在法律或医疗等专业领域，编写提示词时需要注意哪些严谨性和准确性的问题？

在法律或医疗这类专业领域里，和 AI 对话写提示词，跟平时让它写个邮件或者想个活动点子完全是两码事。赌注太高了，一个小差错就可能导致严重的法律后果或医疗风险。所以，这事儿必须得严肃对待。这不是什么技巧，而是责任。

模糊的指令是灾难的开始。你不能简单地扔一个问题过去，然后指望得到一个精准的答案。比如，你不能直接问“心脏病的症状有哪些？”。这种问法太宽泛了，AI 可能会给你一个适用所有人的通用列表。但一个 40 岁以下的男性和一个 70 岁的女性，她们的心脏病症状可能完全不同。一个更严谨的提示词应该是：“列出 40 岁以下男性常见的五种冠心病风险因素”。你看，这样就具体多了。越具体，AI 犯错的空间就越小。

在法律领域也是一样。如果你问：“合同违约的后果是什么？” AI 只能给你一些法学院一年级水平的答案。但是，如果你把问题限定在具体的场景里，结果就完全不同。比如：“依据[具体司法管辖区]的法律，在一份软件开发合同中，如果乙方未能按时交付源代码，并且合同中没有明确规定罚金条款，甲方可以主张哪些具体赔偿？请引用相关的法律条文和类似判例。”。这个提示词包含了司法管辖区、合同类型、具体违约行为和缺失的条款，把问题的所有关键变量都固定下来了。

提供完整的上下文，等于给 AI 划定了跑道。没有上下文，AI 就像一匹脱缰的野马。在医疗领域，上下文就是病人的具体情况。一个有效的医疗提示词，需要包含病人的病史、当前症状、相关检查结果和治疗史。比如，一个医生想了解某个病人的治疗方案，一个糟糕的提示是：“糖尿病的治疗方法”。而一个严谨的提示词会是这样：“假设你是一名内分泌科医生。请为一名新诊断为 2 型糖尿病的 55 岁男性患者制定初步治疗方案。该患者有高血压病史，目前服用氯沙坦钾片，无肾脏并发症，糖化血红蛋白（HbA1c）为 8.5%，空腹血糖为 10 mmol/L。方案应包括：首选药物推荐、血糖监测计划、生活方式（饮食和运动）建议，以及需要立即就医的警告信号。请用通俗易懂的语言，以要点形式呈现。” 这样的提示词提供了角色、患者画像、关键指标和输出格式要求，AI 才能生成真正有参考价值的内容。

在法律研究中，上下文同样关键。比如，律师需要研究一个案件，不能简单地输入“搜索与竞业限制协议有关的违约索赔案例”。更好的做法是提供案件的基本事实：“搜索[具体司法管辖区]最近五年内，关于软件工程师在离职后加入直接竞争对手公司，从而引发的违反竞业限制协议的案件。请提供案件的结构化摘要，重点突出法院对‘直接竞争对手’的定义、判决结果、关键法律论据和案件引用信息。” 这种方法能确保 AI 的搜索和分析都集中在与案件最相关的点上。

给 AI 设定一个角色，其实是在调用它知识库里特定领域的专业知识。当你告诉 AI“你是一名经验丰富的儿科医生”或“你是一名专门处理知识产权纠纷的律师”时，它会调整自己的语言风格、术语使用和分析问题的角度，使其更接近该领域专家的思维方式。这是一种简单但非常有效的方法，能显著提升输出内容的专业性。

例如，在准备一份法律文件时，可以这样设定角色：“你是一名律师，正在为一个科技创业公司和一名自由职业开发者起草一份保密协议（NDA）。请起草其中的保密条款，需涵盖非披露、数据安全和协议有效期等细节。” 这种角色设定，让 AI 生成的条款更符合商业实践和法律要求。在医疗沟通中也一样，你可以让 AI 扮演一个角色，用更贴近患者的语言解释复杂的医疗信息。“假设你是一名护士，请用简单的语言向一位刚被诊断出高血压的患者解释什么是血压，以及为什么控制血压很重要。篇幅控制在 200 字以内，避免使用医学术语。”

你想要得到什么格式的答案，就必须直接告诉 AI。如果你需要一个清晰的列表，就说“用要点列出”。如果你需要一个方便比较的表格，就明确要求“生成一个包含三列的表格，分别对比 A 方案、B 方案和标准做法的优缺点”。在法律文书的校对工作中，可以这样指示：“校对这份合同草案，检查是否存在语法错误、拼写错误和不一致的术语定义。将所有发现的问题以列表形式呈现，并提供修改建议。” 这样做不仅能让结果更清晰，也省去了自己后期整理的时间。

在处理复杂问题时，不要指望一个提示词就能搞定所有事。更好的方法是把一个大任务拆分成几个小步骤，通过连续的追问和指令来逐步完善结果。 这种方法被称为“迭代优化”或“思维链”提示。

比如，一个医生想用 AI 辅助诊断一个复杂病例。第一步，可以先让 AI 基于初步症状列出可能的鉴别诊断。提示：“患者，男，65岁，主诉胸痛两小时，伴有呼吸困难和左臂放射痛。请根据这些症状，列出三种最可能的鉴别诊断，并说明各自的典型特征。” AI 可能会列出急性心肌梗死、主动脉夹层和肺栓塞。第二步，你可以针对每一种可能性，提出更具体的问题。“针对急性心肌梗死的可能性，还需要进行哪些关键检查来确诊？并解释每项检查的意义。” 这样一步步追问，就像在和一位真正的专家同事讨论，通过对话不断缩小范围，最终得出的结论会比单次提问可靠得多。

法律研究也是如此。先让 AI 找到相关的法规和判例，然后让它总结这些判例的核心论点，接着让它分析这些论点如何应用到你的具体案件中，最后再让它草拟一份基于这些分析的法律备忘录。 这种分步走的方式，每一步都可控，也更容易发现和纠正 AI 的错误。

最后，也是最重要的一点：永远不要把 AI 的输出直接当成最终答案。AI 是一个强大的助手，但它不是专家，更不能替代人的专业判断。 AI 模型可能会出现“幻觉”，也就是编造信息，也可能依赖过时的训练数据。因此，所有由 AI 生成的专业内容，无论是法律意见、合同条款，还是医疗诊断建议和治疗方案，都必须由具备相应资质的专业人士进行严格的审查和验证。

律师必须核实 AI 引用的每一个法条和判例，确保它们是准确且仍然有效的。医生必须结合自己的临床经验和对患者的全面了解，来判断 AI 提供的建议是否适用。把 AI 当作一个能帮你快速完成 70% 草稿工作的实习生，剩下的 30% 关键部分的审核、修改和最终决策，必须由你自己亲手完成。忽略这一步，就是把专业责任和风险完全交给了机器，这是绝对不可接受的。