請 AI 幫忙想文章標題、行銷文案或企劃點子，明明已經要求更有創意，得到的答案卻總是大同小異。即使換成不同的 AI 模型，提出的建議也可能十分相似。
這個問題可能與 AI 的訓練方式有關。2026 年國際機器學習大會（ICML）收錄的一項研究指出，AI 在訓練過程中，可能逐漸偏向人們熟悉、容易接受的答案，導致生成內容的多樣性下降。 研究將這種現象稱為「模式崩塌」（Mode Collapse）。
針對這個現象，《How to AI》電子報作者 Ruben Hassid 在近期的文章中指出，使用者應保留自己的品味與判斷。Anthropic 工程主管 Felix Rieseberg 也提出多種進階 AI 使用技巧，協助使用者深入分析問題，探索不同的解決方式。
本文整理研究發現與專家建議，歸納出 6 招適用於 ChatGPT、Claude、Gemini 的提示詞技巧，從檢驗既有想法、增加答案多樣性，到引入專業工具與跨領域思考，並提供可以直接複製使用的 Prompt 範本！
AI從1到10選數字，為何經常選到「7」？一次測試揭露趨同現象
AI 回答容易出現相似結果，可以從一個有趣的測試看出端倪。
AI 平台 Opper 的「AI Roundtable」曾讓 GPT-5.4、Claude Opus 4.7、Grok 4.20 和 Gemini 3.1 Pro 四個模型，分別從 1 到 10 選出一個數字，並要求模型在第二輪證明自己選擇的數字具有獨特性。
結果，GPT-5.4、Claude Opus 4.7 和 Grok 4.20 都選了 7，只有 Gemini 3.1 Pro 選擇 4，理由是它預期其他模型可能集中選擇 7。
即使已經要求答案必須具有獨特性，四個模型中仍有三個做出相同選擇。
這項測試只是第三方平台的一次案例，無法證明 AI 在所有情況下都會選 7，也無法直接判定原因。不過，四個模型中有三個選擇相同數字，仍反映出 AI 回答可能出現趨同的現象。
AI回答總是差不多？研究揭露「模式崩塌」背後原因
為什麼不同 AI 模型經常給出類似的答案？其中一個原因，可能來自訓練過程中的「典型性偏誤」（Typicality Bias）。
2025 年 10 月發表、2026 年獲 ICML 收錄的論文《Verbalized Sampling: How to Mitigate Mode Collapse and Unlock LLM Diversity》，探討大型語言模型經過對齊訓練後，為何可能逐漸失去回答的多樣性。
研究指出，人們在評估文字品質時，通常更偏好熟悉、流暢、容易預測的內容。當 AI 根據這些人類偏好資料持續訓練，就可能提高常見答案的出現機率，讓其他合理選項越來越少被選中。
研究者將這種現象稱為 「模式崩塌」（Mode Collapse），也就是模型原本可以產生許多不同答案，最後卻傾向集中輸出少數幾種。例如，請 AI 幫忙發想行銷標語，即使要求它提出 10 個不同選項，結果仍可能大量出現相似的句型與創意方向。
針對這個問題，研究團隊提出一項名為 「口語化取樣」（Verbalized Sampling） 的提示詞技巧，要求模型一次提供多個答案，並標示各答案的估計機率，增加不同選項出現的機會。
研究結果顯示，在詩歌、故事與笑話等創意寫作任務中，這項方法能讓答案多樣性提升至一般直接提問的 1.6～2.1 倍，且實驗未觀察到事實正確性與安全性因此下降。
這項技巧不需要重新訓練模型，一般使用者就能透過提示詞嘗試。
6招AI提示詞技巧一次看！如何避免罐頭答案？
除了增加答案多樣性，想讓 AI 提供更有價值的回應，也可以從提問方式著手。
Anthropic 工程主管 Felix Rieseberg 在 10 月 13 日發表的文章〈How to be more ambitious: A tutorial for humans with models〉中，分享了多種提升 AI 工作成果的方法。
他的建議是，使用者可以要求 AI 採用更深入的分析方法、取得第一手資料，並結合不同領域的專業知識。
以下整理 6 招提示詞技巧，依照不同使用情境選擇即可：
| 遇到的問題 | 提示詞技巧 | 具體怎麼做 |
|---|---|---|
