AI如何清楚地解释 - 为学习未来语言的人提供指南
AI不是魔法师。
AI不是先知。
AI不读懂人类心灵。
AI根据一项原则行动。
“只理解清晰说明的心灵。”
而我们现在，
正处于人类历史上首次
需要学习“用思维设计思想的技术”的时代。
能够清楚向AI解释的能力，
正在变成一种生存技能。
1. 不要说“结果”，说“背景”
许多人这样告诉AI。
“制造一辆快速而时尚的汽车。”
“制作有趣的内容。”
“制作高端且富有情感的网站。”
这样的话，
对AI毫无帮助。
因为：
- “快速”是多少公里？
- “时尚”是什么设计？
- “高端”是金色吗？还是稳重的灰色？
- “富有情感”是什种情感？宁静？复古？忧郁？爱情？
AI只听到“要求结果的句子”，
基于一般平均值进行想象，
用户无法得到想要的。
能够清楚向AI解释的人这样说。
“基于电动汽车，输出大约400马力，声音要像V12兰博基尼，需要安静模式选项，最高速度限制在180公里以内，考虑法定限速。”
AI在提供背景时变得更聪明。
当您提供背景时，
AI会准确解释您的意图。
2. 先告诉AI“不想要什么”，而不是“想要什么”
在向AI解释时，
人们专注于列出他们想要的事物。
但有时候，
先说出不想要的事情更快。
例如：
“我不喜欢过于花哨的设计。
喜欢像苹果那样简约的风格。
如果文本太多，会感到压抑，
宁愿用空白和线条营造氛围。”
仅凭这一句话，
AI理解的范围大大缩小，
结果变得更加准确。
解释=减少选择的过程。
AI在狭窄领域内更加聪明。
3. 从大局到细节说话（3层深度结构的力量）
向AI解释的方法
与编程结构相同。
大框架（模块）
具体领域（类）
行动（方法）
例如：
大框架：
“我想制作一个直观简单的待办事项应用程序。”具体领域：
“需要任务列表、完成复选框、每日目标功能。”行动：
“添加任务后立即显示在下方，
勾选后变灰色消失。”
AI最擅长理解这种自上而下的解释。
相反，
如果说“先制作出来”，
AI在庞大的选择中
无法判断哪个方向是正确的。
4. 用伪代码说话 - AI喜欢‘结构化的句子’
例如，
不要直接实现功能，
而是说“按照这种流程制作”。
用户输入文字
→ 点击保存按钮
→ 服务器将文字保存到数据库
→ 用户立即查看保存的文字
AI看到这种结构化说明时，
会立即解释功能，
生成准确的代码。
解释不是技术。
解释是思维的结构化。
5. 给出示例，AI变聪明10倍
在向AI描述所需感觉时，
下一行完全改变结果。
“像Notion的设计感觉。”
“像Airbnb介绍页面风格。”
“像Twitter那样简单快速。”
通过示例，
AI对您的意图进行建模，
并理解周围背景。
解释不仅仅是简单的指示，
而是提供参考点的行为。
6. 用‘数字’表达所需，AI提供现实结果
例如：
“快速” → “响应速度低于0.2秒”
“适当大小的图像” → “宽度1200像素”
“总结内容” → “总结为3句话”
“简约” → “使用不超过2种颜色，仅一个图标”
AI一旦理解数字，
就会产生出色的结果。
7. 解释时说出‘我的原因’，AI理解意图
“之所以喜欢电动汽车是因为维护费用低。”
“喜欢噪音，但晚上想要安静驾驶。”
“虽然文本少，但希望充满感情。”
AI理解原因后，
会预测您未提及的条件。
解释=选择 × 原因
当这两者都存在时，
AI将具有与人类一样的创造力。
结论：向AI清楚地解释意味着成为‘知道自己想要什么的人’
AI是善良的。
执行命令。
但不了解心灵。
无法读懂意图。
然而，
一旦清晰解释，AI就会像您的大脑扩展一样运行。
在这个时代成功的人
不是擅长编码的人，
也不是知识渊博的人。
而是懂得将自己的思想结构化为AI可以理解的形式的人。
学习向AI解释的方法
不是技术，
而是学习未来语言。
而您已经
开始学习那种语言。