节选自在编书籍《0 基础看懂 AI》

5.2掌握工具：成为善用AI的聪明人

5.2.1有效指令（Prompt）的艺术：如何与AI沟通能得到更佳结果 

与 AI 高效沟通，获得更佳输出结果，确实需要一些技巧。下面我将为你梳理一套实用且易懂的 “有效指令（Prompt）艺术”​核心心法、框架和技巧。

一、理解核心：为什么需要精心设计Prompt？

AI 大模型功能强大，但它们需要清晰、具体的指引才能发挥最佳性能。一个模糊的指令就像给一位技艺高超的厨师一堆未经处理的食材却不告诉他想做什么菜；而一个精心设计的 Prompt 则像一份详细的菜谱，能引导厨师做出你想要的美味佳肴。好的 Prompt 能：提高效率、提升输出质量​、激发AI创造力，并让你更好地控制输出方向。

二、构建优质Prompt的基本原则与框架

掌握以下几个核心原则和框架，你的 AI 沟通效率会大幅提升。

（1）明确性与具体化（Clarity & Specificity）​​

1. ​​避免模糊​​：不要使用“写点关于...”、“最好的”这类宽泛或主观的词汇。
2. ​​提供细节​​：明确主题、范围、字数限制、格式要求、风格偏好等。
3. ​​示例对比​​：

❌ ​​模糊指令​​：“写一篇关于人工智能的文章。”

✅ ​​明确指令​​：“撰写一篇800字左右的科普文章，向非技术背景的读者介绍人工智能在医疗诊断中的应用，包括1-2个具体案例。语言需通俗易懂，避免使用过多专业术语。”

（2）结构化你的需求（Structure）​​

将复杂任务​拆解成多个清晰的子步骤（Chain-of-Thought），引导AI逐步完成。这能降低复杂度，提高处理效率和结果的准确性。

示例​​：不要直接说“帮我制定一个减肥计划”，可以分解为：

第一步：请为我制定一份为期一周的每日健康餐谱，目标是控制热量。
第二步：基于此餐谱，设计一份配套的每日运动安排（30分钟以内）。
第三步：提供三条有助于保持减肥动力的实用建议。”

（3）提供上下文与背景（Context）​​

AI 需要理解你的背景和目的，才能给出最相关的回答。提供必要的场景信息、目标受众、你的身份等。

示例对比​​：

❌ ​​缺乏上下文​​：“Python和Java哪个更好？”

✅ ​​提供上下文​​：“我是一名想要进入Web开发领域的初学者，请从学习曲线、就业市场需求和未来发展潜力三个方面，分析我应该先学习Python还是Java？”

（4）角色扮演（Role Playing）​​

让 AI ​扮演特定角色（如资深工程师、严厉的批评家、旅行作家），可以引导其使用对应领域的知识、语言风格和视角，提供更专业、贴切的解决方案。

示例​​：“假设你是一位经验丰富的项目管理专家，请用通俗易懂的语言为我解释敏捷开发方法的核心原则，并提供一个适用于小型团队实施的简单建议。”

（5）指定输出格式（Format）​​

明确告诉 AI 你希望的输出形式，如 Markdown、表格、列表、代码块、JSON 等，可以大大提高结果的实用性。

示例​​：“请以 Markdown 格式输出，包含标题、三个主要论点（每个论点附带一个例子）和一个总结段落。”

三、进阶技巧：让AI成为你的“思维伙伴”

当掌握基础后，这些技巧能帮助你与AI进行更深层次的协作。

（1）从“执行指令”到“共同思考”​​

不要只把AI当作命令执行工具，尝试将其视为一个可以​​激发你思考的“伙伴”​​。你可以向它分享你的初步思路或草稿，然后提出开放性问题，如：“这是我的初步方案，你看到了哪些潜在的风险或盲点？”或者“能否从一个完全不同的角度来审视这个问题？”。

（2）示例学习（Few-Shot Prompting）​​

提供1-2个​输入和输出的例子，让AI模仿其中的风格、结构或语气。这对于生成特定格式或风格的内容非常有效。

示例​​：如果你想让它写产品特点描述，可以先给它一个范例：

输入：智能手机，特点：超长续航、120Hz高刷屏、1亿像素相机。
输出：这款智能手机重塑了续航标杆，让你告别电量焦虑；120Hz流畅高刷屏，每一次滑动都赏心悦目；1亿像素相机系统，轻松捕捉生活细节。

