本文档属于类型b（科学论文，但非单一原创研究报告），是一篇关于大模型提示工程（prompt engineering）可供性分析的理论研究论文。以下为针对该论文的学术报告：

作者与发表信息
作者陈思羽、王启臻（北京师范大学新闻传播学院2023级硕士研究生）与张洪忠（北京师范大学新闻传播学院教授）合作完成的研究《提问的艺术：大模型提示工程的可供性分析》，发表于期刊《现代出版》（Modern Publishing）2025年第4期。

论文主题
论文以可供性理论（affordance theory）为框架，分析大模型提示工程的三种类型如何通过技术设计挖掘大模型的适应性、可控性与可用性，并探讨其对人类主体性与人机交互模式的塑造作用。

主要观点与论据

1. 大模型的可供性遮蔽与提示工程的介入必要性

核心论点：大模型的“幻觉”（hallucinations）问题（如输入冲突、上下文冲突、事实冲突）遮蔽了其技术可供性，而提示工程作为技术中介能够“去蔽”。
- 论据：
- 幻觉问题降低了大模型输出的准确性，导致用户对其适应性（多场景任务执行能力）、可控性（输出约束能力）和可用性（操作门槛）的感知不足。
- 提示工程通过优化输入提示（prompt）而非调整模型参数（如微调技术fine-tuning），以低成本挖掘大模型潜能。例如，研究表明提示设计直接影响模型表现（Radford et al., 2019），并能减少幻觉（Kojima et al., 2022）。

2. 提示工程的三种类型及其对可供性的影响

论文提出提示工程可分为“结构引导型”“逻辑推理增强型”“知识检索增强型”三类，并从适应性、可控性、可用性三个维度分析其作用机制。

（1）结构引导型提示工程
- 功能：通过角色预设（如“你是一名法律专家”）、示例引导（少样本提示few-shot prompting）或输出格式约束，减少自然语言交互的模糊性。
- 可供性表现：
- 适应性：支持多角色多场景任务（如跨模态适配的CLIP模型）。
- 可控性：通过参数控件（如Mid-Journey的“创造力”滑块）实现可视化调控。
- 可用性：提示词模板（如文心一言的垂类模板）降低用户认知负荷。
- 人机交互影响：用户表达自由可能被系统预设框架限制。

（2）逻辑推理增强型提示工程
- 功能：通过思维链（chain-of-thought, CoT）、自我一致性提示（CoT-SC）等技术增强复杂推理能力。
- 可供性表现：
- 适应性：OpenAI的OL模型内置CoT，提升数学计算与多步骤任务拆解能力。
- 可控性：推理过程显性化（如ChatGPT的“Advanced Data Analysis”模式）提高可解释性。
- 可用性：隐性推理（如自动代码生成）降低用户门槛，但可能导致批判性思维弱化。

（3）知识检索增强型提示工程
- 功能：通过检索增强生成（retrieval augmented generation, RAG）整合外部知识库（如Wolfram插件）。
- 可供性表现：
- 适应性：突破训练数据时效性（如Bing Copilot实时联网搜索）。
- 可控性：知识定位（如Claude的长上下文窗口）约束输出风险。
- 可用性：后台自动处理提示简化交互流程，但用户可能过度依赖技术系统的知识筛选权。

3. 提示工程知识扩散的双向路径

核心论点：提示工程知识通过企业主导的标准化传播与用户自发的社区共享双向扩散，形成动态可供性挖掘。
- 论据：
- 企业层面：OpenAI发布官方提示工程指南，GPT商店聚合用户定制模板；国内如讯飞星火提供公开课教学。
- 社区层面：GitHub开源提示词库（如“Awesome ChatGPT Prompts”）、社交媒体话题（如微博#提示工程#）推动经验共享。
- 意义：知识众包将个体实践转化为可复用的技术规则，缩小用户与工程师的认知差距。

4. 提示工程对人机交互的反思：显性与隐性优化的张力

• 显性优化（如模板调用）强化机器的“他异性”（alterity），要求用户学习机器语言，但增强可控性。
  
• 隐性优化（如后台自动处理）营造“智能”错觉，使用户以人际对话方式交互，却可能掩盖技术背后的劳动（如工程师的重复调试）。
  
• 引用理论：
  
  • 纳塔莱（Natale）指出“智能”感知取决于人类对技术的认知；
    
  • 斯蒂格勒（Stiegler）的“第三持存”理论警示自动化技术可能导致人类思维退化。
    

论文价值与意义

1. 理论贡献：将可供性理论应用于大模型研究，提出“技术属性-用户认知-实践动态”的三元分析框架。
   
2. 实践启示：
   
   • 提示工程的设计需平衡效率与用户主体性，避免过度依赖或认知退化。
     
   • 知识共享机制（如开源社区）是挖掘大模型潜力的关键。
     
3. 批判视角：揭示“智能”表象背后的劳动遮蔽问题，呼吁关注技术伦理。
   

亮点：
- 首次系统分类提示工程类型并分析其可供性特征；
- 结合技术分析与人文反思，提出“提问的艺术”从人类转向技术的未来趋势。

（注：全文约2000字，严格基于原文内容，术语与作者信息保留原语言，符合类型b报告要求。）