一、過于模糊：精準表達是關鍵

在與 AI 交互時，問題過于模糊是最常出現的陷阱之一。當提出的問題缺乏明確指向，AI 的回應往往會寬泛且缺乏針對性，難以滿足實際需求。比如簡單拋出 “告訴我一些事” 這樣的指令，AI 可選擇的回答范圍近乎無窮，可能是一則趣聞、一條歷史知識，或者其他毫不相干的內容，這種寬泛的回答對提問者來說幾乎沒有實際價值。

出現這類問題的根源在于提問者未能清晰界定需求。在日常交流中，人們習慣依賴語境和對方的理解能力來傳達模糊信息，但 AI 不具備人類的感知和聯想能力，它需要精確的指令才能給出有效回應。以信息檢索為例，如果用戶想要了解特定城市某一天的天氣，卻只問 “天氣怎么樣”，AI 無法知曉具體的查詢地點和時間，就無法提供準確的天氣信息。

要規避這個陷阱，關鍵在于讓問題更具體、清晰。比如將 “告訴我一些事” 細化為 “請給我分享一個關于科技創新的最新突破”，明確了信息的主題和范圍。在涉及具體事物時，要盡可能詳細地描述關鍵特征。若想了解某部電影，不能只說 “給我介紹一部電影”，而應像 “給我介紹一部 2023 年上映的科幻動作電影，主演是湯姆?克魯斯” 這樣，給出年份、類型和主演等關鍵信息，讓 AI 能精準篩選出符合需求的內容。

二、一次問太多：化繁為簡更高效

一次向 AI 提出過多問題，會讓其陷入 “困惑”，難以給出條理清晰的回答。例如，“請解釋量子力學、它的歷史、關鍵人物以及當今應用” 這樣的問題，包含了多個復雜的方面，AI 在有限的輸出中很難對每個部分都進行深入、準確的闡述，結果可能是每個點都只是淺嘗輒止，無法滿足提問者對知識深度的需求。

這種現象的產生是因為 AI 在處理問題時，通常是按照預設的算法和模型進行分析和生成答案。過多的問題同時出現，會使 AI 難以確定重點和邏輯順序，導致回答混亂。這就好比讓一個人同時完成多項復雜任務，卻不給他明確的先后順序和重點要求，他很可能會手忙腳亂，無法高質量完成任務。

為避免這類問題，應將復雜問題拆解成多個簡單的子問題。以 “解釋量子力學、它的歷史、關鍵人物以及當今應用” 為例，可以先問 “什么是量子力學”，在得到清晰的基礎概念解釋后，再依次詢問 “量子力學的發展歷史是怎樣的”“量子力學領域的關鍵人物有哪些”“量子力學在當今有哪些應用”。這樣循序漸進的提問方式，能讓 AI 專注于每個子問題，給出更詳細、更有價值的回答，也便于提問者系統地理解和學習相關知識。

三、語氣不當：適配情境很重要

提問的語氣與期望的回答不匹配，也會影響 AI 的回應效果。不同的語氣適用于不同的場景和需求，若語氣使用不當，可能導致 AI 給出的答案不符合預期。比如在詢問天氣信息時，使用正式語氣 “Could you please inform me about the current weather conditions in New Delhi?”，期望得到如 “The current weather in New Delhi is 33 degrees Celsius with hazy conditions.” 這樣正式、規范的回答；而使用隨意語氣 “Hey, what’s the weather like in New Delhi right now?” 時，更希望聽到像 “It’s 33 degrees and a bit hazy over in New Delhi at the moment.” 這種更口語化、親切的表述。

語氣問題的出現是因為 AI 的訓練數據和模型在生成回答時會考慮提問的風格和語境。如果提問語氣與期望回答風格不一致，AI 可能無法準確把握提問者的意圖，從而給出不理想的答案。在實際應用中，這種情況在客服對話、內容創作等場景中較為常見。例如，在創作小說對話時，如果以正式的語氣讓 AI 生成角色間隨意的對話，就很難得到自然流暢的內容。

為了規避語氣問題，在提問前應先明確使用場景和期望的回答風格。如果是用于正式的商務報告，就應采用正式、嚴謹的語氣提問；如果是在日常交流或創意寫作中，可使用更輕松、隨意的語氣。同時，還可以在提問中適當加入一些體現語氣的詞匯或表達方式，幫助 AI 更好地理解需求。比如在要求 AI 寫一篇幽默的短文時，可以在提問中加上 “請用幽默風趣的語言” 這樣的表述，引導 AI 生成符合要求的內容。

