Hãy hỏi AI, tôi đã làm điều đó như thế nào?

Cuộc trò chuyện của AI hoàn toàn khác với cuộc trò chuyện của con người. Chúng dựa nhiều hơn vào logic, dữ liệu và thuật toán, và tập trung nhiều hơn vào việc truyền tải thông tin và giải quyết vấn đề. Do đó, vấn đề lớn đầu tiên với phần mềm AI không phải là “phần mềm khó vận hành đến mức nào” mà là “làm thế nào để đặt một câu hỏi hay”. Chúng ta nên đặt câu hỏi cho trí tuệ nhân tạo như thế nào, chúng ta nên xác định vấn đề như thế nào và chúng ta nên hiểu mối quan hệ giữa các biến trong vấn đề như thế nào? Tác giả bài viết này đã phân tích vấn đề này và hy vọng nó sẽ hữu ích với bạn.

Cuộc trò chuyện của AI hoàn toàn khác với cuộc trò chuyện của con người.

Quá trình trò chuyện của con người dựa trên cảm xúc, bối cảnh văn hóa và tình hình hiện tại, đồng thời cần xem xét các yếu tố phi ngôn ngữ như cảm xúc, giọng điệu và biểu cảm của đối phương. Các cuộc hội thoại AI dựa nhiều hơn vào logic, dữ liệu và thuật toán, đồng thời chú trọng hơn vào việc truyền tải thông tin và giải quyết vấn đề.

Mặc dù tất cả các công ty đều đang thúc đẩy công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và đối thoại AI (Wenxinyiyan, chatGPT) đang dần chuyển sang hướng "nhân bản hóa", nhưng về bản chất vẫn có sự khác biệt rõ ràng giữa hai công nghệ này.

Trước sự xuất hiện của AI, nhiều người có một mức độ nhận thức tư tưởng nhất định và đang giảm khả năng tự thay thế của mình bằng cách học kiến ​​thức. Tuy nhiên, họ thấy rằng vấn đề lớn nhất không phải là “phần mềm khó vận hành đến mức nào” mà là “làm thế nào để đặt một câu hỏi hay”.

Kevin Kelly đã từng đề cập đến 12 xu hướng chính cho sự phát triển trong tương lai trong một bài phát biểu nổi tiếng, và xu hướng thứ 11 là đặt câu hỏi; Tuy nhiên, trong thị trường quản lý hiện nay ở Trung Quốc, mọi người vẫn chưa tận dụng triệt để việc đặt câu hỏi.

Đặt câu hỏi là gì? Tôi sẽ cố gắng giải thích rõ ràng cách chúng ta nên đặt câu hỏi cho trí tuệ nhân tạo, cách xác định vấn đề, cách phân loại và chuyển đổi vấn đề, cách giảm các vấn đề lớn thành các vấn đề nhỏ và cách nắm bắt mối quan hệ giữa các biến trong vấn đề.

1. Logic của câu hỏi

Đặt câu hỏi là gì? Đặt câu hỏi là nêu ra vấn đề, và vấn đề chính là khoảng cách giữa mục tiêu (tiêu chuẩn) và thực tế.

Ví dụ, mục tiêu là đạt 90 điểm, nhưng điểm thực tế chỉ đạt 60 điểm. Khoảng cách giữa 60 và 90 điểm chính là vấn đề. Chúng ta có thể nêu vấn đề này bằng cách nào? Trước tiên, bạn cần có khả năng "phát hiện" và "xác định" vấn đề.

Ba yếu tố liên quan chặt chẽ đến việc đặt câu hỏi là "cái gì, tại sao và như thế nào", và cốt lõi của việc đặt câu hỏi là tìm ra mối quan hệ giữa ba yếu tố này. Năm 2009, chuyên gia tư vấn tiếp thị người Mỹ Simon Sinek đã sử dụng nó lần đầu tiên để diễn đạt mô hình lãnh đạo trong bài phát biểu TED của mình. Mô hình này sau đó được gọi là Quy tắc Vòng tròn Vàng.

