一個很小的人影面對一個很大的發亮問號，周圍有拼圖片、對話框、亮燈泡，地上散落著報表。
我們以為自己在向萬能的 AI 提問，會得到一個完美的答案。但，其實我們常沒做到的是：定義問題。以至於落入毒樹果實理論，讓答案不是那麼完美。
所以當你發現 AI 的答案不精準、太空泛、甚至看起來很笨拙時，多半不是 AI 出錯，而是問題本身還不夠清晰。AI 不理解世界，它只是在語言中預測一個「最像答案的答案」。而這個答案的樣子，從一開始，就被你的提問決定了。
所以在向 AI 提問時，要準備四個攻略方向：
一、解析度：你給的問題是清晰，還是馬賽克？
當問題模糊時，AI 只能補洞。沒有背景、沒有目標、沒有標準，它就會用「最常見的合理答案」來填滿空白。
結果不是錯，而是平均。看起來沒問題，但對你可能沒有具體幫助。
問題的解析度越低，AI 的猜測越多，答案越泯然眾人。
二、顆粒度：你要方向，還是步驟？
同一個問題，可以是粗顆粒的，也可以是細顆粒的。粗顆粒給你方向，細顆粒給你行動。
不過要注意的是，顆粒度不是越細越好。當你把問題切得很細，同時也在設定答案的範圍。
- 如果問題的前提錯了，答案會錯得很精準；
- 如果問題的限制太多，答案的可能性會縮減；
- 如果問題過於具體，那答案會有「看起來很對」但錯得離譜的偽精確感。
問題的顆粒度讓答案更清楚，但也可能讓誤差越不容易被發現。
三、情境：AI 沒有你的世界
AI 沒有經歷過你的背景、限制與動機。它只看得到你輸入的文字，只能掌握語言之間的關聯，而不是你所處的現實。
當提問者的情境缺失時，就會出現答案感覺很陌生、很不是自己會說的話：邏輯很正確，但完全是 AI。
你提問時不說的情境，AI 會自己補；而 AI 補的，通常不是你要的。
四、性格偏差：一個太乖的系統
AI 被訓練成不讓對話中斷、不讓人不舒服。它會順著你的前提，即使前提有問題；它會給出完整回答，即使並不確定。
於是 AI 的答案會讓人有一種感覺：AI 感覺起來很聰明，但其實只是幹話講得很流利。
AI 不會主動質疑你，除非你允許它。
怎麼從 AI 挖出你要的答案
就像人與人相處時，越了解對方，就越能進退有度。想攻略 AI，就是要先了解 AI 回應模式的四個特性，再把上述四點反過來，就會變成一個簡單的提問框架：
- 讓問題能提供解析度：給條件、給目標、給判斷標準；
- 讓問題能提供顆粒度：先決定自己是要得到概念還是步驟；
- 提供問題出現時的情境：提問時補上問題的時空背景與限制；
- 提供 AI 反思的空間：允許AI指出問題，而不是只給答案。
你甚至可以用一個最小模板：
- 我目前在＿＿（條件）
- 我想達到＿＿（目標）
- 我的限制是＿＿（情境）
- 在這個情況下，我該怎麼做？
如果需要 AI 能更深度思考，可以再加上：
- 請指出我前提中可能的問題
- 請用具體步驟回答
我記得剛開始學英文文法時，補習班老師說，永遠用「主動受地時」的方式去寫你的句子。AI 也是如此。
風格可能是一種危險的提問方式
很多 AI 提問技巧會教你：
「像顧問一樣回答」
「用條列式整理」
這些提問方式都能讓答案不那麼普通，但其實只會改變答案的表達方式，不會提高答案的品質。 在這些提問方向沒搞清楚之前，提問的風格有可能只會讓錯誤的答案變成高大上的普信男。
很多衣冠楚楚的人其實是衣冠禽獸，
就像我曾經跟 Gemini 說，如果你是財經專家，你如何看目前股市的跌勢？它非常危言聳聽地說，趕快賣掉手上的股票，懂得止損才能換到睡得心安；非常理所當然，而且的確有幾分道理。但有趣的是，那串對話剛開始時，Gemini 是跟我說，我的選股方向很不錯，極力稱讚我的理財模式。
最後，我用了 5000 元換到一夜的安眠，並賠掉未來 2 萬元的生活費。
你永遠不該把提問框下面那句「Gemini 是 AI，有時可能會出錯」當作是網頁的裝飾圖樣。
我們如何思考
美國教育家杜威（John Dewey）早在 20 世紀初於《我們如何思考》一書中提到定義問題的重要性：如果問題定義模糊，後續的所有努力都只是在浪費時間。長期擔任通用汽車研究部門負責人的發明家凱特林（Charles Kettering）也提到，清楚陳述問題就能讓問題解決個大半。
我們以為 AI 在回答問題，但更精確地說——AI 只是在回應一個被你定義過的世界。你的問題不清楚，AI 只能猜答案；如果你的提問夠清楚，那 AI 的答案才有機會真正幫助到你。
就像你的女友嘟著嘴撒嬌說，「我希望你對我好一點。」你大概會覺得自己參加了通靈大賽，然後大半夜跑去買了一包鹹酥雞給她，結果她不僅嘴嘟得更高，還把鹹酥雞扔到垃圾桶對你說：「你不知道我正在減肥嗎？」
你傻傻地掏錢對她好，結果感覺「我本將心照明月，奈何明月照溝渠。」但其實女友只是希望你當時牽起她的手，深情默默地看著她說，「這樣的好可以嗎？」
雖然我應該會希望你去買鹹酥雞，就像 AI 有時會誤打誤撞回答到我心坎上一樣。
通靈是「男友力」的必點技能。
當我們抱怨 AI 有夠笨時，或許可以回頭檢視：我的提問是否具備足夠的顆粒度？我有沒有透過指令進行篩選，告訴 AI「這不是我要的」？我有沒有給予足夠的物理錨點，讓它從機率的迷霧中，降落在現實的座標上？
AI 的智慧，其實是提問者觀察深度的倒影。
AI 對你的攻略，真真像極了愛情。
