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我们必须教给所有人工智能用户（从学生到专业人士）的 5 个问题

2025年12月4日 18:00 33 Comments
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人工智能听起来很聪明，但提供的反应却有偏见或不准确。本文提出了 5 个关键问题，帮助用户指导人工智能、验证输出并保护他们在学习和工作中的能力。这篇文章首先发表在 eLearning Industry 上。

来源:eLearning行业 | 在线教育博客
为什么更好的问题会带来更好的人工智能使用每天，数百万人工智能用户都会接受他们给出的第一个答案。这看似无害，但后果可能很严重。人工智能模型可以嵌入偏见，自信地呈现错误信息，并编造听起来可信的细节。如果没有批判性的质疑，用户可能会在不知不觉中内化错误，削弱他们的决策能力，并将代理权交给一个实际上并不思考的系统。尽管没有任何方法可以消除所有风险，但培养强有力的提问实践可以有效地保护用户。在本文中，您将发现...为什么提问很重要，对于学生、教育工作者和电子学习专家来说，使用大型语言模型 (LLM) 感觉就像是在用有意识、善于思考的头脑说话。看起来人工智能似乎投入到我们的工作中并了解我们的个人背景。事实上，人工智能正在创造对话的幻觉。在生活中，人脑在典型情况下永远不会真正关闭。即使在静止状态下，它也会继续整合情感、记忆和意义。 LLM 不做这些。一旦疗程结束，他们就没有内在的生活，也没有持续的思考。人工智能仅在提示时“醒来”。这就是为什么提问很重要：它激活了人工智能无法完成的人类认知工作。当人工智能问我们问题时，它并不是在表达好奇心。它没有。人工智能提出问题只是因为它的训练数据表明这样做可以改善对话或澄清缺失的信息。它不像另一个人那样是一个对话伙伴。它是一个模式完成系统。迭代提示有助于缩小背景范围并指导模型，但提问可以让人类减少不确定性并增加对输出的控制。如果人工智能只能生成统计上最可能的下一个响应，那么人类提问就是推动模型超越默认思维的原因。通过提问，用户可以挑战表面水平的输出，揭示假设，并将模型引向更深层次的分析