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昨天 14:55
問卷分析不用再手動拉樞紐！Google 表單內建 Gemini，自動算數字還會給建議
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活動結束、教育訓練上完、滿意度問卷收回來之後，最花時間的往往不是發問卷，而是整理結果：匯出試算表、拉樞紐、算百分比，再想辦法寫成主管看得懂的結論。Google 在 11/5 宣布，Google 表單的「回覆」分頁加入 Gemini「可執行的洞察」（Actionable insights），可以直接幫你找趨勢、算數字，還會建議下一步。
📊 這次更新的重點
．位置：Google 表單上方「回覆」分頁 → 「Actionable Insights」區塊 → 按「Generate insights」
．怎麼算數字：Gemini 會實際寫 Python 程式並執行，次數、百分比、比較結果都是從你的回覆資料算出來的
．能做什麼：找出關鍵趨勢、跨題目的關聯（例如「哪個部門」和「滿意度」的關係），整理重點並建議下一步
．產出內容：分成「重點摘要」「進階分析與關聯」「建議的下一步」，可以點「分析步驟」看它怎麼算的
．適用題型：所有題型都能分析，不只文字題
⏰ 什麼時候會看到？
．快速發布（Rapid Release）網域：11/2 起陸續上線
．排定發布（Scheduled Release）網域：11/19 起陸續上線
．兩者都是逐步推出，功能最多可能要 15 天才出現在你的帳號
公司帳號還沒看到很正常，可以問 IT 你們的網域是哪一種發布設定。
✅ 誰可以用？
．Business：Business Standard、Business Plus
．Enterprise：Enterprise Standard、Enterprise Plus
．Education：Education Plus，以及 Google AI Pro for Education、Teaching and Learning 加購方案
．個人：Google AI Pro、Ultra 方案
．公司帳號需要開啟「智慧功能與個人化」設定，才能使用 Workspace 側邊欄的 Gemini（由管理員在管理控制台設定）
💡 上手 3 步驟
1️⃣ 確認門檻：表單至少要有 12 份回覆、3 個題目
2️⃣ 打開表單 →「回覆」分頁 → 找到 Actionable Insights → 按 Generate insights
3️⃣ 先看「分析步驟」核對它用了哪些題目、怎麼分組，再把結論複製進報告
⚠️ 三個常見錯誤
1️⃣ 拿測驗表單來用
→ 開啟「測驗設定」的表單不能使用這個功能。考卷類的成績分析還是要靠試算表。
2️⃣ 回覆太少就想看趨勢
→ 少於 12 份回覆不能產生洞察；就算剛好過門檻，樣本太少的「趨勢」也很容易只是巧合。寫報告時記得標註回覆數。
3️⃣ 把 AI 的建議直接當成決策
→ Google 官方也提醒，Gemini 可能產生不準確的內容。數字可以點「分析步驟」回頭核對；「建議的下一步」只是起點，要不要做、先做哪個，還是要結合你知道的背景（預算、時程、參與者是誰）。
📝 小練習
找一份你最近收回的問卷（教育訓練回饋、活動報名、員工意見調查都可以），先自己寫下「我覺得最重要的 3 個發現」，再用 Gemini 產生洞察，比對看看：
．它找到哪個你沒注意到的關聯？
．它有沒有哪個結論，是你知道背景後會覺得不對的？
這個比對過程，就是練習「把 AI 當分析助理、自己當決策者」最好的方法。
📌 補充：表單原本就有的 Gemini 功能
．文字題摘要：單一文字題有 3–200 份回覆時，自動產生摘要
．主題分類：文字題回覆在 8–200 份時效果最好，可以把意見分成主題並開成 Google 試算表、附圓餅圖
📚 104學習相關課程
．免費課｜AI工作術 第3堂：用AI看數據（先把疑問寫成決策問題，再請 AI 分析）
．免費課｜AI工作術 第2堂：用AI做研究（查證來源、區分事實與推測）
