一 想做这个系列的起因
1现有AI尚不完全成熟，AI的智能交互还需要人的深度参与 AI提问也就是提示词工程，实际从2月到现在，主动学的人群实际应该掌握了很多技巧，各类论坛APP自媒体台也有大神分享，我自己的学和工作也一直在摸索如何把AI这一超级工具纳入到我的工作流，甚至可以发生质的变化，很多灵感或者头脑风暴可以借助AI。品端看，确实有部分工具箱类型的面向法律人士的辅助AI在逐渐面市，但目前还未有能从根本上动摇所有律师技能或思维方式到策略这一全链接的成熟应用AI模型。可能部分企业正常向量模型微调和改善。但一般成本很高，也不符合普通人的使用场景。 生成式AI也就是大语言模型，他是对于海量数据语料按照其底层复合模型进行了预训练，他本身并不知道自身输出内容的真伪，还需要人对输出的结果进行甄别，不能有全面依赖AI完成所有问题与内容输入及输出的过程，偷懒思维会导致不利后果。今年外已经有法对于用AI生假案例的法律意见书的律师进行了罚款。至少在一定时间内，人的作用仍然是第一位的。 2很多潜在法律服需求是需要及时快速润物无声的，传统的法律服不够全面 从事法律工作10年，和普通人银行企业都曾有过不少合作，其实绝大部分有风险意识的客户对于法律问题的需求，并不会紧急到律师以诉讼或严肃的争议解决的态势参与，都是一个个的的法律困惑，且这些困惑都发生在商事或民事活动的磋商邀约要约邀请订立等尚未建立正式法律关系或虽然刚建立但还未开始履行项目运作计划落地，双方的投入和成本未大幅扩展的阶段。 但他们的这些潜在的法律服需求，可能是因为长期自认关系的信任被利用人情因素好面子合作方巧妙的设置合同陷阱后交易风险的埋伏交易的强势弱势不对等导致怕损害客户信任和后续合作其他利害关系的钳制也包括外部律师或企业法律的同时工作量较大很难把所有法律和商业风险全饱和地去吸收分析并及时反馈等等一系列因素，未能表明法律风险或给出成熟的改善或风控方案，导致在此阶段各种风险的逐渐累积，其实最终不利的法律后果在这一阶段已经陷一方于被动。 其实原本这些风险，大部分完全可以规避。至少可以先通过常见的AI以一定的prompt提示词提问技巧获得初步的法律服，然后通过交流，AI使用者们也能意识到该问题的处理难度复杂性是否需要多方参与等问题。很多风险就悄然地大事化事化了。 当然，能在这一法律关系建立的初期阶段有意识的寻找法律帮助本身也是在法律意识或者商业风险有一定素养的人群，这又是涉及到不同社会人群的法律意识问题，这不是本文的重点，但法律不保护在权利上睡眠的人，推广人工智能帮助普通人解决问题时又有机会频繁接触有一定水准的法律服本身，人们也自然而然逐步建立权利意识，也是此应有之义。 因此，我打算做一个系列，从基础规则提问的基础技巧向AI提问时采取的思维方法具体应用泛化的使用自我成长等方面对AI如何介入普惠法律服进行讨论。当然，随着生成式AI真正意义上的日新月异，利用大模型不断进行品化的超强个体以及团队雨后春笋一样的出现，我也会不断自我革新，方法也会做调整和改进，与大家一同进步。 二AI提问的原则好问题带好答案，烂问题迎接烂答案 吴达教授自己也说过，提示词一是提问越仔细，条件设置越严谨，GPT为代表的大语言模型类的生成式AI的答案也就越是严密和具有针对性，也更符合具体的应用场景。我问了AI最基本的原则。它这样答复 1清晰明确要求提问人要知道自己在问什么，其实内普通高等教育逻辑学管理学教育学和哲学思维教育刻意练的就是提问本身能力，批判性思维结构性思维苏格拉底提问分类法麦肯锡的金字塔原理等等都是各种技巧，但使用时都需要一定基本训练，要把这些技巧纳入到自己的肌肉记忆，而不总是以拾人牙慧的思维依赖，不然很难跳出窠臼，发生创新。 2具体详细实际就是不要忽视结构，就和文章的起承转合一样，符合事物从发生到结束的一般规律。这时候常见的商业分析模型5W1H就可以常用自我反问，先完成事件的前后关系的梳理。尤其是how与why，how是如何完成是路径工具思维；why是逻辑性思考，发现原因和推理过程，完成结论之前的各个阶段的补全，不论是你写文章，做报告，演讲，还是商业方案都是绕不过的一环。 而且AI自身需要根据你提供的上下文，才能更加深刻的理解你的核心意图，你在梳理时也是在自我理清这一方面。 3保持礼貌这点其实非常有趣，就像今年大语言模型大跨步发展后，很多人都在讨论人工智能是否真的生了意识。可能目前没有人可以全面肯定或者否定，这和先生鸡还是先生蛋还不一样，因为AI的涌现本身的变化细节和演化过程就是一个黑盒问题，或许要留待后辈们去验证了。