大家好，我卡頌。

經(jīng)常與 AI 進(jìn)行專業(yè)討論（比如需求分析、方案討論…）的朋友會發(fā)現(xiàn)，即使再先進(jìn)的 AI，都有兩個問題：

• 輸出內(nèi)容有幻覺
• 經(jīng)常說恭維話

常見的解決辦法通常是「工程化方案」，比如「對生成內(nèi)容進(jìn)行事實核查」。

最近在推上看到@Tz_2022巧妙將Mom Test方法論遷移到“與AI對話”上，獲得不錯效果。

整個理念非常有意思，今天就將這一方法論分享給大家。

The Mom Test

Mom Test（媽媽測試）是一套由「Rob Fitzpatrick」提出的，用于「評估創(chuàng)業(yè)想法和獲取真實客戶反饋」的框架。

Rob Fitzpatrick

其核心思想是：「你無法通過詢問他人（即使是你媽）是否喜歡你的創(chuàng)業(yè)點子來獲得真實反饋，因為人們出于禮貌或避免沖突，往往會說“好話”而不是“真話”。」

這個測試的目的是教你如何提出正確的問題，從而繞過這種“社交禮貌”，挖掘出用戶真實的行為、痛點和需求，避免在錯誤的想法上浪費時間和金錢。

方法論的核心可以總結(jié)為3個基本原則：

原則1：談?wù)撍麄兊纳?，而不是你的想?/span>

不要一上來就激動地描述你的產(chǎn)品創(chuàng)意，因為這會立刻將對方置于一個“評審員”的角色，他們只會對你的想法做出反應(yīng)（通常是鼓勵性的），而不是透露自己的真實情況。

• 錯誤示范：“我有一個做XX的App創(chuàng)意，你覺得怎么樣？”
• 正確示范：“你平時是怎么處理「某個問題」的？”、“能跟我聊聊你上次遇到「某個問題」時的具體情況嗎？”

通過聚焦于「他們過去的經(jīng)歷、行為和痛點」，你能獲得客觀、真實的數(shù)據(jù)。

原則2：詢問具體的事實和行為，而不是泛泛的意見和假設(shè)

人們的意見和未來的承諾（“我可能會用”）是廉價且不可靠的。過去的具體行為和事實才是可靠的證據(jù)。

• 錯誤示范：“你會使用一個能解決這個問題的產(chǎn)品嗎？”

這是一個關(guān)于未來的假設(shè)，答案很可能是“會的”

• 正確示范：“你目前是怎么解決這個問題的？”、“你為此嘗試過哪些工具或方法？”

這些是關(guān)于過去事實的問題

原則3：傾聽“壞消息”和痛點

創(chuàng)業(yè)的寶貴洞察往往隱藏在用戶的挫折、抱怨和不滿意中。你的目標(biāo)是發(fā)現(xiàn)并理解這些痛點，因為它們才是你產(chǎn)品存在的理由。

方法論遷移

聰明的朋友已經(jīng)發(fā)現(xiàn)了，如果將Mom Test的提問技巧用在 AI 上，天然就有如下效果：

• 反幻覺：基于用戶的經(jīng)歷、行為等真實發(fā)生的事提問
• 反恭維：傾聽壞消息、不滿

以下是@Tz_2022總結(jié)的「適用于 AI 的Mom Test提問技巧」：

1. 避免問意見，改問證據(jù)

錯誤示范：

• 你覺得這個方案好不好？
• 這樣設(shè)計是不是很合理？

分析：模型會傾向于說更多泛泛的恭維話。

正確示范：

• 請給我 3 個具體反例，說明這個方案可能失敗的場景
• 請基于已知的事實/數(shù)據(jù)，列出這個設(shè)計可能遇到的限制

2. 避免未來假設(shè)，追問過去表現(xiàn)

錯誤示范：

• 如果遇到X問題，你會怎么處理？

分析：模型輸出沒有依據(jù)，可能會產(chǎn)生幻覺。

正確示例：

• 請列舉你在訓(xùn)練語料中學(xué)到的、已經(jīng)出現(xiàn)過的X問題解決案例
• 在過去的研究或歷史記錄中，X是如何被解決的？

分析：基于「已發(fā)生的事實」輸出。

3. 避免模糊，要求具體

錯誤示范：

• 幫我優(yōu)化這個文案
• 給我一些改進(jìn)建議

正確示范：

• 請將這個文案重寫成3個版本：① 面向投資人，② 面向工程師，③ 面向普通用戶，每個版本100字
• 請逐句指出文案中哪些地方含糊，并給出更清晰的替代表達(dá)

4. 用行為驅(qū)動而不是態(tài)度驅(qū)動

錯誤示范：

• 如果你是用戶，你會不會喜歡這個產(chǎn)品？

正確示范：

• 假設(shè)你是目標(biāo)用戶，請模擬一次實際使用過程，并逐步寫出你會點擊、輸入、猶豫的步驟

5. 驗證而非求贊美

錯誤示范：

• 你能確認(rèn)我這個邏輯是對的嗎？

正確示例：

• 請檢查我這個邏輯，找出其中至少一個可能的錯誤，并解釋理由。
• 如果必須反駁我，請站在反方角度給出3點論證。

總結(jié)

掌握5個基于Mom Test的提示詞技巧，有效減少模型輸出的幻覺與恭維。

以下是推友@JerryBobAI制作的總結(jié)：

如果你覺得5個技巧記憶起來有點難，也可以記住一個關(guān)鍵詞「brutal」。

使用方式很簡單，在與 AI 進(jìn)行專業(yè)討論時，帶上這個關(guān)鍵詞，能讓輸出更犀利，有效減少恭維。

比如：

以下是我的網(wǎng)站功能描述，
分析他的前景如何，
如何主動驗證用戶需求？
請使用最 brutal 的方式評估一下

[網(wǎng)站功能描述]