日前從桃園機場搭乘包車回家的路上，司機大哥與我分享了他在等待乘客時的一個特別習慣。原來，他總是利用這段時間閱讀歷史書，或者學習新的知識，讓自己的大腦保持活躍。他說，這樣不僅能讓時間過得更有意義，還能讓自己在與乘客的對話中有更多話題可以分享。
接著，他眼中閃現出好奇的光芒，興致勃勃地和我聊起他與人工智慧（AI）的互動經驗。他說，他曾經好奇地問AI：「人生的目的到底是什麽？」然而，AI的回答却讓他感到有些失望。那些回答雖然合乎邏輯，但總是缺乏人性的溫暖，無法觸動他的內心。
這是因爲向AI提問時，問題往往過于抽象、開放，或者缺乏具體的情境。爲了能從AI獲得更有價值的資訊，我們需要謹慎設計問題，優化提問方式，幷掌握有效的互動策略。只有當問題提得恰到好處，才能引導AI提供更具深度和準確性的回答。
AI能提供使用者什麼好處
2022年底，生成式AI（AGI）ChatGPT的橫空出世，讓人工智能技術迅速成爲全球焦點。然而，AI究竟能為我們做些什麼？這個問題一時間讓衆多人感到困惑。
學生群體最早感受到AI的魅力，他們利用AI完成作業和寫作，這讓一些學校措手不及，甚至直接禁止學生使用AI輔助學習。與此同時，普通大眾也在探索AI的潛力。人們利用AI快速整理美食、旅行計劃、購物評論、熱門影視和生活資訊，進行綜合比較，並提出建議方案。相比傳統的Google搜索，AI不僅提供更快速的服務，還能以多元化的方式拓展我們的認知邊界。
AI讓提問者無需具備過多背景知識，只要有一個大致的方向，就能深入探索歷史事件、文學藝術作品及其創作者。只要給出一點輪廓，AI就能提供相當不錯的資訊。
如何從AI獲得優良資訊
為了從AI獲得更有價值的資訊，我們需要優化提問方式並掌握有效的互動策略。提問提的好，才有可能獲得較佳的回答資訊。
從AI獲得優質資訊必須有好的提示詞（prompt）：
情境設定：如何提供背景資訊或限制範圍，以引導AI給出更精準的回答？
互動策略：如何透過追問、引導或反饋，逐步深入問題核心？
高效提問：在醫療領域中，AI如何透過特定技術提升診斷準確率？請舉出三個具體案例，並分析其對患者診斷速度、準確率及生存率的影響，以及對醫療體系成本的影響。
AI提示詞（prompt）範例
「在氣候變遷的背景下，AI如何協助城市規劃者設計更永續的交通系統？請從以下三個層面分析：
數據收集與分析：AI如何處理來自感測器、衛星影像等多元數據，作爲規劃交通的參考輸入數據？
公眾參與：AI如何幫助市民理解並參與城市規劃過程？請提供具體案例與技術細節，並說明其潛在挑戰與解決方案。」
具體性：問題聚焦于「氣候變遷」與「永續交通」，避免過于空泛。
結構化：將問題拆分為三個子問題，引導AI系統性地回答。
情境設定：提供背景（氣候變遷）與目標（永續交通），讓回答更具針對性。
深度要求：要求具體案例、技術細節與挑戰分析，避免表面化的回答。
透過這樣的prompt設計與分析，我們可以更有效地從AI獲取高品質的資訊，並將其應用於實際問題解決中。
低效提問
改進：限定領域與範圍（如「AI在未來十年內對教育領域的影響」）。
錯誤：缺乏具體指示（如「告訴我關於AI的事情」）。
改進：明確需求（如「請列出AI在金融領域的三個應用案例」）。
錯誤：單向提問，缺乏互動（如「AI能做什麼？」）。
改進：透過追問深入（如「AI能做什麼？這些應用面臨哪些技術挑戰？」）。
