工作、生活最強秘書ChatGPT怎麼用？如何問ChatGPT問題，讓它提供有幫助的答案？
文／維圖歐索 圖／Shutterstock
編按：關於ChatGPT，你的使用體驗如何？在AI時代，如何成為更懂得向ChatGPT提問和得到正確知識的人？透過不同的問題形式、角色扮演和提示，你可以獲得不同的答案，因此需提出恰當的問題。同時，ChatGPT在5個領域上有其限制，對於相關問題，我們需要另覓其他資源。
對ChatGPT使用精確的問句並不是我們人類說話上的習慣，也不符合我們平常思考的直覺。但我們可以做的是，下了一個命令句後去精修問句，加上下文、意圖、目標等等。提示下得越精確，得到的結果會越好。
希望GPT回答得更專業 別忘請它角色扮演
為了最大限度發揮GPT的功用，使用精心設計的提示語很重要，讓提示語給模型一個明確且具體的任務。在這一節中，我們將探討一個更厲害的招數，讓結果更厲害：就是用角色做提示，用特定角色改善GPT的輸出。
GPT回答我們的問題，是按照一般人的角度來猜測與回答，它並沒有角色的概念。然而，一個領域的專業人士去回答一個路人該專業上的問題，回答的水準就不是同一個概念與等級。
我們可以利用這個區別，用特定角色提示提供GPT所需要的背景資訊，以產生更準確和相關的輸出。所以，你在使用ChatGPT時可以這麼做：「扮演XXX職業，回答我的YYYY問題。」
以新聞主播為例 主播視角的結果讀來較有趣味
例1. 指定角色扮演
提問：扮演新聞主播，寫一段關於GPT對未來教育的影響的新聞片段。
GPT：晚安，我是〔主播姓名〕，今晚我們將討論一項正在革新教育領域的開創性技術，GPT。
第一部分：我們先來看看GPT的背景和歷史，它與其他人工智慧技術有什麼不同。
第二部分：接下來，我們將探討GPT在教育行業中使用的實例，從作文評分自動化到創建個性化的學習計畫。
第三部分：我們還將聽取該領域專家的意見，他們將對GPT對未來教育的潛在影響和必須解決的潛在挑戰進行評價。
第四部分：最後，我們將讓你看到GPT和教育的未來，這項技術將如何改變我們的學習方式。
結語：感謝大家收看我們對GPT和未來教育的特別報導。我是〔主播姓名〕，我們下次見。
例2. 沒有設定
提問：寫一個關於GPT對未來教育的影響的新聞片段。
GPT：第一部分：討論GPT的背景和歷史，以及它與其他AI技術的區別。
第二部分：探討GPT在教育行業中使用的實例，從作文評分自動化到創建個性化的學習計畫。
第三部分：分析GPT對未來教育的潛在影響和必須解決的潛在挑戰。
第四部分：討論GPT和教育的未來，這項技術將如何改變我們的學習方式。
結論：總結主要觀點，並對GPT和教育的未來提出見解。
在第一個例子中，提示提供了一個明確的新聞主播的角色，這給GPT一個明確的方向，亦即如何安排片段的格式，如介紹和結論，也幫助GPT提供更詳細和結構化的輸出。
第二個例子沒有做新聞主播角色的提示，得出的結果比較籠統，沒有專門針對新聞片段設計的格式，只是一份提綱，也不太詳細。此外，它缺乏新聞主播的視角，而新聞主播的視角對觀眾來說更有吸引力和趣味。
以廣告文案寫手為例 未指定角色的結果較籠統、缺乏細節
例1. 指定角色扮演
提問：作為廣告文案，為一個新的GPT軟體產品寫一份廣告文案。
GPT：介紹革命性的新GPT軟體產品！憑藉其先進的自然語言處理能力，這項尖端技術正在澈底改變企業的運作方式。無論你是希望創造引人注目文案的行銷人員，還是希望改善回應時間的客服代表，GPT都有你需要的工具來完成工作。不要錯過這項改變遊戲規則的技術——今天就試試吧！
例2. 沒有設定
提問：為一個新的GPT軟體產品寫一份廣告文案。
GPT：GPT軟體產品將改變你做生意的方式。有了先進的NLP功能，你將能夠創建內容，使客戶服務自動化並節省時間。現在就試試吧，看看有什麼不同。
在第一個例子中提示了一個明確的廣告文案撰寫者的角色，這給GPT提供了一個明確的方向，亦即如何編排廣告文案，使用有說服力的語言和強調產品的好處。
第二個例子沒有提示廣告文案的角色，獲得的結果沒有特定指涉對象，比較籠統，沒有專門針對廣告文案的格式，輸出的內容比較沒有說服力，沒有細節，沒有創意。此外，它缺乏廣告文案的視角，這對受眾來說不太具有吸引力。
讀者可以從上述2個例子看到加上角色扮演後的威力。除了這2個例子之外，客服人員可以使用特定角色提示來生成客戶諮詢的回應，財務分析人員也可以使用特定角色提示來生成財務報告。
GPT並非萬能 數學、邏輯、圖像等問題要另請高明
GPT和其他語言模型一樣，在涉及數學或邏輯推理的任務上成果不佳。這是因為GPT主要是一個奠基於文本的模型，並且是在一個大型文本資料集上做訓練，而不是數學或邏輯資料。
GPT較難應付的一些任務包括：
1. 複雜的數學計算：GPT可能能夠理解基本的數學概念和運算，但可能會糾結在更高級的計算或問題解決中。
2. 邏輯推理：GPT不是為邏輯推理任務而設計的，如解決邏輯難題，或識別論證中的邏輯謬誤。
3. 資料分析：GPT不善於處理和分析大型資料集，可能會在資料採擷或統計分析等任務中掙扎。
4. 結構化資料：GPT不善於理解結構化資料，如表格或試算表，它可能難以從這些類型的資料中提取有意義的見解。
5. 圖像和影片處理：GPT不善於理解圖像或影片等視覺資料，它可能難以為視覺內容生成標題或描述。
值得注意的是，GPT是一個通用的人工智慧模型，它可以針對特定的任務進行微調，但它並不是什麼都擅長，而且可能不是某些類型任務的最佳選擇。在考慮將GPT用於特定任務或應用時，必須留意這些限制。
（本文摘自維圖歐索著，《都問AI吧！ChatGPT上手的第一本書》，商周出版）
延伸閱讀：