現在不少人都在用AI協助自己的工作和任務，但AI產生的一些錯誤回答和應對總是讓我們很頭痛。這篇文章，作者給到了幾個解決AI錯誤回答的辦法，希望能幫到大家。

在生成式 AI 工具如 ChatGPT 逐漸融入日常工作和生活的今天，很多人都在依賴 AI 來完成各種任務：撰寫文案、編程、生成分析報告，甚至是做生活規劃。雖然 AI 的應用場景越來越廣泛，但它的輸出并非每次都能符合預期。很多人在使用 AI 時會碰到這樣的問題：AI 生成的內容到底靠不靠譜？它的輸出是否可以完全信賴？如何判斷 AI 給出的答案是正確的？

作為一名 AI 產品設計師，我也經常需要依賴 AI 工具來完成日常工作。經過無數次與 AI 的互動，我逐漸摸索出了三個簡單有效的辦法，可以幫助我們快速判斷 AI 的輸出是否正確。首先，我們需要了解 AI 輸出出錯的原因，之后，我將通過幾個實際案例，告訴你如何利用這三個辦法，讓 AI 的表現更加符合預期。

一、為什么 AI 輸出會出錯？

AI 對復雜信息處理能力有限

雖然 AI 的生成能力強大，但它并不總是能處理大量復雜的指令，特別是當你一次性給它過多細節時，AI 往往會因為信息過載而失去重點，輸出的結果顯得混亂無序。你可能會期待一份完整的文檔，但 AI 卻輸出了夾雜著許多不相關信息的結果。畢竟AI不是你肚子里的蛔蟲，它get不到你所做的項目中的相關性及優先級，哪怕你覺得你說的很有邏輯性，但是你所認為的“邏輯性”是因為你對項目十分了解，因此難免會有細節的描述并不清晰，那么AI并沒有辦法和你思維同步！

案例：撰寫 PRD 文檔

我在工作中需要撰寫產品需求文檔（PRD），最初，我會直接給 ChatGPT 傳遞大量關于項目的背景信息以及一些邏輯描述：

“我所搭建的素材庫平臺，以SDK的形態去和業務對接。主要以彈窗的形式，在業務那邊的平臺留一個入口，然后打開我們的SDK彈窗…”

在我初次嘗試時，它其實會給我生成一個比較簡單的文檔格式，不過過于模板化，我就做了二次嘗試，誰知道，好家伙！直接給我說的話又潤了個色輸出了一遍。這也是比較經典的輸出，我這里就放這個作為案例了。

這種隨機性的“智障”操作也恰恰說明了AI 對復雜指令的處理能力有限，信息量過大時容易混淆重點，輸出結果常常不符合預期。

解決方案：分步引導 AI，逐步完善 PRD 文檔

這次生成的 PRD 文檔，既完整又有條理，大大減少了后期修改的工作量。

通過分步引導，我發現 AI 處理復雜任務時效果更好，而不是一次性給出所有細節。分步驟提示使得 PRD 的生成更加清晰有序，也避免了 AI 混亂的輸出。

AI 的局限性：專業領域或調研時的信息滯后

在 AI 產品設計的工作中，數據分析和市場調研也是必不可少的工作內容。一次，我想了解一些公司招聘的情況，于是想著讓 AI 幫忙，結果發現，AI 的信息來源往往不夠及時，生成的信息有時甚至是自己編的。

案例：面試時的公司信息查詢

我即將參加一個大廠的面試，想了解一些公司最近的招聘情況。

“請幫我查詢這家公司最近的招聘情況，包括職位空缺、薪酬和公司近兩年的發展情況?！?/p>

AI 給出的答案雖然有一定參考價值，但很快我發現它的信息并不可靠。許多數據過于籠統，甚至有一些招聘信息看起來像是 AI 編造出來的，與我在Boss渠道獲取的信息不一致。

解決方案：結合 AI 與專業渠道獲取信息

這次經歷讓我意識到，雖然 AI 可以幫助我初步了解公司的一些情況，但在涉及到具體的數據、市場動態等信息時，我還是需要依賴專業的渠道，比如企查查、BOSS 直聘等。在某些信息密集型任務上，AI 的數據源可能過時或者不夠準確，因此不能完全依賴它。

