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1.ChatGPT如何生成内容
如何运用ChatGPT来获得我们需要的内容呢？答案是使用一个简洁的公式：背景信息+提问指令=内容生成。
内容生成公式图示
首先，我们定义的 “内容生成” 范围十分广泛，既包括传统的媒体内容，如图文、音频、视频、文案，也涵盖书籍、课程、培训、咨询等各种形式。特别值得注意的是，随着AI能力的提升，一些曾经门槛较高的领域，如软件开发、数据分析，也被纳入内容生成的范畴。
这个公式的左端，有两个关键因素：背景信息和提问指令。
（1）背景信息。背景信息可以是对话的上下文，也可以是一段明确的文字描述，用于设定生成内容的范围。例如，如果你希望ChatGPT为你写一个AI医疗主题活动的策划方案，你的背景信息可能需要包括“我是一家咨询公司，准备组织医疗行业客户办一场AI医疗主题活动”。这里的背景信息，指的是你描述任务时，应提供的基本信息，包括行业背景、事件描述、场景、约束条件，等等。
（2）提问指令。提问指令则是指提出的具体要求或问题，即“做什么、输出什么内容”。例如，“请你为我写一个简要的会议策划方案”，这个提问指令明确地告诉了ChatGPT你希望得到什么样的内容。
这个公式给了我们清晰的指引：只要我们能够深入地、精确地定义所期待的内容，将复杂的问题分解为背景信息和提问指令，就能够运用ChatGPT来实现目标。这样的逻辑不仅适用于ChatGPT，也适用于其他AI技术，包括谷歌的Claude、国内的大型模型（如百度的文心一言模型、讯飞的星火大模型等）。
如果ChatGPT给出的结果不符合我们的要求，怎么办？改进的思路依然是这个简洁的公式。我们需要思考一下为什么ChatGPT的回答不符合我们的要求，到底是因为背景信息缺乏还是提问指令不够清晰，然后有针对性地提供更详尽的背景信息或者更精确的提问指令。
简而言之，AI的世界，没有那么复杂。我们不需要成为AI专家，只需要更深入地挖掘需求、更清晰地表达提问指令，剩下的就交给AI去完成。
2.背景信息和提问指令如何影响内容输出结果
接下来，我们通过两个案例，来看一看背景信息和提问指令是如何影响输出结果的。首先，我们直接给出提问指令，让ChatGPT来做这个任务：“写一个简要的会议策划方案。”
ChatGPT生成的会议策划方案（未提供背景信息）
当ChatGPT看到这个提问时，它开始编写一个关于会议的故事。它设计了一个名为全球科技创新峰会的虚拟会议，设定了一系列的主题和日程。看起来，这是一个典型的会议策划方案，但这个方案与我们的项目背景完全无关，并没有实用价值。
接下来，补充完整的背景信息，重新提问。ChatGPT看到了补充后的背景信息，马上开始动手，生成了一个新的会议策划方案。
ChatGPT生成的一份会议策划方案（补充背景信息后）
这个新的会议策划方案，就有了明显的特色。它的名字是“智能医疗：AI在医疗领域的革新与影响”。它详细地列出了一些与AI医疗相关的议题，这个方案，就充满了针对性和相关性。
对比ChatGPT的两次回答，我们看到一个非常有趣的现象，那就是和ChatGPT互动，与上司给下属分派任务的方式惊人地相似。想象一下，你是一位主管，你需要给你的下属安排工作。如果你只是随意地说：“给我写一个策划案。”你的下属可能会一头雾水。他会想：“这个策划案的具体内容是什么？我需要注意哪些重要的事项？”如果缺乏具体的信息，即使是最优秀的员工，也难以有效地开展工作。而优秀的管理者，往往善于给下属发出清晰明确的指令。
需要指出的是，背景信息和提问指令，并不一定非要明确地分割开来。只要我们的提问中包含了所有必要的信息，我们就能得到想要的答案。不论这些信息是融合在一个问题中，还是分散在几个问题中，对ChatGPT来说输出结果都是一样的。