 刚跟DeepSeek共创《跟圈外朋友聊大模型应用》。书接上回，以下是我用鲁豫口头禅追问之后DeepSeek的回应。 **用户疑问背后的潜台词：** “你说'像聊天一样提问就能用得好’，但实际体验中AI经常答非所问，这方法真能解决问题？” --- ### **回应思路：从“不信”到“真香”的三层逻辑** #### **1. 承认现实：AI确实不完美，但“提问方式”决定天花板** - **“AI答非所问”的本质**：大模型本质是“语言概率游戏”，它只能根据输入预测最可能的答案。若提问模糊（如“写一篇好文章”），AI只能随机发散；若提问具体（如“用口语化风格写一篇800字推文，主题是职场拖延症，包含3个心理学理论”），答案质量会指数级提升。 - **案例对比**： - 差提问：“帮我做旅游攻略” → AI回复笼统的景点列表； - 好提问：“3天广州亲子游，预算人均800，避开网红景点，侧重自然教育和本地小吃” → AI生成可落地的行程表。 **关键点**：**不是AI不够强，而是人类尚未学会“精准表达需求”**，这和早期人类面对搜索引擎的“关键词迷茫”如出一辙。 --- #### **2. 方法论升级：提问不是“一次性考试”，而是“拼乐高”** 许多人误以为提问是“输入问题-得到答案”的直线流程，但实际上，**优质回答=渐进式拼装+动态校准**： - **第一块积木**：抛出原始问题（如“如何提高工作效率？”）； - **第二块积木**：根据AI回复追加限制条件（“能否用番茄工作法+时间盒技术，结合程序员的工作场景举例？”）； - **第三块积木**：要求结构化输出（“用1.原理 2.步骤 3.避坑指南的格式重新整理”）。 **效果类比**：就像和同事讨论方案，没人指望一句话说完所有需求，AI协作同理。 --- #### **3. 终极心法：把AI当“实习生”，而非“许愿池”** - **许愿池思维**：“给我一个完美的答案”→ 注定失望； - **实习生思维**：“先按你的理解写一版，我来批注修改”→ 越迭代越精准。 **实验建议**：下次可以试试以下话术： - “你刚才提到的XX方法，能结合我的行业（例如教育/电商）细化吗？” - “如果用户是60岁老年人，这个方案需要怎么调整？” - “请用'问题-原因-解决方案’的结构重写，并加入数据支撑。” --- ### **结语：信与不信，差一次“追问”** “不信”的本质，是对工具潜力的认知边界尚未被打破。不妨用这个动作验证： 1. 选一个你曾觉得“AI没用”的问题； 2. 按“拼乐高”法追问3次； 3. 对比初版和终版答案。 **你会发现**：**AI的上限，往往是你提问深度的一面镜子**。 |
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