很多使用ChatGPT的朋友反饋，ChatGPT貌似沒有多大用處，甚至會給出錯誤信息。

對于前者，雖然我不是重度使用者，但也不敢茍同。對后者，我也有一些體會，比如說前段時間我想買些某國生產(chǎn)的家庭用藥，讓它提一些建議，沒想到它居然捏造出兩三個公司品牌來，令人大跌眼鏡。

當然，這種情況不算多見，目前ChatGPT已經(jīng)能輔助解決很多實際問題，包括我最近遇到的計算機領(lǐng)域的難題，咨詢它之后大多得到了有效的解決方案。

但為什么不少人會產(chǎn)生一種感覺：ChatGPT貌似沒有想象中有用？

作為生成式Ai，包括ChatGPT這種聊天/文本機器人，有一個共性，就是必須有人機互動環(huán)節(jié)，你必須向ChatGPT提問或發(fā)送信息，才能得到反饋結(jié)果。

換言之，是否懂得有效提問和引導，決定了你是否能得到“好”的答案。

這是有門檻的，在國外，目前優(yōu)秀的提示詞工程師，動輒幾十萬年薪起步。

在討論提示詞之前，我們必須先理解一個 ChatGPT 的背景因素：它目前的資料庫僅更新到2021年。也就是說，在這之后的時間，這個世界所產(chǎn)生的各種資訊，ChatGP是沒有的。

雖然這一點可以依賴 GPT4 模式的聯(lián)網(wǎng)插件補足(此為其PLUS 會員功能，正常情況下，大陸用戶無法購買) ，但事實上是，沒有經(jīng)過大量的學習，它仍會有缺漏之處，更不用說全面解決使用者提出的問題。

目前網(wǎng)絡(luò)上已經(jīng)有大量的、繁復的教程和技巧，作為輕度使用者，這種學習是有較高成本的。

下面提供三個重要的基礎(chǔ)技巧/原則，如果運用得好，其實可以達到事半功倍的效果。

1. 指定角色和對象

在應(yīng)用 ChatGPT 解決各種情境需求時，建議先讓 ChatGPT 理解它自己扮演的角色。

基本上，ChatGPT 就是個“萬能”的聊天機器人，它可以擔任任何角色，但它也可能在角色設(shè)定不清晰的狀況下，扮演一個“什么都不是”的角色，讓所有的回答都砸鍋。所以，你是希望 ChatGPT扮演一個客服？還是營銷文案大師？還是一個分析師？它的專業(yè)在哪個領(lǐng)域？這都是必須先為它設(shè)定清楚的。

比如說下面這種，就是一個比較清晰的引導提示詞：

我想讓你扮演一名數(shù)學老師。我將提供一些數(shù)學方程式或概念，你的任務(wù)是用易于理解的術(shù)語來解釋它們，這可能包括提供解決問題的分步說明、用例或建議等，以供進一步學習。我的第一個請求是：我需要你幫助我理解概率是如何工作的。

除了指定 ChatGPT 的角色之外，也請記得要告訴它，它所面對的角色是誰。有關(guān)這部分，小編甚至在設(shè)定時，有時候會很詳細地告訴它目前溝通對象的年齡、性別或者各種情境特征。比如說這個簡單指令：

請解釋一下什么叫做暈輪效應(yīng)

你得到的，可能是一些專業(yè)詞匯或書面化的反饋。如果變換一下，比如：

請你用中學生可以聽懂的語言，結(jié)合生活中的具體案例，解釋一下什么叫做暈輪效應(yīng)

上兩者得到的反饋結(jié)果，差別是很大的。讓 ChatGPT 在回答問題時有個角色設(shè)定框架，是讓產(chǎn)出結(jié)果符合需求的、非常重要的一件事情。

2. 明確指令

對于 ChatGPT 來說，指令是否明確，絕對會影響產(chǎn)出結(jié)果。當指令越模糊，機器人就必須假設(shè)各種可能的情境，來“猜測”使用者的需求是什么。而當使用者又急于得到“正確”的答案，如產(chǎn)出的結(jié)果不盡如人意，就會認為 ChatGPT 并沒辦法滿足需求。

比如說，一些Ai繪畫的使用者，經(jīng)常會先使用ChatGPT來生成畫面的英文描述，例如：

請用英文描述一棟海邊建筑

這種指令看似具體，實際上仍可歸屬于模糊的范疇，如果調(diào)整一下：

請用英文描述一棟沐浴在清晨陽光中的、現(xiàn)代化簡約風格的建筑，我希望這是一棟三層高的樓房，擁有白色的外觀，和寬敞的庭院。

這樣一來，機器人給出的結(jié)果，會更加詳細和具體。

事實上，這和我們在生活中做事的道理是相近的。你無法基于一個模糊的需求，而要求別人如同你肚子里的蛔蟲，知道你真正想要的是什么。所以，盡可能給出明確指令，才有可能得到更為精準的反饋。

3. 補充與修正

ChatGPT 在進行產(chǎn)出的時候，在許多狀況下都是依據(jù)其目前的資料庫，以及它通過“機器學習”成千上萬用戶的使用過程的結(jié)果，而后給出反饋。

但多數(shù)應(yīng)用時，有許多事件、需求的背景因素，比如具體品牌的背景、符合當下的資訊等，ChatGPT 都是缺乏的，這個時候就會影響輸出結(jié)果。

此時，小編的建議是多點耐心，為 ChatGPT 盡可能多提供一些背景信息，讓 ChatGPT 知道這些信息是當下的，符合現(xiàn)實狀況的，才會讓它的產(chǎn)出結(jié)果更有用、更符合需求。

此外還有一個場景，有些使用者希望ChatGPT能輔助生產(chǎn)一些自媒體文案，發(fā)現(xiàn)經(jīng)常寫不出那種“味道”。小編的建議是，遇到這種情況，可以給它提供一些自己寫的范例，讓它學習范例的風格和要素去寫，可以得到更接近期望的結(jié)果。這也屬于“補充和修正”的范疇。

以對于ChatGPT來說，提問的問題越有效，得到的答案質(zhì)量越高，因此高質(zhì)量并精準的指令對你生成的答案異常重要。

高效的指令特征包括：

? 盡可能交互式，能夠引導進一步深入對話，提供更準確、詳細的信息。

? 盡可能多樣化，覆蓋不同主題和場景。

? 盡可能清晰明確，避免岐義和多義性。

? 盡可能具體明細，提供所需信息的盡可能多的細節(jié)。

? 盡可能限定范圍，避免無限制的開放性問題。

? 盡可能風格統(tǒng)一，能夠保持一致性和連貫性。

? 盡可能用戶定制化，根據(jù)用戶的偏好、歷史記錄和搜索行為進行個性化定制。

? 持續(xù)更新，能夠根據(jù)用戶需求，市場變化進行調(diào)整和優(yōu)化。