请收藏，一次就能学会的AI提问技巧！

很多人可能心里都有个疑问：不是都说AI特别厉害吗？怎么到我这里就是个“人工智障”？

向AI问个问题吧，回答没错，但全是废话，读完脑袋都大。

让它写个文案吧，出来的不是套话，就是空话，根本用不上。

有时还会冒出一堆不着边际的回答，让人哭笑不得。

到底是AI不行，还是我用的方法不对？

AI的回答并没问题，关键在于你怎么提问！

“AI不好用只有一个原因，你不会用。”

那么，该怎么提问，才能真正发挥AI的优势，帮你提升工作效率呢？别担心，我这里特别整理了一份简单易懂的AI提问指南，让你一次学会，彻底告别“人工智障”！

接下来，我们先从最常见的一个误区开始。

为什么你用不好AI助手？

如今我们正迈入AI时代，几乎每天都有关于人工智能的新消息。

从ChatGPT3.5的横空出世到如今大模型的快速迭代，每个星期都有创业者涌入AI赛道，各种新产品不断问世。尤其是大模型，能极大提升效率，省时省力。

你听了心动，觉得这确实是个趋势，甚至决定自己也试试。于是，你打开了一个AI助手，心想着要成为AI时代的“弄潮儿”。

这两天天气挺热的，你发现你桌边的绿植长势不太好，于是满怀期待地输入问题：“为什么我的盆栽突然干瘪了？”

它回：

你满怀期待地看完AI助手给出的答案，结果发现问题还是没有解决。你挠了挠头，心想：“算了，拿它当《十万个为什么》用也凑合。”

接着，你决定用它来试试提高工作效率，想着总该有点实用的帮助吧。

于是，你换了个问题，问道：“我现在要做几个关于饭团的信息流短视频，帮我写几个爆款短视频文案脚本。”

它回：

有点无语...

心想：“这也不咋地啊！AI的味儿也太冲了，还不如我自己写呢！”

不甘心的你接着试了几次，结果越试越困惑，甚至开始怀疑自己：这跟传说中的“强大AI”怎么不一样？

大家都在说AI时代用AI能让你成为“超级个体”，可现实用起来怎么反而拖后腿？耽误那么多时间还给自己添堵。

其实，AI助手之所以不好用，可能并不是它的问题，而是你还没掌握跟它“对话”的方式。

咱们不妨换个问法，再试试。

比如，还是那个植物叶子干瘪的问题。这次你问：“最近天儿实在太热了，经常40度，我的水培盆栽就放在办公室里，正常换水，可叶子还是干瘪发黄，这是咋回事啊？”

让AI模拟成同事的语气，简短清晰地回答。

这次，AI给出的回答是：

“哎？问题这次真的解决了！”

这样一改，更加贴近口语化的表达，让情绪和场景都更自然。你有些惊喜，觉得找到诀窍了！

好，我们再来试试短视频脚本的需求。

这次你问：

新品饭团，要在双十二上市。计划在各大短视频平台投放信息流广告。

卖点：颜值高、健康美味、适合减重吃。

受众：18岁-25岁，爱美年轻女性，对外貌有高追求的人群。

现在，请你扮演一位经验丰富的短视频编导，写出几个短视频脚本文案。

要求用表格的形式呈现、场景化、具体生动、完播率高，结合节日需求。

它回答：

这次，AI的回答彻底让你眼前一亮。它不仅分析了黄金3秒的重要性，还推荐了多个投放渠道、精准的评估指标，简直像个专业的短视频编导。

不仅展现了创意场景，还考虑到如何吸引年轻用户，抓住他们的关注点，甚至包含了不同的生活情境，让广告更具吸引力和代入感。

AI的表现大变样，仿佛从“智障”摇身一变，变成了个“正常人”。

为什么？其实这关键在于AI“认识不认识你”。

在之前的提示词下，AI并不了解你的身份、需求，甚至不清楚你到底想要什么，所以你的要求对它来说就是“五彩斑斓的黑”......