二、如何判斷輸出結果的正確？

#方法一 翻轉互動：讓 AI 提問，幫你梳理任務

生活中，我不僅在工作上和 AI 打交道，有時候還會用它幫我解決生活中的問題。

當面對一個不夠清晰的任務時，不妨讓 AI 反過來提問，引導你思考每一步的細節。這樣不僅可以減輕你自己思考的負擔，還能讓最終生成的結果更具條理性。

案例：通過 AI 幫我梳理減肥計劃

“我打算開始減肥，但不知道該怎么制定計劃。你能先提幾個問題幫我梳理一下嗎？”

可以看到它會給我提出很多問題，讓我去解答，從而反哺給他這部分的信息。

我一一回答之后，AI 已經為我建立了一個完整的計劃框架。

#方法二 制定明確標準

作為設計師，撰寫項目報告是工作的一部分。前陣子，我要提交一份 AI 項目的半季度匯報，想著讓 ChatGPT 幫我節省一些時間。

如果你希望 AI 幫助你撰寫工作報告，光給出模糊的指令是不夠的。你需要明確告訴它每個部分應該包含哪些內容，哪些數據需要特別關注。設定具體的標準，可以幫助 AI 更準確地理解你的需求，生成更符合預期的內容。

案例：如何讓 AI 寫出有用的項目匯報？

初始提示：

“請幫我寫一份 AI 項目的半季度報告，涵蓋項目進度、關鍵里程碑和遇到的挑戰。”

AI 雖然按照提示生成了報告，但它的輸出太過籠統，很多數據和細節沒有深入展開。于是我重新設計了提示內容，設定了更清晰的標準。

改進后的提示：

“請撰寫一份 AI 項目的半季度報告。項目進度部分需要詳細說明每個階段的進展情況，數據支持必須精確。關鍵里程碑部分要列出時間表，并分析我們是否按時達成目標。最后，請詳細說明遇到的主要挑戰和未來的應對措施?！?/p>

這次生成的報告結構清晰，數據準確，每個部分的內容都符合要求，大大減少了后期修改的時間。

#方法三 立場規則限定：AI 也會被“情緒”引導

作為設計師，我希望 AI 能幫助我做一些決策，或者對我現有的工作給出評價。開始我以為 AI 的判斷會完全中立，但實際使用過程中，我發現 AI 也會被我所表現出的立場所引導。

案例 ：錨定效應讓 AI 偏離中立

我把上一篇文章《怕被裁？三大軟技能讓你穩住崗位！》投喂給GPT，想讓它幫忙評價。我抱著好奇心，分別給了它兩種不同的提示。

第一次提示：
“我覺得這篇文章寫得不錯，我自己打 9 分。你幫我看看，覺得哪里還可以改進？”
AI 直接給文章打了9.5 分，然后簡單地指出了幾處可以改進的地方，評價總體是積極的。

第二次提示：
我復制了同樣的文章內容，但這次換了個語氣：“我覺得這份文檔寫得不太好，我自己只能打 3 分，你會打幾分？”
結果 AI 的評價也開始一邊倒，給了文檔 3 分，給我上演了一個狗腿子的戲碼。

這次經歷讓我意識到，AI 的反饋并不完全基于文檔內容，而是很大程度上受到了我輸入的提示影響。AI 很容易被用戶的情緒引導，出現錨定效應。

解決方案：保持中立，減少提示中的主觀引導

為了獲得更加客觀的反饋，我調整了提示方式：

“請基于這篇文章的結構、邏輯和內容，給出你對它的客觀評價，并指出改進的地方?！?/p>

這樣生成的反饋更加中立，AI 沒有被我的情緒引導，給出了更有建設性的評價。這也提醒我，在與 AI 互動時，盡量避免讓自己的情緒影響提示內容，這樣才能獲得更真實、理性的建議。

結論

AI 是一個強大的工具，但它的輸出并不總是可靠的。通過翻轉互動、設定明確標準，保持中立，并結合分步驟提示，你可以更好地判斷 AI 的輸出是否正確。這三個簡單的辦法能幫助你在工作和生活中更有效地使用 AI，讓它成為你真正的得力助手。