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這項技能指的是利用演算法和統計模型,讓電腦從大量資料中自動學習並預測結果,減少人為介入。具備此能力的人才能幫助企業優化決策流程、提升產品智能化,並在數據分析、推薦系統、影像辨識等領域創造價值。隨著數據量爆增及AI應用普及,擁有這項技能在科技、金融、製造、醫療等產業競爭力大幅提升,是現代職場不可或缺的技術利器。
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機器學習 學習推薦

吳振興 Jeff 知識長

管理主管

2025/06/18

【你知道GPT,正在每天偷走你的思考力嗎?】
前幾天跟同事聊天,有談到GPT目前與人之間的互動性,因為GPT給的情緒價值很高,回覆內容也算全面,所以有越來越多人會養成一個習慣,就是不管是做報告、發信件、整理資料、甚至是人際關係、男女交往、都會先「問看看GPT是怎麼說」,然後再整合進自己的想法。
原本這樣做也沒有太大問題,因為GPT的最大功能就是要節省時間,但有一類的人可能變得只會「問」,卻不再「想」了。
交資料來不及->輸入prompt->結果複製貼上->多的時間繼續用來玩樂->交資料來不及->再次輸入prompt->結果複製貼上
在這個過程中,乍看之下真的賺很大,好像變成努力學習的人都是多餘,卻忘記GPT只幫你過了這關,但自己卻在這個過程中,完全沒有得到收穫。
AI是來幫你「強化現有思考」,而不是來「取代你自己思考」。
【GPT不是最終解答,而是起始火花】
因為GPT可以快速整合資料,以前如果要整合思考很多項目是困難的,現在可以讓GPT做為快速增加思考點的工具,這樣可以讓我們的思維更開放,也能啟發更多的創意點。可以先請GPT開出幾個方向,然後再開始思考。
哪一個更貼近我的需求?又或是我可以進行補強? 我該如何加入更多觀點?
這樣GPT對我們來說,就不會是一prompt一出,複製貼上,控制的主導權還是在自己身上。
【用對話來強化自己思考,也讓GTP了解你的需求】
有時候我會覺得下prompt跟夥伴講話很接近,一個很模糊攏統的prompt,也就會得到一個很虛的結果,又甚至與需求不同,但如果你嘗試去補充你的需求跟內容,等同也是在修正自己的溝通方式,如何每次都能給出一段好的prompt,其實也是鍛鍊自己跟夥伴溝通的要點。
再來GPT也需要更了解你,如果每次下prompt都是得到一個AI感很重的內容,那表示你跟GPT之間也還沒有建立出完整的連結,所以多試著花時間與GPT對談,也能讓自己更了解如何調整溝通方式。
【只複製不學習,我們就只是個內容搬運工】
GPT可以依照需求生成很多有用的資料及內容,而且看起來也很合理,但這終究是GPT產出的,我們不會因為用GPT產出了1,000篇優質的內容,自己就成為一個優秀的文章大師,反而就像是吸毒一樣會越陷越深,變成沒有GPT就什麼都不是的一個人。
這樣的結果光想想就覺得可怕,所以我們除了在產出優質的內容時,同步去了解背後的邏輯及思維,並且嘗試用自己的語言去理解,不要認為自己寫的沒GPT好就不去做,因為這個動作才是讓自己從「資訊搬運工」變成「思考加工師」。
【不要把GPT當作「生成工具」,而是「訓練工具」】
我自己會把GPT當成是陪練,就是讓GPT來出題目,然後我去回覆,然後請GPT來評分,甚至當作是辯論的對手,在這樣的過程中不僅GPT可以更了解你的思維邏輯,同時也可以提出自己一些思考的盲區,這部分幫助我非常多,也能夠刺激我去思考更多更全面。
【有GPT不代表就一定要樣樣全靠GPT,試著自己思考解決】
這句話聽起來有點奇怪,明明就有好用的工具,為什麼還要花時間自己去解決,其實這是因為你不可能在會議中、對談時、突然跟對方說我查一下GPT後再進行回覆,卸下GPT之後的人才是真正的你,所以適度思考不要太過依賴,也是真正讓自己成長的好方法。
從「只會問AI的人」,變成「善用AI學習的人」,讓自己來決定「我怎麼想、怎麼說、怎麼做」
用GPT會不會每天偷走你的思考力,這並沒有絕對的答案,因為答案存在自己的使用方式之中。
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緯育TibaMe

04/01 09:48

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林尚能

執行長

03/06 08:56

OpenClaw:開源 AI Agent 的崛起與產業應用新機遇
最近收到一家金控公司的邀請,
將進行一場主題為 「OpenClaw:開源 AI Agent 的崛起與產業應用新機遇」 的專題演講。
這場分享將聚焦在OpenClaw自動化與企業系統整合,內容包含技術架構、產業應用案例,以及未來 AI 自動化市場的發展趨勢。隨著 AI 技術快速成熟,許多大型企業已開始思考如何從「使用 AI 工具」,進一步升級到「打造 AI 生產力系統」,讓 AI 能真正參與企業的營運流程。
本次演講將深入探討幾個核心議題:
一、LLM、Workflow 與 Agent 架構的演進,以及 AI 從問答工具走向自主行動系統的趨勢。
二、OpenClaw 的技術架構解析,包括 Hub-and-Spoke 架構、記憶系統、安全防護與 API 整合。
三、企業導入 AI Agent 的實務部署方式,例如 Docker 容器化、雲端部署與企業系統串接。
四、金融、電商、醫療與企業營運等不同產業的 AI 應用案例。
五、AI 自動化與 Agent Marketplace 未來可能帶來的產業變化。
對我而言,能受邀到金融產業分享 AI Agent 的技術與應用趨勢,也代表大型企業已開始高度關注 AI 自動化與企業數位轉型 的下一個階段。
未來企業的競爭力,很可能不再只是人力與資本,而是 AI 與自動化系統的整合能力。
當 AI 能夠 24 小時運作、協助處理資訊與流程時,企業的效率與決策速度將出現非常大的差異。
如果未來有企業或組織,也希望深入了解 AI Agent、OpenClaw 或企業 AI 自動化導入,
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