AI 如何給指令｜AI指令範例｜ AI 取代人類的工作，是不少人擔心的事情，不過大量的行業專家都指出，AI 取代的不是人類，而是不懂使用 AI 的人。ChatGPT 是不少人都聽過的 AI 聊天機械人，可能不少人都試用過，但你又能獲得想要的答案嗎？《ezone》整理以下AI prompt指令教學供大家參考。
若果要從 AI 獲得更佳的回應，就像人與人溝通一樣，問問題與回應的正向相關，想取得合適的答案，就要有合適的問題。本文將教授大家，如何更有效地與 AI 溝通、問 AI 問題的技巧、引導 AI、善用 AI prompt 範例。
ChatGPT AI Prompt 教學及示範
思維需求轉換文本需求
AI 具備邏輯思維能力，不過並非萬能，特別是在理想用戶的心意，尤其大家要知道，訓練 AI 語言模型時英文是佔 9 成，若以中文溝通 ChatGPT 或其他 AI，便要更加清楚明瞭表達出問題。大家第一步可以做的，是要將大腦中的「思維需求」轉換成「文本需求」，向 AI 表達出你實際所想。
大腦所想轉成具體清晰文字指令！
遵從 TRIRO 原則
AI 已經廣泛應用於各個領域，從寫作到資料分析，但想要與 AI 順暢交流，關鍵在於如何有效地指導 AI 生成你所期望的結果。TRIRO 原則（Task, Role, Iteration, Reference, Output）是一個有助於提升與 AI 溝通效率的框架。
1. Task（任務）
當你與 AI 溝通時，首先要明確指定任務。這是整個交流過程的基礎。如果任務不清晰，AI 可能會產生不相關或不準確的結果。
實踐方法：
清楚描述你希望 AI 完成的具體任務，例如撰寫文章、提供資料、生成圖片等。
例子：
"撰寫一篇 500 字的科技新聞報導，主題是電動車的最新發展。"
2. Role（角色）
設定 AI 在完成任務時所扮演的角色，可以幫助 AI 更好地理解語境。AI 可以扮演記者、教師、編輯等角色，這將影響其產出的風格和內容。
實踐方法：
為 AI 分配一個角色，讓它更精準地完成任務。
例子：
"你是一名科技記者，撰寫一篇介紹最新 AI 技術應用的文章。"
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3. Iteration（反覆）
與 AI 交流的過程往往需要反覆修正和優化。提供明確的反饋，可以使 AI 調整其輸出，逐步接近理想的結果。
實踐方法：
與 AI 進行多次迭代，根據每次的結果進行調整。
例子：
"請修正這段介紹，使其更加簡潔明了。"
"加上更多關於 AI 技術的實際應用例子。"
4. Reference（參考）
提供參考資料或模板，可以幫助 AI 產生更符合你需求的內容。這些參考資料可以是風格指引、例子或特定的內容框架。
實踐方法：
提供具體參考資料或範例。
例子：
"請按照這篇文章的風格進行撰寫。"
"根據以下統計數據撰寫一段關於電動車市場增長的分析。"
5. Output（輸出）
最終的產出應符合你對 AI 的要求，這包括文字的風格、長度、精確性等。清楚地描述預期的輸出，可以確保 AI 的表現符合預期。
實踐方法：
確定最終產出的具體要求，例如長度、格式或語氣。
例子：
"請生成一篇 800 字的報告，內容應包含結論和未來發展趨勢。"
應用範例
以下是一個應用 TRIRO 原則與 AI 溝通的範例：
任務：
- 撰寫一篇 600 字的科技文章，主題是 AI 在醫療行業的應用。
角色：
- 你是一名科技記者，向讀者介紹 AI 如何改善醫療診斷過程。
反覆：
- 撰寫草稿後，要求 AI 調整以上段落，使語言更加通俗易懂，並增加一些具體的數據支持。
參考：
- 提供一篇已發表的相關文章，讓 AI 模仿其風格。
輸出：
- 生成的文章應該結構清晰、語言簡單，並包含具體的例子。
實例示範
對ChatGPT 4o 指令︰你是一名科技記者，寫一篇 600 字的科技文章，主題是「 AI 在醫療行業的應用」，介紹 AI 如何改善醫療診斷過程。
草稿生成︰
