為什麼AI生成內容不好用?3訣竅讓AI產出更精準,下對指令贏一半

采實文化
1天前
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為什麼AI生成內容總是不如預期?分享3大關鍵訣竅,包括利用「5W1H」下達具體指令、將任務拆解為多道步驟,並透過反覆修正優化結果,學會正確的提問與溝通技巧,讓AI產出更精準,初學者也能馬上上手!本文節錄自《【圖解】工作救星!上班族必學的AI活用大全》。

文/加納敏彦

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在讓生成式AI產出精準內容,必須掌握幾個重點訣竅。介紹3個初學者也能立即上手的技巧。

【訣竅1】把AI當成人類,下達「具體指令」

首先第一個訣竅,就是要提供「具體指令」。儘管AI已經吸收了龐大資訊,但還是得依照我們的指令內容來輸出內容。AI必須先理解指令語意,再從龐大資訊中根據機率產出後續文字。

因此,「具體指令」能幫助AI產生清楚認知,較容易獲得符合需求的結果。現在就來舉例說明一下。

  • 含糊抽象的指令範例:請說明ChatGPT。
  • 具體明確的指令範例:請上網查詢ChatGPT,以500字左右的篇幅說明最新資訊。這是要在公司內部會議發表的內容,請簡單說明得讓不懂IT和AI的大人也能理解。

在思考「具體指令」時,可以參考在工作中整理或傳達資訊時常用的「六何法」(5W1H)。

When(何時)最新資訊
Where(何地)上網查詢
Who(何人)不懂IT和AI的大人
What(何事)ChatGPT
Why(為何)要在公司內部會議上說明
How(如何)以500字左右來簡單說明

透過六何法來思考,就能完成相當具體的指令。不需要每次都加入所有元素也無妨,像「When」(何時)和「Where」(何地),這些往往也很少會用到。

在向AI下達指令時,特別重要的就是「Why」(為何)。隨著AI的進步, AI理解指令語意的能力也越來越強。因此,如果可以在指令中輸入「為何下達這種指令」的理由,說明自己的意圖, AI會更好掌握你的用意,更容易產出符合要求的結果。

另外在下指令時,可以把AI視為「工作夥伴」,像與人溝通那樣精確說明,甚至想成是在指揮下屬或祕書也行。向人傳達指示時,具體敘述會比含糊其辭更有效用。當你越熟悉如何對AI下指令,越能提升指揮人的能力,可說是一舉兩得。

【訣竅2】拆解為「多道步驟」

下個重要訣竅,就是將指令拆成不同步驟來執行。如果在一次的指令中塞入過多資訊, AI可能也無法同時處理到好。AI雖然聰明,但並不表示一次就能完美滿足所有要求。將指令拆成多道步驟,每項指令專心處理單一作業,便能在各項作業中獲得更精準的輸出內容。

舉例來說,可將指令拆成兩個步驟來進行:

  • 步驟1的範例:請上網搜尋有關ChatGPT的資訊,並正確說明最新情報。
  • 步驟2的範例:以這些說明為基礎,整理成大約500字的文字報告。這是要在公司內部會議上發表的內容,請簡單說明得讓不懂IT和AI的大人也能理解。

在這個範例中,步驟1在專心搜尋正確資訊,步驟2則是將資訊整理得簡單易懂。像這樣拆成多道步驟,能同時提升精確性和易懂程度。大家可以試著思考「能不能拆解給AI的指令」,讓各項指令專注處理單一作業,就能大幅提升AI的輸出品質。

【訣竅3】不追求完美,耐心反覆修正

最後一個訣竅,就是不要一開始就期待完美結果,而是要耐心反覆修正。其實這個心態十分重要。與其為了設計理想指令而過度思考,不如直接先試著下指令,再逐步反覆修正。通常這樣的做法,反而能更快獲得最佳結果。

AI第一次輸出的內容,可能會與你的期待和意圖稍有落差,但千萬不能因此放棄,或是擅自認定「AI派不上用場」。只要繼續追加指令或是要求修改, AI就能在幾秒鐘內改進。假設你如前述那樣拆成兩個步驟,AI的說明卻還是不夠淺顯易懂時,可以像下述這樣要求AI修改:請以更適合初學者的方式來簡單說明。

如果對象是真人,提出修改時必須顧慮對方的心情,但對AI就不需要顧忌,可以隨興且明確地提出「希望如何修改」的需求。

「具體指令」、「拆解步驟」、「反覆修改」—— 透過這三大訣竅, AI能成為你的工作夥伴,與你一起攜手創造(共創)成果。

節錄自:采實文化《【圖解】工作救星!上班族必學的AI活用大全:從寫作、影片到虛擬分身,8大領域 × 39種場景 × 23款工具,讓AI成為你的職場好幫手!》/加納敏彦 著

節錄自:采實文化《【圖解】工作救星!上班族必學的AI活用大全:從寫作、影片到虛擬分身,8大領域 × 39種場景 × 23款工具,讓AI成為你的職場好幫手!》/加納敏彦 著

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