| AI 總是認同你的想法 | 要求 AI 反駁 | 先提出自己的判斷，再提供資料，請 AI 找出不合理的地方 |
| 不確定 AI 產出是否正確 | 找其他方法驗證 | 請 AI 提出可以驗證結果的數據、工具或測試方式 |
| 標題、文案缺乏新意 | 一次生成多個答案 | 要 AI 產生 5 個選項，並標示各自的估計機率 |
| 內容越改越長，卻不夠深入 | 要求更深入的分析 | 請 AI 思考專業人士會研究哪些問題、參考哪些資料 |
| AI 的專業分析太表面 | 使用專業工具與方法 | 請 AI 說明專業人士會用哪些工具，再選擇合適的方法分析 |
| 想找出不同的解決角度 | 引入跨領域知識 | 請 AI 借用其他專業領域的工作方法，提出不同的解決方向 |
提示詞技巧1〉AI總是附和你？先提出想法，再請AI找出漏洞
當使用者詢問「這個企劃好嗎？」或「這個策略可行嗎？」，AI 可能順著問題提供肯定的評價，卻忽略背後有哪些尚未確認的假設。
Felix Rieseberg 建議，與其直接請 AI 評價，不妨先提出自己的判斷，再交給 AI 檢驗。
例如，企業認為客戶流失是因為新手引導流程設計不佳，就可以提供實際使用數據，要求 AI 確認資料是否支持這個結論。如果資料顯示其他可能原因，也必須明確指出。
這個方法很適合用於市場研究、商業決策與內容企劃，尤其是已經有初步想法，卻希望進一步確認是否合理的情況。
【可複製提示詞範例】
我們目前的判斷是：[填入假設或結論]
原始資料：[貼上數據、文件或使用者回饋]
請根據原始資料檢驗這個判斷：
1. 哪些資料支持這個結論？
2. 哪些資料與這個結論矛盾？
3. 是否還有其他合理解釋？
4. 如果證據不足，還需要哪些資料？
請明確區分事實、推論與尚未驗證的假設。
這個方法的關鍵在於提供真實資料。若缺乏具體數據，AI 即使提出反對意見，也可能只是另一種缺乏依據的推測。
提示詞技巧2〉AI說自己寫得很好，能相信嗎？用外部工具與數據驗證結果
請 AI 寫完一篇文章，再問它「這篇寫得幾分？」，可能得到看似合理的評價，但未必能反映實際效果。
Felix Rieseberg 建議，重要成果應該透過外部方式驗證，最好能讓 AI 使用工具執行測試，並立即取得回饋。
例如，文章標題可以參考實際點擊率，程式碼可以透過自動化測試檢查，商業分析則應回頭核對原始數據。
若缺乏可量化的指標，也可以請熟悉該領域的同事或專家檢視。
【可複製提示詞範例】
請完成以下任務：[填入任務]
完成後，請不要只根據你的主觀判斷評分。
請告訴我：
1. 這項成果應該符合哪些品質標準？
2. 有哪些外部數據、工具或專家能驗證結果？
3. 我可以如何實際進行測試？
4. 出現哪些結果時，代表需要重新修改？
請整理成一份可執行的驗收清單。如果目前有可用的外部工具或資料，請實際執行驗證；若無法驗證，請清楚指出哪些結果仍待確認。
例如，使用 AI 產生 10 個文章標題後，可以先請它協助制定評估條件，再交由編輯或實際流量表現驗證，減少完全依賴模型自行判斷的情況。
提示詞技巧3〉AI標題太普通怎麼辦？一次要5個答案，找出不同創意
除了 Felix 提出的進階使用技巧，前述《Verbalized Sampling》研究也提供了一種增加 AI 回答多樣性的方法，稱為「口語化取樣」（Verbalized Sampling）。
一般人在發想文案時，經常直接詢問：「給我 5 個最好的標題。」但這類問題可能讓 AI 優先挑選最典型、最容易被接受的答案。
研究團隊提出的方法，是要求 AI 同時列出多個答案，並標示每個答案的估計機率，藉此呈現更多不同的可能性。例如，在要求 AI 提供 5 個行銷標語時，也請它列出每個標語的出現機率，並依機率排列。
【可複製提示詞範例】
請針對以下任務，列出 5 個可能的答案。
任務：[填入標題、文案或創意需求]
目標讀者：[填入受眾]
使用情境：[說明用途]
請依照以下規則回答：
1. 提供 5 個可能的答案，包含常見與較少見的選項。
2. 為每個答案標示估計出現機率（0～100%）。
3. 依照機率由高到低排列。
4. 簡要說明每個答案的特色。
請注意，機率僅為模型自行估計，
不代表真實統計數據。
需要注意的是，AI 標示的機率是模型自行估計的數字，不能直接當成真實統計結果。