Trước tiên chúng ta hãy nói xem nó là gì.

Mọi người thường bối rối ở đây vì những gì thường bao gồm bốn điều kiện vô hình, cụ thể là: định nghĩa, hàm ý và mở rộng, đưa ra phán đoán và mối liên hệ giữa các khái niệm.

Cũng giống như "tình yêu", ở mức độ định nghĩa, nó ám chỉ một cảm xúc sâu sắc thể hiện dưới dạng sự quan tâm, chăm sóc và gắn bó về mặt tình cảm với người khác. Nó cũng có thể là tình cảm gia đình, và mỗi người có quan điểm và trải nghiệm khác nhau.

Nhưng điều này sẽ dẫn tới điều gì?

Chúng ta thường thấy một chàng trai cho đi rất nhiều nhưng cuối cùng vẫn không nhận được tình yêu. Cả hai bên đều có tiêu chuẩn khác nhau để định nghĩa tình yêu và ranh giới không rõ ràng, nên tự nhiên rất khó để tạo ra tia lửa tình yêu.

Câu trả lời là gì? Chúng ta cần chú ý đến mối quan hệ giữa các khái niệm để tránh lỗi logic. Ví dụ, "Dương Thành" và "thủ phủ của tỉnh Quảng Đông" đều chỉ cùng một thành phố, Quảng Châu, nhưng hai khái niệm này có cùng mối quan hệ.

Có sáu loại mối quan hệ giữa các khái niệm: mối quan hệ đồng nhất, mối quan hệ bao hàm, mối quan hệ giao nhau, mối quan hệ mâu thuẫn, mối quan hệ đối lập và mối quan hệ song song logic. (Khóa học Logic thực hành (Phiên bản thứ 5), do Zhang Mianli biên soạn, Nhà xuất bản Đại học Nhân dân Trung Quốc, 2015).

Từ đây ta có thể thấy rằng ngay cả khi bạn biết sự thật là có sự chênh lệch 30 điểm, bạn chưa chắc đã biết "nguyên nhân" gây ra khoảng cách đó. Bạn nên làm gì? Hãy hỏi “tại sao”. Tại sao lại là nguyên nhân và kết quả? Đó là sự thật ẩn sau mọi việc.

Ví dụ:

Tại sao động cơ lại hoạt động? Nguyên lý vật lý tương ứng đằng sau nó: Tại sao máy bay có thể bay? Đằng sau nó là những nguyên lý khí động học.

Chúng tôi biết rằng sự đổi mới, tiến bộ và giải quyết vấn đề để đạt được kết quả đều rất quan trọng; Vậy, liệu có mối quan hệ nhân quả giữa mong muốn đổi mới, tiến bộ và giải quyết vấn đề để đạt được kết quả với việc đặt câu hỏi không?

Đúng. Nếu bạn không biết cách đặt câu hỏi, bạn sẽ không thể tìm ra vấn đề. Nếu bạn không tìm ra được vấn đề thì bạn không thể giải quyết được và khi đó bạn không thể đạt được kết quả. Mối quan hệ nhân quả này cũng giải thích thêm tại sao việc đặt câu hỏi lại quan trọng. Suy cho cùng, việc đặt câu hỏi có thể mang lại cho chúng ta những điều tốt đẹp hơn.

Ngoài ra, còn cách thực hiện nữa.

Sau cơn mưa, có một vũng nước trên đường. Đứa trẻ thấy người lớn giơ chân định bước qua nên cũng cố bước qua. Thật không may, vì bước chân của cậu quá nhỏ nên cậu đã bước xuống nước, khiến những người lớn bật cười. Trẻ em học cách làm việc bằng cách quan sát và bắt chước.

Vì vậy, “đặt câu hỏi” có vẻ như là giải pháp cho vấn đề, nhưng thực chất là theo đuổi điều gì đó tốt hơn.

