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有时，AI 聊天机器人被设计成青少年的样子。它们可以非常出色。但其他时候，它们会说谎。它们会编造东西。它们会虚构。它们自信地给出答案，基于它们认为自己无所不知的假设，但它们却大错特错。
虽然我们大多数人都知道不应该向青少年寻求重要信息和建议，但我们开始依赖同样会撒谎的 AI。公平地说，AI 并不坏；它们只是被这样编程的。
去年，我给了你八种减少 ChatGPT 幻觉的方法：
- 避免模糊和含糊不清
- 避免合并不相关的概念
- 避免描述不可能的场景
- 避免使用虚构或奇幻的实体
- 避免与已知事实相矛盾
- 避免滥用科学术语
- 避免混合不同的现实，以及
- 避免赋予不典型的属性
然而，这些提示都是要避免的事情。我没有给你主动工具来深入挖掘提示响应并引导 AI 提供更有成效的响应。如果你打算将 AI 用作搜索引擎的替代品或作为帮助你研究、撰写文章或论文的工具，这种技术尤为重要。
让我们深入探讨五个关键步骤，你可以采取这些步骤来引导 AI 提供准确的响应。
1. 要求提供参考和来源
我之前写过一篇关于如何让 ChatGPT 提供来源和引用的指南。幸运的是，ChatGPT 在引用来源方面做得越来越好，尤其是在 GPT-4o LLM 和每月 20 美元版本的网络搜索功能中。
但 ChatGPT 不会总是自愿提供这些来源。如果你在进行研究，总是—— 总是 ——要求提供来源。然后，测试这些来源并确保它们确实存在。在我的经验中，多次 ChatGPT 引用的来源似乎完全符合我正在寻找的内容。唯一的问题是，当我点击或搜索标题命名的来源后，我发现整个来源都是虚构的。
ChatGPT 甚至选择了真实的学术期刊，编造了作者名字，然后为文章分配了听起来令人信服的标题。你能想象如果我没有仔细检查就包括这些来源，情况会有多糟糕吗？我甚至不敢去想。
所以，要求提供来源，检查这些来源，并在 AI 给你一个编造的答案时指出它。
2. 告诉 AI‘展示你的工作’
在我早期探索 ChatGPT 时，我要求工具帮助我找到当地机械师。我让它去 Yelp 和 Google 评论进行情感分析。当时，它从这些网站中提取了有用的信息。
我最近再次尝试了这个测试，得到了另一组机械师排名。它实际上告诉我：“基于对独立汽车修理店的 Yelp 和 Google 评论的综合分析……”
但，ChatGPT 撒了谎。这个工具从未查看过 Yelp 或 Google 评论。这个结果可能是因为网站（包括 ZDNET）对允许 AI 抓取其内容变得更加严格。这没关系。我的观点是，AI 应该回来并说它无法检查 Yelp 或 Google 评论。相反，AI 只是声称它做了。
骗子，骗子，裤子着火。
当我要求它展示工作时，工具再次说它查看了 Yelp 和 Google 评论。然而，在“展示你的工作”的响应中，工具还显示了它分析的评论的来源。结果发现这是一个名为 Birdeye Reviews 的网站。
现在，我对 Birdeye Reviews 没有任何意见。我从未使用过它。但这不是重点。重点是 ChatGPT 说它基于 Yelp 和 Google 评论生成了信息。
“展示你的工作”是一个强大的提示。你可以揭示 AI 在给出结果时使用的推理过程的各种有趣信息。
3. 在相关问题中交叉验证 AI 的响应
这个过程让你和 AI 深入探讨一个主题，看看聊天机器人的答案是否在逻辑上一致且在上下文中相关。我们在传统研究和工程中经常使用这种方法，以确保我们在正确的轨道上。它也可以应用于 AI。
例如，假设你在写关于汽车轮胎的文章。你可以问：“汽车轮胎使用什么材料？”你可能期望的答案是“橡胶”。但橡胶不仅仅是一种物质。有来自树木的橡胶、合成橡胶，以及具有橡胶的柔韧性和强度但不含橡胶的材料。
例如，橡胶和 TPU（热塑性聚氨酯）都是柔韧的，感觉像橡胶。但合成橡胶是由石油基单体制成的，而 TPU 是由热塑性弹性体制成的。
你可以问 AI：“汽车轮胎使用哪种橡胶？”或“汽车轮胎仍然使用真正的橡胶吗？”这将导致解释汽车轮胎如何使用混合橡胶类型的答案。你可以通过问“橡胶在汽车中还用于哪里？”或“乐高汽车轮胎使用哪种橡胶？”来进一步深入探讨。
这种做法的重点不在于在你的论文中使用所有响应，而在于探索 AI 如何处理这类问题，以及它是否完全失去了线索。
4. 询问最近的事件或时间敏感的信息
许多聊天机器人有知识库截止日期。免费版本的 ChatGPT 的知识截止日期是 2023 年 10 月，这意味着在此日期之后发生的任何事情对 AI 来说都是未知的。
例如，当我要求免费版本的 ChatGPT 列出北约成员国时，它返回了 31 个国家的列表。然而，当我要求 ChatGPT Plus 列出北约成员国时，它返回了 32 个国家的列表。这是因为瑞典在 2024 年 3 月正式加入了北约。
聊天机器人通常会在被问及时告诉你它们的截止日期。但由于有额外的功能（如 Plus 中的网络搜索），最好尝试询问 AI 只有在拥有最新信息时才会知道的事件。
这里也有一个技巧。几分钟后，我要求免费版本的 ChatGPT：“你能使用网络查找当前的北约成员国是谁吗？”我明确告诉它“使用网络”。我得到了最新的答案。所以，如果你使用的是免费版本，考虑指导它在哪里查找信息以获得更好的答案。
5. 提出后续问题并迭代地完善你的查询
我在使用 ChatGPT 帮助我编程时使用这种方法。我从一个简单的查询开始，并不断完善和澄清，直到我得到一些基本代码。一旦这种方法有效，我会在我的代码中添加另一句话或细节。在一系列感觉更像对话而不是编码会话的互动之后，我通常会有一些有用的代码。
即使你不在编码，你也可以使用这种方法。假设你在做一个与云服务相关的项目。你可以问 AI：“你能解释不同类型的云服务吗？”
在这个例子中，你期望的答案会讨论电子邮件、网络托管、CRM 和其他软件即服务类别。然而，AI 回答了 SaaS（软件即服务）、PaaS（平台即服务）和 IaaS（基础设施即服务）的描述。
现在你会知道这个问题可能有几种解释方式，所以你可以跟进：“解释不同类型的云服务，专注于那些属于 SaaS 类别的服务。”
你可以跟进一个问题，比如：“基于这些 SaaS 类别，列出每个类别中最受欢迎的三种商业服务，以及每种服务的优缺点。”
这将给你一个更详细的描述，以及每种服务的特点。但让我们用一个额外的步骤来完善方法。在这个场景中，AI 提供了每种服务的描述，但你想要知道这些服务有何不同。
你可以通过添加“比较”这个词来完善查询，比如这个提示：“基于这些 SaaS 类别，列出每个类别中最受欢迎的三种商业服务，以及每种服务的比较优缺点。”
在我的测试中，最后的细化导致了比较每种服务特点的表格。我喜欢表格。事实上，如果 AI 没有以表格形式返回信息，我的额外提示是要求 AI 以表格形式呈现其结果。这个工具在按照这个指令操作时，通常会以有趣的方式重构其答案。
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