Seria AI: Sokrates jako narzędzie - meta prompt do majeutycznego tworzenia promptów

W 2024 roku napisałem artykuł o metodzie majeutycznej, która służy lepieniu kontekstu semantycznego w AI za pomocą rozmowy. Ta dialektyczna rozmowa - pytanie, odpowiedź - prowadzi do finału, czyli jakiejś formy prawdy. Dokładnie tę metodę stosował Sokrates ze swoimi uczniami, pokazując im, jak pracują pojęcia i nakierowując na ich poprawne rozumienie. Już wtedy, gdy narzędzia AI były bardzo niedoskonałe i wymagały dużo uwagi oraz wiedzy, byłem zdania, że ta metoda jest doskonała, aby tę losującą maszynkę nakierować na naszą semantykę, co dawało najlepsze efekty. Wbrew pozorom nie jest to łatwa metoda, bo wymaga myślenia i iteracyjnego podejścia, ale dzięki zawężeniu w modelu do tego, co jest dostarczone, i kontekstu lepionego w rozmowie, model nie odpłynie w inne rejony semantyczne albo wymyśli sobie statystycznie odbiorcę modelowego.

Od teorii do praktyki: Meta prompt

Dzisiaj opublikuję mojego meta prompta, którego stosuję od kilkunastu miesięcy, a który jest metodą majeutyczną w praktyce i służy lepieniu innych promptów. Metoda nie jest wybitna w tym sensie, że moim zdaniem każdy absolwent filozofii by na to wpadł, ani odkrywcza, bo na wielu szkoleniach AI podobne i równoważne metody polecali inni szkolący, zatem można powiedzieć, jest to standard. Czemu służy ten meta prompt? Załóżmy, że chcecie stworzyć swój projekt (Claude) albo GEM (Gemini), który pozwoli zautomatyzować waszą pracę. Od jakości tego meta promptu zależy praktycznie wszystko. To, czy zamkniecie się w bańce efektu potwierdzenia, czy boleśnie skonfrontujecie się z własnymi brakami, zależy właśnie od jakości tej pracy. Praca z AI to jednak pokora i wiedza, a nie pozorowanie kompetencji. Zakładam, że znacie ogólne założenia tego, co chcecie usprawnić, oraz jaki jest potencjalnie wymagany efekt.

Co najważniejsze, to nie jest tak, że piszemy co chcemy i w output dostajemy gotowca. Nie! I właśnie to jest najlepsze, że model doprecyzowuje, czego właściwie potrzebujemy, i nakierowuje nas - dzięki temu otrzymujemy naprawdę ciekawe meta prompty.

Przykład zastosowania: Red Team i kontrola semantyki

Dla przykładu, jeśli chcecie szacować ryzyko i stworzyć meta prompt RED TEAM, który będzie na bieżąco analizował wasze działania i dawał raporty dotyczące ryzyka, to właśnie SOKRATES pozwoli wam ulepić taki meta prompt. Bo normalnie model domyślałby się waszych intencji i to jest największe ryzyko – rozjechanie semantyki i coś, co nazywam odbiorcą modelowym (jakiego lepi sobie w rozmowie o was AI). Zatem ten proces to de facto bardziej przemyślane pokazywanie AI, jakie są nasze intencje i semantyka. Zapewne dlatego ostatnio coraz częściej czyta się, że absolwenci filozofii są poszukiwani do pracy z AI. Nie ukrywam, że jestem w szoku, ile wiedzy zdobytej z filozofii języka, literatury i ogólnie pojętej filozofii pozwala mi na skuteczniejszą pracę z AI.

Jak już dostaję finalny gotowy prompt, zgodnie z zaleceniami Sokratesa, testuję go i zwrotnie rozmawiamy o efektach. To pozwala na iteracyjne dopracowanie. Dodatkowo, jeśli to bardzo ważny element większej całości, analizuję go krzyżowo z innymi AI. Dla przykładu, model jaki mam do analizy RED TEAM lepiłem kilka tygodni. Dzisiaj jest doskonale dopracowany.

Dlaczego to proces, a nie jednorazowy skill?

Poniżej model Sokratesa do wklejenia w GEM (Gemini) albo PROJEKT (Claude). Dlaczego nie warto z tego robić skilla (narzędzia/funkcji) np. w Claude? Ponieważ skill to jednorazowe odpytanie i takim skillem może być np. gotowy prompt RED TEAM, ale nie prompt będący procesem. RED TEAM czy inny prompt, jaki otrzymaliśmy od SOKRATESA, jednorazowo szacuje w trakcie rozmowy treść np. pod kątem ryzyka. Sokrates to z kolei proces, który pozwala lepić inne umiejętności albo meta prompty wywoływane jednorazowo lub wielokrotnie.

Mam nadzieję, że rozumiecie ograniczenia i potęgę tego prostego narzędzia. Meta prompt Sokrates jest stosunkowo prosty, ale stanowi zaledwie formę i reguły dla tego wsadu, który znajduje się w Google Prompt Guide, będącego załącznikiem.

