一、過(guò)于模糊：精準(zhǔn)表達(dá)是關(guān)鍵

在與 AI 交互時(shí)，問(wèn)題過(guò)于模糊是最常出現(xiàn)的陷阱之一。當(dāng)提出的問(wèn)題缺乏明確指向，AI 的回應(yīng)往往會(huì)寬泛且缺乏針對(duì)性，難以滿足實(shí)際需求。比如簡(jiǎn)單拋出 “告訴我一些事” 這樣的指令，AI 可選擇的回答范圍近乎無(wú)窮，可能是一則趣聞、一條歷史知識(shí)，或者其他毫不相干的內(nèi)容，這種寬泛的回答對(duì)提問(wèn)者來(lái)說(shuō)幾乎沒有實(shí)際價(jià)值。

出現(xiàn)這類問(wèn)題的根源在于提問(wèn)者未能清晰界定需求。在日常交流中，人們習(xí)慣依賴語(yǔ)境和對(duì)方的理解能力來(lái)傳達(dá)模糊信息，但 AI 不具備人類的感知和聯(lián)想能力，它需要精確的指令才能給出有效回應(yīng)。以信息檢索為例，如果用戶想要了解特定城市某一天的天氣，卻只問(wèn) “天氣怎么樣”，AI 無(wú)法知曉具體的查詢地點(diǎn)和時(shí)間，就無(wú)法提供準(zhǔn)確的天氣信息。

要規(guī)避這個(gè)陷阱，關(guān)鍵在于讓問(wèn)題更具體、清晰。比如將 “告訴我一些事” 細(xì)化為 “請(qǐng)給我分享一個(gè)關(guān)于科技創(chuàng)新的最新突破”，明確了信息的主題和范圍。在涉及具體事物時(shí)，要盡可能詳細(xì)地描述關(guān)鍵特征。若想了解某部電影，不能只說(shuō) “給我介紹一部電影”，而應(yīng)像 “給我介紹一部 2023 年上映的科幻動(dòng)作電影，主演是湯姆?克魯斯” 這樣，給出年份、類型和主演等關(guān)鍵信息，讓 AI 能精準(zhǔn)篩選出符合需求的內(nèi)容。

二、一次問(wèn)太多：化繁為簡(jiǎn)更高效

一次向 AI 提出過(guò)多問(wèn)題，會(huì)讓其陷入 “困惑”，難以給出條理清晰的回答。例如，“請(qǐng)解釋量子力學(xué)、它的歷史、關(guān)鍵人物以及當(dāng)今應(yīng)用” 這樣的問(wèn)題，包含了多個(gè)復(fù)雜的方面，AI 在有限的輸出中很難對(duì)每個(gè)部分都進(jìn)行深入、準(zhǔn)確的闡述，結(jié)果可能是每個(gè)點(diǎn)都只是淺嘗輒止，無(wú)法滿足提問(wèn)者對(duì)知識(shí)深度的需求。

這種現(xiàn)象的產(chǎn)生是因?yàn)?AI 在處理問(wèn)題時(shí)，通常是按照預(yù)設(shè)的算法和模型進(jìn)行分析和生成答案。過(guò)多的問(wèn)題同時(shí)出現(xiàn)，會(huì)使 AI 難以確定重點(diǎn)和邏輯順序，導(dǎo)致回答混亂。這就好比讓一個(gè)人同時(shí)完成多項(xiàng)復(fù)雜任務(wù)，卻不給他明確的先后順序和重點(diǎn)要求，他很可能會(huì)手忙腳亂，無(wú)法高質(zhì)量完成任務(wù)。

為避免這類問(wèn)題，應(yīng)將復(fù)雜問(wèn)題拆解成多個(gè)簡(jiǎn)單的子問(wèn)題。以 “解釋量子力學(xué)、它的歷史、關(guān)鍵人物以及當(dāng)今應(yīng)用” 為例，可以先問(wèn) “什么是量子力學(xué)”，在得到清晰的基礎(chǔ)概念解釋后，再依次詢問(wèn) “量子力學(xué)的發(fā)展歷史是怎樣的”“量子力學(xué)領(lǐng)域的關(guān)鍵人物有哪些”“量子力學(xué)在當(dāng)今有哪些應(yīng)用”。這樣循序漸進(jìn)的提問(wèn)方式，能讓 AI 專注于每個(gè)子問(wèn)題，給出更詳細(xì)、更有價(jià)值的回答，也便于提問(wèn)者系統(tǒng)地理解和學(xué)習(xí)相關(guān)知識(shí)。

