AI教我的職場溝通5大心法
近年來隨著大型語言模型例如ChatGPT的崛起，生成式AI成為顯學、大型語言模型(large language model, LLM)更被認為是下一波職場革命的核心。作為喜歡嘗試新技術的法律工作者，我在這波AI浪潮中當然也不落人後，立即擁抱這個看似能改變人類工作方式的新「玩具」。
就在這個練習下prompt (指令)的過程中，有許多人非常挫折，感覺好像這些AI並沒有大家說的那麼「聰明」，好像怎麼下指令都得不到想要的結果。
在下了上千個各種指令之後，我卻發現原來跟AI溝通的法則，竟然跟職場溝通方式高度相似：ChatGPT這樣的工具雖然能夠幫我們省下很多時間、包含做研究、調查、撰寫、草擬等各種工作流程，都可以大幅提升速度，然而ChatGPT並沒有辦法「善體人意」到能夠瞬間讓每個人都成為「溝通大師」。可以想像的是，一個平常就沒有練習怎樣「好好說話」、溝通能力不佳的人，在遇到ChatGPT這樣以大量語言資料訓練出來的模型之刻，自然也沒辦法善用指令來完成想要達成的工作。
後來我聽一位AI prompt engineer (AI指令工程師)談到，其實可以把ChatGPT想像成一個沒有工作經驗但知識豐富的大學實習生，不要預設他知道你的工作與產業情境，這樣就比較知道該怎麼下指令了。在研究一番如何下指令給AI之後，我卻發現這些跟AI溝通的原則，竟然跟以前職場教練告訴我的「跟部屬溝通術 」不謀而合！
以下就是我親身試驗之後，得出的「AI職場溝通術」：
1. 直接、簡單、明瞭
AI下指令時，最好的方式就是直接、簡單且明瞭，因為AI是通過關鍵字來解析和執行任務。這樣直接了當的溝通有助於減少可能出現的歧義，讓AI可以更準確地辨別你想要的操作來執行。例如，如果需要ChatGPT幫忙起草一份合約，如果用
「我想要一個合約」
可能不會有很好的結果。比較好的方式可能是這樣指令：
「請作為軟體開發商的律師、草擬一份針對軟體開發服務的標準合約，並且包括版權、付款條款和終止條件。」
這樣指令當然更加直接和具體、並且具有可操作性。
在職場溝通中，這種清晰明確的說話方式也是超級加分的。例如，有些客戶來找我們的時候，如果對自己的需求並不清楚，說出「我前妻吸大麻有坐牢」，往往會讓接電話的前台助理非常困擾，搞不清楚到底是刑事案件、離婚案件、還是驅趕案件。花一點時間把自己的需求釐清，用幾句話簡短說清楚，往往能省下很多彼此的時間。
同樣地，當我在布置任務給下屬的時候，我也發現指示清晰和具體，對於新手來說尤其重要。例如告訴助理：「請在下週一之前提供一份詳細的法律分析memo，針對本案中租客是否有權扣下租金不交」這種溝通可以減少混淆，並提高任務完成的準確性和效率。
2. 說明情境以及「為什麼」
在跟AI下指令的時候，如果能提供完整的情境往往可讓AI更理解你的需求，因此能提供更精確的結果，簡單來說除了說出「要什麼」之外，更要說明「為什麼」這樣的情境訊息。
例如，要求AI生成一個銷售文稿時，除了告訴它生成一個銷售文稿之外，也附加說明這是為了介紹某一個新產品給一群未曾接觸過該技術的潛在客戶、這群客戶背景如何、為什麼要推出這個產聘、為什麼需要這樣的文稿等等，這些「為什麼」都能夠讓AI回答時有更多背景資訊。
在職場中尤其是給出新任務的時候，提供背景和情境說明「為什麼」也是同等重要。例如，當委派律師草擬租約的時候，如果能解釋我們是代表房東方準備租約、房東對於租客的財務狀況特別在意所以押金一定要足夠、房子本身也有許多漏水等問題、希望能夠在租約中適度地保護房東利益、並且避免可能的糾紛，那麼就能幫助他們更好地定位問題、並在草擬文件時考慮進去這些因素。這樣總比直接告訴他們「擬一個租約、多一點押金、房東不負責維修」，這樣沒頭沒腦得指令好很多。
3. 確認對方了解任務
另一個下prompt好用的小撇步，就是要求AI在開始回答前，先概述它所認知的任務內容。例如，在AI生成一整篇報告之前，可以讓它先提供一個大綱，確保它理解了所有要點。或者直接問它：
你對這個問題的理解為何? 計畫產生怎樣的答案?
在我先前跟職場教練對談的時候，教練也提到如何布置任務的三大步驟，分別是「說明為什麼、確認對方理解大方向以及他在這裏面的角色、確認對方理解輸出的結果應該長怎樣」。看到這裡，我想讀者們應該已經發現，這根本就是這篇文章2+3點的整合。
具體來說，可以在布置一項分析任務時，要求對方概述他計畫如何進行，以及他所理解的最終目標是什麼，好發現任何可能的誤解，才不會花了老大半天之後才發現對方做的完全不是你要的。
4. 正向溝通：少用「不要XXX」
這或許是一個生成式AI特殊的現象，因為AI是用關鍵字在生成文字或圖像，所以有時候當你說「不要加入語助詞」的時候，反而會造成AI抓到「語助詞」作為關鍵字，放入更多語助詞而起到反效果。像是在使用Mid Journey等繪圖AI的時候，下指令「不要有鯨魚」，反而會出現鯨魚。
雖然跟人類溝通，相對來說沒有這樣的抓關鍵字問題，但這也給我其他的啟發。有小孩的父母可能都有經驗，越是告訴小孩「不要做A」，小孩可能越是會想要做A。心理學的實驗也證明，如果告訴某個人「不要想B」，往往B就越是出現在這個人腦海裡。同理可證，管理者可以盡量用鼓勵方式、專注於團隊需要達成的目標，而不是強調他們應該避免的問題。
5. 傾聽與反饋的必要
使用過AI的人可能都發現，往往第一次生成的內容並不盡理想，但AI卻能夠根據你所提供的反饋意見進行調整。比如要求AI「寫出一篇關於職場文化的短文」，結果出來卻太過簡短，那麼就可以進一步地下指令調整「第一段再長一點、並且加入一些關於DEI的內容」，還不滿意就可以繼續調整「第二點在多展開一些、行文語氣參考Daniel Kahneman的書寫方式」等等。
我想領導者們應該都知道積極聆聽、並提供有建設性的反饋的重要，不過我們往往低估反饋需要的次數。
我記得當我在跟溝通教練學習溝通技巧時，他提到比較重大的工作表現問題，往往會需要大概七次左右的追蹤回饋。
我當時聽到還不敢相信：
「你是說七次嗎?」
他肯定地回答，對、根據研究平均需要七次才能徹底改善。現在跟AI工作後，開始覺得好像七次也不算什麼了。
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