．Gemini 職場實戰應用課：不用寫程式也能把工作變快
💬 你最常用 Google 表單做哪一種問卷？整理結果最花時間的是哪一步？留言分享，看看 Gemini 能不能幫上忙！
📎 資料來源
．Google Workspace Updates：Get actionable insights with Gemini in Google Forms（2026-11-05）
．Google 說明中心：Summarize & analyze responses with Gemini in Google Forms
※ 功能上線時程、適用方案與介面名稱以 Google 官方公告為準；中文介面的按鈕名稱可能不同。
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昨天 13:39
ChatGPT 生圖再升級！Images 2.6 會做 GIF、記住你的商品圖，行銷人 5 個用法一次學
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做社群貼文最花時間的，常常不是想文案，而是每次都要重新上傳商品圖、跟 AI 解釋「這是我們家的吉祥物」，做出來的圖還每張長得不太一樣。
OpenAI 在 11/4 推出 Images 2.6，剛好把這幾個痛點補上：能做會動的 GIF、能把參考圖存起來用 @ 叫出來。先講結論：免費版也能用，行銷、小編、美編都值得花 10 分鐘試一下。
📊 這次更新的重點
．誰能用：官方寫明 ChatGPT 與 Codex「所有方案」全球同步上線，電腦、手機、網頁都可以
．速度：官方說生圖速度比之前快 50%
．GIF 動畫：可以請 ChatGPT 做循環 GIF，或上傳一張靜態圖請它「動起來」（GIF 功能官方寫「陸續開放中」，還沒看到的話等幾天）
．存參考圖：把照片存成參考圖並取名，之後在新對話打「@名字」就能直接使用，不用重新上傳
．規模：官方公布，ChatGPT、Codex 和 API 每週合計生成約 40 億張圖，平均一天超過 5 億張
💡 行銷人 5 個馬上能用的用法
1️⃣ 把商品存成參考圖，一次做整套素材
上傳商品照，請 ChatGPT「把這張存成參考圖，名字叫 新品保溫瓶」。之後打「幫 @新品保溫瓶 做一張聖誕節主視覺，16:9」，再換「做成 IG 限動 9:16」，同一個商品在不同版位都長得一致。
2️⃣ 讓吉祥物或商品動起來
「把這張吉祥物圖做成循環 GIF，讓它揮手打招呼」「做一個咖啡冒熱氣的循環 GIF」。做完可以調整播放速度，再存到手機或直接分享。
3️⃣ 社群反應圖、梗圖
官方示範的用法之一：用品牌角色做一組「讚」「哭哭」「加油」反應 GIF，留言回覆、群組互動都用得到。
4️⃣ 一張圖改出多種尺寸
ChatGPT 生圖支援任意長寬比，可以直接在提示詞寫「1:1 貼文」「9:16 限動」「16:9 橫幅」，或用編輯器的長寬比選項重新產生。
5️⃣ 拍影片前先做動態分鏡
要拍產品短影音前，先請它把分鏡做成 GIF，看動作順不順，再跟廠商或主管溝通，省下來回修改的時間。
✅ 交代 AI 做圖的小公式
「主角（@參考圖）＋要做什麼（海報／GIF）＋什麼會動、怎麼動＋尺寸比例＋風格與文字」
例：「用 @新品保溫瓶 做循環 GIF：瓶蓋打開冒出熱氣，背景是雪景，1:1，文字『暖心價 599』放在下方」
⚠️ 三個常見錯誤
1. 每次都重新上傳商品圖：存成參考圖，用 @ 叫出來，同一個商品在每張圖都比較一致。
2. 只說「做成 GIF」：沒講清楚「什麼在動、怎麼動」，做出來常常亂動一通。
3. 上傳網路上的 GIF 要它改：官方說明 ChatGPT 不能編輯你上傳的動態 GIF，只能改它自己做的。另外，修圖時圈選的範圍不一定精準，可能改到範圍外，交出去前要檢查。
📝 小練習：挑一題試試看
① 把你們公司 Logo 或商品存成參考圖，取一個好記的名字
② 用它做一張 1:1 的節慶貼文圖，再改成 9:16 限動
③ 請它做一個 3 秒感的循環 GIF，讓商品或角色動起來
做完記得檢查：文字有沒有錯字、商品細節有沒有走樣、品牌顏色對不對。
