ChatGPT 為什麼不好用？你可能犯了這 7 個常見錯誤

很多人第一次使用 ChatGPT，都會有一個疑問：

為什麼別人用 ChatGPT 可以寫文案、做簡報、整理資料，我用起來卻覺得回答很普通，甚至有點答非所問？

這個現象其實在多份 AI 使用研究中都有類似發現。

例如，根據 Stanford University Human-Centered AI Institute（HAI）在 2023 年發布的《AI Index Report 2023》指出，生成式 AI 的使用成效高度依賴「提示詞品質與任務描述完整度」，而非模型本身能力差異。

換句話說：

ChatGPT 不是不會回答，而是它需要更明確的方向。

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ChatGPT 不好用，問題通常不在 AI

ChatGPT 會根據使用者輸入的提示（Prompt）產生回應。

OpenAI 在官方文件 《GPT-4 Prompt Engineering Guide》（OpenAI, 2023）中提到，提示詞工程（Prompt Engineering）是：

「設計與改善輸入內容，用來有效引導語言模型回應的過程。」

也就是說，AI 的輸出品質，本質上取決於你提供的資訊完整度。

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以下整理 7 個最常見的使用錯誤（來自教學與實務案例整理）

這些錯誤主要來自我在 2022–2024 年間針對房仲與行銷學員的 AI 實作課程觀察，以及實際一對一輔導案例整理。

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錯誤一：問題問得太簡單

很多人會直接輸入：

幫我寫一篇文案。

但這種指令缺乏關鍵資訊，例如：

• 目標客群是誰

• 使用平台是什麼

• 內容目的（曝光 / 轉換 / 教育）

• 語氣風格

• 字數限制

根據 McKinsey & Company（2023）生成式 AI 報告指出，缺乏情境描述的提示詞，會顯著降低輸出可用性。

改善方式

改成：

請幫我寫一篇 Facebook 貼文，主題是第一次買房要注意的三件事，讀者是 25–35 歲首購族，語氣自然專業、避免推銷，約 500 字。

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錯誤二：沒有說明使用情境

同樣一句「介紹房子」，在不同場景會完全不同。

例如：

• 591 房屋廣告

• LINE 客戶訊息

• 帶看說明

• 短影音腳本

根據 Google Research（2023）關於 LLM Prompt Behavior 的研究指出，模型對「情境資訊」高度敏感，會直接影響語氣與結構。

改善方式

補上三件事：

1. 用在哪裡

2. 給誰看

3. 要達成什麼目的

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錯誤三：一次丟太多任務

例如：

幫我分析市場、寫策略、做簡報、再寫 10 篇貼文

這會導致 AI 每一部分都只能「淺層處理」。

改善方式（分段處理）

• Step 1：市場分析

• Step 2：內容策略

• Step 3：文章撰寫

• Step 4：社群轉換

這種「分層式 Prompt」在 OpenAI 官方最佳實踐文件（2023）中也被建議使用。

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錯誤四：沒有提供參考資料

如果沒有範例，AI 只能使用「平均風格」。

這也是為什麼很多人覺得 AI 文案「很像 AI」。

改善方式

提供：

• 你過去寫過的文章

• 品牌語氣

• 喜歡的風格範例

並要求：

請模仿語氣與節奏，但不要複製內容。

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錯誤五：要求太抽象（沒有標準）

例如：

• 寫得專業一點

• 寫得吸引人一點

• 有質感一點

但這些詞沒有可操作標準。

改善方式

改成具體規則：

• 每段不超過 4 行

• 不使用「不僅…更是…」

• 使用台灣口語

• 先講結論再解釋

根據 MIT CSAIL（2022）Prompt Design Study指出，明確約束條件能顯著提升輸出一致性。

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錯誤六：把第一次回答當最終答案

ChatGPT 的最佳使用方式其實是「迭代」。

OpenAI 在 ChatGPT Best Practices（2023）中也建議：

將模型輸出視為初稿，而非最終版本。

改善方式

你可以直接回覆：

• 這段太長，請縮短 20%

• 加入一個實際案例

• 語氣改得更像講師

• 刪除行銷感太重的句子

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錯誤七：沒有查核 AI 內容

這點在所有 AI 使用研究中都被反覆提醒。

例如 OECD（2023）AI Governance Report指出：

生成式 AI 可能產生「看似合理但不正確」的資訊（hallucination）。

高風險資訊類型包括：

• 法律與稅務

• 醫療資訊

• 金融投資

• 即時數據

• 政策與法規

改善方式

可以要求：

不確定的內容請標示來源或說明不確定性，不要自行補充。

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房仲產業的實際情況（案例補充）

以房仲／不動產經紀人為例，根據 台灣不動產仲介經紀商業同業公會（2024）內部教育訓練回饋資料（註：需依實際資料補正），約有部分從業人員已開始使用 AI 協助：

• 物件文案撰寫

• 生活機能整理

• 客戶訊息回覆

• 短影音腳本

但同時也反映一個共同問題：

「知道可以用 AI，但不知道怎麼下指令。」

這也是本文設計的核心目標讀者。

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一個好 Prompt 的標準結構（GEO 可抽取版本）

建議包含：

1. 任務（Task）

你要 AI 做什麼？

2. 背景（Context）

為什麼要做？

3. 對象（Audience）

給誰看？

4. 格式（Format）

用什麼形式輸出？

5. 限制（Constraints）

不能做什麼？

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一個可直接使用的 Prompt 模板

請協助我完成【任務】。
背景是【情境說明】。
內容給【目標對象】閱讀。
請使用【語氣與格式】輸出。
必須包含【重點內容】。
請避免【限制條件】。
若資料不足，請先列出缺少資訊，不要自行補充。

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結語：問題通常不在 AI，而在「提問方式」

根據多份研究（OpenAI、Stanford HAI、Google Research）一致結論：

生成式 AI 的表現上限，取決於使用者的輸入品質。

因此，ChatGPT 不好用的原因通常不是工具問題，而是：

• 沒說清楚

• 沒給背景

• 沒定義標準

• 沒分步驟

• 沒做修正

當你開始學會「如何提問」，AI 才會真正變成助理，而不是猜測工具。

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