AI 在醫療行業的應用：改善醫療診斷的未來趨勢人工智能（AI）已成為現代醫療行業中的關鍵工具，特別是在診斷過程中，它大幅度提升了醫療質素與效率。隨著技術的發展，AI 正以驚人的速度滲透醫療領域，協助醫生作出更準確、更快速的診斷，並優化整體治療流程。以下將介紹 AI 在醫療診斷過程中的應用，並探討其帶來的革命性改變。 AI 醫療影像分析的突破醫療診斷過程中，AI 在影像分析方面的應用已經取得顯著成果。過去，醫生需要花費大量時間分析 X 光片、CT 影像及 MRI 圖像，這過程不僅耗時，且依賴醫生的經驗與專業知識，存在一定的誤判風險。然而，通過深度學習算法，AI 可以快速掃描數以千計的影像，識別細微的病變，甚至可以檢測到人眼難以發現的早期症狀。例如，AI 系統能夠在肺癌、乳腺癌和糖尿病性視網膜病變等病症的早期診斷中發揮重要作用。谷歌旗下的 DeepMind 便是利用 AI 技術來分析眼科影像的典型例子。該技術能準確識別出多種眼部疾病，診斷速度比傳統方法快得多，並且可以減少誤診情況，從而提高了病人的治療機會。個性化醫療的推動AI 不僅能幫助醫生做出精確診斷，還能推動個性化醫療。藉由 AI 對大數據的分析，醫生可以根據病人的病歷、基因數據、生活習慣等因素，量身定制治療方案，從而達到最佳治療效果。這種以數據為基礎的個性化醫療，能夠精確預測病人對不同療法的反應，幫助醫生及早調整治療策略。例如，IBM 的 Watson for Oncology 已經可以分析病人的腫瘤特徵並提供最適合的治療建議，有效縮短醫療決策時間。疫病預測與公共衛生的應用AI 還能夠通過分析大量的數據來預測流行病的走向。AI 可以從各種資料來源，如醫院的報告、社交媒體的動向等，收集並分析數據，從而預測流行病的爆發與擴散範圍。這一應用對公共衛生管理尤為重要，政府和醫療機構可以依據 AI 的預測結果制定有效的防控措施，減少疫情蔓延風險。COVID-19 的爆發期間，AI 就被用來追蹤病毒傳播趨勢，幫助相關部門快速應對。AI 的挑戰與未來儘管 AI 在醫療診斷領域的應用潛力無限，但其發展過程中仍然面臨挑戰。例如，AI 的診斷結果能否被醫生廣泛信任，數據的隱私與安全問題如何解決，這些都是現階段需要重視的議題。不過，隨著技術的不斷成熟，AI 在醫療中的應用前景依然光明。總結來說，AI 已經深刻改變了醫療診斷的過程，並且仍在不斷推動醫療行業進步。通過提高診斷精度、縮短診斷時間，以及支持個性化治療，AI 正在為全球患者帶來更多治癒的希望。隨著技術的進一步成熟，AI 有望在未來的醫療領域中扮演更加重要的角色。 |
對ChatGPT 4o 指令︰調整以上段落，使語言更加通俗易懂，並增加一些具體的數據支持。
調整後文章︰
AI 在醫療行業的應用：改善醫療診斷的未來趨勢人工智能（AI）正在迅速改變醫療行業，尤其是在診斷方面，讓整個過程變得更加快速和精確。AI 不僅能夠幫助醫生做出更準確的判斷，還能減輕醫護人員的負擔，提高整體效率。讓我們來看看 AI 在醫療診斷中的具體應用，並了解這項技術如何改變醫療行業。 AI 在醫療影像中的應用AI 在醫療影像分析方面取得了重大進展。例如，在過去，醫生需要花費大量時間仔細分析 X 光片、CT 或 MRI 圖像，並依靠自身經驗來做出診斷。然而，隨著 AI 的發展，這些影像現在可以被快速掃描和分析。AI 系統可以在短短幾秒鐘內識別出潛在的病變，甚至能檢測到早期階段的症狀，比人類醫生的準確率更高。一項研究顯示，AI 在肺癌檢測中的準確率達到94%，而醫生的準確率為88%。另一項針對乳腺癌的研究表明，AI 能夠比傳統方法提前2年檢測出病變。這不僅幫助患者及早治療，還大大降低了誤診率。推動個性化醫療AI 也在推動個性化醫療，這是根據每個病人的具體情況提供針對性治療的方法。AI 可以分析大量來自病人基因、病史和生活習慣的數據，幫助醫生為每個人制定最合適的治療方案。比如，IBM 的 Watson for Oncology 系統已經在使用這類技術，為癌症患者提供最優治療建議，這能夠將決策時間縮短至幾分鐘，顯著提高效率。根據數據顯示，使用個性化醫療技術的患者，其治療成功率提高了20%，併發症率降低了30%。這種數據驅動的醫療方式可以極大提升患者的治療效果，並幫助醫生更好地應對複雜病症。疫病預測與公共衛生除了診斷個別病患，AI 還能協助預測流行病的爆發和擴散。AI 能夠收集大量來自醫院、社交媒體等渠道的數據，通過分析這些信息，提前預測出疫情的爆發地點和趨勢。例如，在 COVID-19 爆發期間，AI 系統幫助公共衛生部門快速掌握疫情走向，協助制定有效的防控措施。一項來自美國的研究顯示，AI 在 COVID-19 初期預測病毒傳播的準確率達到了85%，這使得政府能夠更快地實施封鎖措施，避免了更大範圍的擴散。挑戰與未來儘管 AI 在醫療行業中的潛力巨大，但其發展過程中仍面臨挑戰。例如，如何確保 AI 的診斷結果可以被醫護人員信任，如何處理病人數據的隱私與安全問題，這些都需要進一步研究解決。然而，隨著技術的進步，這些問題有望得到解決。總結來說，AI 正在逐步改變醫療診斷的方式，從快速檢測病症到定制化治療方案，AI 帶來了更高的效率與準確性。隨著技術的進一步發展，AI 有望成為醫療行業不可或缺的重要力量，為更多患者帶來健康的希望。 |
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