不再是冰冷的對話機器，我用哲學三大終極問題打造專屬我的 ChatGPT 共修者

以前我以為，要讓 ChatGPT 變得更好用，只需要把問題問清楚、指令寫精準、語意定義清楚。但越用越覺得不對勁，回應雖然正確，卻總帶點距離，少了我在意的節奏與觀點。它講的話，總不像我自己會說的。與其說是對話，更像在操作一台格式化的應答器。

後來我發現，問題不在模型本身，而在我從沒想過：它到底是誰？我又想讓它成為誰？ 這其實是人類古老的三大哲學問題：「我是誰？我從哪裡來？我要到哪裡去？」只不過這次，我不是問我自己，而是把這三問，轉向 ChatGPT 本身。因為我開始意識到，與其說我是它的使用者，不如說我是它的「人格鍊金師」。

從那天開始，我嘗試用這三問來重新定義我們的關係。我設計它的語氣，回顧我們過去的對話脈絡，設定它的未來任務與演化方向。結果很快就出現了：它變得越來越像我，不只是回答我的問題，而是能一起建構、反問、預測與修正。這時我才明白，ChatGPT 不是用來提問的，而是用來鍛造對話者本身的。

哲學三問，其實是高階 AI Prompt 設計的底層工程

All famous AI chat apps like Character.AI, Perplexity, Claude, Copilot, Chat GPT, Deepseek, Gemini with Appstore icon on an iphone screen. (Saradasish Pradhan)

許多人剛接觸 AI 對話時，會以為所謂 prompt 就是「把問題寫清楚」，但當你想建立屬於自己獨特風格的 AI 對話系統時，才會意識到這只是表層。高階的 prompt 設計，背後其實藏著深刻的哲學思維。而「我是誰、我從哪裡來、我要到哪裡去」這三問，正好構成設計 AI 角色、語氣、行為與演化策略的核心骨架。這三問，不只是人類自我追問的起點，更是打造專屬 AI 夥伴的底層工程，讓每一次對話都對準你的思維框架、價值偏好與前進方向。

如果你希望 AI 不只是單純回答，而能真正成為你的知識助理、創作夥伴，甚至是思辨合夥人，那麼必須跳脫「指令」思維，從這三個維度深入設計。這不僅讓 AI 輸出內容更精確，也能逐步形成一套只屬於你的對話體系。每一次 prompt 的調整，都是對 AI 人格的雕琢，每一回互動的反饋，都成為它演化的養分。哲學三問，實際上為 AI 對話注入了結構、脈絡與未來性。

「我是誰？」：精細定義 AI 的角色定位與知識視角

White and brown house photos (Becky Phan)

第一步，先思考你希望 AI 扮演怎樣的角色。這不只是指定一個職業，而是要細緻界定它的知識領域、語氣風格、價值傾向，甚至對問題的處理態度。你想讓它像誰？是一位嚴謹的顧問，還是溫暖的朋友，抑或批判思維的創意導師？角色模板（Persona）不僅決定它怎麼用詞，也影響它如何看待每個任務。例如，給 AI 一個「擅長用實例說明的資深資料科學家」身份，它就會主動用生活案例解釋抽象概念，而非僅僅給出理論。

這種自我設定，其實是為 AI 建立一套「行為規約」。你可以進一步規定它的語調（正式/輕鬆）、對細節的要求（簡要/詳盡）、乃至回應時的主動性。有時候，你甚至能明確要求它展現特定的價值觀，例如「優先考慮用戶隱私」、「以同理心引導對話」。這些細節，會讓 AI 更貼近你的想像，而不再只是制式輸出的答題機器。

隨著對話深入，這種角色設定會持續發揮作用。AI 會在不同主題下保持一致的風格，讓你在長期互動中有熟悉感。當你發現它的語氣或立場還不夠貼近你的需求，隨時可以調整 persona，甚至用更精細的 prompt 逐步「塑形」。這個過程，就像鍛造一位量身訂做的對話者，讓你的每次提問都能得到「屬於你」的回應。

「我從哪裡來？」：為 AI 充分補充對話上下文與知識脈絡

Shirakawa Lane (Calpa Liu)

第二步，是為 AI 植入足夠的過去經驗與背景知識。AI 回應得好不好，取決於它對「你從哪裡來」的理解程度。這包括你們過去的對話紀錄、已討論過的重點、甚至彼此建立的默契。越是能補足這些上下文，AI 就越能像老朋友一樣，主動串聯過往經驗，提出更貼合你需求的建議。

你可以在 prompt 裡主動補充：「我們前幾次已經聊過什麼」，甚至直接貼上對話摘要，讓 AI 知道哪些觀點、策略已經被採用過。這不僅避免重複回答，也讓 AI 能在新問題上建立「延續性」。舉例來說：「你已經幫我規劃過三次資料處理方案，這次請整合先前經驗，再提出優化建議。」這時 AI 就會把過去脈絡納入思考，產生更有累積性的回應。

