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STS AI助教測試版第二版
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STS AI助教測試版第二版
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STS指令集
完整收錄科技與社會課程用生成式 AI 指令集，含導言、倫理提醒、五大指令段落與重點提示。
國科會人文處公共化 AI 增能計畫
人社課程用生成式 AI 指令範例
科技與社會
2023.8.31 version
清華大學人社 AI 應用與發展研究中心
本指令集由國立清華大學人社AI應用與發展研究中心林文源，
協同團隊許雅筑、楊天玉、甘偵蓉、王道維、戴郁真、歐予恩製作
協同團隊許雅筑、楊天玉、甘偵蓉、王道維、戴郁真、歐予恩製作
使用工具：OpenAI. (2023). ChatGPT (August 3 version) [Large language model].
https://chat.openai.com/chat
進一步說明：https://nthuhssai.site.nthu.edu.tw/p/404-1535-254188.php
https://chat.openai.com/chat
進一步說明：https://nthuhssai.site.nthu.edu.tw/p/404-1535-254188.php
目錄
課程用生成式AI指令範例 科技與社會
一、導言
以下指令為協助同學學習「科技與社會」（Science, Technology and Society studies，簡稱STS）領域之指令集（prompts），所使用之AI主要為Open AI 用於文字生成與對話之Chat GPT3.5或Chat GPT4。本指令集之設計目的為協助學生熟悉科技與社會領域之分析與思考用途，並非協助學生由AI獲得訊息，因此，以下每個部分大多包含三個部分：示範、練習、概念分析，我們也提供對指令之相關建議。
⚠ 由於生成式ＡＩ之技術特質與繁體中文訓練資料不足等基礎，潛在具有幻覺、捏造錯誤訊息等問題，因此，請留意此指令集目前適合需搭配課程，由教師引導使用，這些指令設計的主要目的在於逐步協助學生練習分析思考、查證與對答之主動性，並避免只是被動獲得（可能不正確的）答案的使用方式。其他課程與老師歡迎以此方式改寫，搭配各自課程與學習重點使用。
並請留意這些指令僅為練習思考之用，生成式AI可能提供錯誤訊息，也可能捏造不正確或不存在的資訊，並可能在對話過程將你提供之資訊外洩，請勿輸入機密、個資或其他敏感訊息。另外，因為目前在多數AI中繁體中文作為訓練資料相對少數，其中許多用語及脈絡極可能以簡體中文資料為主，並可能有政治審查的問題，因此，請留意驗證AI所提供之訊息。
倫理規範
📋 倫理規範聲明
若有教師或同學使用AI生成之資料，作為學習或教學、研究成果，請務必遵守相關學術或倫理規範。以下為國立清華大學之「生成式人工智慧倫理聲明」之「有條件開放」聲明：
本課程有條件開放使用生成式AI：
- 學生須於課堂作業或報告中的「標題頁註腳」或「引用文獻後」簡要說明如何使用生成式AI進行議題發想、文句潤飾或結構參考等使用方式。若經查核使用卻無在作業或報告中標明，教師、學校或相關單位有權重新針對作業或報告重新評分或不予計分。
- 本門課授課教材或學習資料若有引用自生成式AI，都需在投影片或口頭標注。
- 修讀本課程之學生於選課時視為同意以上倫理聲明。
1 https://curricul.site.nthu.edu.tw/p/404-1208-248357.php?Lang=zh-tw
二、指令集
以下以（一）基本概念練習、（二）文獻閱讀與思考、（三）觀點分析、（四）觀點比較、（五）體制分析，五大部分介紹：
1、基本概念練習
STS是一個以跨領域方法，由具體科技與社會發展之案例所累積的領域，其中有許多用於分析科技與社會關係的概念，這些概念多源自經典著作，因此，在閱讀相關著作與練習相關概念時，可以先藉由直接提示學習，然後進入對答練習，再進入概念應用。