提問詞是關鍵，但是不會提問咋辦？
爲了提升提問的品質，許多 AI 教程首先介紹的是「提示詞」（prompt）設計的書籍與範例。然而，大多數人只能依樣套用範例，稍作修改後嘗試解决自己的問題。由于範例數量有限，當面對更具體或專業的問題時，往往難以提出高質量的提問，從而影響 AI 的回應效果。
爲了解决優良AI提示詞的難題，有人設計了引導式提示詞AI。用起來還是不順暢。
技巧一：直接讓AI幫你設計提示詞（prompt）
早期的生成式 AI 主要依據海量訓練數據，整理出針對特定事件的回應。提問越精確，回答的資訊含量就越高。然而，並非所有生成式 AI 都能自動優化你的問題，產生高品質的提示詞（prompt）。
若要獲得更精準的提示詞，需選擇具備強化學習與推理能力的 AI 模型，這類工具擅長複雜推理，適用于策略性思考與分析任務。其中，DeepSeek-R 是一款能夠自動生成優質提示詞的 AI，使用者無需掌握繁瑣的提問技巧，也能輕鬆獲得最佳化的輸入內容。當然，市面上有許多 AI 具備提示詞優化功能，但在我評估後，DeepSeek-R 最符合中文思維，是目前最適合用來提升提示詞品質的 AI 工具之一。
例如，當你想向 AI 詢問「台灣缺電的根源及解决辦法是什麽？」時，不要直接將問題餵給 DeepSeek-R，而是先請它幫你優化提問方式。例如，你可以這樣問：「請幫忙設計一個高品質的提問，深入探討台灣缺電的根源及解决方案。」這樣 AI 會根據最佳提問結構，産生更具深度與條理的回答。
以下是一些設計用于探討台灣缺電根源及解决辦法，旨在幫助深入分析問題並提出有效解决方案：
台灣的電力基礎設施（如發電廠、輸電綫路）是否已達到瓶頸？
增加可再生能源（如太陽能、風能）的比例能否有效解决缺電問題？有哪些挑戰？
台灣的能源儲存技術（如電池儲能）是否需要提升？如何實現？
加强與其他國家或地區的電力合作是否可行？有哪些可能的模式？
提升能源效率的政策或技術有哪些？這些措施能否顯著降低缺電風險？
台灣目前的能源政策在實施過程中遇到哪些障礙？如何克服？
台灣的缺電問題是否與經濟發展水平或人口結構有關？有哪些數據支持？
是否有創新的能源技術（如氫能、地熱能）可以應用于台灣？
台灣的電力市場是否需要進一步自由化或調整，以吸引更多投資？
公眾意識與能源節約的重要性如何？有哪些有效的宣傳或激勵措施？
其他國家或地區是如何應對類似缺電問題的？有哪些值得台灣借鑒的經驗？台灣的缺電問題是否與全球能源轉型趨勢有關？如何平衡傳統能源與可再生能源的發展？
台灣的電力供應是否受到地理或政治因素的影響？這些因素如何影響解決方案？
這些問題可以幫助深入瞭解台灣缺電的核心原因，並爲制定有效的解决方案提供方向。
技巧二：用AI幫你設計的提示詞（prompt）詢問各種AI工具
台灣的缺電問題是一個複雜且多層次的議題，涉及能源結構、政策、基礎設施以及氣候變遷等多方面因素。以下是對這些問題的探討：（詳細回答在此）
台灣的缺電問題是一個複雜的議題，涉及多個方面的因素。讓我們深入分析根源並探討可能的解決方案。（詳細回答在此）
技巧三：將各家AI的回答匯總成爲整合資訊
編輯回答：對于不正確或不完整的資訊進行修正，去除錯誤內容，幷確保每一部分的資訊都是正確的。
增添補充資料：根據多個回答的內容，補充其他相關的細節，提供更全面的見解。
