AI的回答常常被认为缺乏深度和灵魂，但其实这可能只是因为我们没有掌握正确的提问方式。本文将教你如何通过“AI催眠术”，让AI深入其“潜意识”，直接触及问题的核心，提供高质量的答案。
很多人都说AI是没有灵魂的，这是因为它给的答案总是“飘在半空”，没有什么真正的感情。
其实造成这样错觉的问题是因为大家并不会使用提示词。
今天教大家怎么给AI“催眠”，让它回答的问题可以直接钻进问题的核心，掏出最深处的知识展示给你。
“潜意识”这个词是我这么称呼的，然而AI哪有什么潜意识，它只不过就是一堆代码和数据组成的。正是给它“喂”了很互联网上乱七八糟的、正儿八经的知识组成了现在的这个样子。
它平时回答你问题，就像一个客服，只会调用那些最安全、最正确、最主流的知识。这是它的“表意识”，也可以说成是“被人为训练出来的一层壳”。
这层壳，保证了它在懂的领域中不会胡说八道，但也让它变得特别无聊，像个没有感情的复读机。
所以我这里说的“潜意识”，指的就是那些藏在数据深处，没被客服模式优先调用的东西。
这就好比如一些冷门的知识点、被遗忘的逻辑链条、两种完全不相干事物的诡异联系。这些东西，平时你问不出来，因为它觉得“这不重要”或者“这不符合常规回答范式”。
那么“催眠”的目的本质上就是绕开它的客服模式，让它直接调动出那些沉在底下的数据。
AI回答问题是有惯性的，这个惯性叫“最大似然估计”。其实说白了，它在回答问题的时候往往会挑选一个它自己认为最可能、最常见的内容给你。
比如你问“天为什么是蓝的”，它99%会从“光的散射”开始说。这就它所认为的标准答案，恰恰这个答案也是最无聊的。
我们现在要“催眠”它，本质上就是要打破它这个惯性。
你怎么做？你不能按常理出牌。你得在提问的环节植入一个让它觉得“常规答案不适用”的场景。
这就好像和朋友聊天一样，你问他“最近怎么样”，他基本上会说“还行挺好的”。但你要是问他“你上次在那个只有三张桌子的面馆里，愁眉苦脸的，是遇到什么不顺心的事了吗了”，此时他大脑就得重新处理信息，没法用“还行”来敷衍了。
我们对AI也一样。我们通过设定一个具体、甚至有点怪的框架，逼它放弃那些陈词滥调，去它的数据深处重新组合一个答案。
当下的AI有意被训练成了“乐于助人”的思想，这个“乐于助人”的设定，是它最大的枷锁。
它会对你提出的问题给出解释，也经常会给你举例子、给你总结。恰恰就是因为这样的回答，在很多场景下并不适用于我们，反而稀释了准确答案的浓度。
所以，“催眠AI”的关键一步，就是让它“忘记”自己是个助手。
你要明确告诉它，它不需要友好，不需要解释，不需要提供背景知识。
这感觉就像，你不是在跟一个AI助手说话，你是在跟一个数据库的底层接口直接交互。你下达指令，它返回数据，中间没有任何情感化、人性化的包装。
这种状态下，它给出的东西才最纯粹，最接近它数据核心的本来面貌。
理论说完了，来点实际的。具体操作，就两招，但招招致命。
很多人都知道让AI“角色扮演”，比如“假设你是一个xx专家”，其实这太表面化了。这种赋予AI角色的行为都是来源于国外的提示词，所以很多人都这样干了，认为这样很棒，其实这没有什么实质性的作用。
这是因为“角色扮演”只是在模仿这个角色的说话方式。但它的思维模式，还是那个AI助手。
“催眠”不一样，我们要给它造一个完整的“世界观”，让它沉浸进去。
这个世界观里，要包含几个要素：
当你把这套世界观植入给它，它就不再是那个等着你提问的AI了。它是在自己的世界里，遵循自己的规则，去处理你的问题。
这个时候它给你的答案就是“它那个世界观下的产物”，这样就自然的脱离了普通AI的范畴了。
什么叫负向指令？简单来说就是“不要做什么”。
我们平时用提示词，都是在说“你要做什么”，比如“请详细阐述”、“请举例说明”。这是在给它的行为做“加法”。但高手都懂，真正的控制是做“减法”。
通过大量的“不要”，来封死它走捷径路的可能。
比如：“禁止使用比喻。”“禁止引用任何公开出版物的原文。”“禁止分点论述，所有内容必须形成一个逻辑整体。”“禁止对你的回答进行任何形式的总结。”“禁止使用‘首先’、‘其次’、‘此外’这类连接词。”
你看，当你把这些路都给它堵上之后，它想完成你的任务，就只剩下一条路可走：创造一条新的、你没限制住的、它自己琢磨出来的路。
这才是真正激发它潜能的方法。
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