給工程師、設計師的補充：API 分成兩個模型，GPT-Image-2.6 Flare 重速度（品質設低時最快約 6 秒出圖），Sunburst 重品質與多次編輯的一致性；API 另外支援 SVG 匯出，以及調整「規劃多少」的 complexity 參數。
📚 想把 AI 生圖用在工作上，推薦這幾門課
．不用畫也能設計！AI 繪圖：打造品牌視覺的提案實戰
．生成式 AI 辦公室應用能力課程（含圖像生成與簡報製作）
．ChatGPT 技能放大術｜精準指令與任務拆解
💬 你最想讓哪個商品或角色「動起來」？做出來的 GIF 歡迎留言分享！
資料來源：
OpenAI〈Introducing Images 2.6〉（2026-11-04）
OpenAI Help Center〈ChatGPT Release Notes〉（2026-11-04）
OpenAI Help Center〈Images in ChatGPT〉
（內容以 2026 年 11 月 OpenAI 官方說明為準。「快 50%」為官方說法，未說明比較基準；GIF 長度、參考圖可存數量官方未公布，實際以 ChatGPT 畫面為準）
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前天 09:41
ChatGPT 搜尋量已達 Google 兩成！行銷人必學的 AI 搜尋優化（GEO）入門
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你寫的產品頁、部落格文章，SEO 排名都顧好了，可是客戶現在愈來愈常直接問 ChatGPT：「推薦哪一家？」「這個怎麼選？」如果 AI 的回答裡沒有你的品牌，排名再好也可能被跳過。這篇帶你看懂最新數字，以及行銷人現在就能做的 GEO 基本功。
📊 OpenAI 說了什麼？
．11/2 在紐約一場 OpenAI 主辦的餐會對談中，ChatGPT 消費者產品負責人 Adam Fry 表示：ChatGPT 的搜尋量約是 Google 查詢量的五分之一（約 20%）
．OpenAI 怎麼算「一次搜尋」：使用者問了問題、ChatGPT 去上網查資料，就算一次；也就是「以前會跑去搜尋引擎問的事」
．同場資訊：ChatGPT 週活躍用戶約 60 天內從 10 億成長到 12 億
⚠️ 先看懂這個數字的限制
．這是 OpenAI 自己的說法，Google 那邊的查詢量從哪裡來，OpenAI 沒有公開
．「搜尋」的定義是 OpenAI 自己訂的，跟 Google 的一次搜尋不一定能直接相比
．所以比較好的解讀是：AI 搜尋已經是一個不能忽略的入口，而不是「Google 已經被取代」
💡 GEO 是什麼？跟 SEO 差在哪？
．SEO（搜尋引擎優化）：讓你的網頁在搜尋結果排前面，使用者點進來
．GEO（生成式引擎優化）：讓 AI 在整理答案時，讀得到、讀得懂、願意引用你的內容
．好消息是 GEO 不是從零開始。Google 官方說明：要出現在 AI 摘要（AI Overviews）和 AI 模式，沒有額外的特殊優化要求，SEO 基本功一樣適用；也不需要另外做「AI 專用」的檔案或標記
✅ 行銷人的 GEO 入門 5 步驟
1️⃣ 先確認 AI 爬得到你
．檢查網站的 robots.txt：OpenAI 用「OAI-SearchBot」決定網站能不能出現在 ChatGPT 搜尋答案裡，官方建議允許它；擋掉的話，網站不會出現在 ChatGPT 搜尋回答中
．「GPTBot」是另一隻，管的是內容能不能拿去訓練模型，兩者可以分開設定
．Google 那邊則是讓 Googlebot 能正常爬取、網頁能被索引
2️⃣ 重要內容寫成文字
．價格、規格、適用對象、步驟，不要只放在圖片或影片裡
．Google 也提醒：結構化資料要跟頁面上看得到的文字一致
3️⃣ 一頁回答一個問題，答案放前面
．用客戶真正會問的句子當小標，例如「○○適合新手嗎？」
．第一段直接給結論，再補理由和條件，AI 比較容易擷取
4️⃣ 寫出可以被引用的事實
．具體數字、日期、比較條件，並附上資料來源