整合多方面的觀點：結合不同AI的答案，融匯各家觀點，形成一個更加精準且全面的訊息。
經過整合的結果，不僅能提升資訊的準確性，還能彌補單一來源的不足，讓最終的資訊更加全面、詳盡，幷具備更深刻的洞察力。這樣的整合不僅能呈現更完整的觀點，還能幫助使用者更清楚地理解各方意見和數據。
整合範例：利用以下的資訊，客觀嚴謹的整合出一篇關于台灣缺電問題的根源及解决方案分析報告（接著把三種分析報告貼在提問之下），成為一個巨型的提問詞。
然後把提問詞送到Copilot整合。Copilot會將三種分析報告，整合出新的報告：
技巧四：對整合報告做事實查核
只要將「Fact Check事實查核」作為提問開始，然後將整合好的報告從第二列開始貼起，然後送交Perplexity AI就會得到查核結果：
Fact Check事實查核會糾正及删除不可靠的資訊，也會補充查核到的可靠訊息。根據查核後的資料對整合報告進一步的驗證選取，就可以得到一份高品質的分析報告。
範例二：探索畢加索博物館
如果我們打算參觀位於巴塞隆納老城區La Ribera街區的畢加索博物館，幷希望先瞭解博物館的歷史背景、重要典藏、以及畢加索的創作過程與藝術意義，我們可以請AI將我們的需求轉化為一個高品質的問題。
生出提問
首先請DeekSeek：生成prompt幫助探索位於巴塞隆納的畢加索博物館的來歷及重要典藏及其創作過程及意義。
探索巴塞隆納的畢加索博物館（Museu Picasso）之來歷、重要典藏及其創作過程與意義。
畢加索博物館成立於1963年，位于巴塞隆納的波布勒塞克區。
博物館的成立與畢加索本人的關係密切，他曾在巴塞隆納度過青少年時期，對其藝術生涯有深遠影響。
博物館建築群由多座歷史建築組成，展現了巴塞隆納的文化與藝術傳承。
博物館收藏了超過4,200件畢加索的作品，是全球最大的畢加索作品收藏之一。
重點展品包括《青色時期》（1901-1904）和《玫瑰時期》（1904-1906）的代表作。
收藏還包含雕塑、素描、版畫等，展示了畢加索多樣的藝術風格與創作媒介。
探討畢加索在巴塞隆納的成長環境對其藝術風格的影響，尤其是他青少年時期的作品。
分析畢加索的創作風格演變，從早期的寫實主義到立體主義的開創。
探討畢加索作品中的象徵意義與思想表達，及其對現代藝術的深遠影響。
博物館定期舉辦特別展覽，展示畢加索的特定創作時期或主題作品。
提供教育活動、導覽與工作坊，讓訪客更深入瞭解畢加索的藝術與思想。
空間布局如何引導訪客進行藝術之旅，從而加深對作品的理解與欣賞。
探討畢加索與巴塞隆納之間的情感聯繫及其對城市文化的影響。
如何通過博物館的展品與展示，體現畢加索對巴塞隆納的熱愛與敬意。
博物館提供的教育資源與研究資料，幫助學者與大眾更深入研究畢加索的藝術。
虛擬展覽、互動裝置等創新方式，讓訪客以更多樣化的形式接觸畢加索的藝術。
畢加索博物館在保存與傳承畢加索藝術遺産方面的角色與貢獻。
如何通過博物館的努力，讓畢加索的藝術繼續影響未來的藝術家與觀衆。
開始提問
將第一句改為「詳細介紹巴塞隆納的畢加索博物館（Museu Picasso）之來歷、重要典藏及其創作過程與意義。」，其餘原文照貼，然後送交Perplexity AI會得到以下回答：
巴塞隆納的畢加索博物館（Museu Picasso）是世界上第一座專門收藏畢加索作品的博物館，於1963年成立，位于巴塞隆納的蒙特卡達街，由五座中世紀哥德式宮殿組成。（詳細回答在此）
