成為 AI 科學家｜提升 AI 實作能力必備，深度學習 TensorFlow 基礎與應用
104學習
深度學習AI
這項技能指的是運用多層神經網路模擬人腦學習模式，從大量資料中自動萃取特徵並做出預測或判斷。它能提升資料分析的準確度與效率，廣泛應用於影像辨識、語音識別、自然語言處理等領域。在職場上具備這項技能，代表你能開發或優化智慧系統，幫助企業自動化流程、提升決策品質，進而創造競爭優勢。因為相關技術持續進步且需求高，具備此能力的人才在科技、金融、製造等產業都相當搶手。
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AI協作的3個關鍵階段：節能、增能、賦能！
原標題：AI協作的3個關鍵階段：節能、增能、賦能！【聽見趨勢】
AI浪潮席捲而來， 工作型態正在改變，很多人對AI在工作中可能帶來的影響感到些許困惑和不安。不禁會問：「AI會取代我們嗎？」「如何用AI？」「從哪裡開始？」因為這些疑問，我們特別邀請在AI協作有豐富實戰經驗的小花老師，來進行分享。老師不僅有資訊背景，還是簡報溝通專家，融合與「資訊」及「人」的溝通洞察，給出許多應用AI的超實用建議！
文： 趨勢來賓 | 林稚蓉 小花老師
本文目錄：
與AI協作溝通的應用與挑戰
如何用AI優化企業作業流程
AI協作3階段：節能、增能、賦能
AI時代的人類角色：你依然是機長！
3個層次的工作思維 從哪裡開始使用AI
1. 與AI協作溝通的應用與挑戰
在AI工具的應用過程中，許多人最常遇到的問題是「如何讓AI回答更精準」。有時AI的回答看似離題，或者產生「幻覺」，讓使用者感覺比自己動手做還要更花時間。這種困境往往會讓初學者感到挫折，甚至放棄繼續使用AI工具。然而，這個問題的關鍵在於我們如何與AI進行有效溝通。
小花老師提到，因為自己過去資訊管理背景和簡報培訓經驗，因而對人機溝通有獨特的見解：「在資訊管理我們是要跟電腦講話，可是簡報培訓要講的是要跟人講話。而AI則是介於兩者之間，它需要明確的目的性、對方的邏輯性，以及精練易懂的表達方式。」基於這個概念老師分享了3個突破這些挑戰的關鍵方向：
方向1：理解AI提問的語法與邏輯
第一個關鍵方向是理解與AI溝通的基本語法和邏輯。老師提出生動的比喻：我們應該把AI視為一個「外國人」，而不是單純的機器。就像與外國人交談需要遵循特定的語法規則一樣，與AI溝通也需要掌握相應的「語法」。這包括了解官方提供的提示工程（Prompt Engineering）技巧，以及如何構建清晰、邏輯性強的提問。
「你不能把AI當做機器，你要把它當作是一個外國人，用他懂的語言，交流他懂的事情」。透過系統性地學習和運用這些溝通技巧，我們可以顯著提升與AI互動的效果。
將AI視為「外國人」而非機器，需要用特定的語法與之溝通
研究官方提供的提示工程（Prompt Engineering）技巧
掌握提問的基本文法和邏輯結構
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方向2：了解AI的能力與限制
AI技術雖然強大，但並非萬能。我們必須清楚認識AI可能產生「幻覺」，即一本正經地說出不準確的信息。同時，很多AI模型無法實時連網獲取最新信息，也可能在數學計算等特定領域表現欠佳。了解這些限制對於正確使用AI工具至關重要。「不是複製貼上就很容易就要上當了」老師提醒到「你要知道他可以做到什麼程度，他的限制又在哪裡，風險又在哪裡。」這種了解能幫助我們更準確地評估AI輸出的可靠性，並作出相應的調整和驗證。
持續關注AI功能的更新與發展
認識AI的局限，如無法上網、可能產生幻覺等
避免單純複製貼上，需要理解內容的正確性
方向3：善用不同AI工具的優勢
在當前AI工具快速發展的環境中，每個工具都有其特定的強項。例如，Chat GPT、Copilot、Gemini等工具各自擅長不同類型的任務。我們應該實際測試來了解每個工具的特點，並學會組合使用這些工具來達到最佳效果。「它們各自的強項，你都去嘗試過之後，你會發現工具是要多個東西組合之後，才會發揮你的效果。」這種組合使用的方法能夠彌補單一工具的不足，創造出更全面的解決方案。