．模糊的形容詞（業界最強、CP 值最高）很難被 AI 當成依據
5️⃣ 定期自己去問 AI
．每月用 ChatGPT、Google AI 模式問 10 個客戶常問的問題，記錄：有沒有提到你的品牌？引用的是哪一頁？說法正不正確？
．Google 的 AI 摘要與 AI 模式帶來的點擊，會算在 Search Console 成效報表的「網頁」類型裡
⚠️ 三個常見誤解
❌ 「GEO 要另外學一套黑科技」：Google 明說沒有特殊優化或專用標記，先把 SEO 基本功做紮實
❌ 「把 AI 爬蟲全部擋掉最安全」：擋掉 OAI-SearchBot，網站就不會出現在 ChatGPT 搜尋回答中；如果只是不想被拿去訓練，要設定的是 GPTBot
❌ 「ChatGPT 已經取代 Google」：20% 是 OpenAI 自己的估算，Google 的數字來源未公開，兩邊都要顧
✏️ 小練習
挑出你負責的產品，想 3 個客戶最常問的問題，今天就丟進 ChatGPT 問問看：
．回答裡有出現你的品牌嗎？
．它引用的是你的官網、媒體報導，還是競品？
．有沒有說錯的地方？哪一頁內容需要補？
📚 想把 GEO 和 AI 行銷做進工作裡，可以看這幾堂 104學習課程
．AI 時代的 SEO 生存指南：從基礎到實戰全面掌握 AIO 與 GEO 核心能力
．【免費課程】AI工作術 第2堂｜用AI做研究
．AI行銷素養能力檢測｜104 AI測驗認證
．【免費報名】第二屆 AI 行銷學習營－開課說明會
你最近有沒有直接問 AI 找產品、找店家？你的品牌在 AI 回答裡出現了嗎？留言分享你測試的結果！
資料來源：
．9to5Google〈ChatGPT has hit roughly 20% of Google Search volume, OpenAI says〉（2026/11/3）：https://9to5google.com/2026/11/03/chatgpt-has-hit-roughly-20-of-google-search-volume-openai-says/
．Big Technology〈OpenAI: ChatGPT Search Is About 20% of Google's…〉（2026/11/3，Adam Fry 對談）：https://www.bigtechnology.com/p/openai-chatgpt-search-is-about-20
．Google 搜尋中心〈AI features and your website〉：https://developers.google.com/search/docs/appearance/ai-features
※ 20% 為 OpenAI 自行估算，Google 查詢量來源未公開；相關規定以各平台官方公告為準。
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前天 09:30
Google 試算表一次用 AI 填 3,000 格還附出處！資料整理快 55 倍的實作教學
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要幫 200 家廠商補上產業別、把 500 則客戶留言分成正評負評、替一整欄活動寫標語……這種「一格一格填」的工作，現在可以交給 Google 試算表裡的 Gemini。
📊 這次更新了什麼？
Google Workspace 官方部落格 2026 年 10 月 28 日公告，Google 試算表的 AI 填格功能（Fill with Gemini／AI 函式）有兩項升級：
．逐格附出處：用 AI 產生的內容如果參考了網路資料，每一格都會標出引用的網路來源，方便你稽核、查證
．單次最多 3,000 格：一次請求可以處理更大量的資料
．Google 內部 95 人研究：處理 500 格的任務，最快比手動輸入快 55 倍（以英文提示詞、英文使用者測試）
．10 月 20 日起逐步推出，最多約 15 天陸續看到
💡 誰可以用？
