AI提示词叫什么，在不同的AI模型中是否有不同的术语？

我们天天都在说“提示词”，但这个词到底叫什么，在不同的AI模型里是不是有不同的叫法？答案是肯定的。虽然“提示词”（Prompt）是最通用的叫法，但各个平台和模型其实都有自己的一套术语，了解这些术语能帮助我们更好地理解和使用这些工具。

最常见的当然就是“Prompt”，中文直译过来就是“提示词”。这个词几乎用在所有主流的语言模型上，比如 OpenAI 的 GPT 系列（包括 ChatGPT）、Google 的 Gemini 还有 Anthropic 的 Claude。 在这些模型里，Prompt 就是你输入的任何文本，可以是一个问题、一个指令，甚至是一段不完整的话。 它的作用就是引导AI生成你想要的回应。

举个例子，你想让 ChatGPT 帮你写一封邮件，你输入的“请帮我写一封邮件，内容是…”这一整段话，就是你的 Prompt。这个概念很直接，就是你给 AI 的输入。所以，在绝大多数情况下，你跟别人交流说“我用了一个什么样的提示词”，大家都能听懂。

但是，事情在细节上开始变得有点不一样。

在一些更强调“指令”概念的模型或者应用里，虽然底层还是 Prompt，但它们可能会用“指令”（Instruction）这个词来称呼。比如，在一些专门为开发者设计的模型微调（Fine-tuning）任务中，开发者会准备一个数据集，里面包含成千上万个“指令-输出”对（Instruction-Output pairs）。这时候，“指令”这个词就比“提示词”更精确，因为它明确地告诉模型需要执行一个任务。

“指令”这个词强调的是一种命令式的交互。你不是在和 AI 闲聊，而是在给它下达一个明确的任务。比如，在数据标注或者内容分类的任务中，你可能会给出一个指令：“请判断以下评论的情感是正面的、负面的还是中性的。” 这个指令非常清晰，要求 AI 做一个具体的判断。虽然它本质上也是一个 Prompt，但“指令”这个词更能体现其任务驱动的性质。

接下来，我们看看图像生成AI，这里面的情况就复杂多了。

在 Midjourney 和 Stable Diffusion 这类文生图模型里，你输入的描述文本通常也叫 Prompt。 但它们还有一个非常重要的概念，叫做“负面提示词”（Negative Prompt）。 这是语言模型里很少见的。

什么是负面提示词？简单说，就是你不希望在画面里看到的东西。 比如说，你想要生成一张高质量的猫的照片，你的正向提示词可能是“一只可爱的猫，照片级真实感，高清细节”。但你可能会发现，AI 生成的图片里猫有三条腿，或者背景里有奇怪的文字。这时候，你就可以在负面提示词里加入“多余的腿, 丑陋, 畸形, 文字, 水印”等词语。

这个功能非常实用，因为它给了用户一个排除干扰项的工具。正向提示词负责“加法”，告诉AI你想要什么；负面提示词负责“减法”，告诉AI你不想要什么。两边配合，才能更精确地控制输出结果。所以，在图像生成领域，一个完整的“提示”其实是由“正向提示词”和“负面提示词”两部分组成的。

而且，在 Stable Diffusion 的一些用户界面（比如 Automatic1111）里，Prompt 的写法也更像是在写代码，里面会包含很多“权重”参数。 比如，你可以在某个词后面加上括号和数字，像这样：“(一只猫:1.3) 和一只狗”。这里的 :1.3 就是在告诉 AI，“猫”这个元素的权重是1.3倍，要比“狗”更重要。 你也可以用方括号 [] 来降低某个元素的权重。这种带有参数和权重的写法，让 Prompt 变得更像是一种技术配置，而不仅仅是自然语言描述。

所以，虽然都叫 Prompt，但在 Stable Diffusion 玩家的语境里，它包含的技术细节和参数要比在 ChatGPT 里多得多。

再来看一个特殊的领域：角色扮演和对话机器人。

在 Character.ai 这样的平台上，用户可以创建自定义的AI角色。在创建角色的过程中，你需要填写很多信息，其中有一项叫做“定义”（Definition）或者“角色描述”（Character Definition）。 这部分内容其实就是一种更复杂、更结构化的 Prompt。

它不是让你简单地输入一句话，而是需要你详细描述这个角色的性格、背景故事、说话方式、知识范围等等。 你甚至可以提供一些对话示例，让 AI 学习这个角色的语气和风格。 比如，你可以定义一个角色是“一个生活在19世纪伦敦的侦探，说话严谨，喜欢用逻辑推理，口头禅是‘这不合逻辑’”。

这些“定义”会在你和这个角色每一次对话的背后起作用，它是一个全局的、持续生效的“超级提示词”。它决定了AI的“人设”，让它的回应始终符合你预设的角色形象。所以，在这种应用里，虽然用户输入的每一句话还是可以看作是一个普通的 Prompt，但那个更底层的、决定角色行为模式的文本，被称为“定义”或“描述”会更准确。

另外，在一些更专业的AI应用开发或者研究领域，还会出现“系统提示”（System Prompt）这个词。 这个概念在 OpenAI 的 API 里非常重要。

什么是系统提示？当你和一个AI对话时，你看到的只是你和它的问答。但在背后，可能还有一个开发者预设的“系统提示”。这个提示是给AI的最高指令，用来设定它的身份、角色和行为边界。

举个例子，一个被设置为“翻译助手”的AI，它的系统提示可能是：“你是一个专业的翻译家，精通中文和英文。你的任务是准确、流畅地翻译用户提供的文本，不要进行任何创作或评价。” 这个系统提示用户是看不到的，但它一直在后台工作，确保AI的行为符合“翻译助手”这个设定。

所以，一次完整的交互其实包含三部分：
1. 系统提示 (System Prompt): 开发者设定的、隐藏的最高指令。
2. 用户提示 (User Prompt): 就是我们输入的具体问题或指令。
3. 助手回应 (Assistant Response): AI生成的内容。

理解了系统提示的概念，你就能明白为什么有些AI应用在某些方面的能力特别强，或者为什么它们会拒绝回答某些问题。这通常是开发者通过系统提示预先设定好的规则。

总结一下，虽然“AI提示词”这个说法最通用，但在不同的场景下，确实有不同的术语：

• Prompt (提示词): 最通用的术语，指用户给AI的任何文本输入，在语言模型中尤其普遍。
• Instruction (指令): 更强调任务驱动，常见于需要AI执行明确任务的场景，如数据处理和模型微调。
• Negative Prompt (负面提示词): 主要用于图像生成AI，用来描述不希望出现在画面中的元素。
• Definition / Character Definition (定义 / 角色描述): 用于角色扮演类AI，是设定角色性格和行为的、更复杂的系统级提示。
• System Prompt (系统提示): 开发者在后台为AI设定的最高指令，用于定义其角色、能力和行为边界，对普通用户不可见。

这些不同的术语反映了AI技术在不同应用领域的发展和细化。它们的核心都是“引导AI生成特定输出”，但侧重点各有不同。了解这些术语，不仅能让你在和别人交流时显得更专业，更重要的是，能帮助你更深入地理解不同AI工具的工作原理，从而更有效地使用它们。下次当你使用某个AI工具时，可以想一想，你输入的这段话，到底只是一个简单的 Prompt，还是一个复杂的 Instruction，或者它的背后是否还隐藏着一个强大的 System Prompt。