而当我们和同事或朋友沟通时，彼此之间早就有了许多默契，彼此熟悉，信息早已共通，对方知道你是谁、在什么情境下遇到什么具体问题，这样就能给出清晰、贴切的回应。

而这种“默契”恰恰正是人类交流的隐形基石。

而AI要展现出真正的智能，离不开这种“背景信息”。当AI被告知你的角色、需求和语境，它才能像了解你的朋友一样，提供更精准、更贴心的回应。

这就是人类交流中的预先默契。

好了，我整理了几条AI提问技巧，接下来就一一分享给你。

01 问具体的问题

提问AI时，最忌讳的一件事，就是把“你以为的常识”省掉。

这就像热恋中的情侣一样，一方委屈地问：“你根本就不懂我？”

如果AI有表情，它大概也是一脸茫然：“我怎么就懂你了？你倒是说清楚啊！”

嗯...有时候当AI也挺心累的...

所以，和AI沟通时，一定要提供充分的信息，把“缺失的默契”补上。

举个例子，直接提“帮我写一篇关于人人都需要学习演讲的优质朋友圈文案”就不够明确。

该提问者对文案的要求是“优质”，但怎么个优质法并没有展开描述。

很好，又是正确的废话。

更有效的提问可能是这样的：“帮我写一篇关于人人都需要学习演讲的朋友圈文案，符合“开头有吸引力、简洁明了、情感共鸣、有价值、结构清晰、个性化和互动性”等优质文案的特点。”

这样的提问不仅带上了具体目标和需求，AI就更容易理解你的真实需求，给出针对性强的建议。

还有一个经典的提问技巧：5W1H法。每次向AI提问时，试着回答以下几个方面：

1. 为什么（Why）：明确问题的原因或目的——你为什么要解决这个问题？

2. 做什么（What）：具体说明要做的事情或想要的结果——你想得到什么样的回答或建议？

3. 啥时候（When）：描述时间或时间限制——这个问题或需求有没有特定的时间点？

4. 涉及谁（Who）：指出相关人员或对象——这个问题涉及谁？是你自己、朋友，还是孩子？

5. 在哪里（Where）：说明地点或情境——发生在什么地方？是在家、学校还是工作场所？

6. 怎么做（How）：描述具体的实现方法或希望的方案——你想要什么样的步骤或详细计划？

比如，不要只是问“如何减肥？”而是尝试这样提问：“我是一名25岁的上班族，在办公室工作，平时久坐，想在1个月内减掉10斤。有什么可行的饮食和运动建议吗？”

用5W1H结构清晰地描述问题，让AI更容易理解你的需求，提供准确、可操作的建议。

如果直接问AI：“为某个品牌的面霜写一个营销文案”，它可能会给你一些通用的、没什么亮点的文字，

比如：“这款面霜能够深层保湿，让肌肤重现水润光泽，每天使用，肌肤更健康、更有弹性！”

虽然听上去没毛病，但缺乏吸引力和个性，因为AI并不了解你的品牌、目标人群、使用场景等信息。

如果用5W1H来补充信息，问题就会更具体、有效：

1. 为什么（Why）：希望在夏季促销期吸引25-35岁的女性消费者，让她们觉得面霜能解决夏季肌肤干燥问题。

2. 做什么（What）：需要一则抓人眼球的营销文案，突出面霜的保湿和清爽特性。

3. 啥时候（When）：为即将到来的夏季推出。

4. 涉及谁（Who）：目标消费者是年轻的职场女性，重视护肤，也关注轻松使用和效果。

5. 在哪里（Where）：主要投放在社交媒体广告，尤其是Instagram和小红书。

6. 怎么做（How）：希望文案语言轻松活泼，能引起共鸣，并带有直观的产品体验感。

这样问AI，可能得到的文案就会变成：

“告别黏腻！XXX面霜——一抹即透，8小时保湿。夏天不干不油，清爽轻盈，像你的第二层肌肤。这个夏天，让肌肤水润每一刻！”