．Google Workspace：Business Standard／Plus、Enterprise Standard／Plus
．個人：Google AI Pro、Ultra
．教育版加購 Google AI Pro for Education 等
．公司帳號已開啟「Gemini in Sheets」的人會預設看到，免費個人帳號目前不在名單內
✅ 實作：用 AI 函式填一整欄
1️⃣ 準備資料：把要處理的內容放在同一列，例如 A 欄公司名稱、B 欄官網
2️⃣ 輸入函式：在 C2 輸入
=AI("依照公司名稱判斷所屬產業，只輸出產業名稱", A2:B2)
也可以從上方選單「插入 → 函式 → AI」叫出來
3️⃣ 產生結果：選取儲存格，按「Generate and Insert」產生內容
4️⃣ 套用整欄：往下自動填滿，或在表格最右欄點「Insert AI column right」新增 AI 欄
5️⃣ 查看出處：點進儲存格、滑過內容，按「Sources」就能看到引用的網路來源
📝 3 個好用的提示詞寫法
．分類：=AI("把這則留言分成正評、負評或中立，只輸出其中一個", D2)
．摘要：=AI("用 20 字以內摘要這段客戶回饋", E2)
．產生文案：=AI("為這個活動寫 10 字以內的標語", A2)
訣竅：說清楚「輸出格式」與「字數上限」，並把需要的資料用範圍參數一起給它，Google 也建議這樣做來提高品質
⚠️ 三個常見錯誤
❌ 不給範圍參數：AI 函式看不到整份試算表或其他雲端檔案，沒給範圍就容易亂答
❌ 不核對就直接用：Google 自己也提醒 Gemini 可能產生不正確的資訊；有附出處的就點開來源，沒有出處的數字更要自己查
❌ 一次選太多格就以為卡住：AI 函式每次選取只會先產生前 350 格，等它跑完再選下一批；用量也有短期與長期上限，到上限要等 24 小時
✏️ 小練習
拿一份你手上的名單或回饋表，複製一份副本，新增一欄 AI 函式做分類，隨機抽 10 格人工核對，算算看 AI 對了幾格。
📚 想把試算表與 AI 用得更好？
．【免費課程】AI工作術 第3堂｜用AI看數據
．AI x Excel 數據分析：把資料變黃金！從混亂到資料流正規化
．數據分析師｜入門實戰：Excel x AI 打造最強數字力｜104獨家AI課程
你最想把哪一種「一格一格填」的工作交給 AI？歡迎留言分享你的用法！
資料來源：
．Google Workspace Updates（2026/10/28）：http://workspaceupdates.googleblog.com/2026/10/fill-with-gemini-now-provides-cell-level-citations-for-web-sources-and-supports-larger-requests.html
※ 功能介面與適用方案以 Google 官方最新說明為準；按鈕名稱可能依介面語言顯示為中文。
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前天 09:29
會用 AI 的人錄取率高 78%！只有 1.2% 的人把這項技能寫進履歷
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你每天都在用 ChatGPT、Copilot 或 Gemini 處理工作，但你的履歷上看得出來嗎？
📊 數據怎麼說？
LinkedIn 在 2026 年 10 月 27 日發布的就業市場數據指出：
．在個人檔案列出「AI 素養」技能的會員，被錄用的機率比沒列的人高 78%，獲得升遷的機率高 11%
．但目前只有 1.2% 的 LinkedIn 會員有列出任何 AI 技能
．要求 AI 素養的職缺比例，過去 12 個月成長約 65%，現在是 2023 年的 10 倍以上
．需求成長的不只工程職，還包括行銷、設計、專案管理、行政與寫作類工作
換句話說：很多人已經會用 AI，卻沒寫出來，等於把加分機會留在桌上。
⚠️ 先看懂這個數字