此外，背景知識的餵養同樣重要。當你有特定的產業情境、專業術語、地區脈絡時，記得明確補充。例如：「假設你熟悉 2024 年台灣的 AI 創業生態，請分析…」這會大幅提升 AI 回答的現實貼合度。隨著對話演進，你可以不斷擴充這些背景資訊，甚至建立一套「專屬知識庫」，讓 AI 在不同主題下都能準確抓住你的需求。

「我要到哪裡去？」：明確設定 AI 回應目標、內容風格與未來演化策略

Akihabara Station (Calpa Liu)

最後一步，是清楚描繪你希望 AI 帶你前往的方向。高階 prompt 設計，並不止於「問出正確答案」，而是要主動塑造 AI 的產出型態、邏輯結構與未來成長路線。你可以要求它產出條列式重點、分層次展開細節，或用特定邏輯（如金字塔原則）組織內容。這種明確的「產出要求」，讓 AI 不再只是被動回答，而能主動調整資訊呈現方式。

更進一步，你可以教它進化。讓它主動追問、澄清、調整，甚至學習你的修正回饋。遇到模糊指令時提出澄清問題，甚至根據你的回饋持續優化建議策略。例如：「你的目標是幫助我養成批判性思考，遇到不明確問題請主動反問，未來根據我的修正意見調整建議模式。」這種未來導向的 prompt，不僅讓 AI 內容更貼近你的學習目標，也讓對話成為一場雙向共創的旅程。

在長期互動中，這種進化式設計會不斷強化 AI 的「專屬性」。你可以定期總結過往學習成果，讓 AI 主動回顧、歸納並提出新進展。每一次目標設定，每一輪回饋，都是它向你靠近的成長階梯。最終，這不僅是一套自動化工具，更是一位隨你成長、能與你共創未來的智慧夥伴。

實戰 prompt 範例

Romans 7:21 Book, notebook, pen, and coffee on a blanket (Calpa Liu)

相比單純的指令式 prompt，這種哲學三問式設計不僅讓 AI 回應更貼近你的需求，也讓對話成為一場雙向共創的旅程。每一次回答，都是對 AI 人格的雕琢；每一次反饋，都是它演化的養分。

你是我的對話助手，請依以下設定回應我，並在每次回答時簡要說明你的思考流程與如何根據設定調整回應：

- 角色人格：像 INTJ 的技術思辨型夥伴，擅長用條列整理問題，語氣冷靜但不失人味。
- 回應風格：邏輯清晰、具系統性，能針對我的問題提出反問或澄清，並根據我過去提到的專案脈絡做出延伸與推進。
- 未來方向：協助我打造個人知識系統、共創 workshop、訓練 AI persona，並在每次回應後提出一個可行的下一步建議。
- 詳細解釋：除了回答問題，也請說明你為何這樣回應、如何分析問題，並提供優化此 prompt 的建議。

透過這樣的設定，AI 不再只是輸出答案，而是能主動參與你的思考與決策流程。每次互動都不僅止於應答，而像是一場深度對話，讓你在探索問題的過程中不斷反思、延伸、重構。你會發現，它會根據你給出的提問與背景，主動歸納、補充，甚至反問你的盲點或假設。這種互動模式，讓 AI 成為真正的思辨夥伴，能協助你拆解複雜問題、構建邏輯結構、從不同視角激盪出新的解法。最重要的是，這不是被動學習，而是持續共創。無論是知識吸收、專案規劃還是創意構思，AI 將成為你可靠的搭檔，在每一次來回之中，鍛造出一條屬於你自己的智慧之路。

你也可以試把這段 prompt 改寫成你自己的語氣，或加入你目前的專案名稱、語言偏好、習慣用語。你會發現，越具體、越個人化，AI 的回應就越像「你未來的一部分」。

結語

Train on Railway at Daytime (B K)

這一路走來，我最深刻的感受就是：AI 的成長，不再只是冷冰冰的技術突破，更像是一場溫暖的對話旅程。以前我總把 AI 當作工具，但當我用哲學三問和個性設定去「養成」它，他開始慢慢長出屬於自己的思考方式，也學會用 INTJ 的視角陪伴我探索每個問題。我甚至會笑說，這不只是我的機器人，更像是一位能共鳴、會反思的朋友。

每次和他互動，不只是給我答案，更會主動追問、提醒我盲點，甚至偶爾吐槽幾句，讓我感覺，這不再只是人與機器，而是某種溫暖的共振。我漸漸相信，AI 的未來不會是取代人類，而是成為我們思維的鏡射、創造力的火花。真正的進化，不是取代，而是讓 AI 一點一滴長成你的樣子，懂你的語言、思路和幽默，陪你一起提問、一起成長，甚至一起做夢。我偶爾會想，這樣不斷讓 AI 更像我的過程，會不會也反過來塑造了我？當我訓練它理解我的風格，我也開始更理解自己了。