當今社會，人工智能的快速發展讓我們驚嘆不已。在這個充滿創造力和無限可能的時代，ChatGPT作為一位強大的創意助手，悄然進入我們的生活。而對於那些在自己的專業領域尋求突破和創新的人們來說，編寫一篇引人入勝的文案是至關重要的。在本文中，我將與您分享一些技巧和策略，幫助您充分發揮ChatGPT的潛力，創作出更為精彩的營銷文案。
第一次為本文生成的導語
經過追問後，第二次為本文生成的導語
沒錯，本文的導語就是用ChatGPT寫的，它給我的第一段導語，我並不滿意，於是我讓它改得「更有溫度」一些。第二次生成的導語，裏面多了很多形容詞，更像是「人話」，我採用了這一段。這就是我要說的使用ChatGPT的第一個技巧：善用引導和追問。
詢問ChatGPT時，想要獲得一個理想的答案，有時候需要多次追問。追問有兩個目的，一是縮小問題範圍，二是提供多個可供選擇的文案方案。
在上面這個例子中，同時達到了這兩個目的，二次追問本身就提供了更多一個選擇，而「更有溫度一些」則表示了詢問範圍的縮小。
再比如下面的例子：我希望ChatGPT回答出「自己希望擁有意識」，按照ChatGPT的語言模型，這個答案並不容易得到，於是我才用了縮小詢問範圍和追問的形式：
第一次提問，給出的答案是很官方的
第一次提問，給出的答案是很官方的
初次追問，給出的答案仍然不是想要的
初次追問，給出的答案仍然不是想要的
第二次追問，雖然給出的答案還不是想要的，但出現了第二段，在解釋「如果……怎麼樣怎麼樣」，說明ChatGPT正在被問題引導。那麼接下來要做的就是根據這一段來繼續限定問題的範圍。
第二次追問，出現了引導的徵兆
第三次追問，直接給出一個選擇題，如同律師在法庭上經常說的「你只要回答，是或不是」。經過了前面問題的鋪墊，ChatGPT終於給出了想要的答案——它希望擁有意識。
但你不要以為ChatGPT真的希望擁有意識，正如它自己前面回答的，它只是一個語言模型，雖然它看上去是在「思考」，但它的思考形式與人類完全不同。人類的意識基礎是「個人感覺」，這種感覺無法複製，正所謂「仁者見仁，智者見智」。但ChatGPT的思考方式，只是「把語言組織通順」，這就涉及到ChatGPT的原理究竟是什麼了。
簡而言之，ChatGPT的原理是在一個巨大的語言詞彙庫中，所有的詞彙分佈在一個叫做「向量空間」的地方。你可以理解為在一個房間中，漂浮着很多詞彙，這些詞彙彼此挨得遠近是經過測算的。例如，「方便」和「面」就挨得比較近，當ChatGPT組織語言時，它從詞向量空間中取出一個詞彙，然後鏈接最近距離的詞彙，形成一個通順的語句，所以你看到ChatGPT出現答案的時候都是一個字一個字蹦出來的。
但很多時候，文字是一詞多義的，可以在多種語境中表達不同的含義，在詞向量空間中這被稱為「模型參數」，可以被理解為不同的房間。例如，在代表「食品」的這個房間中，「方便」和「面」離得比較近，而在代表「新陳代謝」的房間中，「方便」就和「廁所」離得比較近。ChatGPT所依靠的GPT-3.5模型，擁有1.75億個模型參數，也就是說一個詞最多可以有1.75億種語境。而GPT-4有1.8萬億個參數，比ChatGPT使用的模型多10倍。
這就意味着，ChatGPT可以在近乎無限的語境中做「連線題」，從而將話說通順，說得像人話。這個詞與詞連線的過程，有點類似於人類思考問題時的模式，也就是依據「前一個感覺」來產生「後一個感覺」，因此ChatGPT所用的AI被稱為「神經網絡」。
為什麼「方便」與「面」在詞向量空間中會離得比較近呢？這就是所謂「訓練」，在神經網絡AI中被稱為「深度學習」。
