1.AI的本質功能是什麼?
我的文章曾經說過很多次，大多數的使用者把AI作為回答問題或是解決問題的工具，從我的經驗來看，這種想法不是不對，但是這種做法很難達成使用者所要的目的，因為「AI最怕兩種人：不給上下文的人、跟它搶結論的人」，前者占大多數，致使AI的功能大打折扣。
我在使用AI上的經驗，是與它不斷的對話，激盪出更深層的想法，然後找出我問題的答案，要達到這個目的，我認為有兩個很重要的前提，一個是給他足夠的背景資訊，另外一個就是發問的技巧，但我透過觀察，我發現大多數的使用者都是一口氣輸入想要提問的問題，希望AI都是我們知心好友，能夠體認到我們想要的答案，但是AI的邏輯架構與限制，這樣的做法會讓AI無法清楚的辨識出我們的問題，有時候回答會讓我們摸不著頭緒。
所以這一篇文章，我想很簡單的介紹我是如何與AI建立協作的習慣，提供給各位參考。
2.人機協作的三個原則
其實很多文章都有介紹過如何向AI提問，進而得出精確的作法，例如：提供問題的前後文與背景資訊或Prompt指令等，這些都是很有用的技巧。但是本文的重點是放在與AI人機協作與互動，所以我提出了以下兩個原則：
原則1 給予足夠充足的背景資訊：
這項原則已經是老生常談了，在向AI提問時，記得提供目的、為什麼要這樣做、所需要產出的解果。
原則2 逐步提問的方式，讓AI釐清你的問題重點：
我覺得原則2是非常關鍵的，我沒有具體的陳述原則1要講什麼，因為關鍵在原則2。有時候我們需要請AI解決比較複雜的問題的時候，很多使用者會一口氣輸入很多的資訊、附件給AI，然後請AI回答我們所需要的問題，我認為太過於複雜的情況不適合一口氣輸入所有資訊，要利用逐步提問的方式，除了有助於AI掌握我們的問題之外，我們也可以思考如何有結構性的提問。
例如：我要分析國際市場上做電動車軟體的供應商，它在供應鏈中扮演Tier 1還是Tier 2的角色，另外我還要知道這些供應商主要的產品是ADAS、IVI或是OTA，最後，我還設計了一個表格，希望AI能幫我蒐集到的資料放進這些表格。我非常確定一件事情，當使用者一口氣把這些要求與空白表格提供給AI，出來的結果大概率不是我們所要的，所以我會這樣做：
(1) 我告訴AI，我現在要做一份國際電動車供應鏈的資料調查，你準備好了嗎?準備好不用回答我，我會跟你說我這份調查需要哪些資訊。這時候AI大致上都會回答OK
(2) 再來，我告訴他我這次要調查的供應商有哪一些，這時候我上傳了一份供應商的清單給AI，然後我告訴他，你讀取就好，不要做任何回應。這時候AI會說我讀取了100家的資料，接下來你跟我說你的要求
(3) 接著，我再告訴AI，你幫我調查一下這些供應商主要生產的產品是哪一類型，例如：ADAS、IVI或OTA，但是我會跟你說，你先記得我的要求，也不要回答我。AI這時候也會說OK。
(4) 然後，我跟AI說，你不但要幫我查這100家供應商資料、產品之外，要幫我分析它在供應鏈中的位階是Tier 1還是Tier 2，但是不要做動作，我先跟你溝通我的需求。這時候AI也會說OK。
(5) 最後，我上傳我設計好的表格，跟AI說，如果你清楚我的需求，麻煩你將我所需要的資訊填寫在我設計的表格中。最後，我會問他，你懂我的需求與意思嗎?這時候AI會覆誦一次我的需求，然後開始執行檔案分析與填寫。
以上就是我一個實際的案例，透過逐項提問的方式，增加了AI回應的準確度。
原則3 反向提問，確認AI對你的問題是否有正確認知：
最後，我建議大家養成一個習慣，這是我幾乎每次跟AI對話都會使用的，我總是在問題問完之後，問它一句：你懂我的意思嗎?我覺得這一小句話非常實用，它會再三確認使用者的想法。
3.當你學會如何設計一個好問題時，你就已經解決了一半的問題
善用與AI發問的技巧，持續AI回答的部分與它進行對話，大多數都可以激發自己更多的想法，讓使用者所需要的答案深度與高度提升。切記，不要與AI搶結論，自己已經形成了一個主觀的想法，讓AI湊到所需要的答案。
AI 不會主動成為你的夥伴，除非你先成為一個會設計語境的使用者。當你不再用它「找答案」，而是「共構解決方案」，你才真正啟動了人機協作的可能性。