当然，我在咨询AI问题的时候，对于他的回答我都加上一句非常棒，开头时如果利用它的专家知识和思考方式，开头也会尊称它一声你是全球最棒的XXX领域的专家，普通人之间的有技巧的赞美都可以快速了距离，何况人工智能本身也不拒绝你的要求予取予求呢？ 4确保安全这也是目前内公开渠道很多互联网科技涉密企业内部不得使用外端口大语言模型的主要原因之一，韩三星曾因此多次反复禁用也是这个原因。其实个人使用也存在这个问题，所以在咨询AI法律问题的过程，尽量避免把特别具体的身份地域企业信息暴露，尽量隐去。 5有耐心因为大语言模型毕竟存在其自身的不足，如果想多一些思维视角，你可以同时要求他带入多种职场角色行业角色专业角色特殊分类的角色，甚至具体问题具体需要何种分类与人群也可以反问AI，让它提供指导。对于研究具体问题深度探索，你可以不断追问，最简单的方法 一是不断刷新同一个问题，看给出的答案有何不同；二是直接问继续还有什么要补充的继续补充之前未回答的XX问题或剩余未答复的方面等等。它会自动搜寻知识领域内未涉及的部分。我尤其喜欢用多学科领域多角色交叉提问AI，因为你在现实世界，很难凑齐那么多有社会地位的大咖同时帮你无限时的无限耐心地帮你解答你的或弱智或专业的问题。甚至如果你能一直保持一份天真的弱智提问的空间，它常常会给你意想不到的惊喜。比如我结合提问原则的答案，问了还有吗 6尊重专业，到一定阶段仍需要专业律师的参与对于法律文书和非常详细的具体操作的相对复杂的需求，还是需要专业律师参与。AI目前还是向量也就是指向性信息调取更加强大，AI与人比比较大的区别，一是案件很多细节性因素是个性数据，大数据很难兼顾；二是一个案件的走向往往还是政治效果法律效果社会效果的相统一，法律是准绳，但案件尤其民事案件的研判可能510的左右权衡，本身不影响到案件定性，只是定量因素，这就有赖于具体个案承办人的价值判断或者自由心证了。 7适度怀疑对AI模型的解答结果保持适度怀疑的态度，AI的算法与模型是模仿人类，但毕竟不是人类，何况人类本很也是错误百出，专家本身只是经验和智识的累计高于普通人，领域内犯错的概率更低而已。 三AI提问技巧 1初级技巧1.0基本固定句式 这是最适合普通人，不需要可以学复杂的提问模型的背景下的常用句式。而且这个句式也是通过我反问AI，它自己提供给我的 如果你是一个没有受过法律训练的普通人，想要咨询现实的法律问题，以下是一些可能的提问句式 1. 描述问题句式首先，你需要清楚地描述你的问题或情况。例如 2. 请求解释句式如果你对某个法律概念或法律条款不清楚，你可以请求解释。例如 3. 请求建议句式你可以请求一些一般性的建议，但请注意，作为一个AI，我不能提供具体的法律建议。例如 我应该如何保护自己在租赁争议的权益？ 4. 请求资源句式你可以请求相关的法律资源或参考资料。例如 你能推荐一些关于租赁法的好书或在线课程吗？ 你能推荐一些关于劳动法的好书或在线课程吗？ 我让他结合之前问到的句式结构补充请你结合你所提到的所有固定句式，进行补充回答 当然，如果你是一个没有受过法律训练的普通人，想要咨询现实的法律问题，以下是一些可能的提问句式 1. 直接提问句式这种句式直接提出你想要了解的问题或主题。例如 2. 探索性提问句式这种句式用于询问更深层次的问题，或者探索一个主题的不同方面。例如 我对租赁法的基本原理不太了解，你能详细解释一下吗？ 我对劳动法的历史和未发展趋势感兴趣，你能提供一些信息吗？ 3. 比较性提问句式这种句式用于比较和对比不同的概念或主题。例如 我不太明白租赁法和物权法的区别，你能解释一下吗？ 我对劳动法和公司法的区别不太清楚，你能帮我解释一下吗？ 4. 假设性提问句式这种句式用于提出假设性的问题，通常涉及到如果或假设的情况。例如 如果我想学租赁法，我应该从哪里开始？ 假设我想深入了解劳动法，你推荐我阅读哪些书籍或资源？ 5. 请求解释句式这种句式用于请求对某个概念或主题的解释。例如 6. 请求示例句式这种句式用于请求具体的例子帮助理解某个概念或主题。例如 能否给我一些租赁法在实际生活的应用例子？ 能否给我一些劳动法在各行各业的应用例子？ 7. 请求建议句式你可以请求一些一般性的建议，但请注意，作为一个AI，我不能提供具体的法律建议。例如 我应该如何保护自己在租赁争议的权 益？ 8. 请求资源句式你可以请求相关的法律资源或参考资料。例如 你能推荐一些学租赁法的好书或在线课程吗？ 你能推荐一些学劳动法的好书或在线课程吗？ 你看，AI自己的模型预设也会在句尾表达你面临严重法律问题，还是需要专业人士的援助，人工智能公司目前也认可专业领域目前AI的瓶颈。