怎么样？是不是感觉完全不一样了？

02 角色扮演

很多人一看到“角色扮演”这个概念，可能会有点疑惑，甚至怀疑：这是和AI玩Cosplay？

这种疑问很正常。对人来说，当别人问一个问题时，是否添加一句“请扮演一个xxx的角色”对回答的影响可能并不明显。

但对于AI助手来说，这一要求却能带来巨大的不同。

为什么呢？

因为AI没有人类的情境理解能力，它并不能自动揣测你的语境、情绪和表达风格。角色扮演的提示让AI进入一个特定的身份或场景，使它的回答更符合你的期望。

例如，如果你只是问“我想去杭州玩，帮我做一份2天的旅游攻略。”，AI的回答仅是简单地列了2天的行程安排。

而如果你让它“请你以导游的身份，帮我做一份2天的旅游攻略”，它的回答：

是不是？

当你在提问中让AI扮演导游后，他给出的回答更具体了，而且对每个景点又做了更详细的介绍。

让AI助手扮演一个特定角色，它会随之调整语言风格、思考方式，甚至自动过滤掉一些“不够专业”的内容。这个效果，源自于AI大模型的训练过程。

AI模型在大量数据中学习到各行各业的特性和表达方式。例如，对于医生角色，它在学习数据时接触到的多是严谨、专业的医疗语言，深知医生的每一句话都可能影响重大，所以在扮演医生时，AI会更小心措辞，尽量提供准确、可靠的信息，避免轻率的表达。

类似地，扮演不同角色时，AI会调用与该角色相关的语气、词汇、逻辑，力求符合角色的风格和专业性。这就是为什么角色扮演能显著提升AI回答的针对性和可信度。

03 举个例子

讲举例子之前我先举个例子。

比如，当你说“自己很穷”时，直接报“恩格尔系数”可能会让人一头雾水。但如果说“这月大部分的钱都炫嘴里了”，大家立刻有了清晰的概念。一个好例子能有效降低认知成本，让信息更容易理解。

AI助手也是一样，给它明确的例子，它的回应会更贴合你的需求。

比如，如果你问：“去咖啡厅喝下午茶拍了一些照片，帮我想几个小红书爆款标题”，可能会得到一些泛泛的答案，比如“咖啡厅下午茶分享”“下午茶打卡日记”等。

但如果给AI提供具体的案例，比如：

 “我拍了些咖啡、甜点和环境的照片，帮我想5个适合那种小资、悠闲风格的小红书标题。类似：小众咖啡馆☕闯入了vintage电影画面、在杭州！被这家绝美下午茶硬控3小时…”

有了具体的指引，AI生成的标题会更贴合“爆款”的风格，更容易引起用户共鸣。

虽然还需要一些微调，但这样提问后，AI的回答确实“有了灵魂”，变得生动、贴合许多。

就算你写了500字、1000字，AI有时也会抓不住重点。但如果直接给它几个具体例子，它反而能迅速对齐你的需求，理解你的意图。

简而言之，适当举例子，就是给AI一条“捷径”，让它更好地理解和服务你。

04 由浅入深

虽然我们一直在强调如何“一次”把问题问清楚，但实际操作中，即使提问再精准，AI偶尔还是会“抽风”或跑偏。

这时候，“多问几遍”就成了补救的关键，里面还有不少讲究。

“由浅入深”法就是其中一个很不错的方法。

比如，当你问AI：“给我一点市场分析的策略”，AI可能会给出一串通用的回答，像“进行竞争分析、了解用户需求、分析市场趋势”等。

这时，不妨“深入”一下，继续问：

进一步澄清具体需求：“我指的是一个针对年轻用户群体的市场分析策略，能细化一下吗？”

引导AI提供步骤：“能具体列一下市场分析的步骤，从用户画像到竞争分析的部分，尽量细致些。”

明确应用场景：“这是针对一个新推出的线上教育平台的市场分析，你能给一些实际可操作的建议吗？”

下面是一个关于AI在银行业应用的例子。

提问：“作为一名银行客户经理，我该如何使用AI助力我的工作和生活。”

提问：“关于客户沟通技巧方面，可以举一个例子吗？”

提问：“在使用ChatGPT过程中，有哪些方面是需要注意的？”

提问：“我该如何借助ChatGPT，构建与其他客户经理的竞争优势？”

这种“由浅入深”的技巧，不仅能帮助你获得更精准的答案，也能引导AI在理解偏差时进行调整，让它逐步贴近你的真正需求。

除此之外，你还能用发散式提问来激发创意，比如：“在这个方案基础上，设置与知名IP的联名合作，有什么创意可行？”这样会打开新的思路，AI会在原有回答的框架上进行更多想象和延展。