1-1 請AI提示學習重點
這是相對被動地請AI提供資訊，並可由AI提示之進階問題，進行基本之概念學習。
1-1-1 指令
「請提示我《科學革命的結構》, Thomas S. (1962), The Structure of Scientific Revolution (Chicago: University of Chicago Press)有哪些學習重點？」
1-1-2 圖示
ChatGPT 示範連結：1-1 學習重點圖示
＃ 指令中的文本出自：Thomas S. (1962), The Structure of Scientific Revolution (Chicago: University of Chicago Press)
1-2 互動式對答學習
這是請AI扮演教師，協助同學釐清與練習概念之方式。學生需由問答過程學習。例如，以上述孔恩經典之典範（Paradigm）概念為例。
1-2-1 指令
「請你扮演教師，協助我思考典範（Paradigm）概念。 請你以提問方式，每次問我一個相關問題，我回答後，若是正確，請問下一個問題。 若我答錯請不要告訴我答案，只提示我正確方向，若錯誤兩次以上，請告訴我答案，並進行下一輪問答」
1-2-2 圖示
ChatGPT 示範連結：1-2 互動式對答圖示
（此段無特定文本引用）
1-3 概念應用練習
藉由更為開放式的設定，練習概念應用。
1-3-1 指令
「請你扮演教師，協助我應用典範概念思考真實案例。 請你以生物學領域提示我相關典範革命的各面向問題，我回答後，若是正確，請進行下一個相關問題。 若我答錯請不要告訴我答案，只提示我正確方向，若錯誤兩次以上，請告訴我答案，並進行下一輪問答。 問答直到典範革命的各面向問題都完成，請你告訴我，並摘要我的成果。」
1-3-2 圖示
ChatGPT 示範連結：1-3 概念應用練習圖示
（此段無特定文本引用）
💡 重點提示
- 因transformer技術關係，目前生成式AI Chat GPT會傾向對問題有（合理的回應），因此請避免具有暗示性的提問。
- 國外經典著作正確率較高，近期著作或繁體中文著作要留心確認。
- AI其實無法理解概念之國籍或因果關係，只提供在現有訓練資料中出現相關性最高之資訊回答，因此，在較新或較少見之資料上，容易出錯。
- 同理，牽涉到真實案例時，AI能提供的為普遍的一般觀點，請留意若你有創新的觀點可能會外洩，或可能在問答中被引導回一般性觀點。
- 使用Chat GPT3.5沒有上網功能，但GPT4的網路搜尋結果不見得是最好答案，請也加上自主搜尋。
- 因為這是練習思考，回答不出來時，建議搭配Google找出答案，同樣可以達到練習效果。
- 使用英文向Chat GPT3.5進行問答，結果會最為準確。（可給予英文資料、請GPT以中文回應）
2、文獻閱讀與思考
文獻閱讀是STS的基本訓練，可以藉由指令協助、磨練對文獻的掌握與理解。以下分析以：【邱大昕，「殘障設施」的由來：視障者行動網絡建構過程分析，科技醫療與社會期刊，第六期】為例。
2-1 提示學習重點
2-1-1 指令
「我是科技與社會研究領域的學生，請根據以下文字，分別列出重要概念，以及文中的相關範例。」
2-1-2 圖示
ChatGPT 示範連結：2-1 提示學習重點圖示
＃ 指令中的文本出自：邱大昕（2008）〈「殘障設施」的由來：視障者行動網絡建構過程分析〉，《科技醫療與社會》6：21-68。
💡 重點提示 — 讓ChatGPT記住大量內容的分段技巧
讓 Chat GPT 可以記住大量內容後進行解析的提示語指令：
「讓我們重新開始一輪問答，我接下來要在多個對話中，提供給你用「@」編號的文章內容，請先記住，但不要摘要，可以嗎？」
- 你可以微調上述的問題，或是使用不同的編號符號，或是加上更明確的小標題等等，這些都可以改變。
- 最重要的關鍵其實是「每一段提供的內容有特殊編號」，到時候就可以告訴 Chat GPT 一次去解讀「哪些編號範圍內」的內容。
