如何向AI提問才能真正有成效

研究過去很慢，而人工智慧本應加速它。然而，對許多人來說，它卻創造了一個新問題：現在他們必須驗證他們收到的答案是否真的有真實來源依據。

你提出一個問題，得到一個自信的答案，然後想知道有多少是來自你的資料，又有多少是模型因為聽起來可信而自行填補的。這通常發生在你以錯誤的方式提出人工智慧問題時。

本指南旨在介紹更好的方法：如何以足夠的上下文、來源資料和後續提問結構來提出人工智慧問題，以獲得真正可用的答案。

人工智慧回答的實際運作方式

當你向一個通用的人工智慧聊天機器人提問時，它會根據從大量文本中學習到的模式，預測你的提示最可能的延續，從而產生回應。它不總是檢查即時來源。它不總是查看你關心的文件。

這種方法對於一般性問題，例如「什麼是確認偏誤？」或「複利如何運作？」可以很好地發揮作用。模型已經看過許多關於這些主題的解釋，並能產生連貫的摘要。

當準確性取決於特定來源時，問題就出現了。詢問一項研究對某個變數得出了什麼結論，模型可能會產生聽起來像合理研究結果的內容。詢問你的經理在上週會議中對預算說了什麼，即使它無法存取該會議，它可能仍然自信地回答。

這並不意味著你應該停止提出人工智慧問題。這意味著你需要確保在提問之前，人工智慧能夠存取正確的來源。

為什麼向人工智慧詢問你自己的文件有所不同

有一種不同的人工智慧工作流程是圍繞你自己的資料建立的。該工具不是僅僅依賴通用的訓練模式，而是審查你提供的文件、影片、音訊檔案或網頁，然後根據該來源回答。

這種方法通常被稱為檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation，簡稱 RAG），但你不需要記住這個術語。重要的概念很簡單：當你向人工智慧詢問關於上傳檔案的問題時，答案應該來自該檔案，而不是來自對網路的廣泛猜測。

這改變了體驗。你可以驗證答案。你可以檢查它來自何處。如果文件不包含所需資訊，一個好的基於來源的人工智慧工作流程應該明確指出這個限制，而不是憑空捏造細節。

通用人工智慧聊天機器人 vs. 基於來源的人工智慧

如何正確地提出人工智慧問題

可靠的人工智慧答案來自四個習慣。它們都不難，但跳過其中任何一個都是大多數糟糕答案的開始。

精確說明你想要什麼

籠統的問題會導致籠統的答案。像「告訴我這篇論文的內容」這樣的提示通常會產生一個廣泛的摘要。而像「這篇論文使用了什麼樣本量，作者是否將其提及為一個限制？」這樣的問題則給了人工智慧一個更狹窄的目標。

你的問題越精確，人工智慧用模糊概括來填補的空間就越小。具體性是你對答案品質最強大的控制之一。

給予人工智慧正確的上下文

在提出問題之前，請先提供人工智慧所需的資料。在基於來源的工具中，請先上傳文件、文字記錄、錄音或網頁。在通用聊天機器人中，貼上相關摘錄並明確指出答案應僅基於該摘錄。

基於來源的工作流程更方便，因為你可以處理整個檔案，而不是重複將部分內容複製到聊天視窗中。儘管如此，原則是相同的：沒有上下文，就沒有可靠的答案。

提出後續問題

第一個答案不總是完整的答案。如果回應過於廣泛，請要求更具體的解釋。如果它引用了一個部分，請詢問相同的觀點是否出現在來源的其他地方。

大多數人工智慧工具在會話期間會保留對話的上下文，因此你可以在之前的答案基礎上繼續提問，而無需每次都重述整個背景。

在使用答案之前檢查引文

當基於來源的人工智慧工具提供引文時，不要將其視為裝飾。點擊它，打開相關段落或時間戳，並確認答案與來源相符。

這只需要幾秒鐘，但它能防止一個常見的錯誤：圍繞一個聽起來正確但未經原始資料支持的答案來建立你的筆記、報告或演示文稿。

這在實際情況中是什麼樣子

理論很有用，但當你將其應用於常見的學習和工作場景時，工作流程會變得更清晰。

回顧你錄製的講座

你有一段 90 分鐘的課程錄音。你的考試在三天後，你需要複習 15 個特定主題。再次觀看整個錄音會花費太多時間，而手動在時間軸上跳轉則令人沮喪。

透過基於來源的人工智慧工作流程，你可以上傳錄音並提出問題，例如「教授如何定義知識閉合？」或「講座中提到了哪兩個例外？」答案可以將你指向相關的時間戳，以便你快速驗證。