请参考以上风格，为这款耳机写特点描述：特点：主动降噪、30小时续航、透明模式。”

（3）引导深度推理（Guided Reasoning）​​

对于复杂或需要逻辑推导的问题，明确要求AI​​展示其思考过程或一步步推理​​（Step-by-Step）。这不仅能提升答案质量，也有助于你理解其逻辑。

示例​​：“请一步一步地推理并回答：如果明天下雨，户外活动取消的概率有多大？请考虑小雨、中雨、大雨三种情况分别分析。”

（4）迭代优化（Iteration）​​

与AI的交互​​很少能一蹴而就​​。将第一次的输出作为基础，进一步提出更精细的要求来调整和优化，就像调试代码一样。

示例​：

第一轮：“写一首关于秋天的小诗。”

第二轮（基于输出优化）：“很棒！能否让诗的意境更偏向离别和思念，并将‘枫叶’这个意象融入进去？”

四、常见误区与避坑指南

1. 提示词并非越长越好：精准的表达​​比冗长的堆砌更重要。确保每一个词都有其目的。
2. ​避免假设AI拥有最新或特定知识​​：对于非常专业或最新的信息，必要时提供关键背景或数据。
3. ​不要期望一次完美：接受迭代的过程，根据初始结果调整你的指令。
4. ​明确伦理边界：避免要求AI生成有害、歧视性或不适当的内容。

五、总结与实践建议

掌握有效指令的艺术，本质上是学习如何​更清晰、结构化地表达你的需求​​，这本身就是一项非常有价值的思维能力。

​​给你的实践建议：​​

• 从模仿开始​：网上有很多优秀的Prompt案例和模板库（如PromptBase、AIPRM），可以先学习模仿。
• ​建立自己的模板库​：将常用的、效果好的Prompt分类保存，方便随时调用。
• ​多练习多反思：每次使用后思考“为什么这个指令效果好/不好？”，不断积累经验。

希望这份指南能帮助你更好地与AI协作，让它真正成为你的得力助手和创意伙伴！

5.2.2批判性思维：识别AI的生成结果中的偏见和错误

使用AI过程中，你可能需要希望培养批判性思维，以识别AI生成内容中的偏见和错误。这确实是智能时代一项非常重要的能力。AI输出的内容并非总是客观、准确或全面的，它们可能包含事实错误（“幻觉”）、逻辑漏洞，或反映训练数据中的社会偏见。

下面我将为你梳理一套识别和应对的方法。

理解AI的局限性：为何会产生偏见与错误

首先，了解AI为何会“犯错”是批判性审视它的第一步。

统计本质与“幻觉”​​：大型语言模型本质上是基于海量数据学习到的统计规律，通过预测下一个最可能的词来生成内容。它并不“理解”事实本身。当缺乏足够准确的信息时，它可能会​​编造看似合理但完全错误的内容​​，这就是所谓的“AI幻觉”。例如，杜撰不存在的法律案例、学术文献或事件细节。

训练数据中的偏见​​：AI的训练数据源自互联网，而互联网内容本身就可能存在各种社会偏见（如性别、种族、地域偏见等）和错误信息。AI会学习并可能放大这些偏见。例如，在描述职业时，可能默认将医生与男性关联，护士与女性关联。

“深度思考”的双刃剑​​：一些AI提供的“深度思考”（Chain-of-Thought）模式，本意是通过展示推理步骤来提高答案准确性。但有时，为了填充复杂的推理链条，AI反而更容易​​编造细节和数据进行“合理化”论证​​，导致幻觉率上升。

有限的上下文与过时知识​​：许多AI的知识库并非实时更新，它们可能无法知晓最近发生的事件或最新的研究成果。同时，其上下文窗口有限，在长对话中可能遗忘先前的信息，导致前后矛盾。

实战技巧：如何识别偏见与错误

当你拿到一段AI生成的内容时，可以从以下几个维度进行审视：

（1）核查事实与信源（Fact-Checking）​​

追问信息来源​​：要求AI提供答案的依据或引用来源。对于其提到的具体数据、事件、研究名称，​​务必通过权威渠道进行二次验证​​，如政府官网、知名学术数据库、权威新闻机构等。警惕“据内部消息”、“某专家称”等模糊表述。

