山姆·奥特曼（Sam Altman）最近评论说，说“请”和“谢谢”的用户花费了数百万美元的计算机电源。尽管经过了这一费用，但Altman将其描述为“精心设计的钱”。讨论引发了关于能源消耗和维持礼貌习惯的价值的争论，即使在互联网上有几个用户在开玩笑说，他们的礼貌可以在AI接管时挽救他们，而其他人则将其视为保留人类体面的重要组成部分。当用户用礼貌的短语提出问题时，AI模型可以从火车上识别这些模式。反过来，这会影响AI处理并生成其答案的方式。一些研究和观察结果表明，礼貌和清晰的问题可能会导致更多的“合作”，并可能从AI中获得更详细或细微的答案：这种现象可以比喻为我们人类如何根据我们与谁交谈以及如何提出问题来适应我们自己的语言和语气。 AI在某种程度上模仿了这种人类趋势，尽管背后的机制纯粹是统计和模式知识，而不是情感。一项ARXIVE研究 - 我们应该尊重LLM：Erden研究研究用户指示中不同的礼节水平（提示）如何影响大语言模型（LLMS）的表现。研究人员发现，不礼貌的说明通常会导致效果较差，而过度礼貌的配方并不一定能保证更好的性能。有趣的是，最佳法院级别取决于语言，这表明语言模型不仅反映了人类行为，而且还受到语言和文化因素的影响。该研究比较了英语，中文和日语的礼貌效果，这强调了在跨语言自然语言处理和语言模型的使用中考虑的重要性。