2023 年 3 月 15 日，ChatGPT-4 的诞生标志着人类进入了一个全新的 人机协作时代。这个时代就像一个混沌初开的新世界，而 ChatGPT 则是这个新世界里诞生的一个新物种。
这个新物种的心智如同一个四五岁的小孩，在与它频繁互动中，人们逐渐发现它既让人惊奇，又让人困惑。
ChatGPT 宛如一个 "天才" 儿童，自幼饱读四书五经，拥有着海量的知识储备。每次与它交流，都能让人发现它身上隐藏着无限的潜能。然而，令人困惑的是，它似乎并不总是能理解 "我" 的意图，与之对话，常常有一种 "鸡同鸭讲" 的感觉。
过去人们惯常使用的语言在 ChatGPT 的世界里，似乎从一种 "官方语言" 沦落为一种 "偏僻" 的方言。这使得掌握一门新的、适应这个新世界的 "语言" 变得极其重要，这种语言就是 prompt。
一个优质的 prompt 如同一把有魔法的 "钥匙" 一般，能撬动大语言模型潜力的有效发挥，促进人类跟 ChatGPT 之间的高效协作。
新语言的语法结构
掌握好 prompt 这门语言的关键之处在于需要运用 通用指令 + 专家思维框架。从某种程度上来说，ChatGPT 所做的事情是替代专家，完成一些简单但重复性高的工作。
在这个过程中，你与 ChatGPT 的互动就像是在指导一名高级助手，只不过这名助手缺乏 "实习经验"。因此，你需要把专家惯用的高阶思维框架转化成一个个优质的 prompt 来教 ChatGPT，使其能够按照你的预期来执行任务。 背景：JII AI-免费问答学习交流-GPT
新语言的语法结构------通用指令
prompt 的通用指令可以分为 3 个组成部分：角色+任务+输出。
- 角色： 扮演什么角色？
- 任务： 执行什么任务？
- 输出： 以什么形式输出？
无论是角色、任务、输出，描述得越详细越好。
怎么理解角色？
从计算机科学的角度来说，ChatGPT 的工作机制可以看做是一个数学函数 y=f (x)。f 代表的是 ChatGPT ，x 是你输入的指令，而 y 则是 ChatGPT 根据你输入的指令生成的输出。
这个过程可以用地摊上常见的套娃游戏来形象地解释。当你噼里啪啦打出一行指令给 ChatGPT 的时候，就好比你在一片摆满各种公仔的地毯上扔出一个圈，目的是要圈中一个你想要的娃娃。
对于新手来说，可能需要经过无数次试错之后，才能成功圈中目标娃娃。这种情况下，怎么做才能更好的发挥 ChatGPT 的潜力，提高 ChatGPT 圈中娃娃的概率呢？
关键在于给 ChatGPT 赋予一个特定的角色------套娃高手。你需要明确告诉 ChatGPT，你现在就是一个套娃高手，你拥有套娃高手的专家思维方式，能够精准地计算出扔出的圈应该沿哪条轨迹飞行，以便准确地圈中目标娃娃。
例如，如果你想要问 '心理学' 有关的问题，为了提高 ChatGPT 回答的准确率，你需要用明确和精确的文字描述你的问题和需求。
这就像你在不断计算你要扔出去的这个圈子有多大，要怎么扔一样。在这个场景中，这意味着你需要描述一个适合 ' 心理学 ' 问题的 "圈" 应该是什么样子。
如果换成是在数学的领域中来理解，这意味着你需要找到一个精确的坐标点（x,y），这个坐标点代表了与'心理学'有关的问题和答案可能出现的空间。只有当你能用更精确的语言描述你的需求时，ChatGPT 才更有可能帮助你找到你想要的答案。
怎么理解任务？
任务，简单来说，就是你希望 ChatGPT 能为你完成的具体目标。这个目标可以是多种多样的，比如解答你的疑惑、分析数据、生成文本或代码，甚至是帮你构建一个逻辑严谨的观点。
那么，怎么理解这个任务呢？我们可以继续用地摊上的套娃游戏来类比。当你给 ChatGPT 一个任务时，就像是你在地摊上的地毯上选中了一个目标娃娃，然后告诉 ChatGPT 你希望它能用圈圈圈中这个目标娃娃。
为了让 ChatGPT 能更准确地完成这个任务，你需要像一个专家一样明确地描述你的目标。这就像你需要精确地计算目标娃娃的大小和位置，以便 ChatGPT 能更准确地把圈圈扔进去。