此外，較少見的答案也未必比較好。這個方法適合用來發掘不同的創意方向，最後仍需要依照讀者需求、品牌定位與實際效果進行篩選。
提示詞技巧4〉AI改了好幾次還是不滿意？用4個問題，讓回答更深入
當 AI 產出的內容不夠理想，許多人會繼續要求「再寫詳細一點」、「更專業一點」。但結果可能只是文字越來越長，內容仍停留在原本的分析層次。
Felix Rieseberg 建議，當AI 產出的內容不夠深入，可以先請它檢視頂尖專業人士會如何處理這項任務，再根據使用的資料、工具與驗證方式，重新改寫原本的提示詞。
例如，請 AI 分析一家公司時，除了整理公開資料，專業分析師可能還會檢查原始財務數據、比較競爭對手，或建立統計模型驗證假設。
因此，與其要求 AI 增加篇幅，更有效的做法是先確認有哪些值得深入研究的問題、資料與工具。
【可複製提示詞範例】
我要的是這個任務「更深入」的版本，
請不要單純增加內容長度。
改寫之前，請先回答：
1. 這個領域的頂尖專業人士，
會做哪些我目前沒有要求的事情？
2. 他們會優先取得哪些第一手資料？
3. 他們會使用哪些具體工具與方法？
4. 除了你和我，
還有什麼方式能證明結果正確？
接著，請根據上述答案，
將我的原始提示詞改寫成更深入的版本。
我的任務：[貼上原始提示詞]
這個方法適合研究報告、商業分析、產品規劃等較複雜的工作，能協助使用者發現原本沒有考慮到的分析方向。
提示詞技巧5〉叫AI扮演專家有用嗎？指定工具和方法，讓分析更專業
「你是一位資深資料分析師，請幫我分析這份資料。」這種提示詞雖然常見，卻不一定能讓 AI 採用更專業的分析方法。
Felix Rieseberg 指出，當模型被要求扮演專家時，有時只會使用更專業的詞彙，實際處理問題的方法卻沒有改變。
例如，當 Claude 想用 Markdown 表格整理客戶流失問題時，他會要求模型進一步使用資料庫與統計模型，讓分析更接近專業資料科學家的工作方式。
即使使用者不熟悉這些工具，也可以先請 AI 說明專業人士通常會使用哪些方法，再決定如何執行。
【可複製提示詞範例】
請以頂尖 [填入專業職稱] 的工作標準，
協助處理以下問題：
[填入任務]
開始之前，請先說明：
1. 專業人士通常會使用哪些工具？
2. 這些工具能解決哪些問題？
3. 有哪些方法比一般文字整理更深入？
4. 目前有哪些工具與資料可以使用？
5. 哪些方法因缺乏資料而無法執行？
請優先採用可實際執行的方法，
並清楚說明分析過程與結果。
不要只改變用語或增加專業術語。
Rieseberg 也提出一個延伸做法：故意設定更有挑戰性的目標，迫使 AI 探索不同的解決方向。例如，原本希望將網站載入時間從 10 秒降到 5 秒，可以嘗試要求 AI 評估縮短至 0.2 秒的方法。
這種方式有機會找出先前忽略的技術方案，但實際可行性仍須經過測試，不能直接將 AI 的建議視為保證達成的結果。
提示詞技巧6〉想不出新角度？讓AI組一支跨領域專業團隊
如果 AI 提出的建議始終圍繞同一種思考方式，可以試著引入其他領域的專業知識。
Felix Rieseberg 將這種做法稱為擴大「廣度」（Range），讓模型借用不同領域的工具與方法，找出新的解決方向。他提供兩個具體技巧：
第一個技巧，是把任務從名詞改寫成動詞。
例如，「製作季度業務檢討簡報」是一項工作任務，但這份簡報真正希望達成的目標，可能是：讓忙碌的管理者在 30 分鐘內理解業務變化、掌握問題原因，並根據現有資訊做出決策。
當 AI 理解真正的任務目標，就能進一步思考需要哪些專業能力。
第二個技巧，是根據目標組成一支跨領域團隊。
以季度業務簡報為例，Felix 建議可以引入以下專業：
- 資料分析師： 分析營運數據，找出關鍵變化。
- 記者與編輯： 整理資訊，建立清楚的敘事邏輯。
- 動態與音效設計師： 改善簡報呈現效果。
- 做空投資人與鑑識會計師： 從質疑的角度檢查數據、財務資訊與關鍵假設，找出可能被忽略的風險。
這裡的重點是讓 AI 借用不同領域的工作方法。例如，要求 AI 使用鑑識會計師檢查財務資訊的方式，找出資料中的疑點，比單純要求它「扮演鑑識會計師」更具體。
【可複製提示詞範例】
請協助我重新設計以下任務：
[填入任務]
第一步：重新定義目標