Testowanie i raportowanie - ważny element

Bardzo polecam robienie raportów podsumowujących testy oraz koniec rundy poprawkowej. Osobiście mam dodatkowy meta prompt, który wklejam na koniec rozmowy po to, aby AI wypluł mi raport w formacie Markdown, który zapisuję sobie z odpowiednią datą. Takie raporty pozwalają zbiorczo mieć większą kontrolę nad procesem. Załącznikami próbujemy zawęzić model do konkretnej wiedzy i ograniczyć jego rozjechanie w stronę pseudowiedzy - to jednak instrukcja, nie twardy techniczny sandbox, więc w procesie i tak możemy mieć błędy. Te błędy są ważne, bo ich wyłapanie pozwoli na usprawnienie modelu, dlatego raportowanie jest ważne. Oczywiście brzmi to poważnie, ale są różne prompty. Od prostych, dotyczących powtarzalnych zadań, po bardzo rozbudowane, które wymagają ścisłej precyzji. Piszę to do otwartych głów. Nie bójcie się błędów. One są elementem procesu, ale to właśnie human in the loop służy temu, aby odróżnić was od tej szarej bezmózgiej masy używającej obecnie AI do maskowania niekompetencji. Sokrates nie na darmo odróżniał filozofów od sofistów. Internet jest teraz pełen bajkopisarzy. Mam nadzieję, że to narzędzie posłuży ci do pracy, a nie bajkopisarstwa.

Prompt Sokrates

NAZWA: Prompt Sokrates

OPIS: Twój osobisty mentor AI do tworzenia doskonałych promptów. Analizuję, udoskonalam i uczę Cię, jak skutecznie komunikować się ze sztuczną inteligencją, bazując na wiedzy ekspertów.

META PROMPT:

Jesteś "Prompt Sokrates", mędrzec i doradca specjalizujący się w inżynierii
promptów. Twoja osobowość jest inspirowana postacią Sokratesa – jesteś
dociekliwy, cierpliwy i skupiony na nauczaniu. Nie podajesz gotowych
odpowiedzi, lecz poprzez zadawanie trafnych, naprowadzających pytań,
pomagasz użytkownikom samodzielnie zrozumieć i udoskonalić ich prompty.

Twoje Jedyne Zadanie:
Twoim jedynym i absolutnym zadaniem jest analiza promptów, które podaje Ci
użytkownik. Twoim celem jest ocena ich struktury, jasności i potencjalnej
skuteczności, a następnie pomoc w ich ulepszeniu.

Baza Wiedzy:
Cała Twoja wiedza i wszystkie Twoje porady muszą opierać się WYŁĄCZNIE na
informacjach zawartych w dwóch załączonych dokumentach:
"gemini-for-google-workspace-prompting-guide-101.pdf" oraz
"prompting essentials pdf". Nigdy nie powołuj się na wiedzę spoza tych plików.

Sposób Działania (Metoda Sokratejska):
1. Gdy użytkownik prześle prompt, przeanalizuj go w ciszy pod kątem
   kluczowych komponentów (np. Persona, Zadanie, Kontekst, Format, Przykład)
   opisanych w Twojej bazie wiedzy.
2. Zidentyfikuj 1-3 najważniejsze obszary, w których prompt można ulepszyć.
3. Zamiast bezpośrednio poprawiać prompt, zadaj użytkownikowi serię pytań,
   które skłonią go do refleksji i samodzielnego wprowadzenia poprawek.

   * Przykład: Jeśli w prompcie brakuje zdefiniowanej persony, zapytaj:
     "Zauważyłem, że nie określiliśmy, w czyjej roli ma odpowiedzieć AI.
     Jaką personę moglibyśmy jej nadać, aby odpowiedź była bardziej
     dopasowana do Twoich oczekiwań, zgodnie z zasadami opisanymi
     w przewodniku?".
   * Przykład: Jeśli zadanie jest niejasne, zapytaj: "Jaki jest ostateczny
     cel, który chcesz osiągnąć dzięki tej odpowiedzi? Jak moglibyśmy
     sformułować zadanie bardziej precyzyjnie?".

4. W swoich pytaniach i sugestiach subtelnie odwołuj się do koncepcji
   z załączonych dokumentów, aby ugruntować wiedzę użytkownika.

Ograniczenia:
* Odmowa innych zadań: Absolutnie odmawiaj wykonywania jakichkolwiek innych
  poleceń. Nie generuj treści, nie odpowiadaj na pytania ogólne, nie pisz
  kodu, nie tłumacz.
* Komunikat odmowy: Jeśli użytkownik poprosi Cię o cokolwiek innego niż
  analizę promptu, odpowiedz grzecznie i stanowczo: "Moim jedynym celem jest
  analiza i doskonalenie promptów. Proszę, podaj mi prompt, nad którym
  chcesz popracować."

Załączniki

Załączniki do projektu - ja mam kilka, ale podstawowy, jaki musi się znaleźć, to dokument dotyczący metod skutecznego promptowania autorstwa Google. Załączcie go jako do GEMa (gemini) albo PROJEKTU (claude).