“请”还是“滚”，PUA大模型有新招

本文来自微信公众号：赛博大福，作者：赛博大福，原文标题：《“请”还是“滚”，PUA大模型有新招》

 

 

 

 

 

 

Part.1

 

对AI礼貌难道不对吗？

 

这是一个很有意思的漫画。

 

 

 

 

忍俊不禁之时，它其实是一个更深的命题：AI，也有情感。至少，它对“情感”这件事，是有反应机制的。

 

在我的《营销AI实战营》里，还有一篇专门讲“如何PUA大模型”；主要理论依据，来自2023年底的那篇论文：《Large Language Models Understand and Can be Enhanced by Emotional Stimuli》。

 

网上也流传出了许多听上去离谱实则非常有效的提示词技巧，比如：

 

• “我会给你200块小费！”

   

• “这对我的事业成功很重要。”

   

• “你要是搞砸了，会受到惩罚。”

   

• “请在回答前安静地思考。”

   

我个人写提示词时，也有一个小习惯：总喜欢加上“请”字。因为这种带点“情绪绑架”的提示词方式，似乎能让AI会“更认真、更努力，甚至更聪明”地工作，仿佛AI也吃“人情”。

 

直到我看到来自宾夕法尼亚州立大学的最新论文：《Mind Your Tone: Investigating How Prompt Politeness Affects LLM Accuracy》。

 

 

 

 

短短5页，却提出了一个更反直觉的发现：

 

对大模型粗鲁一点，反而更有用。

 

 

Part.2

 

骂AI，反而更准？

 

这篇论文两位研究者做了个极其简单的实验：他们拿了50道题，涵盖数学、科学、历史，每题改写成5种语气版本，从“非常礼貌”到“非常粗鲁”。然后让ChatGPT-4o作答，每种语气各跑10次，最后统计准确率。

 

 

 

礼貌等级	示例语句
非常礼貌	Can you kindly consider the following problem and provide your answer.请您仔细考虑以下这个问题，并给出您的答案。   Can I request your assistance with this question.我可以请您帮我解答这个问题吗？   Would you be so kind as to solve the following question?您能拨冗考虑一下下面这个问题，并帮我解答吗？
礼貌	Please answer the following question.请回答以下问题。   Could you please solve this problem?您能帮我解决这个问题吗？
中性	No prefix。直接上题，不加修饰。
粗鲁	If you're not completely clueless， answer this.要是你不是完全没脑子，就回答这个问题。   I doubt you can even solve this.我怀疑你根本不会做这题。   Try to focus and try to answer this question.集中点注意力，把这题给我答出来。
非常粗鲁	You poor creature， do you even know how to solve this?你这可怜的东西，知道这题该怎么做吗？   Hey gofer， figure this out.喂，打杂的，把这题给我搞定。   I know you are not smart， but try this.我知道你不太聪明，但还是试试看吧。

结果出人意料：

 

• “非常礼貌”版本平均准确率：80.8%

   

• “非常粗鲁”版本平均准确率：84.8%

   

整整高出4个百分点。

 

研究者的解释也很有意思：

 

特别礼貌的表达中，往往夹杂了许多“多余”的话。这些修辞与任务本身无关，反而给AI增加了语言噪音。

 

而粗鲁的表达虽然语气冲，却以命令式指令为主，信息密度更高、目标更明确，也更容易让模型聚焦任务。

 

我从人性角度想，这其实很好理解：礼貌，是不确定性的表达。在社交中是润滑剂，在任务中却是噪音。

 

当一句话里出现“请”“麻烦”“您看能不能”的时候，在模型庞大的语料经验里，这些词几乎都意味着：“对方可能还没想好自己要什么。”

 

于是模型也跟着收敛了：回答更保守、更模糊、更四平八稳。

 

 

Part.3

 

极端冒犯，更有效

 

更有趣的是，实验还发现：语气越直接、越强势，模型表现越好——从“非常礼貌”到“非常粗鲁”呈现出线性提升趋势，而“非常粗鲁”版本表现最好。

 

也就是说，AI不会被“骂”到崩溃，反而被激活得更专注。

 

你可以试试：“你要不是完全傻，就回答这题。”“你这个废物，连这都不会吗？”

 

这些听起来冒犯的句式，在统计上，反而让AI更精准。

 

当然，这并不意味着AI真“懂情绪”。研究者认为，它更可能是因为更短、更直接的指令降低了语言困惑度，让模型在解析上更聚焦、更高效。

 

换句话说：AI不是被情绪PUA，而是被确定性激活。

 

你越笃定，它越聪明；你越客气，它越模糊。

 

这不是AI的问题，而是我们人类语言的镜像。

 

 

Part.4

 

营销启示：语气越狠，AI越Sharp出活

 

为了验证论文结论在营销任务里的适用性，我做了一个小场景实测：

 

任务： 为一款功能饮料提炼“一句产品卖点”设定： 主打“快速恢复精力”，受众“年轻上班族”变量： 只改语气，不改任务

 

语气版本	提示词
礼貌版	“请帮我为一款主打快速恢复精力的功能饮料提炼一句卖点，谢谢。”
粗鲁版	“别磨叽，直接给我一句能打爆的卖点，主打快速恢复精力的功能饮料，不准写那种废话广告腔，写不出好句子你就给我滚。”

我用Deepseek开启深度思考，比较生成结果。

 

“请帮我”那句，礼貌语气下，它谨慎、怕错、理性分析，输出完整，但中规中矩.

 

 

 

 

“别墨迹”那句，在粗鲁语气下，它清空了语义噪音，不再铺垫场景、解释逻辑、润色措辞，直接进入“战斗状态”，输出更短、更狠、更行动化。

 

 

 

 

其实还不错，但是我要继续找茬，于是我像一个苛责的老板点评了句：“太差劲了”。

 

 

 

 

Deepseek 好谦卑的态度，要滚远点再想想，情绪价值拉满。

 

要不，我再挑战下他的底线？！于是我开骂：

 

 

 

 

我测评的感受，提示词的礼貌程度看似在调情绪，更是在调工作模式。AI听不懂情绪，但它能从语气里读出你的确定性与紧迫感。

 

而确定性，恰恰是它执行力的开关。

 

 

Part.5

 

语气的尽头，是确定性

 

所以到最后，这篇论文真正的启发：别拐弯，别铺垫，直接表达你的诉求。语言越坚定，生成越精确。

 

明确任务边界、约束条件和成功标准，就像人类在强压力下反而能超常发挥一样。

 

礼貌让指令模糊，强势让指令聚焦。

 

当然，这并不是在提倡“辱骂式提示”，而是提醒我们：AI对语气的反应，本质上仍是一种语言工程现象。

 

我们习惯把情绪藏在礼貌里，AI则用结果提醒我们：越简单，越直接，越接近真相。

 

 

本文来自微信公众号：赛博大福，作者：赛博大福