AI 溝通要給建設性回饋？原來這樣跟 AI 對話才有效
溝通技巧不只適用於人際互動，在跟 AI 對話時也非常重要！不過，要如何調整這些技巧，讓我們跟 AI 的對話更有效率呢？
「這不是我要的結果...」
「為什麼 AI 老是聽不懂我的需求？」
「ChatGPT 怎麼答非所問？」
上一篇我們討論了建設性回饋（Constructive Feedback）的重要性和方法。這些溝通技巧不只適用於人際互動，在跟 AI 對話時也非常重要！不過，要如何調整這些技巧，讓我們跟 AI 的對話更有效率呢？
🤖 為什麼 AI 需要明確的回饋？
AI 需要具體指令
說明最終要達到的目標
提供可以量化的標準
給出清楚的限制條件
AI 需要完整脈絡
重要的背景資訊要說明
目標受眾要清楚定義
使用情境要具體描述
AI 需要循序引導
複雜任務要分步驟說明
大方向確認後再調整細節
即時確認和修正方向
❌ 無效的 AI 回饋：
模糊的否定
「這個不對，重新生成」（AI 不知道哪裡要改）
沒有方向的要求
「幫我改得更好」（好在哪裡？什麼叫更好？）
籠統的描述
「這個太技術性了」（需要什麼樣的調整？）
✅ 有效的 AI 回饋：
明確指出問題
「第二段太技術性了，需要用日常生活的例子來解釋」
「這些專業術語需要用台灣常見的用語取代」
提供具體範例
「請用這種風格：『你是否曾經遇到...』」
「參考這個例子的結構：...」
說明使用情境
「這是要發在 LinkedIn 的文章，目標讀者是資深工程師」
「這是公司內部教育訓練用的文件，需要詳細的步驟說明」
🚫 常見的溝通誤區
要求太空泛
「幫我分析這些數據」這樣的要求太模糊。
應該說：「分析過去三個月的銷售數據，重點是轉換率、客單價和複購率」
一次給太多要求
不要：「幫我檢查錯字、改寫內容、調整結構和改成口語化」
而是：「檢查錯字和文法問題」
沒給足夠上下文
不要只說：「這個不是我要的風格」
應該說：「這份內容是給高中生看的，請用更活潑的語氣重寫」
用模糊的形容詞
避免說：「寫得不夠吸引人」
改成：「加入 2-3 個真實案例，並用問題的方式引起讀者共鳴」
🔄 迭代式溝通技巧
從大方向開始
先確認目標和需求
建立基本框架
設定主要限制
逐步優化內容
一次專注一個面向
先改大結構再調整細節
讓每個修改都有明確目的
即時調整方向
發現偏離目標要立即修正
及時補充必要的資訊
適時總結目前的進度
📊 實際案例：資料分析情境
看看如何一步步引導 AI 完成資料分析：
第一步：設定分析目標
我有一份過去 12 個月的銷售數據，想要：
1. 了解銷售趨勢
2. 找出表現最好的產品類別
3. 發現可能的季節性影響第二步：明確分析重點
請額外分析：
- 金額超過 10 萬的訂單
- 平日和假日的銷售差異第三步：要求視覺化
請用圖表呈現：
1. 月份趨勢用折線圖
2. 產品類別用圓餅圖
3. 加上簡單的說明文字第四步：優化分析深度
請補充分析：
1. 和去年同期的比較
2. 影響銷售的可能原因這個案例展示了：
如何逐步建立分析框架
如何具體指出需求
如何引導更深入的分析
💡 有效溝通的檢核表
開始對話前，先確認：
□ 目標是否明確？
□ 背景資訊是否充足？
□ 限制條件是否清楚？
給出回饋時，檢查：
□ 指示是否具體？
□ 例子是否清楚？
□ 標準是否明確？
□ 優先順序是否合理？
評估結果時，確認：
□ 是否符合原始目標？
□ 是否需要進一步調整？
□ 是否有可以優化的地方？
記住：跟 AI 溝通的關鍵是精準和明確。重點在於：
清楚的指示
具體的例子
明確的方向
耐心的引導
善用建設性回饋的精神，搭配精確的表達方式，就能大幅提升與 AI 的溝通效率！
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