利用专业工具辅助​​：可以使用一些AI内容检测工具（如人民网“天目”系统、Vectara HHEM测试等）作为参考。但对于关键信息，​​人工核查仍是黄金标准​​。

（2）检验逻辑一致性（Logical Consistency）​​

审视内部逻辑​​：仔细阅读AI的论述，看其​​前提、论据和结论之间是否存在矛盾或断裂​​。例如，AI可能前面引用了一个观点，后面却得出与之相反的结论。

验证常识与科学原理​​：用你的常识和已知的科学原理去判断。如果AI的结论明显违背了基本常识（如声称“某新能源汽车电池技术突破能量守恒定律”），那么它很可能是在胡说。

（3）识别语言模式与情感倾向（Language Patterns & Emotional Bias）​​

警惕绝对化与情绪化表达​​：AI生成的文本有时会显得​​句式单一、重复用词，或缺乏人类自然写作的灵活性和“人情味”​​。同时，注意那些包含“绝对”、“100%有效”等绝对化词汇，或带有强烈情绪煽动性的内容，这可能是为了掩盖事实的不足。

分析立场与倾向性​​：思考AI的论述是否​​不自觉地倾向于某个群体、观点或意识形态​​，而忽略了其他角度。这可能是训练数据偏差的体现。

1. 运用交叉验证与多模型对比（Cross-verification & Multi-model Comparison）​​

横向对比​​：将同一个问题抛给​​多个不同的AI模型​​（如DeepSeek、ChatGPT、文心一言等），对比它们的回答。如果它们在核心事实或观点上存在重大分歧，那就是一个需要你深入核查的信号。

纵向追问​​：针对一个复杂问题，​​要求AI分步骤、分角度地进行阐述​​（“请分两步评估：首先列出已知事实，其次进行分析”）。这有助于你更清晰地看到其推理链条中的断点或谬误。

（5）利用技术指标辅助判断（Leveraging Technical Indicators）​​

理解B-score等概念​​：研究表明，AI在回答某些问题时，在单轮对话和多轮对话（能看到自己之前的回答）中会表现出不同的选择偏好。​​B-score​​ 这一指标通过计算这种差异，有助于识别AI对特定答案的潜在偏见（例如，总是倾向于选择某个数字或名字）。虽然这更偏向研究层面，但了解此概念有助于你理解AI并非绝对客观。

培养批判性思维习惯

具体有以下建议：

（1）保持默认的质疑态度​​：默认AI的所有输出都​​可能需要验证​​，尤其是涉及健康、金融、法律等高风险领域，或当你感觉其回答“好得不像真的”时。

（2）成为主动的提问者​​：使用​​清晰、具体、带有约束条件的提示词（Prompt）​​ 来引导AI。例如：

“请仅基于2023年以来的数据回答。”

“请列出你的信息来源。”

“对于不确定的内容，请明确标注‘此为推测’。”
这能在一定程度上减少AI“信口开河”的可能。

（3）认知AI的适用边界：理解AI在不同类型任务上的表现差异。对于​​需要创造性、启发性的任务（如头脑风暴、写诗），AI的“幻觉”可能带来惊喜；但对于​​需要高度事实准确性的任务（如文献综述、数据查询），则必须保持高度警惕。

（4）持续学习与关注发展​​：AI技术和治理手段在快速演进。关注​​AI伦理、偏见检测和治理方案（如BEATS测试系统）的最新进展，能让你更深入地理解并应对这些问题。

总结与核心原则

面对AI生成的内容，请牢记以下几点核心原则：

1. AI是一个工具，而非权威​​：它不具有真正的理解力和判断力，其输出是统计计算的结果。
2. 验证是关键​​：不要轻易采信单一信源，尤其是AI提供的信息。​​核查、核查、再核查​​。
3. 你才是主导者​​：你的批判性思维和领域知识是最终的把关者。AI应作为辅助你拓展思路、提高效率的工具，而非替代你思考的权威。

培养这种批判性思维，不仅能让你更安全、有效地使用AI，更能在这个信息爆炸的时代保持独立思考和判断的能力。

5.2.3融合创新：将AI输出与你的个人思考相结合

曾经有读者问我：你用AI生成的内容和别人用AI生成的问题有什么不同呢？

我说：你可以参考，但你不能照搬。你的提问、你的摘取，都应该与别人不一样。

所以，使用AI过程中，要将AI的输出与你独特的个人思考相结合，是释放真正创造力的关键。这需要你从被动的信息接收者，转变为主动的思考主导者和合作者。下面是一些核心的方法和思维模式，可以帮助你更好地进行这种“融合创新”。

