【三桥君】Prompt:在AI时代,提问比答案更有价值

简介: 在AI技术迅猛发展的时代,产品专家三桥君认为答案已不再稀缺,提出正确的问题才是关键。本文探讨了问题在推动思考、激发创新、发现需求中的核心价值,分享如何通过明确目标、结构化方法和实践技巧提升提问能力,助力在AI时代把握机遇,共创未来。

你好,我是 三桥君


一、引言

随着AI技术的飞速发展,我们进入了一个信息爆炸的时代。 在这个时代,只要你会提问,AI就能为你提供满意的答案。这种现象让很多人开始思考:在这个答案触手可及的时代,答案的价值是否还像以前那么重要?

三桥君认为,答案虽然重要,但在AI时代,提出正确的问题才是关键。 正如知乎的Slogan所说:“有问题,就会有答案。” 在这个背景下,问题的价值愈发凸显。 三桥君是这样看待这个问题的:
@三桥君_在AI时代,提问比答案更有价值.png

二、问题的价值

1. 推动思考

提问是思考的开始。 一个正确的问题能引导我们深入思考,从而找到问题的根源。而AI给出的答案,只是思考过程中的一个参考。比如,在科学研究中,爱因斯坦提出了“如果我能以光速旅行会看到什么?”这样一个问题, 这个问题引导他深入思考相对论,最终提出了特殊相对论的理论框架。 这个例子表明,一个深刻的问题能够开启对未知领域的探索。

2. 激发创新

一个好的问题往往能激发我们对现有事物的质疑,从而推动创新。 而答案,往往是对现有事物的解释和总结。比如,Airbnb的创始人提出了“为什么人们不愿意开放自己的空余房间给旅行者?” 这个问题激发了他们创建一个在线市场,将房东和租客连接起来,从而颠覆了传统的酒店行业。

3. 发现需求

在商业领域,能够准确把握市场需求的企业更容易成功。 通过提问,企业可以更好地了解消费者需求,从而制定有针对性的战略。比如,宝洁公司通过提问“消费者在洗衣服时最烦恼的是什么?” 发现了市场上对于去污产品的需求,进而推出了“汰渍”洗衣粉,成为市场上的热门产品。

三、提示词的优势

1. 低门槛的广泛参与

技术门槛低,使得更多的人可以参与到AI提问的过程中。 这样一来,市场潜力巨大,有望催生出更多优质内容。像抖音和TikTok等短视频平台通过低门槛的内容创作工具,让用户能够轻松制作和分享视频,从而吸引了大量用户参与,形成了庞大的内容库。

2. 商业壁垒并非技术

在商业竞争中,技术性东西并非真正的壁垒。 相反,能够满足用户需求、创新商业模式的企业更容易脱颖而出。提示词的低门槛,使得企业可以更专注于产品和市场,而非技术本身。就像GitHub作为一个代码托管平台,通过低门槛的协作工具,使得全球开发者能够共同开发软件项目,推动了开源软件的快速发展。

四、如何提出正确的问题

1. 明确目标与需求

在提问前,明确自己的目标和需求是至关重要的。 只有明确了目标,才能提出有针对性的问题,从而获得有价值的答案。

2. 结构化提问方法

使用结构化方法提出更有针对性的问题。 例如,可以使用“5W1H”(What、Why、Who、When、Where、How)的方法来系统地提出问题,确保问题的全面性和逻辑性。

3. 实践中的提问技巧

通过实践不断优化提问技巧。 在实际应用中,不断尝试和调整提问方式,找到最适合自己的提问方法,从而提高提问的效率和效果。

五、结论

总之,三桥君认为,在这个AI时代,答案变得越来越容易获取,而提出正确的问题变得愈发有价值。 提示词的低门槛,为我们提供了广泛参与的机会。

三桥君希望你把握住这个时代的特点,学会提问,用问题引领思考,激发创新,发现需求,共创美好未来。


欢迎关注✨三桥君✨获取更多AI产品经理与AI工具的分享,帮你入门AI领域,希望你为行业做出更大贡献。三桥君认为,人人都有机会成为AI专家👏👏👏读到这里,若文章对你有所启发,欢迎点赞、收藏、转发、赞赏👍👍👍