分析一篇密集的學術論文

學術論文是為其他學者撰寫的。核心論點可能隱藏在方法論中，關鍵發現可能被保留，而結論可能重複了摘要中更清晰的內容。

與其問「總結這篇論文」，不如提出有針對性的問題：「作者對 X 和 Y 之間的關係得出了什麼結論？」「他們是否披露了任何利益衝突？」「這與引言中引用的 2019 年研究相比如何？」

這些問題很有用，因為每個答案都可以追溯到論文。如果你需要更多上下文，可以閱讀周圍的段落。

從冗長的會議中提取行動項目

許多會議都比實際需要更長。決策、預算數字、異議和任務可能分散在一小時長的會議記錄中。

上傳會議記錄或音訊檔案，然後詢問：「我們在下次通話前決定了什麼？」「時間表有分歧嗎？」「客戶為第三季度提供了多少預算？」這些問題具體、有來源依據，且更容易驗證。

圍繞此工作流程構建的工具

Lynote AI 內容聊天是圍繞「來源優先」方法設計的。你可以上傳或新增 PDF、影片、音訊錄音、網頁和 YouTube 連結等格式，然後針對這些資料提出問題。

Lynote 也支援相關的學習工作流程。你可以使用 Lynote AI 筆記生成器將來源資料轉換為結構化筆記，使用 Lynote AI 摘要器濃縮長檔案，以及使用 Lynote AI 抽認卡生成器將關鍵概念轉換為複習卡片。

這很重要，因為提問只是工作流程的一部分。學生通常需要將答案轉化為筆記、摘要和複習資料，以便日後重複使用。

你無需信用卡即可開始使用 Lynote。如果你有需要理解的文件、影片、錄音或網頁，上傳它並提出幾個重點問題是判斷基於來源的工作流程是否適合你的學習過程的最快方法。

什麼樣的人工智慧問題值得提問？

並非每個問題都適合使用人工智慧。最好的問題通常具有可定位的答案、清晰的來源，或者是一個原本需要手動搜尋的任務。

具有可定位答案的問題

一個好的人工智慧問題通常指向可以找到的內容。「這篇論文對 X 說了什麼？」比「這篇論文重要嗎？」更有力，因為第一個問題可以與來源核對。

使用人工智慧進行檢索、綜合和比較。最終判斷仍由人類讀者保留。

關於你匯入的特定內容的問題

你的問題與你提供的資料連結越緊密，答案就越可能更好。「這份文件提到了關於 X 的什麼？」比「人們普遍認為 X 是什麼？」更有力。

第一個問題要求人工智慧在來源內部工作。第二個問題則要求它超越你的資料進行概括。

否則你會手動搜尋的問題

如果找到答案需要掃描 40 分鐘的影片或搜尋 50 頁的 PDF，人工智慧可以節省實際時間。如果答案就在下一段，那麼自己閱讀該段落可能會更快。

目標不是將每個想法都外包。目標是減少你搜尋資訊的時間，以便你可以花更多時間理解它。

關於提出人工智慧問題的常見問題

詢問人工智慧問題的最佳方式是什麼？

最佳方式是提出具體問題，提供來源或上下文，並根據引文或原始資料核對答案。當準確性很重要時，請避免模糊的提示。

為什麼人工智慧有時會自信地回答，但卻是錯誤的？

通用人工智慧聊天機器人通常會根據學習到的模式產生看似合理的回答。如果模型無法存取你關心的來源，它可能會產生一個聽起來正確但並非基於你的文件的答案。

我應該使用人工智慧來處理研究論文嗎？

是的，但要謹慎使用。人工智慧對於查找關鍵主張、總結章節、比較論文和定位細節很有用。在學術工作中，你仍應閱讀重要的來源段落並驗證引文，然後再使用答案。

我可以向人工智慧詢問哪些類型的檔案？

使用像 Lynote 這樣的基於來源的工具，你可以處理文件、影片、音訊錄音、網頁和 YouTube 連結。確切支援的格式取決於你選擇的工具和工作流程。

結論

正確使用時，人工智慧很有價值。問題在於許多人向通用聊天機器人詢問關於特定文件、錄音或聊天機器人從未見過的來源的問題。這會產生自信但缺乏支持的答案的高風險。

基於來源的工作流程透過在提問前讓人工智慧存取你的實際資料來降低這種風險。答案可以來自原始來源，引文可以顯示在哪裡驗證它。

如果你想縮短研究時間而不失去證據的追蹤，請用你正在研究的內容來測試這個工作流程。上傳一個來源，提出一個具體問題，檢查引文，然後決定答案是否足夠有力以供使用。