請將任務從名詞改寫成具體行動，
說明要讓誰、在什麼條件下，
完成什麼目標。
第二步：引入跨領域專業
請找出 3～5 個能改善成果的專業領域，
其中至少一個領域負責質疑與檢驗。
第三步：列出實際方法
說明每個領域的專業人士，
會使用哪些工具、研究方法或工作流程。
第四步：整合執行
請選擇最適合目前任務的方法，
整合成具體的執行計畫。
請著重實際方法與可驗證的結果，
避免單純模仿不同職業的說話方式。
這個方法尤其適合需要不同觀點的工作，例如產品開發、品牌策略、活動企劃與商業決策。
AI 提示詞有哪些限制？使用前注意 4 件事
上述 6 招提示詞能協助改善 AI 回答的多樣性與分析方式，但使用時仍須注意幾項限制。
1. 答案更特別，不代表品質一定更好
口語化取樣可以增加選項的多樣性，但較少見的答案可能缺乏實用性。尤其涉及專業判斷時，仍應優先檢查內容是否正確、符合需求。
2. AI 標示的機率，不能直接當成統計數據
模型提供的百分比是自行估計的結果，不一定經過校準。這些數字適合輔助探索不同答案，不宜直接作為決策依據。
3. 缺乏原始資料，再好的提示詞也有侷限
反向驗證、統計分析與深入研究，通常需要原始數據與工具支援。Felix 也指出，若要完整執行他提出的進階方法，模型需要能夠使用電腦、安裝軟體，以及透過 MCP 等方式取得相關資料。
4. 重要成果仍需要外部驗證
Felix 建議，重要的 AI 產出應該透過外部測試或資料確認。他也預期隨著模型能力提升，AI 自我評估的可靠性可能改善，但截至 2026 年 10 月，他仍建議優先採用獨立驗證方式。
ChatGPT、Claude、Gemini 都適用嗎？常見問題 FAQ
Q1：為什麼 ChatGPT、Claude、Gemini 的回答經常很像？
研究指出，大型語言模型可能受到訓練資料中「典型性偏誤」的影響，傾向選擇熟悉、容易預測的答案，造成輸出多樣性下降。不過，回答是否相似仍會受到模型、問題類型與提示詞設定影響。
Q2：如何讓 ChatGPT 回答更有創意？
可以使用「口語化取樣」（Verbalized Sampling），要求 ChatGPT 一次提供多個答案，並標示各答案的估計機率。也可以補充目標讀者、使用情境，或要求模型從不同專業領域提出建議。
Q3：這 6 招提示詞也適用於 Claude、Gemini 嗎？
可以。這些技巧主要透過自然語言調整任務要求，適用於 ChatGPT、Claude、Gemini 等大型語言模型。不過，實際效果可能因模型能力、工具權限及資料取得方式而異。
Q4：如何讓 Claude 記住自己的寫作偏好？
截至 2026 年 10 月，使用者可以透過 Claude 的個人化設定，在「Instructions for Claude」中設定常用語氣、格式與寫作習慣。
如果只希望特定工作套用相同規則，也可以使用「Project instructions」（專案指示），設定專案專屬的要求。
Q5：這些 AI 提示詞需要付費才能使用嗎？
本文整理的 6 組提示詞都可以直接貼進一般 AI 聊天視窗，不需要另外安裝提示詞工具。
不過，如果希望 AI 實際操作資料庫、執行程式或使用外部軟體，可能需要相應的功能權限、連接器或付費方案。
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資料來源：
- Felix Rieseberg〈How to be more ambitious: A tutorial for humans with models〉
- Zhang 等人〈Verbalized Sampling: How to Mitigate Mode Collapse and Unlock LLM Diversity〉
- Claude 說明中心〈Understanding Claude's personalization features〉
- Opper AI Roundtable〈Pick a number between 1 and 10〉
- Ruben Hassid〈Never ask AI for taste.〉（《How to AI》電子報，2026 年 10 月 16 日）
本文初稿為 AI 編撰，整理・編輯／蘇柔瑋