小花老師分享了在金融業的實務應用案例：「像GPT或者是一些生成式AI，他們其實數學能力非常不好，會把數字當作文字來做處理。因此在進行數據分析時，我們建議將計算工作留在本機端進行，而使用AI來協助產生Excel函數公式再進行數據趨勢分析。」
每個AI工具都有其特定強項，如ChatGPT、Copilot、Gemini各有所長
多方嘗試不同工具，找出最適合的組合
透過工具組合來發揮最大效益
2. 如何用AI優化企業作業流程
在企業環境中，AI不僅是一個輔助工具，更可以成為提升工作品質的重要夥伴。小花老師認為，AI就像電力一樣「只要用到電的地方，都會有改善；同樣地，AI可以用在任何有關思考的部分，都可以帶來改善。」特別是在思考、企劃、溝通等需要創意發想的領域，AI的應用可以帶來顯著的效益提升。
然而，在運用AI工具時，企業必須特別注意資訊安全的議題。正如之前新聞報導三星員工將公司資料上傳至AI平台的事件，如何在提升效率與保護資料間取得平衡，是企業必須審慎考量的。以下分享幾個具體應用案例：
提升簡報製作效能
運用AI進行角色扮演，模擬不同聽眾的思維模式
針對不同對象客製化簡報內容和開場方式
提高提案的精準度和準備效率
提升規劃能力
老師分享了一個企業ESG工作計畫的實際案例：
運用AI進行利害關係人分析
模擬不同角色的需求和期待
透過管理顧問的角色扮演，擴展思考維度
根據各方意見制定具體執行方案
透過AI的協助，讓原本資歷較淺的員工也能在思考的廣度、深度和執行細節上有更好的表現。
3. AI協作3階段：節能、增能、賦能
AI的應用不應該是盲目追求新工具，而是要找到真正能夠為工作帶來價值的方式。老師觀察到，2023年人們熱衷於追逐各種新興AI工具，但到了2024年，企業的關注點已經轉向如何讓這些工具真正落地並解決實際問題。
老師以工具箱做比喻：「現在很多人手上都有很多AI工具，就像工具箱裡有很多螺絲起子，但卻不知道怎麼用這些工具來進行修理。」因此，重點不在於掌握多少工具，而是要培養使用情境的想像力，真正了解如何運用這些工具來解決實際問題。基於這樣的理解，AI協作可以分為三個階段，企業和個人可依據需求選擇適合的切入點：
節能階段：優化基礎工作流程
節能階段是AI應用的入門級別，主要針對那些耗時但相對單純的工作任務，這類工作的特點是幾乎人人都能完成，但往往需要耗費大量時間和精力，比如客戶發來一份PDF格式的報表數據，傳統做法需要手動重新輸入，不僅費時且容易出錯。但透過AI工具，可以快速將圖片中的表格轉換為可編輯的表格形式，這將大幅提升工作效率。
節能階段特別適合作為入門起點，因為這類任務相對簡單，容易看到明顯的成效。「當我們發現AI工具可以幫你省下這些瑣碎的時間，就會更有動力去探索其他的應用可能」。此外，這個階段的工作通常風險較低，即使出現錯誤也容易發現和修正，非常適合作為練習和熟悉AI工具的切入點。
增能階段：提升專業工作品質
進入增能階段後，AI的應用開始觸及到專業領域的核心工作。這個階段的特點是，使用者本身已經具備相關專業能力，而AI的角色是協助他們做得更好、更快、更精準。老師更分享了自己在製作簡報的經驗：「比如我需要幫客戶寫文案，我可以讓AI先產生多個版本的文案建議，然後基於我的專業判斷進行調整和優化。這樣不僅能激發更多創意靈感，也能大幅提升工作效率。」
這階段，AI不是取代人的專業判斷，而是透過提供更多選擇和可能性，幫助專業人士做出更好的決策。這種協作模式能夠顯著提升工作質量，同時也能為專業人士騰出更多時間專注於需要深度思考的任務。
賦能階段：開拓新的專業領域
賦能是AI協作的最高階段，善用AI輔助獲得新的能力和提升專業。在這階段，使用者能突破原有的專業限制，探索和掌握新的領域。小花老師觀察到，許多專業人士透過AI工具，成功地將自己的專業知識延伸到相關領域：「比如一個財務專家，可能過去只專注於數據分析，但透過AI的協助，他可以更容易地將這些專業知識轉化為易懂的視覺化報告，甚至發展出數據故事化的能力。」
