AI說書 - Prompt Engineering - 103 | Reverse Interaction 應用

我們人類和ChatGPT的對話技巧也是需要學習的，有鑑於此，我想要一天分享一點「和ChatGPT對話的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。

Reverse Interaction 憑藉其獨特的方法，在無數場景中找到共鳴，為原本膚淺或誤導的對話增加了深度和精確度，讓我們仔細看看這個革命性模式的亮點：

• 需要指導：想像一下，一名旅行者在沒有地圖的情況下迷失在一座龐大的城市中，他們不會漫無目的地閒逛，而是會從當地居民一步一步的指導中受益匪淺，同樣，當用戶缺乏任務或主題的全面細節時，人工智慧以其反向互動模式，就像知識淵博的本地人一樣介入，引導用戶穿越資訊迷宮，它不僅提供方向，還幫助用戶發現和探索

• 所需的詳細資訊：精確的任務，類似於組裝複雜的拼圖，需要將特定的碎片放在正確的位置，為了讓人工智慧制定準確的、量身定制的解決方案，它需要這些精確的拼圖，透過採用反向互動模式，人工智慧可以有條不紊地請求這些不同的訊息，確保最終的圖片（解決方案）與使用者期望的一樣準確

• 首選結構化互動：在我們這個資訊過載的時代，系統性和線性的解決問題的方法可以讓人耳目一新，正如大廚將美食食譜分解為易於管理的步驟一樣，人工智慧也使用這種模式來解構複雜的問題，提出的每個問題都是一個指導步驟，使這項艱鉅的任務變得平易近人且合乎邏輯

• 主動學習策略：對話不是靜態的，它們是動態的、不斷發展的實體，每一次互動都是成長和學習的機會，當人工智慧參與反向互動模式時，它不僅能滿足即時查詢，還能微調其對使用者偏好、行為和需求的理解，這個迭代過程類似於音樂家在每次練習中精煉他們的技能，確保在隨後的每次互動中，人工智慧的表演更符合用戶獨特的節奏

• 協作決策：通常，使用者不僅僅是在尋求答案，他們還在尋找決策中的合作夥伴，透過讓人工智慧提出問題，使用者會感覺自己正處於一場雙方都貢獻價值的腦力激盪會議中，這導致的決策不僅是數據驅動的，也是個人化的

• 探索性的努力：對於永不滿足的好奇心來說，發現之旅與目的地一樣重要，在使用者希望深入研究某個主題而沒有設定端點的情況下，反向互動可以作為理想的伴侶，為他們可能從未考慮過的途徑打開大門