这种从模糊问题开始，通过迭代提问、追问细节和发散思考，不断多问几遍的方式，能够逐步引导AI走向你真正想要的答案，帮助你一步步接近最佳解决方案。

05 逆向工程

如果你花了很大力气，但AI助手的回答仍然不符合预期，那还有一招“终极武器”：让AI自己攻克自己。

这是什么意思呢？简单来说，就是让AI分析并模仿一个高质量的文本，逐步从中提取出精髓，再运用到新的内容创作中。

假设你有一段特别棒的文本——可能是某个演讲稿、广告提案，或某次灵感迸发的文案，现在你希望AI帮助你创作一个具有相似风格和特点的内容。

我们可以让AI分步学习这个文本，逐层拆解，而不是直接要求它“复刻”。

具体操作步骤：

1. 逐段解析风格和特点：将文本分成小段落，逐步让AI解析每一段的写作风格、情感基调、措辞习惯等。你可以先让它总结每段的写作特点，比如：“请分析这段话的语气和用词风格”。

2. 提取核心元素：接着，让AI总结整段文本的核心元素。比如，“请总结这个故事的主题、目标受众和表达风格”。这样一步步梳理，有助于AI理解文本的“灵魂”。

3.试着复刻相似结构：然后，你可以要求AI用相似的结构创作新内容。比如：“请用刚才分析的风格，为新的主题写一个类似的故事或广告提案”。

这就是让AI做“阅读理解”，帮助它“攻克自己”的一种绝妙方式。当AI处理一段高质量文本时，你可以让它从内部解析出关键特征，让AI拆解和提炼出高质量内容的“配方”，形成“生成模板”。

得到模板后，你不仅可以更轻松地要求AI生成相似内容，还能确保其文风、结构和细节都符合你的需求。这个方法不仅节省了大量试错时间，也让AI的输出更精准贴合你的想法。

AI大模型的“逆向工程”确实需要极强的文本分析和总结能力，因此通常推荐使用更大规模、先进的模型。这也带出一个关键点：不要拘泥于某一个AI模型，因为真正重要的是——“你要解决什么问题”。

例如，若你需要处理复杂的逻辑分析或进行逆向工程，那么建议优先使用ChatGPT的最新o1模型或国内旗舰版大模型；

而如果你是小说作者，Claude模型可能是更好的选择，因为它的叙事创意尤为出色。

不同应用场景也对应着特定模型的最佳选择。比如：

中文创作：写诗、写散文等中文内容时，优先考虑文心一言或通义千问等国内大模型。

辅导学习：为孩子提供学习帮助，可以选择百言神通等教育AI，得益于其内置的知识库和教学训练。

代码编写：写代码时，Github Copilot或国内的通义灵码则是更高效的选择。

超长文本分析：如需处理超长篇内容，可选Kimi，它支持上下文达上百万字。

AI只是工具，真正珍贵的是用好它的你。

根据具体需求选对模型，才能让AI的潜力和你的价值最大化。

其实，很多人之所以没用好AI助手，并不是因为AI不够智能，而是他们在对话时忽略了大量关键信息。

这样一来，即便AI功能再强大，也只能给出一些泛泛而谈的回答。

其实向AI提问还有很多的门道。在这个时代，拥有AI思维的人，或许已经悄悄甩开了别人。

什么是AI思维？

简单来说，就是把人训练成AI，人机一体。

过去：是把机器训练成人，也就是人工智能。

现在：是要把人训练成机器，大脑由CPU升级成GPU，真正拥抱AI。只有发自内心地相信，你才会愿意去尝试、去使用，从而真正了解当下的AI助手究竟能做到什么程度。

未来：是人机协同。正反合，协同进化。《金刚经》里的三句义：佛说世界，既非世界，故名世界。

确实，向AI大模型提出高效问题并不容易，尤其是对于那些不常写作或缺乏表达经验的人来说。但只要你相信AI能为你带来效率提升，就一定会找到合适的使用方法。

比如，尝试用今天分享的提问技巧，让AI帮你完成更多任务。

愿你拥有AI思维，成为AI时代的掌舵人，乘上时代的浪潮。

让我们一起拥抱AI，成为AI，超越AI。