如以下範例，然後可以這樣問Chat GPT：
「在 @1、 @2、 @3 的文章中，作者說明的殘障者設施網絡包含哪些人？他們的關係為何？請根據原文，條列重點。」
＃ 指令中的文本出自：邱大昕（2008）〈「殘障設施」的由來：視障者行動網絡建構過程分析〉，《科技醫療與社會》6：21-68。
- 很多時候，Chat GPT不會乖乖聽「不要摘要」，當貼出@1或@2的文章時，Chat GPT 還是會開始摘要，這怎麼辦呢？若Chat GPT 想要摘要可以，也可以直接強制按下停止。
- 總之，這時候 Chat GPT 已經「記住」討論串的這些不同編號的文章內容了。
2-2 互動式對答學習
2-2-1 指令
「請你扮演教師，協助我熟悉以下這篇文章的概念。請你以提問方式，每次問我一個相關問題，我回答後，若是正確，請問下一個問題。 若我答錯請不要告訴我答案，只提示我正確方向，若錯誤兩次以上，請告訴我答案，並進行下一輪問答。直到完成所有重要概念為止。」
2-2-2 圖示
ChatGPT 示範連結：2-2 互動式對答學習圖示
＃ 指令中的文本出自：邱大昕（2008）〈「殘障設施」的由來：視障者行動網絡建構過程分析〉，《科技醫療與社會》6：21-68。
2-3 相關概念分析應用
2-3-1 指令
第一步
「請根據前面"@1"～"@9"的文章內容，分析什麼是台灣政府推動無障礙環境的最大困難？以及未來期待可以著力改善的方向為何？並製作成結論表格。」
第二步
「結合前面 "@1"～"@9" 的文章內容，請從原始內容中分析並一定要符合原始內容，上述表格有沒有錯誤之處，可以直接修正或補充。」
第三步
「根據前面 @1、@2、@3 的文章，確認一下表格中的摘要與內容是否完整，有沒有遺漏？如果有，請補上。」
2-3-2 圖示
ChatGPT 示範連結：2-3-2 圖示
＃ 指令中的文本出自：邱大昕（2008）〈「殘障設施」的由來：視障者行動網絡建構過程分析〉，《科技醫療與社會》6：21-68。
2-3-3 指令
「請你扮演教師，協助我應用上述範圍＠1到＠9的這篇文章。 請你此篇文章提示我相關各面向問題，我回答後，若是正確，請進行下一個相關問題。 若我答錯請不要告訴我答案，只提示我正確方向，若錯誤兩次以上，請告訴我答案，並進行下一輪問答。 問答直到此篇文章的各面向問題都完成，請你告訴我，並摘要我的成果。」
＃ 指令中的文本出自：邱大昕（2008）〈「殘障設施」的由來：視障者行動網絡建構過程分析〉，《科技醫療與社會》6：21-68。
💡 重點提示
- 因transformer技術關係，目前生成式AI Chat GPT會傾向對問題有（合理的回應），因此請避免具有暗示性的提問。
- 直接輸入文字有長度限制：GPT-3：最高 2,049 個 token（約 1,000 中文字）；GPT-4：最高 32,768 個 token（約 16,056 中文字）。太長會無法判讀。
- 判讀PDF檔案時，可用Chat PDF，但容易出錯，另有GPT-4者，建議多用幾種插件，例如AskYourPDF、ScholarAI、Xpaper、ChatWithPDF。
- 留心答案之正確性。請養成習慣，同步使用google查證，並留意更多線索。
- 讓 Chat GPT摘要兩次，請Chat GPT根據原文進行答案驗證，會大幅提升精準度。
- 要製作深入摘要，需問兩次以上，第二次以上要Chat GPT請回到原文對照看看有沒有錯誤或遺漏之處。
- 摘要提問是「包含特殊重點關鍵字」、「特殊要解決的問題」的，這樣的摘要才會有效。
3、觀點分析
STS注重實際案例分析，因此，對於既有現象之分析相當重要，而由不同概念進行分析也有不同重點。以下指令以既有現象或案例為主，請AI協助練習分析，相關分析可以運用常見之STS重要概念，若不確定AI是否知道這些概念，或你本人是否足夠掌握這些概念，請先進行（一）基本概念練習。
3-1 示範分析
以下指令請分次進行，請以網路搜尋確認他的基本理解是否正確，若發現他有錯誤，則表示他無法協助這項概念學習。
3-1-1 指令
第一次
「請問你知道STS研究中的行動者網絡理論嗎？其中有哪些主要概念？」
