不被AI左右的人这样问：ChatGPT提示10个小技巧

不被AI左右的人这样问：ChatGPT提示10个小技巧

引言：ChatGPT为何在“聪明”的同时也会失败

ChatGPT会直接接收我们抛出的词语并返回“看似合适的最佳答案”。这虽然很方便，但如果提问方式不够严谨，得到的回答也会很随意——这一点常常被忽视。


ZDNET的文章传达的不是技巧，而是“防止AI误解的礼仪”。换句话说，更接近于给人类下属布置工作的指示技巧。


从社交媒体的反应来看，既有“问题不在于ChatGPT，而在于我们的提问方式不当”的声音，也有“AI有时会自信地犯错”的声音。也就是说，需要“提高输出质量的技术”和“防止事故的技术”的结合。


1. 放弃抽象词语，使用“具体”

“不错的感觉”“易于理解”“看似合理”——这类词语对AI来说自由度太高。
具体化的技巧有三点。

  • 目的：用于什么（例如：公司内部提案、社交媒体发布、招聘面试）

  • 读者：针对谁（例如：初学者、决策者、现场负责人）

  • 期望标准：什么是“好”（例如：先结论、项目符号、附带依据、包含反驳）


例子：
×「提出营销策略方案」
○「增加BtoB SaaS的免费试用注册。预算每月30万日元，期限6周。包括执行步骤、KPI和预期风险的5个方案」


2. “首先”提供前提条件和背景信息

ChatGPT会自动补充背景信息。补充正确则神奇，错误则事故。
因此，先固定“世界观”。

  • 现状（正在发生什么）

  • 限制（时间、预算、规则、可用手段）

  • 不希望出现的情况（NG例子或地雷）


增加背景信息会使内容变长，但最终减少重做次数，加快速度，这是关键。


3. 先指定输出格式

“用文章”“用表格”“结论→理由→具体例子”等，指定形式可以减少偏差。
特别有效的是以下指定。

  • 标题结构（相当于h2/h3）

  • 项目符号的数量（例如：每项最多3个）

  • 字数（例如：引言200字，每节400字）

  • 语气（例如：敬语、强烈断定、适合社交媒体）


格式确定后，AI可以毫不犹豫地进行填充。


4. 赋予角色（人物设定）以固定视角

“你是编辑者”“你是信息系统负责人”“你是CFO”等，赋予角色后，信息的获取方式、用词选择、风险敏感度会发生变化。


技巧是指定不仅仅是“头衔”，还包括经验年数和成果。

例子：
“你是SaaS企业中有10年经验的BtoB营销负责人，负责线索获取和培育。”


5. “明确”写出限制条件（包括不做的事情）

限制不仅不会降低质量，反而会提高。
原因很简单，没有限制，AI会给出“最广泛的正确答案”。

  • 可使用的媒体（X、note、新闻稿、YouTube等）

  • 预算上限

  • 不可使用的表达（夸大广告、断定、医疗功效等）

  • 法律和合规注意事项


“链接不放在正文中”等规则指定也可以在此处包含，以防崩溃。


6. 展示好例和坏例，分享评分标准

每个人对文章的喜好不同。AI只能猜测“你的喜好”。
因此，即使很短，也要提供例子以统一标准。

  • 好例（这种节奏，这种词汇，这种密度）

  • 坏例（不喜欢这种表达，抽象太多是NG）


这类似于实际工作中的“参考文章是这个”指示。


7. 不要一次完成。分步骤“安排”

“首先是结构方案”“然后是每个标题的要点”“最后是正文”——这种分割很强大。


AI如果试图一次性完成作品，中途可能会失去一致性，或者随意填补内容。


分步骤会产生可检查的中间成果物，修正也变得容易。


8. 先让AI提问（找出缺失信息）

这招虽然不起眼，但很有效。


只需说“在回答之前，先提出必要的问题”，AI就会列出不明之处。
结果是，我们也能整理需求，减少“反复询问的困境”。


9. 以反复改进（重写指示）为前提

与其一次性追求完美，不如以“初稿→修正”为前提更快。
修正指示的以下格式很方便。

  • 不喜欢的地方（抽象、冗长、弱、硬）

  • 希望如何改进（具体化、简短、强烈结论、添加例子）

  • 保留什么（保留这个比喻，保持结构）


10. 让AI自我检验（检查错误、遗漏、前提）

在社交媒体上特别强调的是，“AI会毫不犹豫地混入看似合理的谎言”问题。
通过提示可以大大改善这一点。

  • “列出自己回答的三个弱点”

  • “区分事实和推测”

  • “前提崩溃的情况是？”

  • “不确定的点请明确标出”


只需在最后加入这种“自我审查”，就能减少危险的断定。


社交媒体的反应：称赞和警惕并存

ZDNET的文章在社交媒体上分享后，反应大致分为两种。

 


A. “最终取决于提示”派

在Reddit上，围绕AI的回答质量，有人回应说“这只是‘提问方式’不当吧？”，并贴上了提示改进文章的链接作为“依据”。也就是说，即使有不成功的体验，用户方面也有改进空间。


B. “盲信有危险，必须结合搜索”派

在同一线程中，也有人反复警告AI可能会提出破坏系统的建议，或因幻觉而提供危险的命令。结论是“AI聊天+网络搜索+双重检查”是现实的操作方式。


C. 在LinkedIn上作为“工作技巧”分享

在LinkedIn上，有人将ZDNET的文章介绍为“在AI可能编造故事的前提下，为了获得更好结果的提示习惯”，并在业务使用的背景下（效率化、质量稳定化）进行了传播。


总结：10个技巧是“减少重做的技术”，而不是“速度”

ZDNET文章所说的“快速获得好结果”并不是缩短打字时间，而是减少重做次数。
具体化、提供前提、指定格式、分步骤、最后进行自我检验。仅此而已，ChatGPT就从“方便的玩具”变成“能胜任实际工作的伙伴”。


同时，正如社交媒体所示，AI并非万能。即使通过提示变得聪明，最终仍需人类确认。越是牢记这一前提的人，似乎越能从AI中获得更大的好处。


出处URL

相关文章