三、語(yǔ)氣不當(dāng)：適配情境很重要

提問(wèn)的語(yǔ)氣與期望的回答不匹配，也會(huì)影響 AI 的回應(yīng)效果。不同的語(yǔ)氣適用于不同的場(chǎng)景和需求，若語(yǔ)氣使用不當(dāng)，可能導(dǎo)致 AI 給出的答案不符合預(yù)期。比如在詢問(wèn)天氣信息時(shí)，使用正式語(yǔ)氣 “Could you please inform me about the current weather conditions in New Delhi?”，期望得到如 “The current weather in New Delhi is 33 degrees Celsius with hazy conditions.” 這樣正式、規(guī)范的回答；而使用隨意語(yǔ)氣 “Hey, what’s the weather like in New Delhi right now?” 時(shí)，更希望聽到像 “It’s 33 degrees and a bit hazy over in New Delhi at the moment.” 這種更口語(yǔ)化、親切的表述。

語(yǔ)氣問(wèn)題的出現(xiàn)是因?yàn)?AI 的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和模型在生成回答時(shí)會(huì)考慮提問(wèn)的風(fēng)格和語(yǔ)境。如果提問(wèn)語(yǔ)氣與期望回答風(fēng)格不一致，AI 可能無(wú)法準(zhǔn)確把握提問(wèn)者的意圖，從而給出不理想的答案。在實(shí)際應(yīng)用中，這種情況在客服對(duì)話、內(nèi)容創(chuàng)作等場(chǎng)景中較為常見。例如，在創(chuàng)作小說(shuō)對(duì)話時(shí)，如果以正式的語(yǔ)氣讓 AI 生成角色間隨意的對(duì)話，就很難得到自然流暢的內(nèi)容。

為了規(guī)避語(yǔ)氣問(wèn)題，在提問(wèn)前應(yīng)先明確使用場(chǎng)景和期望的回答風(fēng)格。如果是用于正式的商務(wù)報(bào)告，就應(yīng)采用正式、嚴(yán)謹(jǐn)?shù)恼Z(yǔ)氣提問(wèn)；如果是在日常交流或創(chuàng)意寫作中，可使用更輕松、隨意的語(yǔ)氣。同時(shí)，還可以在提問(wèn)中適當(dāng)加入一些體現(xiàn)語(yǔ)氣的詞匯或表達(dá)方式，幫助 AI 更好地理解需求。比如在要求 AI 寫一篇幽默的短文時(shí)，可以在提問(wèn)中加上 “請(qǐng)用幽默風(fēng)趣的語(yǔ)言” 這樣的表述，引導(dǎo) AI 生成符合要求的內(nèi)容。

四、細(xì)節(jié)不足：提供背景更準(zhǔn)確

在向 AI 提問(wèn)時(shí)，若遺漏重要細(xì)節(jié)，會(huì)使 AI 失去給出優(yōu)質(zhì)答案的機(jī)會(huì)。例如，問(wèn) “它有多大？”，由于沒有明確 “它” 指代的對(duì)象，AI 無(wú)法確定是在詢問(wèn)物體的尺寸、面積還是其他相關(guān)屬性，只能給出模糊或無(wú)法滿足需求的回答。

這種問(wèn)題的產(chǎn)生是因?yàn)?AI 不具備人類的常識(shí)和上下文理解能力，它只能依據(jù)提問(wèn)中提供的信息進(jìn)行分析和回答。在實(shí)際場(chǎng)景中，缺乏細(xì)節(jié)的問(wèn)題會(huì)導(dǎo)致信息不準(zhǔn)確，影響決策和判斷。比如在咨詢產(chǎn)品信息時(shí)，如果只問(wèn) “這個(gè)產(chǎn)品多少錢”，而不說(shuō)明具體產(chǎn)品名稱，AI 無(wú)法給出準(zhǔn)確的價(jià)格信息。

要解決細(xì)節(jié)不足的問(wèn)題，提問(wèn)時(shí)必須提供足夠的背景信息。像 “它有多大？” 這個(gè)問(wèn)題，可以改為 “亞馬遜雨林的面積有多大？”，明確了 “它” 的具體指向。在涉及專業(yè)領(lǐng)域或特定情境的問(wèn)題中，更要詳細(xì)說(shuō)明相關(guān)背景知識(shí)和關(guān)鍵信息。例如在醫(yī)學(xué)咨詢時(shí)，不能只說(shuō) “我頭疼怎么辦”，而應(yīng)補(bǔ)充癥狀出現(xiàn)的時(shí)間、頻率、是否伴有其他癥狀等信息，這樣 AI 才能給出更有針對(duì)性的建議。