第二次
「請用ANT的行動者、網絡、translation、黑箱化等概念，示範分析以下的文字。文字開始：」
3-1-2 圖示
ChatGPT 示範連結：3-1 示範分析圖示
# 指令中的文本出自：https://scitechvista.nat.gov.tw/Article/C000003/detail?ID=aa4847d1-518f-45e2-be90-3dba4d66c9e9
3-2 互動式對答學習
這是讓學生練習概念應用的方式，主要是以問答方式進行。過程若對他的問題有疑惑，請反問，例如指令：「請問這個問題是ANT的哪一個概念？」以確定並未偏離設定。
3-2-1 指令
「請你扮演教師，協助我練習以ANT的概念分析以下這篇文章。 請你以ANT概念的提問方向，每次問我一個相關問題，一次一個問題。我回答後，若是符合ANT的概念，請問下一個問題。 若我答錯，請不要告訴我答案，只提示我正確概念方向，若錯誤兩次以上，請告訴我答案，並進行下一輪問答。直到完成所有重要概念為止。 文章開始：」
3-2-2 圖示
ChatGPT 示範連結：3-2 互動式對答圖示
# 指令中的文本出自：https://scitechvista.nat.gov.tw/Article/C000003/detail?ID=aa4847d1-518f-45e2-be90-3dba4d66c9e9
💡 重點提示
- 因transformer技術關係，目前生成式AI Chat GPT會傾向對問題有（合理的回應），因此請避免具有暗示性的提問。
- 這是協助練習，因此，請勿期待以全文輸入並得到完全正確之解答。
- 輸入文字有長度限制，太長會無法判讀，可用PDF。判讀PDF檔案時，可用Chat PDF，但容易出錯，另有GPT-4者，建議多用幾種插件，例如AskYourPDF、ScholarAI、Xpaper、ChatWithPDF。
- 留心簡體中文翻譯與概念差異，以及答案之正確性。
- 此方法無法做出好的分析，但能提示一些基本要點與方向。
- 文本的概念細緻分析對於Chat GPT有一定挑戰，一旦當Chat GPT有指正錯誤的時候，老師或許比較能發現，而學生可能沒有足夠能力判斷Chat GPT的評價是否正確。
4、觀點比較
當需要閱讀兩篇觀點相異的文章時，能夠使用Chat GPT快速掌握兩篇文章要旨，進行論點的交叉比對。
4-1 示範分析
4-1-1 指令
「我提供兩篇文章，請依據『科技與社會之間的關係對藝術帶來的影響』，列出優缺點。幫助我釐清為什麼我應該／不應該這樣思考。」
參考文章：
4-1-2 圖示
ChatGPT 示範連結：4-1 示範分析圖示
＃ 指令中的文本出自：科技x藝術 https://www.thenewslens.com/feature/digi-plus/140069 超限社會科技藝術批判 https://mag.clab.org.tw/clabo-article/a-critique-of-digital-art-in-the-unrestricted-society/
4-2 互動式對答練習
4-2-1 指令
「請你扮演第一篇文章作者，我擔任第二篇文章作者。 請你以第一篇文章作者立場，根據第一篇文章內容，每次問我一個問題，一次一個問題。 我的回答如果符合第二篇文章內容，請繼續問下一個問題。 若我答錯，請不要告訴我答案，只提示方向，若錯誤兩次以上，請告訴我答案，並進行下一輪問答。直到完成所有重要概念為止。」
＃ 指令中的文本出自：科技x藝術 / 超限社會科技藝術批判（同上）
💡 重點提示
- 「提問方向」、「相關問題」、「回答邏輯的概念」、「重要概念」這些詞都有點抽象或模糊，建議避免，或可稍提升回覆品質。
- 若Chat GPT出現非預期的回答，則再次強調自己的需求、使其修正。
- 要在對答過程中交叉參照其他資料。
5、體制分析
這是林文源於清大「科技與社會」課程教學的分析練習，可參考置換為各課程之學習重點。
5-1 示範分析
並可進一步追問相關制度、看不見行動者、個人興趣等面向。
5-1-1 指令