賦能階段的關鍵在於，它不僅能提升效率、改善現有工作流程，更創造出新的可能性。善用AI專業人士可以更快地跨越學習曲線，建立起新的專業能力。這對於當今快速變化的職場環境特別重要，因為它讓終身學習和專業轉型變得更加可行。
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4. AI時代的人類角色：你依然是機長！
在AI時代，人類的角色定位至關重要。小花老師做了一個生動的比喻：「人的角色永遠是機長。即使現在的飛機很多部分都是由機器在操控，但為什麼還需要機長？因為機長要知道怎麼安全地把這些旅客帶到目的地，必須要應付突發狀況。」
這個比喻深刻點出人類在AI時代的核心價值：不是與AI競爭執行力，而是在掌握方向、判斷決策、危機處理等方面發揮獨特優勢。正如同機長一樣，我們不能把方向盤完全交給AI，而是要學會如何與AI協同合作，共同達成目標。
我們的核心職責
掌握方向：確定目標和願景
做出決策：判斷關鍵時刻的選擇
處理危機：應對突發狀況
承擔責任：為結果負責
3個層次的工作思維
工人思維：專注於完成具體任務
工頭思維：規劃設計與管理
建築師思維：理解需求，規劃願景
當AI變成每個人的標配，誰會產生更大更好的價值？就是懂人的人。—小花老師
5. 從哪裡開始使用AI
在面對AI工具快速發展的現狀，許多人感到困惑：究竟該從何處開始？是否要追逐每一個新出現的AI工具？在這部分老師觀察到，很多人在嘗試使用AI時往往陷入兩個極端：要麼因為害怕而遲遲不敢嘗試，要麼過度追逐各種新工具而失去重點。
老師強調，開始使用AI的關鍵不在於掌握多少工具，而在於找到適合自己的切入點，並且建立起正確的思維模式。「就像學開車一樣，一開始不需要了解引擎的工作原理，而是要先學會基本操作，逐步建立信心。」對於想要開始運用AI的個人或企業，小花老師提供了以下建議：
從工作情境出發
找出工作中的痛點
識別可能的應用情境
從簡單的任務開始嘗試
3個關鍵發展方向
了解AI：掌握潛能、限制和操作方法
了解人性：培養溝通能力和同理心
了解自己：釐清目標和行動意義
實踐建議
在使用AI之前，先靜下心來思考目標
清楚理解問題和需求
循序漸進，從節能階段開始
我們應該更加了解自己做這件事情對個人跟團隊的意義是什麼。當我們了解意義、了解目的時再去溝通，AI就不會胡說八道，它會順著這樣的意義感展開跟延伸。
透過小花老師的分享，我們可以看到AI不僅是一個工具，更是一個協作夥伴，協作過程關鍵在於我們如何正確定位自己的角色、如何善用AI特性，在提升效率的同時，也不斷強化自己的核心競爭力。AI時代，最重要的不是追逐所有新工具，而是找到適合自己的使用方式，並始終保持對專業與人性的關注！
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精選 推薦 : 豈止證照而已！跨域知識大串聯，打造屬於自己的能力系統
這段Podcast 是專訪Nabi iPAS 證照講師 陳正健（CCChen）如何透過經濟部 iPAS 產業人才能力鑑定，成功建立跨領域的專業系統。他至今已累積取得涵蓋 AI 應用、淨零碳規劃、智慧生產、食品保穫及品牌企劃等五大領域共 14 張證照。
CCChen強調，證照不應僅是孤立的紙本證明，而是應將所學知識與工作實務及數位工具深度結合，以提升解決複雜問題的職場競爭力。他分享了運用 AI 工具輔助學習與時間管理的策略，並以此帶動家人參與，展現出自主學習的正面能量。
他鼓勵專業人士打破學科框架，藉由跨域考證建構個人能力地圖，從而因應智慧化與永續轉型的產業趨勢。這些內容不僅記錄了他的轉型歷程，也為求職者與企業提供了關於人才培育及職涯成長的實務參考。
歡迎收聽▼