比如，如果你想让 ChatGPT 帮你写一篇文章，你就需要明确文章的主题、字数、以及你希望达到的效果（是科普还是学术？）。这样，ChatGPT 就能像一个专家一样，准确地完成你给出的任务。
怎么理解输出？
输出，就是 ChatGPT 根据你给出的任务生成的具体成果。这里的 "输出" 不仅仅是字数，还包括输出内容的质量、格式和准确性。
怎么理解这个输出呢？还是用套娃游戏来类比。当 ChatGPT 成功地把圈圈扔进了你选中的娃娃，那么这个娃娃是什么样子的状态就是 你指定的"输出结果"。
你可以事先指定这个娃娃的大小（字数）、质量（是不是你想要的那个娃娃）、格式（娃娃的姿势和装扮）以及准确性（娃娃是否完好无损）。
理解输出的目的，就是为了让你能更精准地获取你需要的信息或成果，使得你和 ChatGPT 之间的互动更加高效和准确。
具体例子
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例子 1：让 ChatGPT 帮你理解超过你认知的事情
角色：你是一名心理学专家。 任务：请用易于理解的语言解释 "认知失调" 这一心理学概念。 输出：请给出一个简短但全面的解释，字数限制在 150 字内，包括认知失调的定义、产生原因和一个实际生活中的例子。
这个 prompt 明确了 ChatGPT 需要扮演的角色（心理学专家），需要完成的任务（解释 "认知失调" 这一概念），以及期望的输出形式（150 字内的全面解释，包括定义、原因和实例）。
这样一来，ChatGPT 就能更准确地理解你的需求，并按照你的指示生成更贴近你期望的输出。
新语言的语法结构------专家思维
ChatGPT 是一个思维外显化的工具，也是帮助专家提供生产力的工具。用好 ChatGPT 的前提是你拥有专家的思维。
因此，为了不断提高自己使用 ChatGPT 的能力，平时一定要多拆解高手是怎么思考一件事情的细节。拆解多了就能把 ChatGPT 用得更顺手。
延伸运用
怎么让 ChatGPT 帮你降低思考问题的复杂度？
ChatGPT 的强项在于逻辑推理。假设你已经搜集了一堆数据，你可以把这些数据交给 ChatGPT，让它帮你分析一下，在这种情况下可能会得出什么样的结论？
这就像是你在一个复杂的拼图游戏中，交给 ChatGPT 一些拼图碎片，然后让它帮你预测这些碎片最终会拼成什么样的图案。
这样做的好处是，ChatGPT 可以帮你减轻一部分思考负担，让你不再觉得问题过于复杂或难以解决。举个例子，你可以问 ChatGPT："根据这些数据，你认为可能会得出什么样的结论？"
假如你需要制作一份商业分析报告，你可以这样询问 ChatGPT："你是一名商业分析专家，我现在打算制作一份 PPT 报告，我的大致思路是...... 请问这个结构是否完善？还需要添加哪些内容？可能会得出什么样的结论？" 通常，这样的问题会让 ChatGPT 给出一个相当全面的答案。
接下来，你可以进一步细化你的问题，比如："从最小化优化的角度来看，你认为应该补充哪些方面？" 这样，ChatGPT 就能从一个更细致的角度来帮助你。
ChatGPT 不擅长什么？
在这个全新的人机协作时代，了解 ChatGPT 的能力边界是至关重要的。首先，我们必须明白，ChatGPT 并不是万能的。在可预见的未来三至十年内，由于其内在的设计原理，ChatGPT 仍然会存在 知识错觉 的问题。
这意味着，即使你给 ChatGPT 赋予了明确的任务和角色，也不能盲目地相信它每次都能提供准确的信息。因此，在使用 ChatGPT 的过程中，最好是运用 多角度、多信息源的方式进行交叉验证。这样，你就能更准确地判断 ChatGPT 提供的信息是否可靠。
总之，了解 ChatGPT 的工作原理、明确其任务和角色，以及掌握其能力边界，这些都是高效使用 ChatGPT 的关键要素。当你能够精准地运用这些原则，ChatGPT 就能真正成为你在这个新世界里的 自学神器。