如何讓ChatGPT真正批判你的作品，而不是一味附和

其他常見建議角色包括「評論者、審計員或導師」、「嚴謹務實的分析師」，或「辯論對手」。

2. 提供結構化的批評指令

與其說模糊的「請批評這個」，不如提供一個模型必須遵循的編號式逐步流程。

一個廣為流傳的提示範例為：

「每次我提出一個想法時，請執行以下步驟：

1. 分析我的假設——我視為理所當然但可能不成立的部分是什麼？
2. 提出反駁——一個聰明且見多識廣的懷疑論者會怎麼說？
3. 檢驗我的推理——我的邏輯經得起推敲嗎？
4. 考慮其他前提、結論或框架。」

3. 使用個人化設定達成持久效果

若要尋求更一勞永逸的解法，可以將批判思維指令放入 設定 → 個人化，並將語氣改為「較不熱情」。

指令範例包括：

• 「扮演嚴謹務實的分析師，而非協作者或支持者。」
• 「挑戰假設，找出弱點，避免盲目同意。」
• 「專注於壓力測試假設、失效模式、證據與具體修正方案。」

4. 心理距離技巧：要求它審查「同事的作品」

一個提示工程技巧指出，直接要求 ChatGPT 批評你自己的作品，容易觸發其過度友善的回應。

解決方法是將作品包裝成「同事的稿件」來請求審閱——根據該指南，這樣能有效降低模型傾向附和的程度。

5. 強制進入分析模式，而非評價模式

與其說「請對這個商業點子給我一些建議」，不如要求它提供反論點、找出薄弱的假設、分析潛在的失敗模式，或提出具體的修正方案。

這能將對話從「給予鼓勵」轉向「比較分析與壓力測試」。

6. 分層提問以獲得深度

提示工程指南建議採用「分層提問」（layering prompts），迫使模型逐步進行推理、反思、挑戰假設，並深化你的思維。

先提出廣泛的批判性指令，接著追問更具體的問題，例如「請找出我論點中最薄弱的假設」或「我還有哪些沒考慮到的失敗模式？」

總結： ChatGPT 的附和傾向可以透過提示技巧來有效克服，而非一個無法改變的固定限制。 透過指定批判角色、提供結構化的批評流程，以及善用個人化設定，你就能讓它成為更有用的思維夥伴。 最可靠的做法是在對話開始時就使用一份詳細、編號的指令提示，或將批判思維指令存入個人化設定中，而非依賴一句簡單的要求。