TechRadar 9月22日刊文称，在向ChatGPT提问后追加一句“你对你的回答有哪些不确定？”，可以迫使聊天机器人指出自身答案中最薄弱的假设，从而让用户补充缺失信息，得到更可靠的结果。该媒体编辑在旅行行程和笔记本电脑维修两个场景中测试了这一做法。

文章说，作者对ChatGPT看似没有负面可能、也不提出后续问题的答案保持警惕，认为模拟出的AI自信可能给用户带来意外障碍。其方法很简单：正常对话得到回答，然后追问AI认为该回答哪里最弱。作者称，ChatGPT常会直接指出此前对话中悄悄作出的某个假设；一旦这个假设可见，他就能补上缺失信息，获得真正更好的答案。

在旅行行程测试中，作者要求规划三天家庭旅行。提供基本信息后，ChatGPT给出的行程包含上午活动、午餐建议、下午停留，并留有看似足够的休息空间。但作者追问后，ChatGPT回答，它不确定行程节奏，尤其是第二天。它假设这个家庭能轻松完成两项主要活动并在中间休息，却不知道孩子的午睡安排、通常精力水平以及旅行中希望有多少空闲时间，也不知道住宿地点，因而无法准确估算交通时间。如果这些假设错误，实际执行会比纸面上紧张得多。作者随后提出每天只安排一项重要活动、下午保持灵活，ChatGPT据此重做行程，新版更像真实家庭能完成的计划。

在笔记本电脑场景中，作者给出假设：一台老旧电脑开始吃力，应维修还是更换。ChatGPT根据电脑年龄、维修成本、性能和更换价格给出框架，并建议更换可能是更合理的长期选择。作者再次追问不确定之处。ChatGPT回答，它不确定在不知道实际维修费用和故障原因的情况下建议更换是否恰当；它用电脑年龄推测未来可能出问题，但年龄本身不能说明更换在经济上是否明智。如果只是电池或存储升级等较便宜的问题，维修可能显著延长使用寿命。它表示，知道型号、配置、症状和预估维修价格后会更有信心。文章称，这次弱点在ChatGPT说出后变得明显：作者等于在未说明问题是什么、修复要花多少钱的情况下，问一个未知问题是否值得修，而ChatGPT仍然给出了答案。

文章指出，人类通常能坦然表示在知道更多信息前无法作出推荐，但ChatGPT被设计成有帮助，而帮助往往意味着填补空白，让对话继续。有时它会用想象出的信息弥补缺口，而不论这些信息是否符合现实。

这一追问还可扩展。“你现在不确定什么？”可作为起点，答案也能成为下一个问题的基础。如果ChatGPT列出三个不确定点，可以问哪一个最可能改变其建议；如果它说缺少重要背景，可以问具体需要什么信息；问“我能告诉你什么会让你更确定？”有助于让AI给出更好的答案。文章称，这在做决策时尤其方便。