與其問一個範圍很大的問題,不如把它拆成好幾個明確、具體的小問題 。問題範圍越小,模型瞎掰的空間就越小
。舉例來說,與其問「氣候變遷有什麼影響?」,不如改成三個問題:溫度上升了多少?海平面上升了多少?農業受到哪些具體影響?
先幫 ChatGPT 設定一個明確的角色,並禁止它使用模糊的字眼 。例如:*「你是一位研究助理,請只根據我提供的文件回答,如果文件裡找不到答案,請說『未提及』。」*這種嚴格的指令就像一道柵欄,把模型牢牢限制在你給的資料範圍內
。
加入一個後設提示:*「在回答之前,請針對每個事實主張,比對提供的來源進行確認,並標示出你無法確認的部分。」*這個做法能強迫模型在輸出答案前先自我檢查 。雖然你可以要求它展示推理過程或來源,但最終還是得靠自己動手驗證
。
請把 ChatGPT 給你的所有具體事實——不管是日期、統計數據、人名、法條,還是醫療或財務資訊——都當成「有待驗證」的假設,而不是可以直接相信的結論 。在做出任何重要決定前,務必用其他可靠的來源再確認一次。另外,你也可以在不同時間、用稍微不同的方式問同一問題;如果答案前後不一致,就是「幻覺」的強烈警訊
。
「幻覺」無法完全根除,我們的目標是「降低傷害」,而不是「追求完美」。最有效的方法是多管齊下:讓它讀你的文件、強迫它說不知道、要求提供來源、再加上自己動手驗證。多種技巧搭配使用,才能建立起最堅固的防線
。
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