為何同樣的AI，不同人用出的效果天差地別？科技觀察家卓克提出5個(gè)核心提問(wèn)技巧，掌握這些方法，能讓AI從普通助手進(jìn)化為超越99%用戶的超級(jí)專家。

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面對(duì)同樣的問(wèn)題，用同樣的AI，有些人能獲得高質(zhì)量答案，而有些人只能獲得普通的答案。

這到底是為什么呢？

科技觀察家卓克老師分享了5個(gè)AI提問(wèn)技巧，我覺得對(duì)提升答案質(zhì)量很有幫助。

1. 反復(fù)追問(wèn)：拉長(zhǎng)對(duì)話鏈條到8輪以上，通過(guò)持續(xù)深入提問(wèn)，就能超越多數(shù)人的水平。

2. 提高信息密度：將復(fù)雜問(wèn)題拆解為多重子問(wèn)題，設(shè)置假設(shè)、邊界條件和輸出格式。

比如，要想對(duì)比中國(guó)和美國(guó)在AI領(lǐng)域的差距，你可以這么問(wèn)AI：

請(qǐng)從基礎(chǔ)層、技術(shù)層、應(yīng)用層這3個(gè)層面，分別找出評(píng)估國(guó)家在AI領(lǐng)域優(yōu)勢(shì)的5個(gè)數(shù)據(jù)指標(biāo)。然后，仔細(xì)對(duì)比分析中國(guó)和美國(guó)在每個(gè)數(shù)據(jù)指標(biāo)上的差異。每個(gè)數(shù)據(jù)都要有來(lái)源，不能瞎編。結(jié)論要包含表格，以方便展現(xiàn)。

3. 預(yù)設(shè)邏輯格式：明確答案的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)、證據(jù)等級(jí)和輸出框架，避免空泛回答。

比如，要想知道某篇AI相關(guān)論文的水平，你可以先把論文發(fā)給AI，然后對(duì)AI說(shuō)：

我想了解這篇論文在AI方面的突破程度，請(qǐng)你先評(píng)估學(xué)界對(duì)這個(gè)成果的評(píng)價(jià)，再統(tǒng)計(jì)類似評(píng)價(jià)度的成果在AI領(lǐng)域全球每年大約會(huì)產(chǎn)生多少個(gè)。然后再評(píng)估，類似這樣級(jí)別的成果，有多大概率在未來(lái)10年內(nèi)變成商品。假設(shè)有兩個(gè)等級(jí)，第一個(gè)等級(jí)是使用這個(gè)技術(shù)制成了商品就算數(shù)；第二個(gè)等級(jí)是使用這項(xiàng)技術(shù)的商品成為主流才算數(shù)。

4. 多案并行討論：要求模型同時(shí)給出多條獨(dú)立解決方案并對(duì)比成功率。

比如，要想解決一個(gè)比較棘手的問(wèn)題，你可以把問(wèn)題描述清楚之后，再給AI發(fā)送下面這句話：

請(qǐng)給我5條邏輯上獨(dú)立的解決方案，并對(duì)比這些方案最終解決問(wèn)題的成功率。

5. 難度梯度平滑：按難度遞增的方式解釋復(fù)雜概念，降低認(rèn)知門檻。

比如，面對(duì)一個(gè)特別陌生的知識(shí)點(diǎn)時(shí)，你可以跟AI說(shuō)：

我完全不懂xx知識(shí)點(diǎn)，請(qǐng)你用3種難度梯度遞增的方式，從最簡(jiǎn)單到最嚴(yán)謹(jǐn)，按這個(gè)方向給我詳細(xì)講一講。

當(dāng)你這樣跟AI溝通之后，你會(huì)發(fā)現(xiàn)AI能夠不厭其煩地提供高質(zhì)量的答案，它比世界上的任何老師和專家都體貼和有耐心。

如果你能持續(xù)用好以上5個(gè)AI提問(wèn)技巧，在應(yīng)用AI方面將能超越99%，甚至99.9%的人。

本文來(lái)自公眾號(hào)：林驥 作者：林驥

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