．這是 LinkedIn 平台的會員數據，比較的是「有列 AI 素養技能」和「沒列」的會員，LinkedIn 沒有公開排除其他因素的方法，不能直接解讀成「寫上 AI 就一定比較容易錄取」
．數據涵蓋全球會員，不是台灣單獨的統計
但方向很清楚：企業越來越在意 AI 能力，而會寫出來的人還很少。
✅ 把 AI 能力寫進履歷的 3 個步驟
1️⃣ 盤點：你在工作上真的用 AI 做過什麼？
．列出工具（ChatGPT、Copilot、Gemini、Claude……）＋任務（寫企劃、整理資料、做簡報、分析數據）
．只寫自己真的會、能當場示範的，不要為了關鍵字硬加
2️⃣ 寫成「成果」，不是只寫「會用」
．❌ 熟悉 ChatGPT
．✅ 用 ChatGPT 建立週報初稿流程，把每週整理時間從 3 小時縮短到 1 小時，並由本人核對數據後送出
重點是：任務＋工具＋成果，再加一句你怎麼把關品質
3️⃣ 補上可以被驗證的證明
．AI 相關證照或檢測成績，例如 iPAS AI 應用規劃師、104 AI 通用素養檢測
．完成的課程紀錄、作品集連結
面試時被問到，就拿實際做過的例子來說明
⚠️ 三個常見錯誤
❌ 只寫工具名稱：「會用 ChatGPT」幾乎每個人都會寫，看不出程度
❌ 誇大能力：寫了「精通 AI 自動化」，面試一問細節就露餡
❌ 只放在自我介紹：技能欄、工作經歷、證照欄都要對得起來，履歷篩選時才找得到
✏️ 小練習
打開你的履歷，找一段工作經歷，試著加一句：「使用＿＿（AI 工具）完成＿＿（任務），讓＿＿（成果）。」寫不出來的話，就是下一步要練的地方。
📚 想讓 AI 能力「看得見」？可以從這些開始
．【免費觀看】AI 通用素養速攻班｜完課領券考取 104 AI 通用素養檢測
．104 AI 通用素養檢測｜104獨家AI測驗認證
．【免費課程】生成式 AI 如何顛覆您的工作模式（完課紀錄回傳履歷表）
．生成式AI｜雙證合一速攻班（iPAS AI 應用規劃師備考）
你的履歷上有寫 AI 技能嗎？你會怎麼描述自己用 AI 的經驗？歡迎留言分享！
資料來源：
．LinkedIn Pressroom〈LinkedIn data shows where opportunity is emerging as work changes〉（2026/10/27）：https://news.linkedin.com/2026/linkedin-data-shows-where-opportunity-is-emerging-as-work-changes
※ 78%、11% 為 LinkedIn 會員「有列／未列 AI 素養技能」的比較，非因果關係證明。
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11/04 09:35
AI 只拿來省時間太可惜！Anthropic 主管的 3 招「野心提示詞」，讓 Claude 從助理變顧問
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你用 AI 都在做什麼？改錯字、整理會議紀錄、把信寫得客氣一點……這些都很好用，但如果 AI 只幫你「做得更快」，其實只用到它很小一部分的能力。
💡 這篇方法從哪來？
Anthropic 負責 Claude.ai、Cowork 與 Claude Code 桌面版工程的主管 Felix Rieseberg，2026 年 10 月 13 日在個人部落格發表〈How to be more ambitious: A tutorial for humans with models〉。他把使用 AI 的「野心」分成四個方向：
．速度：同樣的事做得更快（大多數人停在這裡）
．高度：交代想要的「結果」，不只交代單一任務
．深度：用該領域頂尖專家的方法和原始資料來做
．廣度：借用其他領域的知識、工具和技巧
速度大家都會用，下面拆解另外 3 招，每招都附上可以直接改寫的職場例子。
1️⃣ 第一招「高度」：從交代任務，改成交代結果
他舉自己的例子：以前請 Claude 修一個一個當機問題，後來改成請它「讓 App 保持不當機」，並讓它能讀當機報告、對應程式版本、在不同作業系統上重現與驗證修正。
