發(fā)現很多人都(dōu)不懂得怎麼(me)提問

我瞄了眼大家的提問，發(fā)現大多數人都(dōu)不大懂怎麼(me)向(xiàng)AI提問（當然也有可能(néng)隻是抱著(zhe)試試心态，所以沒(méi)有過(guò)腦）。

很多人隻是泛泛地抛個名詞，或簡單一句話——

那AI生成(chéng)的結果自然也沒(méi)啥針對(duì)性，對(duì)你來說也用處也就比較有限。

Anyway，今天我準備分享我的AI提問技巧（這(zhè)可能(néng)是你在外面(miàn)得花599才能(néng)買到的内容）。

在開(kāi)始聊技巧前，我們需要先——

Part 1

了解生成(chéng)式AI的局限 

我給大家強推過(guò)N次的行爲經(jīng)濟學(xué)家Daniel Kahneman，把人的思考分成(chéng)兩(liǎng)個系統——

包括ChatGPT在内的生成(chéng)式AI，其實更像是系統1的工作模式——

它們通過(guò)大量材料/數據的學(xué)習，會根據上下文來判斷接下來會出現的文字，最大概率可能(néng)是哪個字，從而生成(chéng)出來。

舉個例子——

當我被(bèi)問到「你是誰」的時候，這(zhè)時我的第一反應，第一個出現的字是「我」。

第二個出現的文字，很大概率是「是」，也有可能(néng)是「叫(jiào)」，或者「的」。

然後(hòu)我的大腦很快幫我選擇了「的」。

因爲前面(miàn)兩(liǎng)個字已經(jīng)确定是「我的」，那後(hòu)面(miàn)我就不會接「是」了，而是接「名字是狐狸」。

如果第二個出現的文字我選了「是」或「叫(jiào)」，那接下來我大概率就會接上我的名字。

因爲是通過(guò)計算概率來決定下一個字，所以目前的生成(chéng)式AI會有一個局限——它其實并不是特别懂邏輯推理，并沒(méi)辦法像人類一樣(yàng)用系統2來進(jìn)行深度推理。

所以才會有「一本正經(jīng)地胡說八道(dào)」，也就是所謂的「AI幻覺」現象。

另外，用來訓練AI的材料本身也不一定都(dōu)是100%正确的，所以對(duì)AI生成(chéng)内容進(jìn)行查證是非常重要的。

不過(guò)，這(zhè)并不代表AI就不能(néng)用。

雖然用來查詢事(shì)實和數據時不時會出錯，不過(guò)用AI來幫我們發(fā)散思維還(hái)是挺好(hǎo)用的。

比如寫這(zhè)篇文章的時候，我在寫完大綱後(hòu)，又讓AI幫我生産了一個大綱，然後(hòu)從它的大綱裡(lǐ)面(miàn)挑了一些我之前沒(méi)想到的要點。

再比如，雖然查數據不大行，但是用來找數據源還(hái)是挺靠譜的——

當然，更重要的可能(néng)還(hái)是學(xué)會提問——

Part 2

學(xué)習提問的藝術 

以前我寫過(guò)一篇 麥肯錫方法論，科普過(guò)如何界定問題。

當時我跟大家分享了下面(miàn)這(zhè)個表——

簡單來說，界定問題時我們要盡可能(néng)做到SMART——

把問題範圍限定得更具體（Specific）

把成(chéng)功标準确定得更可衡量（Measurable）

考慮條件限制後(hòu)需要是可實現的（Attainable/Actionable）

跟相關方的利益有相關性（Relevant）

需要加上時間限制（Time-bound）

對(duì)生成(chéng)式AI（包括ChatGPT/文心一言/訊飛星火/狐狸GPT等等）的提問，其實也是類似的。

1. 問題範圍

Specific 具體

問題範圍越聚焦，你就越容易得到可以落地的方案。

所以一開(kāi)始，我們要限定範圍，落到具體的時間、地點、對(duì)象上。

比如「幫我複盤市場走勢」這(zhè)個請求，就不如縮窄成(chéng)「我打算複盤A股2015年的走勢，請幫我列出該年漲得較好(hǎo)的闆塊」。

有一個小技巧是：如果問題範圍太寬泛，可以考慮把一個大問題拆成(chéng)幾個小問題。

這(zhè)個方法，我在另一篇麥肯錫方法的文章裡(lǐ)也有詳細介紹過(guò)（當然，你也可以讓AI幫你做問題的拆分）。

另外，給它布置任務時，要清晰厘定好(hǎo)具體任務。

它可以達成(chéng)的目标包括但不限于：建議、翻譯、比較、寫作、腦暴、提供論點、列出選項的優缺點、對(duì)文字進(jìn)行總結提煉、找名人名言、找數據源、解釋概念、測算市場規模、填寫模闆、修改代碼等等（我都(dōu)整理在模闆裡(lǐ)了）。

