人與人的差距,正在以十倍速被拉開

最近聽了《矽谷 101》E177|“没有AI我会难受至极”:与大学生聊聊智能工具的依赖与适应,幾位在美國讀書的中國學生分享了他們使用 AI 工具的經驗。其中有一兩位每天花好幾個小時和 AI 深聊,把 AI 當成思維夥伴,用來整理想法、驗證假設、甚至推演哲學議題。這讓人不禁好奇:為什麼有人能駕馭 AI 如魚得水,而有些人甚至無法打開對話的「正確方式」?

這背後,隱藏著一個令人深思的現象 —— 人與人的能力差距,正因為這波 AI 革命,以十倍速被拉開。

以前是 Google 現在是 AI

提示詞(Prompt)的撰寫能力,就像我們學會用 Google 搜尋一樣重要。還記得早期有人能用幾個精準關鍵字搜尋出神級資料,而有些人只能輸入「XX 是什麼?」然後迷失在資訊的迷宮中嗎?這場景在 AI 互動中再次上演。

不同於輸入簡單關鍵字,在使用 AI 工具時,每個人的熟練度與理解深度也各有千秋。有些人清楚 GPT-4 和 GPT-3.5 之間的差異,能區分 Gemini 和 Claude 的特性,並且理解付費版和免費版的功能不同。而有些人則完全不在狀態,只能對 AI 說出:「幫我寫一份報告。」但結果呢?彷彿對牛彈琴。

AI 不是讀心術大師:你得先學會說清楚

AI 工具越普及,能力差距就越明顯。有些人對自己的需求都描述不清楚,卻期待 AI 聽得懂,就像你走進餐廳,對服務生說:「給我一份好吃的東西!」結果不滿意還抱怨:「這不是我要的!」其實問題並不在 AI,而是出在我們自身的表達方式。

這讓我想起過去在 Black Hat 資訊安全大會中,「Google Hacking」是當年的熱門話題,而現在,「Prompt Hacking」已經成為 Hackathon 比賽的主題。能夠駕馭提示詞,已經成為數位時代不可或缺的新技能。

如何避免成為數位時代的落後者?

其實,與 AI 互動和與人交流的核心並無二致,都是考驗你能否表達清楚,讓對方(或 AI)快速抓住重點。以下幾個技巧,讓你成為 AI 時代的贏家:

1. AI 不是全知全能,給它足夠的背景資訊

AI 並非無所不知的預言機,它掌握的是截至訓練時期的知識,通常不會即時更新。例如,ChatGPT 的資料更新截至 2024 年 1 月,因此它無法回答最新的社會事件或政策變動。要讓 AI 明白你在談什麼,提供清晰的上下文非常關鍵。

2. 設定角色,讓 AI 進入「專業模式」

與其丟一堆問題,不如告訴 AI:「請扮演熟悉 AML(反洗錢)規範的專業顧問。」這樣它會從更精準的專業角度回應,而不會給出一堆你用不上的資訊。

3. 提供上下文,避免無頭無尾的請求

就像會議資料要附上前情提要一樣,當你請求 AI 幫忙撰寫報告時,可以先說明背景,例如:「這是一份 VASP 申請書,我們需要加入有關登記制的合規細節。」有了這些提示,AI 就能針對具體內容提供建議,而不是產生一份格式生硬的泛用報告。

4. 清楚描述你的需求,具體化目標

模糊的指令只會得到模糊的結果。例如,你可以這樣說:「我們希望報告在描述內部審計時,能夠強調其獨立性與客觀性,並具體說明如何透過紀錄比對來證明審計的客觀性。」這種具體化的描述會大大提高 AI 回應的精確度。

看起來毫不費力,來自背後的努力

很多人看到高手使用 AI 時的熟練操作,總覺得這是一種「黑魔法」,彷彿 AI 可以無所不能。但事實上,那些「行雲流水」的表現,背後是大量的練習和對工具特性的深度理解。他們知道不同平台的優劣,懂得根據場景調整提示詞,並且擅長運用邏輯與溝通技巧,讓 AI 成為最可靠的小夥伴。

與其羨慕別人,倒不如每天進步一點點,把「如何寫好提示詞」這件事當作日常訓練的一部分。畢竟,無論是面對 AI 還是面對現實世界,能夠清楚說出需求,才是贏得機會的第一步。

給自己的一個提問

下次當你準備開啟與 AI 的對話時,不妨問問自己:「如果這是一位貼心又聰明的小助理,我該怎麼描述,才能讓他最快抓住重點?」當你把這件事練習到爐火純青時,你會發現,人與人的差距,不是靠運氣,而是靠每天的積累與進步縮短或拉開的。與其焦慮,不如行動。

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