Giống như khi bạn nhìn thấy một con vật và không biết nó là con gì, câu hỏi đầu tiên của bạn là "đây là con gì"; khi ai đó nói với bạn rằng đây là một con ngựa, bạn có thể hỏi "một con ngựa có thể làm gì"; sau khi ai đó nói với bạn rằng ngựa có thể được dùng để cưỡi và mang đồ, bạn sẽ hiểu "ngựa có tác dụng gì với bạn". Toàn bộ quá trình đặt câu hỏi là một quá trình nhận thức sự vật một cách chi tiết.

Tuy nhiên, trên thực tế vấn đề này rất khó xác định.

Tôi có nhiều bạn bè làm trong ngành tự truyền thông. Họ rất chăm chỉ và luôn nói rằng họ muốn viết về chủ đề này hay chủ đề kia khi trò chuyện. Nhưng khi họ ngồi trước máy tính, họ suy nghĩ rất lâu và chỉ gõ "nghiên cứu về tiếp thị khoa học" trên màn hình thì chẳng có gì xảy ra cả.

Tại sao?

Bởi vì vấn đề bao gồm bốn loại: vấn đề rộng, bài toán, câu hỏi và chủ đề. Mặc dù những từ này khó phân biệt trong tiếng Trung nhưng phạm vi và ý nghĩa mà chúng bao hàm lại rất khác nhau.

Hầu hết các bài viết tôi viết đều dựa trên các câu hỏi và chủ đề. Các chủ đề và vấn đề phải trải qua một quá trình tư duy nhất định để chuyển thành các câu hỏi nghiên cứu. Nếu tôi không tiến hành nghiên cứu chuyên sâu về một lĩnh vực nào đó, cách diễn đạt của tôi sẽ khá mơ hồ.

Sự khác biệt giữa ba loại này là gì?

Nói chung, một vấn đề đề cập đến một chủ đề rộng , là một nhóm các vấn đề bao gồm nhiều lĩnh vực khác nhau. Ví dụ, vũ trụ siêu dữ liệu bao gồm AR, VR, hệ thống nội dung, hệ điều hành, bản sao kỹ thuật số và nhiều thứ khác mà bạn không thể hiểu được, hoặc bạn sẽ rơi vào tình huống cố gắng nuốt trọn bầu trời và không biết bắt đầu từ đâu.

Vấn đề là những khó khăn và phiền toái thực sự đòi hỏi phải hành động và can thiệp để giảm bớt, chẳng hạn như sự suy giảm về an toàn thực phẩm và tỷ lệ sinh ở cấp độ vĩ mô, và tình trạng không tìm được việc làm (việc làm), bạn đời (hôn nhân), trầm cảm (tâm lý), v.v. ở cấp độ người ngoài cuộc.

Có sự chồng chéo giữa các vấn đề và rắc rối.

Tuy nhiên, nó có thể lớn hoặc nhỏ. Bạn có thể đặt câu hỏi ở mức độ trung bình, tức là lồng ghép chúng vào liên kết câu hỏi, chẳng hạn như cách giải quyết "khó khăn về việc làm của sinh viên đại học trong bối cảnh sa thải hàng loạt", và bạn có thể tìm thấy câu trả lời tương đối tập trung; chủ đề là cuộc thảo luận về một sự kiện hoặc hiện tượng cụ thể; giống như Cây Dừa thường xuyên xuất hiện trong vòng tròn, mọi người đều có ý kiến ​​khác nhau, v.v.

Tuy nhiên, nhiều khi vấn đề bạn gặp phải là làm thế nào để thêm dấu chấm hỏi vào một sự kiện mang tính khai báo sau khi đã có được một số thông tin cơ bản, điều này liên quan đến việc nắm vững các loại câu hỏi được đặt ra.

2. Phương pháp đặt câu hỏi

Loại câu hỏi? Đây không phải là một câu hỏi trực tiếp sao?