�� 1. 转变思维：从“修改”到“共创”

运用AI最大的障碍可能是思维模式。许多人将AI视为一个高级的“自动完成”工具，生成初稿后自己再进行修改调色。这种“修改”思维容易让你陷入AI预设的框架和逻辑，结果往往仍带有“AI味”。

真正有效的模式是“与AI共创”：从构思阶段就让你的思考深度介入，将AI视为一个知识渊博但需要引导的合作伙伴。你提供核心思想、独特视角和批判性质疑，AI则负责提供信息广度、多种可能性和语言组织，双方共同推进内容的深化。

2. 掌握深度交互与提问的艺术

与AI的有效共创，始于高质量的提问和持续的深度对话。具体方法有：

• 超越基础指令：不要满足于模糊的要求。提供背景、角色、风格和具体目标。例如，不要只说“写一份产品介绍”，而是尝试：“假设你是一位面向科技爱好者的资深产品经理，需要介绍一款新的智能手表。请突出其独特的健康监测功能（如压力水平检测），并对比市面上同类产品的两大主要优势。语言风格要求专业且充满激情，并最终以一个有号召力的行动口号结尾。”

• 运用“追问法”：将AI的首次回答视为思考的起点，而非终点。对其中的观点、假设或遗漏之处进行层层深入的追问，例如：

    ◦   “你为什么得出这个结论？”

    ◦   “这个观点背后有哪些潜在的假设？”

    ◦   “有没有反对这种说法的证据或不同视角？”

    ◦   “如果**条件发生变化，这个方案还成立吗？”

• 尝试“角色扮演”：要求AI扮演不同的角色或采用不同的思维模式来思考同一个问题，以此激发多元的、打破常规的见解。例如：“请分别以一位持怀疑态度的经济学家、一位乐观的社会学家和一位务实的产品经理的身份，来分析这个新兴技术的社会影响。”

3. 注入你的个人知识与经验

这是让你的内容真正独一无二、充满“人味”的核心。具体建议如：

•  注意事实核查与验证：AI可能会产生“幻觉”或提供过时信息。对你所在领域的任何关键数据、论断和引用保持警惕，务必通过权威信源进行交叉验证。这是确保内容可信度的底线。

• 融入个人案例与洞察：AI可以提供通用的框架和知识，但无法复制你的个人经历。将你自己的故事、案例、观察和深度分析加入到AI提供的内容骨架中。这才是真正价值的所在。

• 风格与语调校准：AI的输出可能中性或模式化。根据你的个人风格或品牌调性对其进行润色，让它听起来更像“你”的作品。是更幽默，还是更严谨？是更亲切，还是更权威？这需要你来主导。

4. 建立迭代与批判性评估的工作流

将融合创新变成一个可重复的流程。总结而言包含以下步骤：

1. 共同构思：你提出核心问题和初始想法，与AI进行多角度碰撞，拓宽思路。
2. 生成草稿：AI根据讨论生成初步内容或多个选项。
3. 批判性评估：你作为主导者，严格评估输出的逻辑、深度和准确性。可以甚至让AI切换成“批判模式”来挑战它自己提出的观点：“现在请扮演一个挑剔的专家，找出这个方案中三个最薄弱的环节。”
4. 深化与细化：基于评估，提出修改意见，让AI进行补充、调整或从不同角度重写。
5. 最终合成：你将所有材料，结合自己的思考，整合、润色成最终的成果。