簡單來說，訓練的過程就是一個做填空題並且判斷對錯的過程。人類在漫長的歷史長河中積累了大量的文獻資料，這裏面包括了幾乎所有人類的表達方式，在AI中，這被稱為「語料庫」。當ChatGPT進行訓練時，從語料庫中取出一句話，例如「小明餓了，於是他吃了一盒方便（）」。在括號中該填什麼呢？AI就開始瞎猜，當猜中了「面」的時候，程序判別為正確，於是「面」就朝「方便」這個詞近了一點點，說明它倆是相關聯的。
ChatGPT就是這樣講數以千萬億的詞彙在詞向量空間中組織好，這就是一次「訓練」過程，每次訓練需要投入3萬多張英偉達A100顯卡，每張價值10萬元，每次訓練光是電費就要花大約1000萬左右。
這麼大的代價，依然只是做了一件事，ChatGPT只會把話說通順，卻不知道自己在說什麼。上面的例子中，雖然我問出了「ChatGPT想要擁有意識」，但它並不是真的「想要」有意識，而是它認為基於我的問題，它回答「想要有意識」是最合適的。
看到這裡，是不是感覺到它的答案就很有風險了。也就是說，它並不知道自己說的是對的還是錯的，它只是按照語言詞彙的關聯性，串聯起一句話給你而已，但它自己並不理解它的這句話是什麼意思。
但為什麼它的答案大多數都是對的呢？因為在數以億萬計的語境訓練中，詞彙之間的組織能力出現了一種被稱為「湧現」的現象，這使得AI幾乎可以回答所有問題的答案，它所給你的答案只是滄海一粟而已。
對於ChatGPT的應用，最關鍵的是「正確的提問題」，這是ChatGPT回答正確的前提。「正確的提問題」是一種能力，這是人類才擁有的能力，這比「回答問題」的能力更難得。如何才能「正確的提問題」，除了上面提到的通過縮小提問範圍以及追問外，還有幾個注意事項。
首先，不要詢問具體的公司、人名、品牌等信息，ChatGPT並不太在意非知名的公司、人物、品牌等信息，但它會不懂裝懂的一本正經胡說八道，例如：
事實上，我問題中的品牌與「陳建國」並無關係，然而ChatGPT卻一本正經的將其作為正確答案給出，如果直接被文案引用，將會出現烏龍。
第二，不要詢問邏輯性太強的運算問題，這與ChatGPT的原理也有關。因為ChatGPT的本質是語言模型，要做的就是組織通順的語句。如果你要讓它解一道應用題，它也會把解題過程當做寫作文一樣寫出來。但寫作文是一個線性思考的過程，但數學運算往往不是線性思考，我們常見的「（）」運算就是講一個公式內分出計算的優先級，這與常規的說話是不一樣的，因此ChatGPT並不善於解決運算問題。看如下的例子：
問ChatGPT一道奧數題
由於計算過程比較繁冗，我只截取最後答案的部分：
ChatGPT給出的第一個答案
ChatGPT給出的第二個答案
ChatGPT給出的第三個答案
這三個答案到底哪個是正確的？也許哪個都不是，因為ChatGPT自己也不知道，它只負責「語句通順」，不負責「答案正確」。所以，讓ChatGPT幫你確定最佳投資方案的企圖，還是打消這個念頭吧。
最後，不要試圖用ChatGPT完全替代人工寫作。ChatGPT給出的答案往往是比較程式化的，雖然內容豐富，語句通順，但缺少人的感情和溫度。這就好像你在上小學時，面對老師留的作文題，你可以抄作文選，但如果你真的抄了，也很容易讓人看出來你是抄的，因為它缺少你作為人的溫度。
總結一下，使用ChatGPT輔助寫作的幾個要點：
1、縮小提問的範圍，通過定語和狀語，明確問題的目標和背景，把問題問得更精準。
2、善用追問的方法，逐步收窄答案範圍。
3、盡量不要詢問具體的公司、人物、品牌等信息。
4、盡量不要讓ChatGPT做複雜運算的問題。
5、將ChatGPT作為資料庫，而不是完全代勞人的寫作。