Giống như khái niệm AI, xin hãy giúp tôi trả lời, những khó khăn mà Xiaohongshu gặp phải khi làm thương mại điện tử là gì? Chat-GPT, hãy giúp tôi lập dàn ý cho bài viết về chế độ ăn uống khoa học.

Người ta đã chứng minh rằng AI có thể giải quyết tốt hơn hai loại vấn đề: một loại có cấu trúc rõ ràng , chẳng hạn như viết mã hoặc thực hiện một nhiệm vụ thường xuyên; loại còn lại có khuôn khổ rõ ràng , chỉ yêu cầu điền thông tin chi tiết và bạn có yêu cầu rõ ràng về các thông tin chi tiết đó. Do đó, các vấn đề mở có thể không có giải pháp riêng và không có nhiều ý nghĩa thực tiễn.

Tôi nên làm gì? Bạn có thể thử phương pháp này.

Đầu tiên, câu hỏi đóng

Chủ yếu trả lời các câu hỏi thực tế, sử dụng ai, cái gì và khi nào. Giống như việc điền vào chỗ trống, thường có câu trả lời chắc chắn, nhưng chỉ có vậy, không cần mở rộng thêm nữa.

Ví dụ:

Khi tôi đang tìm kiếm các khái niệm khác nhau, tôi sẽ yêu cầu chat-GPT giúp tôi tìm hiểu Nguyên tắc Vòng tròn Vàng là gì, ai đã đề xuất nó, ý nghĩa của nó là gì, tại sao người đề xuất lại nghĩ như vậy vào thời điểm đó và đưa ra càng nhiều ví dụ càng tốt.

Hoặc, Charlie Thomas Munger nói gì về tư duy phản biện? Trong những tình huống nào, những bài phát biểu này đóng vai trò quan trọng như thế nào?

Thứ hai, tại sao và như thế nào

Khi sử dụng các câu hỏi phân tích, tôi sẽ sử dụng “tại sao và cái gì”, có thể vượt ra ngoài phạm vi thực tế thuần túy và kết nối các điểm để tìm ra trật tự trong sự hỗn loạn; ví dụ: Tôi hỏi AI ​​​​TikTok tại sao nó lại giao đồ ăn và điều gì sẽ xảy ra sau khi nó thực hiện? Câu trả lời như sau:

Tôi chỉ có thể tự trách mình vì đã hỏi những câu hỏi quá nông cạn. Câu trả lời này có thể không thỏa đáng. Làm thế nào tôi có thể chuyển trọng tâm từ "chủ đề rộng" hoặc "vấn đề thực tế chỉ có bối cảnh" sang những câu hỏi sâu hơn?

Tôi đề xuất phương pháp đặt câu hỏi điền vào chỗ trống gồm ba bước:

Bước đầu tiên, tôi phải nghiên cứu;

Ở bước thứ hai, cụ thể là ① Tôi muốn tập trung vào những câu hỏi sau: Tại sao một số... và một số... nhưng? (Ở đây chúng ta so sánh sự khác biệt trong các hiện tượng) ② Điều gì ảnh hưởng đến kết quả này, ③ Cơ chế hoạt động giữa các yếu tố và kết quả này là gì và như thế nào?

Bước thứ ba là giải quyết các vấn đề thực tế sau khi trả lời các câu hỏi trên.

Trong hai bước đầu tiên, chúng ta phân biệt giữa các vấn đề, rắc rối và câu hỏi; Bằng cách này, chúng ta có thể bắt đầu từ một chủ đề rộng và tập trung vào một số vấn đề để nghiên cứu. Câu trả lời cuối cùng có thể giúp chúng ta giải quyết các vấn đề thực tế và đưa ra lập luận thuyết phục hơn.

Bước thứ hai bao gồm:

Tại sao (tại sao), khám phá những sự tương phản, nghịch lý và khác biệt thú vị từ thế giới thực; những yếu tố nào (cái gì), đưa ra những giả định táo bạo và tìm kiếm những yếu tố có thể ảnh hưởng đến kết quả; như thế nào (làm thế nào), kiểm chứng và làm rõ vai trò giữa nguyên tắc và kết quả.