目录
相关文章
|
9天前
|
存储 人工智能 Java
AI 超级智能体全栈项目阶段二:Prompt 优化技巧与学术分析 AI 应用开发实现上下文联系多轮对话
本文讲解 Prompt 基本概念与 10 个优化技巧,结合学术分析 AI 应用的需求分析、设计方案,介绍 Spring AI 中 ChatClient 及 Advisors 的使用。
406 130
AI 超级智能体全栈项目阶段二:Prompt 优化技巧与学术分析 AI 应用开发实现上下文联系多轮对话
|
人工智能 自然语言处理 安全
AI战略丨新一代 AI 应用: 穿透场景,释放价值
在深入理解技术特性、准确把握应用场景、科学评估实施条件的基础上,企业才能制定出符合自身实际的战略。
AI战略丨新一代 AI 应用: 穿透场景,释放价值
|
2月前
|
人工智能 算法 前端开发
超越Prompt Engineering:揭秘高并发AI系统的上下文工程实践
本文系统解析AI工程范式从Prompt Engineering到Context Engineering的演进路径,深入探讨RAG、向量数据库、上下文压缩等关键技术,并结合LangGraph与智能体系统架构,助力开发者构建高可靠AI应用。
250 1
|
3月前
|
人工智能 自然语言处理 供应链
走进麦当劳·会数据同学:解锁AI在企业应用的深度价值
麦当劳中国进入“金拱门时代”,加速数字化转型,计划未来4年投入40亿元用于研发创新。携手阿里云与瓴羊,构建以客户为中心的数字系统,优化消费体验与门店运营,打造全球数字化标杆。
123 0
|
13天前
|
存储 人工智能 数据可视化
企业级 AI 模型无代码落地指南:基于阿里云工具链,从 0 到 1 实现业务价值
某汽车零部件厂商通过阿里云PAI、OSS等工具,实现无代码AI质检落地:仅用控制台操作完成数据治理到部署,质检效率提升3倍,模型周期从2月缩至2周。本文详解全栈可视化方案,助力企业零代码落地AI。
114 1
|
21天前
|
人工智能 Serverless API
函数计算的云上计费演进:从请求驱动到价值驱动,助力企业走向 AI 时代
函数计算计费方式历经三阶段演进:从按请求计费,到按活跃时长毫秒级计费,再到按实际资源消耗分层计费。背后是资源调度、安全隔离与开发体验的持续优化。尤其在AI时代,低负载减免、会话亲和等技术让计费更贴近真实价值,推动Serverless向“按需使用、按量付费”终极目标迈进。
|
21天前
|
人工智能 Serverless API
函数计算的云上计费演进:从请求驱动到价值驱动,助力企业走向 AI 时代
在 AI 时代,函数计算一直坚持走向“让开发者只关心业务逻辑,云厂商自动完成一切资源管理与调度”的愿景,最终让计算像水、电一样随时可得、按实际使用价值付费。
|
3月前
|
XML 人工智能 测试技术
在AI应用中Prompt撰写重要却难掌握,‘理解模型与行业知识是关键’:提升迫在眉睫
本文三桥君探讨Prompt优化技巧对AI应用的重要性。内容涵盖理解大语言模型、行业Know-how及Prompt撰写方法,助力提升AI输出质量与应用效率。
208 58
|
3月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
AI-Compass RLHF人类反馈强化学习技术栈:集成TRL、OpenRLHF、veRL等框架,涵盖PPO、DPO算法实现大模型人类价值对齐
AI-Compass RLHF人类反馈强化学习技术栈:集成TRL、OpenRLHF、veRL等框架,涵盖PPO、DPO算法实现大模型人类价值对齐
 AI-Compass RLHF人类反馈强化学习技术栈:集成TRL、OpenRLHF、veRL等框架,涵盖PPO、DPO算法实现大模型人类价值对齐
|
2月前
|
人工智能 JSON 数据格式
AI prompt for a WorldHistory Chart
本项目旨在生成包含全球历史上所有国家及政治实体的详尽列表,无论其存在时间长短或规模大小,总数超过1000个。列表以JSON格式输出,包含英文名、中文名、起始时间和结束时间,并按起始时间排序。数据涵盖各类政治实体,不回避争议或隶属关系,时间不确定者以估算值代替,最终成果为`political-entity.json`。
43 0

热门文章

最新文章