2. 成(chéng)功标準

Measurable 可衡量

界定問題時，我們可以對(duì)AI的處理和輸出過(guò)程給出具體标準。

比如針對(duì)處理過(guò)程，我們可以指定它所扮演的角色，這(zhè)樣(yàng)它的思考過(guò)程會更有針對(duì)性一些。

比如我們可以讓它扮演一個基金經(jīng)理/遊資大佬/量化交易員/牛散，再讓它分享一下投資的方法論。

你會發(fā)現不同角色的答案還(hái)挺不一樣(yàng)的。

除了指定角色，我們也可以指定它的思考方式。

比如加上一句「請逐步思考，并寫出你的思考過(guò)程」，往往可以提高複雜問題的正确率。

或者加上一句「盡可能(néng)符合MECE原則」（我以前介紹過(guò)），那麼(me)問題地展開(kāi)會更結構化。

還(hái)有一個小技巧是「溫度值」（temperature）。

前面(miàn)我不是說了，類似ChatGPT的大預言模型其實是在用系統1生成(chéng)文字，隻選擇最大概率出現的詞彙嗎？

我們其實可以通過(guò)調整溫度值（0~1），讓它的容錯率變高。

直接輸入「using temperature of 0.5」之類的就行。

如果溫度值是0的話，那它隻會輸出最大概率出現的詞彙。

而溫度值越接近1，它就越有可能(néng)輸出一些小概率出現的詞彙，讓答案顯得更有創造力一些。

我們也可以對(duì)它的輸出過(guò)程作出限制——

比如要求數量、語氣（嚴肅/輕松/諷刺）、格式（表格/列表/段落/Markdown/小紅書常見的形式）、語言、字數等等。

比如前面(miàn)展示的系統1和系統2的表格，我就是用AI生成(chéng)的（不過(guò)狐狸GPT暫時沒(méi)法輸出表格）——

3. 條件限制

Attainable 可實現

我們應該給到它盡可能(néng)多的背景信息，特别是在内部資源和外部條件層面(miàn)的限制——

内部資源比較好(hǎo)理解：要麼(me)就是你的預算，要麼(me)就是你有的團隊，或者是你擁有的技能(néng)和知識水平等等。

外部條件很多人會有個誤區：覺得人工智能(néng)什麼(me)都(dōu)懂。

其實目前大多生成(chéng)式AI是不能(néng)聯網的預訓練模型（GPT的P就是Pre-trained，提前訓練的意思），用的訓練數據都(dōu)是舊數據。

所以如果你想讓它分析最近發(fā)生的事(shì)件和數據時，需要把事(shì)實喂給它。

如果想讓它在分析的時候考慮到外部環境的變化，也可以盡可能(néng)地告訴它當下的外部條件如何（文章最後(hòu)附了相關案例）。

4. 利益相關方

Relevant 有相關性

在介紹背景信息的時候，也可以告知它更高層級的大目标，比如監管限制、公司願景什麼(me)的。

另外，你也可以用前面(miàn)提到的角色扮演功能(néng)，進(jìn)行換位思考——

比如你把它給定義爲你的直屬上司的話，并且給它輸入盡可能(néng)多的人設的話，你會更知道(dào)站在上司的立場，會怎麼(me)解決這(zhè)個問題。

除了老闆，有時候你的産出可能(néng)還(hái)會面(miàn)向(xiàng)其他特定客群，比如小孩子、大學(xué)生、職場新人等等，你也可以在你的問題中詳細表述。

5. 時間限制

Time-bound 有時間限制的

這(zhè)個點就不解釋了，給方案的落地時間設個deadline就行。

按照上面(miàn)的方法論，我整理了一個可以填寫的模闆——

如果要獲取Excel，可以直接在公号後(hòu)台回複關鍵字「GPT模闆」獲取。

另外，我也放兩(liǎng)個案例給大家作爲參考吧~

案例1

參考的Prompt如下——

「目前我是一個生活在中國(guó)的單親媽媽，我手頭上有100萬人民币，每個月收入1萬人民币、支出9千人民币，是個什麼(me)都(dōu)不懂的理财小白，我的風險偏好(hǎo)很低。

接下來我希望你可以扮演一個優秀的基金經(jīng)理，請根據你的相關經(jīng)驗，給我推薦5個可以穩健增值财富的資産類别，并幫我分配好(hǎo)投資比例，我希望可以不影響目前的生活水平。投資周期我希望可以在10年内，因爲10年後(hòu)我想把這(zhè)筆錢留給女兒。

結果請以輕松的語氣、以列表的形式、以中文、以一個忙碌的40歲的母親能(néng)聽懂的方式輸出。

近期有一些外部環境的變化：1. 近期受監管影響，保險公司開(kāi)始調低預定利率；2. 美聯儲目前正處于加息周期尾聲；3. 中國(guó)不少城市的房價漲不動了，我并不看好(hǎo)房市；4. 中國(guó)居民儲蓄率在過(guò)去一年有所上升。

請一步步思考，并寫出你的思考過(guò)程，回答限制在800個字以内。」

GPT-4的參考答案如下——

案例2

參考的Prompt如下——

「目前我是一個生活在中國(guó)的金融從業者，我沒(méi)有編程背景，對(duì)人工智能(néng)和機器學(xué)習領域很感興趣。

接下來我希望你可以扮演一個優秀的職業規劃師，請根據你的相關經(jīng)驗，幫我制作一個提高人工智能(néng)産品使用技能(néng)的學(xué)習計劃。

我希望可以在不影響我的全職工作的前提下（我每天的工作時間爲早上九點到下午七點），在1年内達到專家水平。

我希望學(xué)習總支出可以控制在5000元以内，所以請幫我盡可能(néng)找免費的課程。

結果請以輕松的語氣、以表格的形式、以中文、以一個沒(méi)有計算機知識的成(chéng)年人能(néng)聽懂的方式輸出，并列出所有課程的鏈接。

近期有一些外部環境的變化：1. 中美技術戰加劇；2. 金融行業正在不斷降薪；3. 目前失業率處于高位；4. openai公司推出了ChatGPT産品，大語言模型技術突飛猛進(jìn)。

請一步步思考，并寫出你的思考過(guò)程，回答限制在800個字以内。」

GPT-4的參考答案如下——

Anyway，今天寫的文章确實有點長(cháng)。