5. 在不同场景中应用融合创新

•   内容创作：AI帮你头脑风暴选题、提供素材、搭建结构；你负责注入核心观点、个人叙事和独特结论。

•   学习与研究：AI帮你快速梳理文献、解释概念、提供不同视角；你负责深度理解、建立知识连接、提出批判性质疑和创新性假设。

•   商业决策：AI帮你分析数据、生成报告、预测趋势；你负责结合行业经验、直觉判断和伦理考量，做出最终决策。

总之，AI再强大，你的角色仍不可替代。你是思想的源头、价值的判断者和责任的承担者。AI是能力的放大器，但无法替代你的批判性思维、创造力、情感共鸣和道德判断。

5.2.4安全与隐私：使用AI工具时需要注意什么

使用AI工具能带来不少便利，但安全和隐私保护也不可忽略。下面我会为你梳理一些关键注意事项，并提供一些实用的防范建议。具体主要点有这些：

��️一、数据输入：慎防信息泄露

AI工具会记录和学习你的输入信息，​​切勿在处理敏感信息时掉以轻心​​。

1. 绝对禁止上传的内容​​：国家秘密​​、公司商业秘密​​、核心科研成果、未公开的重要文件​、个人隐私信息（如身份证号、手机号、家庭住址、银行卡信息、医疗健康记录等）都应严格避免输入到AI工具中。严格遵守“涉密不上网，上网不涉密”​​ 的原则。
2. ​​警惕“数据投毒”与模型窃取​​：需注意恶意样本注入可能导致模型准确率下降，以及通过API调用逆向提取模型参数的风险。
3. ​​善用数据脱敏：在处理某些可能需要提及个人信息或特定内容的场景时，可先对数据进行​脱敏处理，如将姓名替换为“客户A”，将手机号显示为“138**​5678”。

二、权限管理：最小化授权

许多AI应用在安装或初次使用时都会请求权限，​需保持警惕​​。

1. ​​审慎授予权限​​：仔细审查AI应用请求的权限，如通讯录、相册、地理位置、麦克风​​等。仅授予应用运行所必需的最少权限​​。
2.  定期检查与清理​​：定期查看手机或电脑的权限设置，​​及时撤销不再使用或非必要的应用权限​​。定期清理​与AI工具的对话历史、搜索记录和缓存文件。对于曾处理过敏感信息的设备，考虑使用​​专业的数据擦除工具​​彻底清除残留数据。

�� 三、内容识别：防范虚假与侵权

AI生成的内容可能并非完全真实或可靠，甚至可能存在侵权风险。

1. ​​甄别虚假信息​​：AI技术（如“深度伪造”）可用于生成难以辨别的虚假图片、音频和视频，或被用于生成和传播网络谣言。对此类内容务必保持批判性思维​，​多方验证​​其真实性，切勿轻易相信和转发​​。
2. ​了解版权与侵权风险​​：AI生成的内容（如图片、文字、代码）的版权归属目前可能存在争议。AI的训练数据若未经授权使用了受版权保护的作品，也可能引发知识产权纠纷。使用AI生成内容，特别是商用时，需对此有所了解。

四、物理隔离：涉密处理的铁律

处理高度敏感或涉密信息时，​​物理隔离是最安全的方式之一​​。对于​国家秘密或绝密级商业数据，严禁在连接互联网的设备上使用AI工具进行处理。应在​完全离线的环境中，使用经过安全认证的本地化部署AI模型或工具。

五、日常好习惯：筑牢安全防线

一些简单的习惯能有效提升使用AI时的安全性。

1. 选择正规平台：优先选择国内外信誉良好、合规的正规平台提供的AI服务​​。避免通过社交媒体、陌生邮件或不明链接下载来路不明的AI应用，尤其要警惕所谓的“免费扫码试用”或“限时内测”。
2. 保持软件更新：及时更新​​你的操作系统、浏览器以及AI应用本身，以确保修复已知的安全漏洞。
3. 警惕网络钓鱼​​：AI可能被用于生成更逼真的钓鱼邮件或信息。对可疑邮件或信息​​保持警觉​​，​​不轻易点击链接或下载附件​​，并通过官方渠道核实信息。
4. 关注权限提醒​​：注意操作系统或安全软件发出的权限调用提醒，及时发现异常行为。

为了更直观，下表汇总了主要风险和建议：

        总的来说，安全使用AI工具的核心在于 ​​“时刻警惕，最小授权，敏感信息不触碰”​​ 。你没有必要向AI透露任何你不想公开的信息，保护好自己，才能更好地享受科技带来的便利​​。

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        权苏扬（笔名），硕士研究生学历，大数据工程师职称。首届港科大（广州）前沿科技与工程管理高级研修班学员。获得数字化转型规划师、数据治理工程师、CISE注册信息安全人员、阿里云ACE、讯飞智能体工程师/微调工程师/prompt 工程师、阿里云大模型clouder等认证和证书。 先后在广东某运营商省市公司担任过政企产品经理、解决方案经理、团队负责人、部门副总。现任职于联通粤港澳大湾区创新研究院。主要研究方向：大模型、人工智能应用。