别只怪 AI 没答好！先避开这七个 ChatGPT 错误操作
https://technews.tw/2025/04/27/7-common-mistakes-when-using-chatgpt/
你是否觉得 ChatGPT 回答不够准、不够深入，或总是“答非所问”？其实并非 AI 不够
聪明，而是你给错了指令。Tom′s Guide 与 AI 专家整理的使用心得，很多使用者都犯
了相同的错误：不是输入太少，就是忘了提供范例，甚至连模型选错都不自知。
这篇报导一次整理 ChatGPT 使用者最常犯的七大错误，并提供实用对策，让你掌握 AI
使用技巧、产出结果立即升级十倍！
错误一：上下文不足、目标不明，导致 AI“雾煞煞”
ChatGPT 的语言理解能力虽然强大，但不是万能。最大问题往往来自使用者没提供足够上
下文，例如直接问“帮我写一篇文章”或“请翻译这段文字”，却没说主题、语气、目标
对象是谁。面对这种模糊的指令，ChatGPT 只能给出通用且空泛的回应。
正确做法是指派角色、设定对象与格式，例如“你是职场顾问，帮我写一封给主管的请求
信”、“请以 J.K. Rowling 的风格写一段奇幻小说”，或“请用 5 岁小孩能懂的方式
解释量子力学”。这类具体且角色导向的提示（persona prompt），会大幅提升内容品质
与精准度。
错误二：不更新、不追问，错过最佳输出版本
许多新手用户在输入问题后，看到第一个回答就满足，却不知道 ChatGPT 的真正威力来
自“对话深度”与“反复打磨”。事实上，每一次追问都是 AI 学习你需求的机会，也是
拉高回应品质的关键步骤。
建议采用“追问策略”，例如：“你能让这段文字更有说服力吗？”“可否改写得更精简
一点？”甚至可以反问：“你是否需要更多资讯来帮我完成这个任务？”这类交互式沟通
会让 ChatGPT 明确掌握你想要的目标，不仅提升效率，也能省下大量人工修改的时间。
错误三：模型选错、话题混乱，结果大打折
ChatGPT 并非只有一种模型，根据任务需求可选择不同版本，例如 GPT-4.5 适合文字表
达，o3-mini-high 适合写程式或算数学等。如果用错模型，可能会导致回应不准确或语
意混乱。
此外，不少人习惯在同一个聊天视窗内聊不同主题，这会造成 AI 无法有效连贯资讯，导
致前后矛盾。正确做法是“一主题一对话”，每次变换主题时请重新开启新对话视窗，让
ChatGPT 重新建立记忆结构。
错误四：没给范例、不用模板，输出品质参差不齐
如果你希望 ChatGPT 生成某种格式或风格的内容，最有效的方法就是“给它一个范例”
。根据 AI 专家建议，范例可以是你写过的文章、别人撰写的案例、或你心中预期的格式
。这会让 ChatGPT 能够模仿结构、用语、语气，更贴近你的预期。
另一个技巧是善用提示模板，明确划分指令元素，例如：
模拟角色：你是一位资深营养师
任务目标：撰写一份减重建议
执行步骤：包含每日饮食建议与运动计画
格式要求：用表格方式呈现
这种结构化提示能显著提高 ChatGPT 的准确性与实用性。
错误五：一次只给一个任务，限制 AI 发挥潜力
许多使用者习惯逐条指示 ChatGPT 完成任务，例如“帮我找三种食谱”、“请翻译下面
这段话”，这种单一指令虽然明确，但无法充分利用 AI 的多工能力。其实，ChatGPT 可
以同时执行多个任务，甚至一次输出包含分析、整理、建议的综合内容。
建议将任务整合在同提示，如：“你是资深理财顾问，请根据下列资讯：1. 每月薪资 5
万元、2. 房贷每月 2 万元，3. 想三年内存到 50 万元，请提出储蓄与投资建议，并以
表格整理不同情境模拟”。这种复合任务设计，才能真正展现 AI 的能耐。
错误六：对 AI 的数理能力太放心，没验算就照单全收
ChatGPT 虽然拥有推理能力，但本质仍是语言模型，并非数学计算专家。在处理数学问题
时，可能出现“说得很像对但其实错”的情况，这对于需要精确数字的任务如报价单、统
计分析等，风险甚高。
专家建议：若需进行精确计算，应改用专门的工具如 Wolfram Alpha，或至少将
ChatGPT 的答案输入 Excel 或手动验算，以免错误影响后续决策。
错误七：过度在意语法错字，反而减少效率
不少使用者在输入提示前，总要花时间确认拼字、语法，深怕一个错字让 AI 看不懂。但
实际上，ChatGPT 拥有相当强的语意补全能力，小错不会影响理解，反而过度修饰提示内
容会拖慢使用节奏。
特别是非正式使用情境（如旅游、翻译、即时问答），只要语意清楚即可。如：“翻译成
英文”（translate this to En）或“推荐我东京的便宜寿司”（find me cheap sushi
in Tokyo），即使句子不完整，ChatGPT 仍能准确理解并给予实用建议。
ChatGPT 是一个极具潜力的工具，但正确的使用方式决定它的价值。透过提供明确上下文
、使用范例与角色指令、选对模型并进行追问与调整，你能将产出品质提升十倍。要记住
，与其怪 AI“不听话”，不如回头检视你给了什么“指令”。