Ví dụ:

Tôi muốn nghiên cứu (tại sao TikTok muốn giao đồ ăn). Cụ thể, tôi muốn tập trung vào những câu hỏi sau: ① Tại sao Douyin muốn cung cấp dịch vụ giao đồ ăn và đã triển khai ở đâu? ② Những yếu tố nào sẽ ảnh hưởng đến việc mở rộng dịch vụ giao đồ ăn của Douyin? Một số người cho rằng đó là người lái xe? Một số người cho rằng đó là về các thương gia.③Cơ chế hoạt động của các yếu tố ảnh hưởng này là gì?

Tất nhiên, câu trả lời của AI chỉ có thể đóng vai trò hướng dẫn và câu trả lời mà nó đưa ra có thể tương đối rộng. Rốt cuộc, nó dựa trên “nội dung lớn hiện có” như một sự tích hợp. Nếu bạn muốn hiểu sâu hơn, bạn vẫn cần phải tiến hành điều tra thực sự và mở rộng các chi tiết.

Ví dụ, có bao nhiêu tài xế ở Triều Dương, Bắc Kinh, họ giao bao nhiêu đơn hàng mỗi ngày, mỗi tài xế kiếm được bao nhiêu tiền, họ làm việc bao lâu, v.v.

Nhóm kiểm soát chất lượng (QCC), hình mẫu của quản lý chất lượng Nhật Bản, Ishikawa Kaoru đã đề xuất phương pháp "năm câu hỏi tại sao", mà tôi cũng thường sử dụng.

Phương pháp cụ thể là:

Xác định vấn đề, đặt câu hỏi tại sao cho vấn đề đó, tìm câu trả lời và hỏi tại sao một lần nữa; Lặp lại bước 2 và bước 3 cho đến khi tìm ra nguyên nhân gốc rễ, tìm ra nguyên nhân gốc rễ và giải quyết nó.

Nói một cách đơn giản, phương pháp này khám phá vấn đề một cách sâu sắc bằng cách liên tục đặt câu hỏi "tại sao" và sau đó tìm ra "cách thực hiện", có vẻ hơi giống với những nguyên tắc đầu tiên mà Elon Musk thường nói đến.

Tôi nghĩ chỉ có một số ít người làm điều này. Xét cho cùng, việc đặt câu hỏi tập trung nhiều hơn vào các khía cạnh của "viết, soạn thảo quảng cáo, hoàn thiện cấu trúc câu và cải thiện khả năng diễn đạt ba chiều". Trừ khi bạn đang thực hiện báo cáo chuyên sâu và cần đào sâu vào phần cốt lõi, nếu không, bạn không thể đi sâu như vậy được.

Tôi có thể yêu cầu thông tin chi tiết bằng cách nào?

Vấn đề không phải là hỏi "AI, tại sao bạn lại làm thế?"; thay vào đó, nó bắt đầu từ sáu yếu tố (ai, cái gì, khi nào, ở đâu, tại sao và như thế nào). Tôi thường sử dụng ai, ở đâu, khi nào và cái gì để liên tục thu hẹp khoảng cách và đạt được sự tập trung hiệu quả.

Ví dụ:

Hãy lấy nghiên cứu tâm lý của sinh viên đại học làm ví dụ. Đầu tiên, chúng ta cần thu hẹp phạm vi đối tượng nghiên cứu từ sinh viên đại học Trung Quốc đến sinh viên đại học, hoặc một số chuyên ngành.

Sau đó, chúng ta có thể thu hẹp phạm vi thời gian (khi nào) và giới hạn các đối tượng nghiên cứu ở một lớp nhất định, chẳng hạn như sinh viên năm nhất, rồi tinh chỉnh thêm vào học kỳ đầu tiên của sinh viên năm nhất.