「請你扮演教師，請以下六個流程，示範如何以以下步驟分析下列文字。 （1）問題意識：這件事有什麼問題？特殊之處？引發爭議之處？ （2）材料：這個討論或分析使用哪些材料？ （3）常識／立場：現有討論偏重人、符號、物、制度哪一方面？甚至是哪些人？哪種符號、物或制度？ （4）轉換視野：若由其他面向思考，會有什麼不一樣的看法？請提供不同看法。 （5）看不見的行動者：什麼人、符號、物、制度應該存在這件事當中，但卻被忽略了？ （6）把自己放進去：從我身為大學生的角度會有哪些不一樣的想法、建議與問題？ 文字開始：」
5-1-2 圖示
ChatGPT 示範連結：5-1 示範分析圖示
＃ 指令中的文本出自：WIKI https://scitechvista.nat.gov.tw/Article/C000003/detail?ID=aa4847d1-518f-45e2-be90-3dba4d66c9e9
💡 重點提示
- 因transformer技術關係，目前生成式AI Chat GPT會傾向對問題有（合理的回應），因此請避免具有暗示性的提問。
- 當chat GPT3.5不理解，如「材料」一詞建議可多解釋，或舉例讓它知道指類似什麼東西。
- 「什麼人、符號、物、制度應該存在這件事當中，但卻被忽略了？」，可試著拆解成至少3個提問。例如，先問它這件事有哪些人、符號、物、制度，再舉例讓它知道有哪些人、符號、物、制度應該在裡面卻沒有，確認GPT3.5搞懂了，最後再請它想繼續想還有哪些。
- 「若由其他面向思考，會有什麼不一樣的看法？」或可改成「提供不同看法」「提供相反看法」再次進行發問。
5-2 互動式對答練習
為協助學生分析練習與主動性，這是較為建議的方式。
5-2-1 單一文本示範分析
5-2-1-1 指令
「請你扮演教師，協助我練習以以下六個流程，分析以下文字。每次問我一個相關問題，一次一個問題。 我回答後，若是符合，請問下一個問題。 若我答得太簡略，請提示我正確方向，不要直接告訴我答案。若錯誤兩次以上，請告訴我答案，並進行下一輪問答。直到完成所有重要概念為止。 （1）問題意識：這件事有什麼問題？特殊之處？引發爭議之處？ （2）材料：這個討論或分析使用哪些材料？ （3）常識／立場：現有討論偏重人、符號、物、制度哪一方面？甚至是哪些人？哪種符號、物或制度？ （4）轉換視野：若由其他面向思考，會有什麼不一樣的看法？ （5）看不見的行動者：什麼人、符號、物、制度應該存在這件事當中，但卻被忽略了？ （6）把自己放進去：從我的角度看到哪些不一樣的想法、建議與問題？ 文字開始：」
5-2-1-2 圖示
ChatGPT 示範連結：5-2-1 單一文本圖示
5-2-2 多文本示範分析
由於單一現象總有多元觀點跟分析方式，藉由此指令可協助學生練習區分多元觀點差異。
5-2-2-1 指令
「請你扮演教師，協助我練習以以下六個流程，分析以下文字。每次問我一個相關問題，一次一個問題。 我回答後，若是符合，請問下一個問題。 若我答得太簡略，請提示我正確方向，不要直接告訴我答案。若錯誤兩次以上，請告訴我答案，並進行下一輪問答。直到完成所有重要概念為止。 （1）問題意識（2）材料（3）常識／立場（4）轉換視野（5）看不見的行動者（6）把自己放進去 文字開始：」
參考文章（三篇）：
📊 製作表格建議：以「文章列表 × 人、符號、物、制度」為欄位，觀察各篇文章著墨多寡，得出這篇文章體制分析觀點切入的主要角度。
5-2-2-2 圖示
ChatGPT 示範連結：5-2-2 多文本圖示
（此圖示示範連結含多篇報導者文章）
💡 重點提示
- 因transformer技術關係，目前生成式AI Chat GPT會傾向對問題有（合理的回應），因此請避免具有暗示性的提問。
- 想比較數篇文章時，貼入Chat GPT3.5時，要先告知Chat GPT3.5先不要分析，貼完再請Chat GPT3.5協助。
- 圖片資料GPT3.5無法判讀，如果要請GPT3.5讀數據資料，請直接將其文字化。
我的筆記
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