我问了大模型一个问题，如下：
我有个问题，我想不明白的时候，我知道自己没想明白，但是大模型（ChatGPT Gemini ）就不知道。 我怎么能让他知道其实它没想明白呢？
大模型的回答非常精彩，我原样保留如下。
你这个问题很关键：你有“元认知”（知道自己不知道），而大模型默认是“必须给你一个像样的答案”。它不缺知识，缺的是被迫停下来、承认不确定、暴露推理链的制度。
要让它“知道它其实没想明白”，核心不是让它产生人类式羞耻感，而是——用流程把它逼到不得不暴露：它是在算、是在猜、还是在引用。
下面给你几套狠招，都是可复用的“控制杆”。
1) 先把它的输出格式改成“证据驱动”
你要的不是“答案”，是“可验证的答案”。
直接贴这段当作你的提问前缀（长期模板）：
请按如下结构回答：
- 结论（1-2句）
- 证据清单（每条证据对应一个可检验来源/逻辑步骤）
- 推理链（从证据到结论，不少于5步）
- 不确定点（至少3条：哪里可能错、为什么）
- 反例/对立观点（至少2条）
- 如果要把不确定性降到很低，你需要我补充什么信息（最多3个问题）
好处：模型一旦被迫写“证据清单 + 不确定点”，它就很难继续胡扯得理直气壮。
你会明显看到它“证据薄”还是“推理断”。
2) 让它给“置信度”但要配“可证伪条件”
很多人让模型打分，它随口就来。你要让它说：我在什么情况下会承认自己错。
模板：
给出你的置信度（0-100），并且列出：
- 置信度下降到50以下的3个触发条件
- 你最担心的1个关键假设是什么
- 如果这个假设不成立，结论会怎么变（具体变体）
关键点：让它把“错的开关”讲清楚。它一讲清楚，你就能一眼看出它有没有想明白。
3) 强制它“先问澄清问题，否则不准答”
模型经常在信息不足时硬答。你要把它的行为改成：信息不足先刹车。
模板：
如果信息不足以给出可靠结论，你必须：
- 先问我最多3个澄清问题
- 在我回答前，不得给最终结论（只能给可能性列表）
这招对“你自己也没想明白”的问题尤其有效，因为你往往需要它帮你把问题结构化，而不是给你一个漂亮但空心的结论。
4) 让它做“自我对抗辩论”（用第二人格打脸第一人格）
你不是要它更聪明，你是要它更不敢自信瞎说。
模板：
请用两位角色回答：
- 角色A：给出最强的正面论证
- 角色B：作为最苛刻的审稿人，逐条挑错（要求指出逻辑跳跃、隐含假设、证据不足）
最后由“裁判”给出：当前最合理的暂定结论 + 仍需验证的关键点
如果它真的没想明白，B 会把 A 拆得稀碎，你就看到了“没想明白”具体卡在哪里。
5) 让它输出“最小可行解释”（而不是大全）
模型越没想明白越爱铺开、越爱“百科式堆砌”。你要反着来：只允许它给最短的可复述推理。
模板：
用不超过120字解释你的核心推理。
不能用“可能/通常/一般而言”这类糊词超过2次。
解释完后列出：你省略了哪些关键条件。
如果它做不到，说明它在用氛围感代替理解。
6) 让它“先做一致性检查”，再回答
你可以直接让它做“自检”，这会显著降低胡说概率：
回答前先检查：
- 你的答案是否依赖任何未说明的假设？列出来。
- 是否存在与常识/定义冲突的地方？
- 是否有两个互相矛盾的推断同时出现？
通过后再给答案。
7) 最狠的一招：让它“生成测试用例/反事实”
懂不懂，看它能不能提出能打败自己的测试。
模板：
请提出3个可以验证你结论的测试（实验/数据/观察都行），并说明：
- 结果A出现意味着你对
- 结果B出现意味着你错
不能泛泛而谈，必须可操作。
这会把它从“语言生成器”拉回“推理系统”。
你真正要建立的是：你的“人类元认知”外接一个“模型自检壳”
一句话：别问它“是什么”，问它“凭什么 + 什么时候会错”。
给你一个最实用的“一键咒语”
你下次任何问题前面直接加这一段：
别急着答。先把问题拆成：已知、未知、关键假设、可检验预测。
再给结论 + 置信度 + 3条可能错的点 + 2个反例。
如果信息不足，先问我最多3个澄清问题。
这段足够把大多数“看起来懂、其实没懂”的输出打回原形。
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