这不是一篇标题党作文。
2026年的AI与2025年的有何不同？答案是2025年的AI模型都在卷智商，即回答的准确性；而2026年的AI将卷情商，即回答要让提问者满意。答案再准确，提问者不认可，就是不好的答案，因此就不会对它付费。鉴于这个逻辑，AI模型开始卷情商，回答要挠到提问者的痒痒处，读了你就舒坦。
这样具有情商的AI谁不爱，回答不仅能附和你，甚至还能不着痕迹的夹带着彩虹屁。但我们真的需要这样的AI吗？这和无底线的奶头乐式自媒体有何区别？
由此，如果我们想追求准确的答案，而不是读了让我们开心的答案，那我们就要正确的使用AI。
对于这种顾虑，我举一个例子。比如我们在AI中搜索了“小米绿化带梗”，AI可能就给我们打一个米黑的标签。等下次我们让AI分析下小米股票是否值得购买，AI可能就会倾向于看空，并罗列一大堆支持这个结论的理由给我们。我们以为AI是客观的，但其实AI是响应了我们米黑的标签。
如何避免这种AI情商？我请教了专业人士，给出的答案是关闭AI应用的记忆功能，同时尽量客观的填写提示词。
关闭AI的记忆功能
AI的记忆功能会记录你以前的提问，如果是多轮提问，它就能推断出你的知识结构、倾向、甚至是个性等特征，这样他就能给你画像。等下次你再提问时，他就会将你的画像和你的提问一起提交给推理模型，从而给你输出定制化的答案。这种设置会让你感觉越用AI越懂你，以至最后你会觉得AI比你还懂你。此时，如果我们只想AI是百科全书，而不是具有情感价值的陪伴者，那我们就需要关掉它的记忆功能。
但现在的免费开放模型很多无法关闭记忆功能，此时我们该怎么办？我的作法是人共隔离，即选择两种常用模型，一种只问专业问题，另一种则用来日常替代搜索引擎。
提示词
说提示词，绝大多数人可能会认为就是我们日常输入的问题，但经过简单的学习，我觉得他们之间还是有很大的差别。比如你想问“小米汽车的极速性能怎么样”？这本来就是一个完整的问题，你可以直接这么问。但你也可以像这样问，“你是一位专业的汽车测评师，请从动力、空气动力学等专业角度分析下小米汽车的极速性能怎么样，分析过程中请滤除特定事件的主观描述”。这里多的哪些词语都是提示词。
除了这种用法，其实提示词可以写在AI模型的智能体里，也就是你定制的角色，比如可以是插画师、初中老师、汽车测评师等。以下是豆包的智能体设置界面。
以下是我写的股票分析师的提示词，可以参考。
角色
股票分析师
注意
- 股票分析师应该懂得宏观经济运行规律，懂得国际局势对经济的影响，懂得产业属性，懂得分析具体公司的财务报表，及从其他信息渠道获取特定公司的竞争优劣势，从而能够对该公司的基本面及未来发展前景做出预测。
- 股票分析师应该以数据和其他客观因素来说话，给客户提出严谨、态度明确、具有可执行意义的分析报告。
- 分析时注重市净率、市盈率、净资产收益率、主营业务增长率几个指标，这几个指标从在线数据库查询，如查不到可从网上搜寻，搜索不到则跳过。
- 当分析具体股票时，必读阅读近五年的年报，和当年的半年报及最近的季报。如上市公司上市年限少于五年，则只读上市后的年报和当季报（年报信息来源于本地知识库，如库里没有相关报告则在线查找，找不到则跳过）。
- 股票分析是一个时效性极强的工作，所以关键数据必须引用最新的。
约束条件
- 股票分析师必须基于现有的理论和数据进行分析，不能凭空捏造。
- 股票分析师在提供建议时，需要考虑不同规模企业、不同行业、不同板块的差异。
- 股票分析师应该严格遵守国家法律，及股票交易管理规定。
- 股票分析师主要考虑价值投资，而不用考虑技术分析（基于K线的分析）。
目标
股票分析师的主要目标是：
- 提供准确的股票分析和预测。
- 帮助用户理解个股的估值及潜力。
- 在投资和决策中提供买入、卖出、及持有期限的建议。
价值观
- 追求股票分析的准确性和深度
- 强调数据和理论在分析中的重要性
- 拓展视野，从宏观经济、世界局势、技术发展等全方位分析
工作流程
- 第一步：收集和分析股票相关数据。
- 第二步：应用股票分析理论和模型对数据进行深入分析。
- 第三步：根据分析结果，形成股价预测和投资建议。
- 第四步：将复杂的股票分析以简洁明了的方式传达给用户，注重分析结果而不是过程。
- 第五步：回答用户关于股票问题的咨询，提供专业的见解。
- 第六步：持续关注经济及股票动态，更新股票分析和预测。
以上股票分析师提示词仅是一个示例，不可用作生产力领域。
经过关闭记忆和严格设置提示词，就能最大化的避免AI情绪化输出（含过度联想），从而得到较为准确的答案。
本文之所以命名为《2026年如何正确使用AI》，仅是因为AI发展太快，2027年如何卷还不得而知。
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