五、期望過(guò)高：認(rèn)清邊界是前提

對(duì) AI 抱有不切實(shí)際的期望，也是 Prompt Engineering （9個(gè)最佳prompt框架：解鎖LLMs無(wú)限潛力）中的常見陷阱。例如，要求 AI 像人類一樣理解情感并做出情感回應(yīng)，問(wèn) “如果你處于我的情況，你會(huì)有什么感受？”，這種將 AI 擬人化的提問(wèn)方式忽略了 AI 目前并不具備真正的情感和主觀意識(shí)這一事實(shí)。AI 只能基于數(shù)據(jù)和算法模擬人類的情感表達(dá)，但無(wú)法真正感同身受

這種現(xiàn)象的出現(xiàn)是因?yàn)槿藗儗?duì) AI 的能力邊界認(rèn)識(shí)不足。隨著 AI 技術(shù)的發(fā)展，其表現(xiàn)越來(lái)越出色，讓一些人產(chǎn)生了 AI 無(wú)所不能的錯(cuò)覺。在實(shí)際應(yīng)用中，這種過(guò)高的期望可能導(dǎo)致對(duì) AI 的錯(cuò)誤使用和失望。比如在心理咨詢場(chǎng)景中，如果患者期望 AI 能像真正的心理咨詢師一樣給予情感支持和深度理解，就可能無(wú)法得到滿足。

為避免此類問(wèn)題，需要正確認(rèn)識(shí) AI 的能力邊界。在提問(wèn)時(shí)，應(yīng)根據(jù) AI 的實(shí)際能力調(diào)整期望。對(duì)于情感相關(guān)問(wèn)題，可以改為 “一般人在這種情況下可能會(huì)有什么感受？”，這樣的問(wèn)題更符合 AI 的處理能力，能得到更合理的回答。同時(shí)，在使用 AI 時(shí)，要清楚它擅長(zhǎng)的領(lǐng)域和存在的局限性，在合適的場(chǎng)景中發(fā)揮其優(yōu)勢(shì)。

六、不吸取經(jīng)驗(yàn)：迭代優(yōu)化是途徑

重復(fù)使用無(wú)效的提示，而不根據(jù)過(guò)往經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行調(diào)整，會(huì)阻礙與 AI 交互效果的提升。比如總是要求 AI 創(chuàng)作有創(chuàng)意的內(nèi)容，卻從不根據(jù)之前的生成結(jié)果調(diào)整提問(wèn)方式和要求，這樣很難獲得更優(yōu)質(zhì)的創(chuàng)意成果。

這種問(wèn)題的根源在于缺乏對(duì)交互過(guò)程的反思和總結(jié)。在與 AI 交互時(shí)，每次的提問(wèn)和回答都是一次學(xué)習(xí)機(jī)會(huì)，但很多人沒有充分利用這些反饋信息，導(dǎo)致不斷重復(fù)同樣的錯(cuò)誤。在內(nèi)容創(chuàng)作、數(shù)據(jù)分析等領(lǐng)域，這種情況會(huì)浪費(fèi)大量時(shí)間和精力，無(wú)法提高工作效率和質(zhì)量。

要解決不吸取經(jīng)驗(yàn)的問(wèn)題，就需要重視反饋，將每次與 AI 的交互都視為一次學(xué)習(xí)過(guò)程。在得到 AI 的回答后，仔細(xì)分析回答是否滿足需求，哪些地方存在不足。根據(jù)分析結(jié)果，調(diào)整提問(wèn)的方式、內(nèi)容和重點(diǎn)。例如，如果 AI 生成的文章缺乏深度，下次提問(wèn)時(shí)可以增加 “請(qǐng)深入分析”“提供具體案例支持” 等要求。通過(guò)不斷地迭代優(yōu)化，逐漸提高提問(wèn)的質(zhì)量，從而獲得更符合期望的 AI 回答。

Prompt Engineering （大模型中的提示詞（prompt）壓縮：讓每個(gè)Token都物盡其用）是一門不斷發(fā)展的技能，在與 AI 交互的過(guò)程中，我們會(huì)遇到各種各樣的陷阱。通過(guò)識(shí)別并避免上述常見的陷阱，不斷優(yōu)化提問(wèn)方式和技巧，我們能更好地發(fā)揮 AI 的潛力，實(shí)現(xiàn)更高效、更有價(jià)值的交互。