Thứ ba, thu hẹp phạm vi địa lý (ở đâu). Như trên, hãy thu hẹp phạm vi xuống một khu vực nhất định, chẳng hạn như Bắc Kinh hoặc Thượng Hải. Theo cách này, phạm vi địa lý của nghiên cứu sẽ được tập trung rất nhiều.

Cuối cùng, bạn cũng có thể thu hẹp chủ đề nghiên cứu (cái gì). Các vấn đề tâm lý rất phức tạp và đa dạng, mỗi triệu chứng đều khác nhau. Nếu bạn tập trung vào một hoặc hai điều, vấn đề sẽ trở nên dễ kiểm soát hơn, chẳng hạn như: lo lắng khi nghiên cứu.

Chúng ta có thể nhận được gì sau hoạt động này? Trung Quốc, Bắc Kinh, sinh viên năm nhất, học kỳ đầu tiên, vấn đề lo lắng của sinh viên.

Lý do để làm như vậy là vì một mặt, lượng thông tin mà AI cung cấp quá lớn. Nếu thời gian tìm hiểu của bạn quá dài, phạm vi không rõ ràng thì nó sẽ bị chìm nghỉm trong biển tài liệu lịch sử mênh mông. Mặt khác, những câu hỏi mơ hồ có thể được chuyển thành nghiên cứu cụ thể và có thể kiểm soát được bằng cách thu hẹp trọng tâm và thêm các yếu tố hạn định.

Một số người có thể nói rằng nếu chúng ta thu hẹp vấn đề xuống một góc độ rất cụ thể và hẹp thì liệu có tầm thường không?

Giống như tôi, nếu bạn sử dụng AI để cải thiện hiệu quả viết và nghiên cứu kinh doanh, thì chúng tôi quan tâm nhiều hơn đến "tính phiến diện và sâu sắc" hơn là "tính toàn diện và hời hợt".

Giả sử có hai tình huống. Một là tiếp tục giải quyết những cái gọi là "vấn đề lớn" (như tiêu đề, phân tích kinh doanh của Alibaba, phân tích ngành và phân tích bối cảnh cạnh tranh). Vì các vấn đề quá phức tạp và không thể phân chia hiệu quả nên chúng có thể được viết thành những từ ngữ sáo rỗng và không liên quan, được gọi là "bài viết về chủ đề lớn".

Một cách tiếp cận khác là tập trung vào một vấn đề cụ thể trong bối cảnh cạnh tranh và bỏ qua phần còn lại. Khi đó, bạn có thể nhìn thấy bức tranh toàn cảnh từ những chi tiết nhỏ của một vấn đề lớn. Giống như chơi cờ vua, tập trung vào bức tranh toàn cảnh nhưng không chú ý đến những chi tiết nhỏ. Đây là một con đường đáng để đi.

Khi nói đến việc viết và nghiên cứu kinh doanh, tầm quan trọng của việc đặt câu hỏi là không thể bàn cãi. Phương pháp đặt câu hỏi ba bước và năm câu hỏi tại sao rất đáng để bạn thực hành một cách có chủ đích. Hãy thử xem. Chúc bạn trở thành một “thanh niên có vấn đề”.

Tuy nhiên, khi mới sử dụng AI, bạn có thể thấy “phương pháp đặt câu hỏi tuần tự” quá phức tạp, vì vậy bạn sẽ trực tiếp đưa ra một số “bài toán đơn giản”, nhưng bạn không muốn nhận được những câu trả lời “mơ hồ”.

phải làm gì? Mẫu câu “some…some…” được đề cập trong quá trình vừa rồi có thể phù hợp hơn với bạn.

3. Biến câu hỏi

Trước tiên, tôi sẽ kể cho bạn một câu chuyện. Nhiều hiện tượng trong cuộc sống hàng ngày của chúng ta rất kỳ lạ, nhưng chúng ta thường làm ngơ.