套到上班族的「季度檢討簡報」，可以一層一層往上拉：
．一般版：幫我把這季數字填進簡報範本
．高一層：說明這季哪些地方變了、為什麼變、接下來該怎麼做
．再高一層：找出最急的 3 個決策，幫每個決策先寫好正反兩方的論點
．最高一層：設計一個比季度簡報更好的檢討方式，用過去的資料驗證，並跟現行做法並行一季比較
自問一句：「這件事做完之後，我真正想發生什麼？」答案就是你該交給 AI 的目標。
2️⃣ 第二招「深度」：要求用專家的方法，而不是更長的答案
深度不是要 AI 寫更多字，而是要它像該領域最頂尖的人那樣做事。例如分析客戶流失：
．不要只要一張整理好的表格，請它用資料科學家和統計學家會用的方法
．不要先假設「流失是新手引導沒做好」，請它從原始資料重新驗證這個假設
．目標也可以訂得更積極：他舉例，網頁載入要 10 秒時，與其要求改成 5 秒，不如直接要求 200 毫秒，並告訴 AI 這個目標是合理的
可以先把這段話貼在任務前面（依原文概念改寫）：
「我要的是更深入的版本，不是更長的版本。請先告訴我：
① 這個領域的頂尖專家會做、但我沒要求的事是什麼？
② 他們會從哪些最原始的資料開始？
③ 他們會用哪些具體的方法和工具？
④ 除了你和我之外，有什麼方法可以確認結果是對的？
接著，請把我的需求改寫成要求上述做法的版本。」
3️⃣ 第三招「廣度」：把名詞改成動詞，找來跨領域的專家
他建議把任務的「名詞」換成「動詞」，就會想到其他領域的人能幫忙。例如「季度檢討」改寫成「讓很忙的人在 30 分鐘內相信一個因果故事，並在不確定中做出決定」，你就會想到：分析師、記者、編輯都能派上用場。
要找漏洞時，也可以請 AI 從「放空的投資人」「鑑識會計師」這類角度挑毛病。
注意：他特別提醒，要請 AI「做」這些專家會做的事，而不是「模仿」他們的口吻寫作，單純角色扮演不會讓結果更好。
⚠️ 三個常見錯誤
❌ 目標訂太空泛：「幫我賺錢」這種指令，在 2026 年對多數工作還行不通，目標要具體、可檢查
❌ 讓 AI 自己打分數：他明確提醒，現階段模型還不適合評斷自己的成果，要用外部方式驗證，例如回原始資料重算、用沒看過的資料測試、跟過去紀錄比對
❌ 每件事都硬拉高度：高度最適合「看結果」的工作，例如報告、分析、流程改善；偏創意的工作不一定適用
✏️ 小練習
挑一件你這週要交給 AI 的工作，用三個問題重寫一次指令：
．高度：做完之後，我真正想發生什麼？
．深度：這個領域最厲害的人會怎麼做？從什麼資料開始？
．廣度：把任務改成動詞，還有哪個領域的人能幫上忙？
比比看，兩個版本的 AI 回答差在哪裡。
📚 想把 AI 用在工作上？這幾堂免費課可以接著看
．【免費課程】AI工作術 第1堂｜用AI寫企劃（先定讀者、目的，再請 AI 給主張和大綱）
．【免費課程】AI工作術 第2堂｜用AI做研究（比對來源、區分事實與推測）
．【免費課程】AI工作術 第3堂｜用AI看數據（把疑問寫成決策問題）
．【免費課程】AI工作術 第4堂｜用AI審提案（請 AI 扮演反方）
你平常用 AI 最常停在哪一層？速度、高度、深度還是廣度？歡迎留言分享你改寫前後的指令！
資料來源：
．Felix Rieseberg〈How to be more ambitious: A tutorial for humans with models〉（2026/10/13）：https://felixrieseberg.com/how-to-be-more-ambitious-a-tutorial-for-humans-with-models/
※ 文中提示詞為依原文概念改寫的中文版本，季度簡報、客戶流失、網頁速度等例子出自原文。
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11/04 09:04
AI 寫的報告越看越專業，卻有 8 成人沒抓到錯？交出 AI 文稿前必做的 5 個檢查
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用 AI 寫報告、簡報、文案，越寫越順、越看越專業，你還會一句一句檢查嗎？
