AI对话四象限：你和AI聊天的方式可能都错了

大家好，我是喵七八，正在积极学习AI，探索AI浪潮。

90%的人不会跟AI聊天！

三年前我刚接触AI时，把AI当成搜索引擎，问什么都是："帮我写个xxx"，"给我分析一下xxx"。

结果呢？AI给的答案要么太宽泛，要么就完全跑偏。问题不在AI身上，在我，我根本就不会跟AI说话。

即使今天，很多做技术的同事，都还在用最原始的方式跟AI交流，就是那种"你帮我做这个，你帮我做那个"的简单粗暴。

就好像去饭店吃饭，跟服务员说"给我来个好吃的"。服务员能给你什么？只能给你推荐菜单上最普通的那几道菜。

AI也一样。你给它的输入越模糊，它给你的输出就越像"标准答案"。

而标准答案，往往就是最没用的答案。

今天，本喵给大家分享一套方法，叫"AI对话四象限"。这套方法的灵感源自心理学中的“乔哈里窗”，听起来很高大上，其实就是把人和AI的认知状态分成四种组合。

简单到你一看就懂，实用到你立马就能用。

第一象限：我会，AI也会

这是最舒服的象限。就像你让AI帮你润色文案，优化代码，翻译文档这些。你知道自己要什么，AI也知道怎么做。配合起来，猛如虎。

帮我把文章润色一下，降低AI率

AI不是万能的，AI知道怎么降低AI率，但是仍然需要你详细的告诉它怎么做才能做好：

你是一个专业的文本风格转换专家。你的任务是将过于"AI化"的文本转换为更自然、更有人情味的表达方式。具体要求：1.保持所有技术细节和事实信息100%准确2.将正式、模板化的表达改为更口语化、个人化的语言3.打破过于规整的结构，增加自然的变化4.减少以下AI检测特征：  过度使用"首先、其次、最后"等标准连接词  过于完整和对称的段落结构  教科书式的表达方式  过于中性和客观的语调  标准化的总结模式5.增加以下人性化特征：  个人化的观点表达（"我发现"、"我觉得"、"实际测试中"）

这个象限里，AI就是你的提效助手。不过呢，大部分人就停留在这个象限了。觉得AI就应该这样用。其实这只是最基础的用法。

第二象限：我不会，AI会

这是学习象限。你不懂的东西，AI懂。但关键是，你得会提问。

我记得刚开始研究AI智能体那会儿，完全一头雾水。我问AI："什么是智能体？"AI给了我一大堆定义，看完还是懵。

后来我换了个问法："假如我要做一个客服机器人，智能体技术能帮我解决哪些具体问题？从最简单的开始说。"AI立马给了我一个分层回答，从基础概念到实际应用，一层层往下剥。我一下子就明白了。

这就是分层提问的艺术。不是问"是什么"，而是问"对我有什么用"。不是要定义，而是要场景。

这个象限里可以借助现有的工具，比如看到一个看好的图片，你想生成一个类似的，但是不知道怎么写提示词，可以借助 kimi 的提示词专家：

把图片喂给它，让它能帮你生成一个提示词，既快又好，然后你再修改：

第三象限：我不会，AI也不会

这是最有意思的象限。探索未知领域，人机共创。

前段时间我想做一个AI工具来自动分析竞品文案风格，这事儿网上没现成方案，AI训练数据里也没有。怎么办？

我跟AI说："我们一起来设计一个方案。我告诉你我遇到的问题，你告诉我可能的解决思路，我们一步步试验。"

就这样，我们俩像合作伙伴一样，一个提想法，一个分析可行性，一个试错，一个总结。最后还真搞出了一套可用的方法。

这个象限考验的是你和AI的协作能力。AI不是万能的，你也不是。合在一起，就可能产生1+1>2的效果。

第四象限：我会，AI不会

这是最被忽视，也是最有价值的象限。

每个公司有很多内部流程，业务经验，这些AI是不知道的。以前我总觉得没办法，AI不知道就算了。直到有一天我想到，我可以训练AI啊。

比如我们团队做项目复盘的套路，我直接告诉AI："我们公司的项目复盘分三个部分：数据回顾、问题梳理、改进措施。数据回顾要包含用户量、转化率、收入这三个核心指标。问题梳理要分技术问题和业务问题..."

然后我给AI一个项目的基础数据，让它按照我们的流程生成复盘报告。效果出奇得好。

这就是向AI传授独家知识。你的经验，你的方法论，你的行业洞察，这些都是AI数据库里没有的宝贝。教给AI，AI就能帮你放大这些优势。

说到底，沟通就是一门技术活

有时候我跟同事们分享这些经验，他们总说："太复杂了，我就想简单粗暴地用AI。"我就想起刘震云说过的那句话："说得着，一句顶一万句；说不着，一万句不顶一句。"

跟AI对话也是这样。你说得着，一句提示就能得到完美答案；说不着，问一万遍都是废话。

AI时代，不是要你变成技术专家，而是要你变成一个会"问问题"的人。想象力比知识更重要，而引导AI释放想象力比想象力本身更关键。

会问问题的人，就是会思考的人。会思考的人，永远不会被AI替代。

从明天开始，试试四象限思维。看看和AI能碰撞出什么火花吧。

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