Bạn đã bao giờ đến quán bar chưa? Bạn có bao giờ để ý đến chiều cao của ghế đẩu ở quầy bar không? Chiều cao của nó khoảng 70CM, trong khi chiều cao của chiếc ghế đẩu mà chúng ta sử dụng trong cuộc sống hàng ngày là 40-50CM. Tôi biết bạn đang nghĩ gì: Tại sao ghế đẩu quầy bar lại cao hơn nhiều thế?

Chiều cao của ghế quầy bar và ghế đẩu thông thường tạo nên sự tương phản thú vị và trái ngược với lẽ thường, do đó có dấu chấm hỏi.

Nếu tôi nói với bạn rằng một "chuyên gia sức khỏe" nào đó đã qua đời ở tuổi 51, bạn chắc chắn sẽ bị sốc. Tôi gọi những câu hỏi kiểu này là câu đố. Nói một cách đơn giản, sự không nhất quán hoặc mâu thuẫn giữa sự thật mới và cũ sẽ khiến mọi người cảm thấy không chắc chắn, dẫn đến sự bối rối hoặc tò mò, từ đó muốn giải quyết vấn đề.

Câu hỏi hóc búa nằm ở đây.

Steven Levitt đã trích dẫn nhiều ví dụ trong "Freakonomics", ví dụ, những kẻ buôn ma túy dường như kiếm được rất nhiều tiền, vậy tại sao họ vẫn sống với mẹ già của mình?

Ví dụ, tại sao một số cha mẹ thường đọc sách cho con nghe và đưa con đi bảo tàng nhưng con họ lại không thành công? Tại sao những người không đọc nhiều hoặc không đi bảo tàng lại thường thành công? Những câu hỏi này, trái ngược với trực giác, đã âm thầm gieo một dấu chấm hỏi trong tâm trí tôi.

Làm thế nào để thiết kế một câu đố?

Hãy lấy một câu hỏi làm ví dụ: Bạn nghĩ nhóm nào đông hơn ở Trung Quốc, bác sĩ hay y tá? Hầu hết mọi người sẽ nghĩ đến y tá vì điều đó có lý; nhưng nếu tôi nói với bạn rằng "số lượng bác sĩ ở Trung Quốc từ lâu đã nhiều hơn số lượng y tá, và chỉ trong những năm gần đây, số lượng y tá mới vượt qua bác sĩ"; Bạn sẽ phản ứng thế nào sau khi nghe sự thật này?

Nếu phản ứng đầu tiên của bạn là "tại sao", thì đó là một câu hỏi hay. Nếu bạn trả lời "ồ" sau khi nghe xong thì có nghĩa là câu hỏi này không có gì đáng chú ý. Tìm những hiện tượng khác với lẽ thường, thực tế hoặc lý thuyết, và tìm những vấn đề khiến mọi người bối rối và cảm thấy khó hiểu, bạn có thể nhận được những câu trả lời khác nhau từ AI.

Ví dụ:

Tàu hỏa, máy bay và các phương tiện giao thông khác có thể tiết kiệm rất nhiều thời gian, vậy tại sao mọi người luôn tự hỏi thế giới đã đi về đâu? Lúc này, AI sẽ cho bạn biết rằng chúng ta phải xác định rõ mục tiêu và lý tưởng của mình, sau đó sử dụng các công cụ du lịch để đạt được chúng.

Nếu chúng ta hỏi trực tiếp: "Thời gian trôi đi đâu?" Hoặc vui lòng sử dụng "Thời gian trôi qua như thế nào" làm đề xuất để thảo luận về tầm quan trọng của thời gian. Bạn chỉ có thể nhận được một số thông tin "cái gì" và những tài liệu này có thể không có nhiều tác dụng với bạn.

Một ví dụ kinh điển đến từ vở kịch "Bán nạng" của Triệu Bản Sơn, Cao Tú Dân và Phạm Vĩ. Có một câu thoại kinh điển trong bản phác thảo, và tôi tự hỏi, tại sao lại có sự khác biệt lớn đến vậy trong tính cách của một cặp đôi sống chung? Câu này hầu như ai ở Trung Quốc cũng biết.

