ChatGPT給的答案像「垃圾」?掌握指令詞的3大關鍵,讓AI也能聽懂人話
ChatGPT給的答案像「垃圾」?掌握指令詞的3大關鍵,讓AI也能聽懂人話

好的提示要清楚、具體,有吸引力。你的提示夠理想,ChatGPT就能理解你要的東西,你就會得到更個人化、更實用的回應,還能節省時間與精神。

就我的經驗,我的提示越詳細,得到的結果就越好。我的提示包括下列幾項:

■觀點:你所處的狀況或環境,比方說你可以跟ChatGPT簡單說說你在做什麼,又為何做這件事。

■目的:對話的具體目的,例如與ChatGPT對話的目的,可能是要求ChatGPT提供資訊、給予建議,或是純粹閒聊。你也可以要求ChatGPT寫一些讚美、批評,或是從平衡的觀點撰文。

■特性:對話的語氣與風格。對話可以帶有幽默、同理心,或是其他情緒,就會更近似真人,更具吸引力。例如你可以告訴ChatGPT要以怎樣的語氣回應,比方說閒聊、對話、正式,甚至模仿歐普拉、荷馬.辛普森的語氣。

說穿了就是你要說ChatGPT懂得的語言,上述幾點就是語法。ChatGPT很神奇,但並不能看穿你的心思(至少現在還不能),還是需要具體的資訊,才能給出最好的回應。所以要給它簡明扼要的提示,它就能發揮神奇的力量,為你效勞。

舉個例子,你想問早餐該吃些什麼才健康,最好輸入「我們家有五個人,其中三位是十二歲以下的孩子,早上總是很匆忙。請告訴我幾種簡單、健康,能在十分鐘完成的早餐料理」,會比「健康早餐建議」這種籠統的提示理想得多。你在Google搜尋,比較有可能會輸入籠統的提示。

你的提示越具體、越詳細,ChatGPT就越能提供你要的結果。

我有個同事,每次寫電子郵件或是文章,總會擔心拼字、文法、風格有問題,所以她用ChatGPT修正寫作的內容。

範例提示:下面這段文字是要寄給連鎖零售商店的執行長,約定開會時間,請幫我修正這段文字的風格、拼字與文法。

是不是很聰明?

你的提示越理想,得到的結果就會越完整、越實用。別忘了那句古老的格言「垃圾進,垃圾出」。這句話也適用於ChatGPT。

我聽過幾個人對我說:「ChatGPT我用過,出來的東西簡直是垃圾!我自己寫還比較好!」

第一個要解決的問題,就是要練習製作出對的提示。你寫了一次,得到很爛的回答,你一灰心就放棄,再也不想嘗試,那當然不可能得到理想的答案。這就跟學習新的技能沒有什麼兩樣。我還記得我第一次用PowerPoint的時候。我以前習慣用文字處理機(大家就知道我的年齡了),所以搞不懂PowerPoint。但我沒放棄,所以現在的我是PowerPoint專家。

我將撰寫提示稱為「製作」提示,因為撰寫提示有點像藝術創作。你越擅長,能節省的時間就越多,而且坦白說,樂趣也會越多。

至於第二項批評:如果你自己寫還比較好,那就請你儘管自己寫。

不要塞一堆無謂的細節給ChatGPT

你要給ChatGPT足以了解你想要什麼資訊,但若提供太多資訊,ChatGPT反而不知道你想要什麼。提示太複雜,得到的答案可能不盡理想。提示太籠統,也會得到太籠統、不實用的答案。關鍵在於找到平衡。

例如這個提示就太複雜:

綜觀當今世界各地的政治氛圍與社會動盪,包括經濟不穩定、氣候變遷,以及侵犯人權的行為,各國政府與國際組織該如何攜手合作,解決這些互有關連的複雜問題,同時在主權、安全、民主政治,以及人類尊嚴這些互相矛盾的利益與價值之間找到平衡?

再對比一個太籠統的提示:

你對於當前世界局勢有何看法?

儘管如此,我還是常把大段文字剪下,再貼上ChatGPT,照樣能得到我要的結果。舉個例子:

範例提示:我要在董事會會議做一份簡報(觀點),必須能說服董事會重視我要講的主題(目標)。請將下列內容,整理成不超過四項重點的摘要,風格要專業而不失吸引力(特性)。(然後再把要ChatGPT整理的內容貼上去。)

本文出自《好好問ChatGPT:問對問題,精確提示,讓生成式AI幫你構思工作新點子、規畫美好生活》,真文化出版

責任編輯:錢玉紘

關鍵字: #ChatGPT
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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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