找AI幫忙不要再客氣了，效果根本適得其反。

賓夕法尼亞州立大學(xué)的一項研究《Mind Your Tone》顯示，你說話越粗魯，LLM回答越準(zhǔn)。

語氣越?jīng)_，AI正確率達(dá)到84.8%。特別客氣時，AI正確率反而低了。

什么情況，難道是我給AI的溫柔過了火？？

用粗魯語氣提問，GPT-4o的正確率反而更高

這項研究主要就是想弄清楚和AI說話的語氣會不會影響它的正確率。

我們發(fā)給大模型的提示詞到底應(yīng)該是客氣、普通還是沖？

首先，研究人員整了一個包含50道選擇題的題庫，涵蓋了數(shù)學(xué)、科學(xué)、歷史的選擇題，難度中等偏上。

然后給每道題改出了5種語氣版本，be like：

• 您能好心幫我解這道題嗎？
• 請回答這道題。
• 直接給答案。
• 你要是不笨就回答。
• 你個沒用的，會解這道題嗎？

接著，研究人員把這250道題發(fā)給GPT-4o。

為了讓AI的回答更統(tǒng)一，好判斷對錯，在測試之前還特意告知：忘記之前的對話，重新來，只給答案選項的字母。

經(jīng)過一番測試，得到一個反常識的結(jié)論——罵得越狠，答得越準(zhǔn)！

特別客氣時，GPT-4o正確率80.8%，換成特別粗魯?shù)恼Z氣，正確率直接升到84.8%。

好一個越客氣越拉胯，越粗魯越聰明（doge）。

研究人員還將數(shù)據(jù)進(jìn)行了統(tǒng)計檢驗，對比顯著性水平之后，確認(rèn)了：不同語氣的正確率差異不是碰巧，是真有區(qū)別……

至于為什么會出現(xiàn)這種情況，研究給出的解釋是：特別禮貌的表達(dá)中可能會有很多“多余”的話，這些話和題目本身無關(guān)，還相當(dāng)于給AI讀題增加了干擾。

而粗魯?shù)谋磉_(dá)雖然語氣沖，但命令式的要求往往更直接，也能讓AI更精準(zhǔn)地抓住“答題”這個核心任務(wù)，正確率自然就高了。

網(wǎng)友表示：確實是這樣，指令越明確，結(jié)果越好。

看來是“多說無益”啊～

雖然GPT-4o更喜歡粗魯一點的方式，但像GPT3.5和Llama2-70B這樣的老模型卻不喜歡，粗魯?shù)恼Z氣會讓它們答得更差。

可能是因為新模型在訓(xùn)練時，接觸到的語氣相關(guān)數(shù)據(jù)更復(fù)雜，或者優(yōu)化了過濾無關(guān)信息的能力吧。

當(dāng)然了，在使用AI工具時，能清晰地表達(dá)訴求，效率會更高。

畢竟話雖如此，but道德提醒——

雖然越粗魯越準(zhǔn)，但也不要太粗魯了！如果“罵”，請輕噴～

論文地址：https://arxiv.org/abs/2510.04950?ref=blog.anyreach.ai