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在强大的AI面前，在信息和记忆面前，人类的血肉之躯无法跟它强大的数据库和模型库相抗衡，但是我们的可贵之处不在于信息量和记忆，而在于意识，有主观能动性，有批判性和创新性。想通这一点，我们也就没有必要去刻意夸大AI的威胁。AI是一个人人都能用的工具，关键就在于如何使用，打开这个工具的钥匙就是我们如何向AI提问，以收获一个高质量的回答。
不同的人使用DeepSeek，感受和体验是不一样的，这很正常。因为DeepSeek回复的质量很大程度上取决于指令的质量，也就是提问的质量。
为什么呢？因为一个优质的指令可以让DeepSeek更好地理解你的需求，更好地执行任务，并精准地给出令人满意的回答。相反，一个不好的指令则可能让DeepSeek误解你的意图，正可谓“失之毫厘，谬以千里”。
正如OpenAI创始人所说：“能够出色编写指令跟聊天机器人对话，是一项能令人惊艳的高杠杆技能。”这句话非常有道理，能否写好指令已经成为未来人才竞争力的分水岭。这就不难理解为什么有的人因为AI时代的到来而失业，有的人却被公司以百万的年薪来求取。
有了AI这样的工具，将会十倍、百倍地拉大会提问和不会提问的人之间的鸿沟。提问本身就是人类独有的意识光辉，是独有的能力。我们常常说：好问题比答案更重要。当你知道提什么问题的时候，答案就快水落石出了。问题的质量决定了提问者思维的层次、高度、境界和对问题本质的洞察；从一个人提的问题，就能判断出他在什么层次上；一个具有良好提问能力的人，通常具有较强的思维能力和解决问题能力。
人无法提出超出认知范围以外的问题，使用者的认知上限决定了AI的输出上限。正如爱因斯坦在《物理学的进化》里说：“提出一个问题往往比解决一个问题更为重要，因为解决一个问题也许只是一个数学上或实验上的技巧问题。而提出新的问题、新的可能性，从新的角度看旧问题，却需要创造性的想象力，而且标志着科学的真正进步。”
人类之所以成为万物之灵，首先就在于会思考，本质就在于会发问，提问一次又一次地驱动着人类的内在认知，从而获得外在的发展和进步。所以在AI时代，我们要更加重视和训练自己提问题的能力。
AI工具遵循一套自己独特的提问方式，但是在实际应用中，人们因为没有系统地训练过向AI提问，所以在开始使用这个工具的时候存在一些误区。
（1）过度期待和依赖AI
人们往往会过度期待AI的智能水平，认为AI能够像人类一样理解复杂的语境、情感和含义。然而，大多数AI仍然是基于模式匹配和统计学习，其理解能力是有限的。
（2）语境理解不足
AI可能无法准确理解某些复杂的语境，尤其涉及歧义、隐喻或文化背景的问题。人们需要在提问时尽量精准地交代，以免误解。
（3）不了解AI的能力范围
有时人们会将超出AI能力范围的问题交给AI。例如，要求AI做情感判断、情绪表达、伦理决策或对未来事件的预测。
（4）过分信任
在某些情况下，人们可能会过分信任AI提供的答案，而不经过进一步的验证。但有的时候，它真的会“一本正经”地胡说八道。
（5）误认为AI是绝对权威
尽管AI可以提供大量的信息，但它并不是绝对权威。人们需要从多个来源获取信息，进行比较和分析，而不仅仅依赖于AI的回答。
（6）忽略对AI的训练和改进
人们可能只关注单次交互中的答案，而不注意通过与AI的交互来帮助AI学习和改进。持续的反馈、交互和喂养有助于提高AI的表现。
为了避免以上误区，向AI提问是要遵循一套自己独特的提问方式的，我经过总结和实践，提炼了一个万能的提问公式（这里以DeepSeek为例）：
AI万能提问公式=角色设定+背景信息+任务目标+输出要求+输出规则
这个万能的提问公式就是指令公式，包含5个关键要素，分别是角色设定、背景信息、任务目标、输出要求和输出规则。
（1）角色设定
角色设定是指在输入指令时，通过给它假定一个角色，以赋予它相应的能力素质。具体来说，DeepSeek从本质上讲是一个大语言模型。我们和DeepSeek交流的过程，本质上是在和背后的语言模型产生交互的过程。
不同的角色设定，会触发DeepSeek调用相对应的模型回复。这一点非常重要，DeepSeek已经集成了人类历史上各领域无数个优秀大脑。在具体的问题中，如果角色设定得越靠近，就越能够精准代入角色，就像哆啦A梦的时空隧道，带你穿越时空去连接那个最能帮助你解决问题的大脑。
如果我想设计一个推广方案，就可以把DeepSeek设置成为一个资深的广告商。角色设定是这样的：我想让你充当广告商。你将创建一个活动来推广产品，此次主题是面向18~30岁的年轻人推广一种新型运动鞋的广告活动。
（2）背景信息
背景信息是指在输入指令时，提供相关的背景信息，让AI更好地理解上下文。
这是因为大语言模型本身是不具备记忆功能的。就好比你突然被拉去开会，但是会议信息什么都没有，在会上面对别人的提问和讨论，你一定会不知所以，一头雾水。
如果在开会前有人给了你一个会议介绍，里面详细列出了会议背景、会议目的、会议参与人员、会议流程、需要你做哪方面的发言，你就能更好地应对这个会议，在会议中有更高质量的发言，因为他给了你充足的上下文补充信息。
人类需要上下文，AI同样也需要，而且相关性、准确性越高，对方越能给你精准的答复。这里就需要把上下文的背景信息都用指令来表达清楚，这样它就能给你更好的答案。
你想通过减糖开始健康的生活，希望向AI提关于减糖养生的问题。如果你能够给对方更多的背景信息，比如明确指定时间范围，像春节期间，这样它就会给你与该时间范围相关的信息和建议，是不是很贴心？
（3）任务目标
任务目标是指在输入指令的时候，要给AI布置一个明确的任务，设定一个具体清晰的目标，防止生成的结果有歧义且偏离主题。
如果你的任务目标指令越来越具体，有字数的要求，明确主题是什么、什么用途，就能够让AI给出贴合你的需求的答案，而不会出现所答非所问或者词不达意的情况。
举个例子，你可以这样设定任务目标：我现在正在写一份给8~12岁的小学生的报告，报告的主题是向学生们介绍什么是量子计算，请提供三种开头方式，要求符合学生们的理解程度，同时能够吸引他们继续专注地听下去。
（4）输出要求
输出要求是指在输入指令时，可以对DeepSeek提出更加具体的指示，如输出的格式、风格、表现形式等方面，以便它产出的内容符合你的输出要求。比如，你可以这样向AI提出输出要求：请帮我收集各大AI工具，并帮我生成表格。第一行，序号；第二行，AI的类型；第三行，AI工具；第四行，官网网址。
这样一来，它会给你输出一个有序的表格来，这总比给你一堆数据，让你找得头疼要强很多吧？
（5）输出规则
这是一种更加高级的指令，指在输入指令时提示DeepSeek按照你设定的规则和路径来输出。这样一来，要求就更加具体，结合已有的成熟的、公认的定律、规则、方法，如SMART原则、迪士尼策略、费曼学习法、二八法则、番茄工作法、SWOT分析法等。你是不是有种特殊定制的感觉！
好了，我们一起来开始学习吧！