Nhưng điều mà không phải ai cũng biết là nó cho thấy một cách thú vị để đặt câu hỏi. Câu này một nửa là câu điều khiển, một nửa là câu so sánh. Nó kiểm soát tình hình cuộc sống của hai người và so sánh sự khác biệt giữa hai người; do đó tạo thành một câu đố thú vị.

Vậy những góc kỳ lạ này đến từ đâu?

Sau nhiều cuộc trò chuyện với AI, tôi nghĩ các biến số rất quan trọng, nghĩa là sau khi bạn đưa ra bối cảnh ở phần đầu, hai câu hỏi ở phần cuối sẽ tạo nên sự tương phản. Sử dụng mẫu câu “some…some…”, bạn có thể biến một câu đố thành một bài toán thành công.

Tại sao một số nơi...và một số nơi...? Tại sao một số người...một số người...? Tại sao đôi khi...đôi khi...? Chúng ta có được góc nhìn mới bằng cách so sánh sự khác biệt giữa các biến số giữa các khu vực, cá nhân và thời gian.

Câu này thực chất cụ thể hóa ba dấu hỏi ở đâu, ai và khi nào.

Những người không giỏi đặt câu hỏi có thể rèn luyện kỹ năng đặt câu hỏi một cách có ý thức bằng cách sử dụng “một số…một số…”. Mặc dù có vẻ hơi máy móc, nhưng mẫu câu này giống như một chiếc xe tập đi, có thể giúp người mới bắt đầu nhanh chóng thành thạo kỹ năng đối thoại AI.

Ví dụ:

Tương tự như vậy, tại các công ty Internet, tại sao một số người lại kêu gào đòi bồi thường khi có đợt sa thải, trong khi những người khác lại im lặng? Tại sao một số trẻ em lớn lên trong cùng một gia đình lại ngoan ngoãn và hiểu biết trong khi những trẻ khác lại vô luật pháp?

Tại sao một số người lại hạnh phúc trong khi những người khác lại chán nản khi sống cùng một cuộc sống? Tại sao một số người vẫn có mái tóc dày trong khi những người khác lại có mái tóc mỏng mặc dù họ đều thức khuya? Cả hai đều là rượu, vậy tại sao rượu vang đỏ lại thanh lịch hơn bia? Tại sao Meituan và ByteDance lại bình tĩnh như vậy trong khi JD.com luôn bị cư dân mạng chỉ trích vì sa thải nhân viên?

Câu đố nằm ở các biến số. Biến được chia thành biến phụ thuộc và biến độc lập. Giả sử bạn muốn có một kết quả cần giải thích, hãy bắt đầu từ kết quả đó và cố gắng suy ra nguyên nhân gây ra tình huống này.

Học cách nhúng chuỗi phương pháp này vào câu hỏi của riêng bạn, sau đó đưa chúng vào AI, bạn sẽ nhận được những câu trả lời đáng ngạc nhiên, bạn có tin không? Hãy thử xem.

IV. Phần kết luận

Nếu bạn thiết kế tốt phần tại sao thì phần cái gì và như thế nào sẽ không khác biệt nhiều. Khi hỏi tại sao, hãy thử “Phương pháp đặt câu hỏi năm tại sao và ba bước”.

Nếu bạn thấy quá khó, hãy bắt đầu bằng “một số…một số…”

Hãy nhớ sử dụng một nửa để kiểm soát và một nửa để so sánh; AI luôn là một công cụ. Chỉ bằng cách nắm vững phương pháp đặt câu hỏi bằng AI, bạn mới có thể nâng cao hiệu quả giải quyết vấn đề. Tôi mong bạn có thể học và áp dụng một cách linh hoạt.

Tác giả: Vương Chí Nguyên, tài khoản công khai: Vương Chí Nguyên