这些句式只是一种启发，还是最粗浅的，吴达教授在公开授课也表达了，提示词没有所谓的最优解，只有更适合，也就是迭代是一直进行的，既然已经利用AI了，一定要警惕自己的新一轮思维固化和路径依赖，创新思维才能用好AI，他只是你灵感的放大器而不是哆啦A梦的百变宝箱。 2 AI提问技巧2.0常见公式角色背景问题目标要求 其实上面的句式也都是常用语的语法结构，文和英文稍有不同，但按照目前AI的根据上这一块我可以给大家一个公式角色背景问题目标输出内容形式等补全要求。后面3点是提问时最常见的结构，目前重点你要在提问时意识到是角色的重要性。 角色的重要性专家语料库的调取 你现在是XX 请你扮演XX 假设你是 XX 请你以XX的角度身份语气. 实践，这些提示词，都可以被 AI 所接受和理解，你这里只需要选一款最符合你语言惯的表达风格就行了。 没有带入专家角色和带入状态的回答对比包括后面3点的补充 调整提示词后的回答 你是一位出色的家庭法律师专家，我和前夫育有一女，我和前夫2019年离婚时，女儿3岁，归我抚养，约定前夫要按期支付抚养费每月按照前夫月收入20，也就是2500元进行。目前女儿即将要上学，需要不少费用，但前夫已经拖欠了3个月没有支付前夫好像是工作有变动，收入不及原的80背景问题，现在我应该如何维护我的权利？目标请你帮我写一份完整的法律意见书，里面要包括事实判断法律分析可被实践的具体思路。要注意的是，你的法律意见书写过程要包括对应的具体法律依据最终法律判断可行性高的法律意见。要求 3AI提问技巧2.5 弱智问题模式查缺补漏 因为限制条件虽然能够调取更加精准的回答思路，但一体两面，同时也削弱了回答思路的广度或者叫全面性。因此，你还是可以补充一个普通人的提问方式，这样有可能帮你补全一些其他思路。增加可操作性，在其他学科领域做研究或者头脑风暴时也是一样的。 有一些前面没提到的点，简单提问也可以覆盖到，同时记得刷新和追问，重复问，基本技巧后面会用例子展开。 4AI提问技巧3.0模型思维高级提示词语境 虽然上述意见书的思路已经很清晰，但在普通的法律网络台咨询可能也能获得大致内容的基于大模型可以再进行一次优化。前面提到的四个要素，后三个因每个人对于法律事实的理解深度细节的了解程度法律文本的输出格式的经验等不一而足，但在专家角色这方面你还可以进一步提出具体的要求，下述提示词也是一个初步通用的调用模型，如果面对具体特定类型的问题，还是可以进一步调整，毕竟还是那句话，提示词的优化并无止境，只为结果服，并用结果验证思维过程。 以下是结合前面的常用公式加上专业调用提示词之后的答复 5AI提问技巧4.0学会追问 其实这本身不是一个高级技巧，但是追问思维是在任何提问过程都至关重要的几个技巧，会用的人会发现AI的输出远多于普通人的使用的结果。因为AI只会调用它所认为你需要的输出内容，但一是语言表达本很就是不断发生信息丢失的过程；二是它每一次回答同一个完全一样的问题时，它的答案都不是一致的，所以补充问题刷新问题增加提问的角度对于你感兴趣或不熟悉的二级标题内容的细节部分都是可以再追问的。但追问时要注意AI有同一对话记忆的上限，所以可以再一个提问组合34个问题，并要求逐一回答。 还是结合上面的问题，我接着问法律分析部分 然后是法律建议 实际回答都比前面一次性输出的内容要丰富的多，并不是他未调取到上述信息，二是只会随机输出他自身概率性判断最大的答案，实际仔细阅读第一次的回复，可能是前一部分少写了分析，但在后一部分又涉及到前面缺失的法律分析的针对性法律建议。 为普通百姓建立一个普惠的法律救助渠道，是目前我想要初步达成的目标，上面的探讨只是一个思路的参考，存在很多的不足，我自己也在不断的自我革新和兼收并蓄的过程，AI是这个时代难以避免的浪潮，我自身的许多工作实际也渐渐可以被AI们取代，绝大部分人都无从幸免，但我们可以赶上这百舸争流的时代其的一扁舟，抓住技术与自我认知碰撞的机遇，跟上大潮，用利他思维实现自我价值的同时，也为自己和围人贡献一份无悔的答卷。 注1目前只是一个很初步的科普。提示词水的高低是问题思维和程序性思维模型思维复杂系统逻辑性的综合体现。有一些提示词甚至可以多层次涉及触发条件。我也在学。后续我也会根据学心得和后面特定法律文书专业方向等做一些科普。 注2关于AI工具的问题，实际渠道很广，加上内的大语言模型也都会在下半年陆续升级，大家可以不断尝试，自我总结和创新，很多朋友已经利用AI加内容品服等攫取财富的过程，时代不会辜负敢想敢干又时刻准备的人。