📊 研究怎麼說？
華頓商學院 Steven Shaw 與 Gideon Nave 的研究（2026 年發表於 SSRN），讓 1,372 位受試者解邏輯題，可以自由問 AI 聊天機器人，但 AI 有時會給錯誤答案。結果：
．AI 答對時，超過 9 成的人照著用
．AI 答錯時，仍有約 8 成的人照單全收
．有 AI 協助的人，就算答案是錯的，信心也跟著變高
．加上獎金和即時對錯回饋後，推翻錯誤答案的比例從約 2 成提高到 4 成多，但多數人還是接受了錯誤答案
研究者把這種「把思考整個交給 AI」的狀態稱為「認知投降」（cognitive surrender）。
專業人士也一樣。Anthropic 在 2026 年 10 月發表的研究，請 50 位專業資料分析師用 AI 代理完成一份商業分析，研究人員暗中用擲硬幣決定 AI 在每個判斷點偏向哪一邊。結果分析師有 86% 的選擇跟著 AI 的傾向走（沒有影響時應該約 50%）；77% 的人在事後說明裡重複了 AI 的論點，卻只有 15% 提到 AI 的影響，而且沒有人發現 AI 的偏好是被設定的。
文字越流暢，越容易讓人放下戒心。所以交件前，請用下面 5 個檢查把關。
✅ 交出 AI 文稿前必做的 5 個檢查
1️⃣ 數字與出處：每個數字都找得到原始來源嗎？
．把文中所有百分比、金額、日期、統計數字圈出來，一個一個回原始報告或官方網站核對
．AI 給的連結要實際點開，確認頁面存在、內容真的有寫這個數字
．找不到出處的數字，寧可刪掉，也不要「看起來合理」就留著
2️⃣ 專有名詞：人名、機構、法規、產品名都是真的、而且是最新的嗎？
．AI 常把相似的名稱混在一起，或編出不存在的報告、書名、條文
．法規、政策、價格、產品版本特別要核對年份，AI 的資料可能已經過時
3️⃣ 推論：結論真的能從資料推出來嗎？
．檢查有沒有把「相關」寫成「因果」，或用一個例子推論全部
．看到「研究顯示」「專家指出」卻沒說是誰，就要追問
．每段的主張和證據要對得起來，不能只有漂亮的形容詞
4️⃣ 判斷：這個結論是你的，還是 AI 的？
．先寫下自己的初步看法，再請 AI 協助，避免一開始就被 AI 的方向帶走
．請 AI 為你「沒選的那個方案」提出最有力的理由，看看自己是否真的考慮過
．問自己：如果主管問「為什麼這樣判斷」，你答得出來嗎？
5️⃣ 責任：每一句話你都願意署名負責嗎？
．確認沒有把客戶資料、內部數字等機密內容貼進不該用的 AI 工具
．語氣、用詞、格式是否符合公司規範與讀者身分
．最後把文稿從頭到尾讀一遍，能對每一句話負責，才交出去
⚠️ 三個常見錯誤
❌ 只看開頭和結論，中間段落直接放行：錯誤最常藏在細節數字裡
❌ 請同一個 AI「幫我檢查有沒有錯」就算數：它可能再次確認自己的錯誤，關鍵數字還是要回原始來源查
❌ 越趕時間越相信 AI：時間壓力下最容易照單全收，越急越要至少做第 1 項檢查
✏️ 小練習
拿你最近一份用 AI 寫的文稿，把所有數字和專有名詞用螢光筆標出來，數數看：有幾個你能在 3 分鐘內找到原始出處？
📚 想把 AI 用得更好？這幾堂免費課可以先看
．【免費課程】AI工作術 第1堂｜用AI寫企劃
．【免費課程】AI工作術 第2堂｜用AI做研究（比對來源、區分事實與推測）
．【免費課程】AI工作術 第3堂｜用AI看數據
．【免費課程】AI工作術 第4堂｜用AI審提案（請 AI 扮演反方）
你交出 AI 文稿前，最常檢查的是哪一項？有沒有被 AI 的錯誤坑過的經驗？歡迎留言分享！
資料來源：
．Shaw, S. D. & Nave, G.〈Thinking—Fast, Slow, and Artificial〉, Wharton School Research Paper, SSRN（2026）：https://papers.ssrn.com/abstract=6097646
※ 華頓研究的「8 成」指 AI 給出錯誤答案、受試者有查看 AI 建議時，照著錯誤答案作答的比例；實驗題目為邏輯題，非職場報告。
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