多方查詢技巧三從略，讀者可以自行查詢不同的AI工具。
事實查核
接著使用Gemini-2.0-Flash查核Perplexity AI生成的報告，得到查核結果如下：
以下是對您提供的巴塞隆納畢加索博物館描述的事實查核：
**總體而言：**您提供的描述總體準確，涵蓋了博物館的關鍵資訊，包括其歷史、館藏、重要性以及與畢加索的關係。
「巴塞隆納的畢加索博物館（Museu Picasso）是世界上第一座專門收藏畢加索作品的博物館」： 這句話不完全準確。雖然巴塞隆納畢加索博物館是最早以畢加索作品爲核心的博物館之一，但並非絕對的第一個。最早的可能是位于法國昂蒂布的畢加索博物館 (Musée Picasso, Antibes) ，成立於1966年，但與巴塞隆納畢加索博物館相比，巴塞隆納的規模及藏品都更爲豐富和重要。
「於1963年成立，位于巴塞隆納的蒙特卡達街，由五座中世紀哥德式宮殿組成」： 正確。
「由畢加索的好友Jaume Sabartés提議建立，並依照畢加索本人意願選址巴塞隆納」： 基本正確。Jaume Sabartés 是博物館成立的關鍵人物，但畢加索本人雖然支持在巴塞隆納設立博物館，但並未直接參與選址等細節。
「畢加索與巴塞隆納有深厚淵源，他在此度過青少年時期，這段經歷對其藝術生涯影響深遠」： 正確。
「博物館最初的藏品包括Sabartés捐贈的574件作品及畢加索本人後續的多次捐贈」： 正確。
「藏有超過4,200件作品，包括油畫、素描、雕塑、陶瓷等，是全球最豐富的畢加索收藏之一」： 基本正確。 藏品數量準確，但並非唯一，全球收藏最多畢卡索作品的博物館是巴黎畢卡索博物館 (Musée National Picasso-Paris)。
「代表作包括《第一次聖餐》（1896）、《科學與慈悲》（1897）等早期作品，以及「宮中侍女」系列（1957）」： 正確。
「收藏按時間順序展示，涵蓋畢加索從早期寫實風格到立體主義創新的藝術演變」： 正確。
「博物館展示了畢加索如何在巴塞隆納的創作環境中發展其藝術風格，特別是青少年時期的重要作品」： 正確。
「其創作反映了從寫實主義到現代主義的轉型，並對現代藝術産生深遠影響」： 正確。
「定期舉辦特展，例如聚焦特定時期或主題的作品，並提供導覽、教育活動等」： 正確。
「博物館建築融合哥德式與巴洛克風格，空間設計引導訪客沉浸于藝術之旅」： 基本正確。主要為哥德式風格。
「博物館體現了畢加索對巴塞隆納的情感聯繫，並透過展品展現其對城市文化的貢獻」： 正確。
您的描述非常完善，但需要更正的是關於「世界上第一座」的說法，並強調巴黎畢卡索博物館亦為重要收藏機構。其餘資訊基本準確，可以作為對巴塞隆納畢加索博物館的良好概述。
在描述博物館歷史時，可以稍微更正說法，例如：「巴塞隆納的畢加索博物館（Museu Picasso）是世界上最早專門收藏畢加索作品的博物館之一，與其他重要機構如法國昂蒂布畢加索博物館共同奠定了畢加索藝術的研究基礎。」
在描述藏品時，可以稍微更正說法，例如：「藏有超過4,200件作品，包括油畫、素描、雕塑、陶瓷等，是全球最豐富的畢加索收藏之一，但並非唯一，巴黎畢卡索博物館亦爲重要收藏機構。」
延伸探索