四、細節不足：提供背景更準確

在向 AI 提問時，若遺漏重要細節，會使 AI 失去給出優質答案的機會。例如，問 “它有多大？”，由于沒有明確 “它” 指代的對象，AI 無法確定是在詢問物體的尺寸、面積還是其他相關屬性，只能給出模糊或無法滿足需求的回答。

這種問題的產生是因為 AI 不具備人類的常識和上下文理解能力，它只能依據提問中提供的信息進行分析和回答。在實際場景中，缺乏細節的問題會導致信息不準確，影響決策和判斷。比如在咨詢產品信息時，如果只問 “這個產品多少錢”，而不說明具體產品名稱，AI 無法給出準確的價格信息。

要解決細節不足的問題，提問時必須提供足夠的背景信息。像 “它有多大？” 這個問題，可以改為 “亞馬遜雨林的面積有多大？”，明確了 “它” 的具體指向。在涉及專業領域或特定情境的問題中，更要詳細說明相關背景知識和關鍵信息。例如在醫學咨詢時，不能只說 “我頭疼怎么辦”，而應補充癥狀出現的時間、頻率、是否伴有其他癥狀等信息，這樣 AI 才能給出更有針對性的建議。

五、期望過高：認清邊界是前提

對 AI 抱有不切實際的期望，也是 Prompt Engineering （9個最佳prompt框架：解鎖LLMs無限潛力）中的常見陷阱。例如，要求 AI 像人類一樣理解情感并做出情感回應，問 “如果你處于我的情況，你會有什么感受？”，這種將 AI 擬人化的提問方式忽略了 AI 目前并不具備真正的情感和主觀意識這一事實。AI 只能基于數據和算法模擬人類的情感表達，但無法真正感同身受

這種現象的出現是因為人們對 AI 的能力邊界認識不足。隨著 AI 技術的發展，其表現越來越出色，讓一些人產生了 AI 無所不能的錯覺。在實際應用中，這種過高的期望可能導致對 AI 的錯誤使用和失望。比如在心理咨詢場景中，如果患者期望 AI 能像真正的心理咨詢師一樣給予情感支持和深度理解，就可能無法得到滿足。

為避免此類問題，需要正確認識 AI 的能力邊界。在提問時，應根據 AI 的實際能力調整期望。對于情感相關問題，可以改為 “一般人在這種情況下可能會有什么感受？”，這樣的問題更符合 AI 的處理能力，能得到更合理的回答。同時，在使用 AI 時，要清楚它擅長的領域和存在的局限性，在合適的場景中發揮其優勢。

六、不吸取經驗：迭代優化是途徑

重復使用無效的提示，而不根據過往經驗進行調整，會阻礙與 AI 交互效果的提升。比如總是要求 AI 創作有創意的內容，卻從不根據之前的生成結果調整提問方式和要求，這樣很難獲得更優質的創意成果。

這種問題的根源在于缺乏對交互過程的反思和總結。在與 AI 交互時，每次的提問和回答都是一次學習機會，但很多人沒有充分利用這些反饋信息，導致不斷重復同樣的錯誤。在內容創作、數據分析等領域，這種情況會浪費大量時間和精力，無法提高工作效率和質量。

要解決不吸取經驗的問題，就需要重視反饋，將每次與 AI 的交互都視為一次學習過程。在得到 AI 的回答后，仔細分析回答是否滿足需求，哪些地方存在不足。根據分析結果，調整提問的方式、內容和重點。例如，如果 AI 生成的文章缺乏深度，下次提問時可以增加 “請深入分析”“提供具體案例支持” 等要求。通過不斷地迭代優化，逐漸提高提問的質量，從而獲得更符合期望的 AI 回答。

Prompt Engineering （大模型中的提示詞（prompt）壓縮：讓每個Token都物盡其用）是一門不斷發展的技能，在與 AI 交互的過程中，我們會遇到各種各樣的陷阱。通過識別并避免上述常見的陷阱，不斷優化提問方式和技巧，我們能更好地發揮 AI 的潛力，實現更高效、更有價值的交互。