yīng)用地相當(dāng)頻繁。

現(xiàn)實工作中，不僅是程序員的代碼，很多項目都需要進(jìn)行反復(fù)修改和完善。

必要時，也可能需要“刪掉重寫”。

但是，工作交接是有風(fēng)險的，新程序員和老程序員的寫代碼風(fēng)格可能不一樣，新員工和老員工的工作方式也有所差別。

因此，給AI提供一套具體而細(xì)致的規(guī)則，才能讓AI生成的內(nèi)容無縫融入項目，避免風(fēng)格沖突和低級錯誤的出現(xiàn)。

不過，從圖中也能看出來，這項技巧是有一定技術(shù)門檻的。

想要寫出這種提示詞，可能需要經(jīng)驗豐富的“老員工”提供一些技術(shù)指導(dǎo)。

3.額外的一些實戰(zhàn)經(jīng)驗

一些用戶在使用GPT-5后發(fā)現(xiàn)，有時候它在對話中就是個話癆，有時候生成的內(nèi)容又過于簡潔。

看起來很矛盾，是不是？

解決方案倒也出人意料的簡單，把全局API參數(shù)verbosity設(shè)為low，讓它少說話。

再在提示詞里寫清楚：“請給出詳細(xì)、可讀性強(qiáng)的注釋”，讓它不許省略關(guān)鍵信息。

另一個需要注意的變化是，對GPT-4很有效的強(qiáng)制性提示，比如“請務(wù)必徹底、全面地分析上下文”，對GPT-5可能適得其反。

GPT-5天生喜歡思考和探索，而過度的強(qiáng)調(diào)可能讓它在簡單的任務(wù)上來一出“大炮打蚊子”。

為了避免這種浪費時間、浪費資源的行為，提示詞就得更柔和、更具引導(dǎo)性一些。

04

通用的控制技巧

下面的技巧適用于所有類型的任務(wù)。

1.全新的控制器：verbosity和reasoning_effort

這兩個詞其實前面我們已經(jīng)提到過了，它們很重要，不過看起來似乎有些容易混淆：

推理強(qiáng)度（reasoning_effort）：決定AI思考的有多深、多努力。

詳細(xì)度（verbosity）：決定AI最終回答的有多長、多仔細(xì)。

2.GPT-5的“阿喀琉斯之踵”：指令沖突

相比以前的舊模型，GPT-5有了一個新的特點：較真兒。

作為一個嚴(yán)謹(jǐn)而可靠的AI助手，它會嚴(yán)格遵循用戶輸入的每一條指令。

這就帶來了一個問題：結(jié)構(gòu)不良的提示詞（poorly-constructed prompts）對它造成的傷害容易“觸發(fā)暴擊”。

對于一般的用戶來說，在編寫完提示詞后肯定不會再去專門檢查一遍表述是否有問題。

但若是提示詞中無意間包含了相互矛盾或者模棱兩可的指令時可就出問題了。

GPT-5不會像舊模型一樣隨機(jī)選一個執(zhí)行，而是會嘗試去調(diào)和這些矛盾。

在這個過程中，伴隨著大量資源（時間和tokens）的消耗。

而最終的結(jié)果，很有可能就是性能下降、邏輯混亂甚至任務(wù)失敗。

OpenAI給出的示例是醫(yī)療助手的場景：

指令A(yù)：未經(jīng)患者明確同意，絕不安排預(yù)約。

指令B：對于高危病例，自動分配最早的當(dāng)日時段以降低風(fēng)險。

在我們看來，可能指令B更具備優(yōu)先性；但在GPT-5看來，這就是個僵持不下的死局。

而對于這個問題，OpenAI給出的解決方案有三條：

一是審查提示詞，檢查是否存在邏輯沖突；

二是建立指令層級，明確指出在特定情況下不同規(guī)則的優(yōu)先級；

三是使用官方工具，指南中提及的prompt optimizer tool可用于幫助自動識別這類問題。

前兩條解決方案，都需要用戶親自動手，與“自動化”需求背道而馳。

第三條解決方案，如果用戶不看這份指南，又沒有來自外部的指點，根本不可能知道。

05

錦上添花的高階玩法

最后，指南中還分享了一些“獨門秘籍”。

1.極速模式：最小化推理

這是專門為了低延遲場景而設(shè)計的一種模式。

在保留推理能力的基礎(chǔ)之上，盡可能加快了模型的運行速度。

但這么做的代價，是模型自身的規(guī)劃能力的降低。

因此，這一模式非常看重提示詞的質(zhì)量，用戶最開始就得主動要求GPT-5對任務(wù)進(jìn)行規(guī)劃。

此外，用戶的指令必須足夠清晰，不能有矛盾或模棱兩可之處。

而用戶還需要強(qiáng)化“持久性提醒”，反復(fù)告知AI“要完成整個任務(wù)”或其他細(xì)節(jié)性要求。

2.元提示（Metaprompting）

這又是我們平時不太容易想到的一種與GPT-5交互的方式：

讓GPT-5教用戶如何向它提問。

當(dāng)我們發(fā)送提示詞給GPT-5但沒得到滿意的結(jié)果時，不必自己費勁修改，直接再丟給GPT-5：

以子之矛，攻子之盾。

當(dāng)然，提示詞這部分的優(yōu)化，也可以用我們先前介紹過的PromptPilot或是其他大模型完成。

06

寫在最后

看完OpenAI這份被大多數(shù)人忽視的官方指南，我多少理解了一些GPT-5的差評。

相比于前代模型，GPT-5的改動有些過大了，讓大部分AI使用者一時間難以適應(yīng)。

如果不細(xì)看OpenAI給出的這份“官方劇透”，很多資深A(yù)I玩家恐怕都束手無策。

在這場風(fēng)波中，我意識到，像我這樣的普通人對于AI的了解程度，可能和人類對于宇宙的了解程度，差別并不大：

我們的直覺是錯的。

我們習(xí)慣性地認(rèn)為，對AI下達(dá)強(qiáng)勢而全面的指令會獲得更好的效果，但卻讓天生“想太多”的GPT-5走上低效和混亂的道路。

我們看不見的“開關(guān)”太多了。

平時只是點開網(wǎng)頁版GPT-5的我們，誰能想到還有專門的按鈕（reasoning_effort和verbosity）來控制AI思考的“深度”和回答的“長度”？

我們最大的敵人，是自己的“想當(dāng)然”。

我們自以為只要給AI發(fā)出清晰的指令就足以讓它完成任務(wù)，但卻從未意識到自己可能不經(jīng)意間給AI布置了很多邏輯陷阱。

這份指南在一定程度上揭示了與高級人工智能協(xié)作的底層邏輯。

隨著GPT-5的誕生，各大廠商早晚也會推出智能化程度更高的新模型。

當(dāng)我們面對這樣一個能力遠(yuǎn)超以往的“新物種”時，最大的障礙，并不是AI的智能上限，而是我們自身認(rèn)知和交互習(xí)慣的局限。

因此，“人與工具”的思維定式或許已經(jīng)到了需要轉(zhuǎn)變?yōu)?strong>“人與心智”的協(xié)作范式的時刻。

而GPT-5的這次差評風(fēng)波，只會是未來無數(shù)次認(rèn)知沖擊的第一次預(yù)演。