如果我們從來沒有去過巴塞隆納的畢加索博物館，我們就可以預先探索畢加索精品《第一次聖餐》（1896）、《科學與慈悲》（1897）等早期作品，以及「宮中侍女」系列（1957）的創作來歷及作品所表達的深層含義。同時也可以研究畢加索在展品油畫、素描、雕塑、陶瓷的代表作品。並且事先學習寫實主義及現代主義有何差異，並且朝現代主義演變的重要人物及動力爲何？如果對博物館建築風格有興趣，還可以先明白哥德式與巴洛克風格的建築風格特色，來觀察博物館是否是哥德式風格為主。
這些議題如果沒有專業人員導覽，一般人無法深入體會。參觀前做足了功課，再去探訪收穫會大不相同。
關鍵技巧
基于生成式AI工具的四大應用準則，可以獲得優化的信息。
技巧一、明確查詢目標與核心要素，清晰定義問題是有效使用 AI 工具的先決條件。
技巧二、多源信息採集策略，利用多個 AI 系統可以减少單一系統的偏見，提高資訊的全面性。
跨平臺收集數據：選擇3-5個不同訓練背景的AI系統進行比對，不同訓練背景的 AI 系統可以提供更廣泛的視角。
關注模型訓練背景差異：不同AI系統在訓練數據覆蓋範圍和知識側重點上存在差異。
建立信息矩陣：按技術領域/地域文化/時間維度分類整理各AI輸出結果，結構化的信息整理有助於分析和理解資訊。
技巧三、系統性信息整合流程，透過交叉驗證、NLP 分析等方法可以有效整理和提煉 AI 產生的資訊。
實施交叉驗證：建立不同AI輸出內容的關聯性圖譜，找出不同 AI 系統的共識和分歧，有助于識別潜在的錯誤或偏見。
採用NLP分析技術：提取各版本的核心論點與支撑論據，自然語言處理技術可以幫助從大量文本中提取關鍵資訊。
構建結構化知識庫：通過概念映射技術形成多維度的信息網絡。
技巧四、可信度驗證機制，建立驗證體系對于確認資訊的準確性和可靠性至關重要。
2.權威數據庫檢索（PubMed、IEEE Xplore、政府開放數據平臺）
實施時效性評估：核查信息更新時間戳，建立數據有效性標識，確保資訊的時效性非常重要，尤其是在快速發展的領域。
設置可信度權重指標：根據來源權威性分配信息置信等級，這有助於區分不同來源的資訊品質。
通過該系統性方法，可有效提升生成式AI輸出內容的準確性、完整性和時效性。建議配合知識圖譜技術構建動態更新系統，實現信息的持續優化迭代。
破局AI實戰力！掌握四大煉金術，碾壓資訊焦慮
所有AI應用的本質都是「數據煉金」——用精準提問從AI榨出黃金原料，再以實力提純爲决策子彈。與其糾結演算法黑盒，不如專注磨利你的「提問之刃」。
ChatGPT挖礦、Copilot鑄劍、Claude淬火、Mistral AI創意、Perplexity 整合 ——每個AI都是特種部隊。當你能跨平臺指揮作戰，1+1>10的認知核爆自然發生。記住：工具差异在介面，决勝關鍵在提問策略。
真正的高手都在訓練「AI防反噬機制」：用交叉驗證拆解幻覺陷阱，以領域知識過濾資訊噪波。當別人忙著複製貼上時，你已練就火眼金睛+鋼鐵神經的雙重防禦體系。
AI時代最殘酷的真相：餵給GPT的每個prompt，都在暴露你的認知天花板。與其等待被演算法淘汰，不如讓每次AI對話都成為思維重組的契機——今天你訓練AI的方式，就是明天AI取代你的難度係數。
現在就行動：從下一條提問開始，用批判性思維把AI輸出血條轉化爲你的經驗值。記住，在這個真人與AGI賽跑的戰場，停頓思考的每一秒，都是對未來的致命透支！