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【直播課程＋限時回放】iPAS AI應用規劃師（初級）- 第三梯考前衝刺班｜8/5（三）20:00–21:30 線上直播講座｜104獨家iPAS AI考證衝刺 https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/4f6e498b-dee3-4fab-935d-64c781840c9c
【2026年－考試筆記(V1版本)】iPAS AI應用規劃師初級｜全科攻略ｘ考點精華ｘ擬真題庫｜104學習
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iPAS AI應用規劃師【中級】衝刺班｜命題精析 × 實戰解題 × AI刷題｜104獨家iPAS AI考證衝刺
https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/3987ebea-3686-4f67-a292-c46c3cc2128e
AI技術如何重塑職場？主管必備的3大應對策略，掌握數位轉型關鍵，強化團隊競爭力
在人工智慧（AI）迅速崛起的時代，許多人開始反思：「AI將如何重塑工作模式？」、「未來AI技術對團隊與業務會產生哪些影響？」以及「如何在AI時代中取得優勢？」這些問題凸顯了現代職場對於AI技術的深切關注。本文將探討AI帶來的職場變革，結合AI數位轉型的優勢，為主管提供應對策略，協助他們在這波科技浪潮中把握新的職業機會。
文/104獵才顧問行銷企劃部
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【本集課堂分享人物】
劉俊鴻 Darlian Liu 104高階及關鍵人才庫 顧問
📽️回顧看上集👉《AI將減少工作機會？深入解析ChatGPT如何影響未來就業趨勢》
本文導覽：
一、AI帶來的職場變革與未來趨勢，AI技術如何重塑職場格局?
1. 自動化提升效率
2. 新興職業的誕生
3. 傳統職業的轉型
二、AI數位轉型優勢：提升團隊業務效能的五大關鍵要素!
1.數據驅動決策：AI如何優化市場分析與業務預測
2.建立數位文化：提升團隊創新能力的基石
3.數位化流程：簡化操作，增強團隊效率的最佳實踐
4.增強客戶體驗：AI如何提升顧客滿意度與忠誠度?
5.鼓勵創新與實驗：如何在AI時代中發掘新商機?
三、在AI浪潮中保持競爭力的3大策略：擁抱挑戰、持續學習、 強化溝通技巧
1. 擁抱挑戰，勇敢面對技術革新：面對AI技術的心態調整
2. 持續學習的重要性：跟上AI技術演進的步伐
3.強化與AI溝通的能力：提升職場競爭力的關鍵技巧
四、結論、掌握AI時代職業機會的關鍵要點
一、AI帶來的職場變革與未來趨勢，AI技術如何重塑職場格局?
AI技術正在快速重塑我們的工作方式和職場格局，帶來了深遠的影響。從自動化流程到創新應用，AI不僅提高了工作效率，還開創了許多全新的職業機會。
1. 自動化提升效率
AI技術自動化了許多重複性和低效能的工作，解放了人力資源，使員工能夠專注於更具創造性和戰略性的任務。這種轉變不僅提高了生產力，還促進了工作滿意度。
2. 新興職業的誕生
AI技術的進步催生了許多新興職業，如數據科學家、AI工程師、機器學習專家(👉超過400個AI相關職務等你來關注)等。這些職業不僅薪資優渥，還擁有廣闊的發展前景，成為職場中的新寵。
3. 傳統職業的轉型
傳統職業在AI的影響下也在發生轉型。例如，市場營銷人員現在需要掌握數據分析和AI工具，才能在數位化時代中脫穎而出。這種轉型要求職場人士不斷更新技能，以適應新的職場需求。
二、AI數位轉型優勢：提升團隊業務效能的五大關鍵要素!
數位轉型是指組織或企業利用數位科技重新設計業務流程、改善組織運作，並提升整體價值創造力的過程。對於主管來說，這不僅是技術的更新，更是促進團隊協作、提高效率和增強競爭力的關鍵策略。透過數位轉型，主管可以引導團隊在新技術的支持下，實現更靈活的運作模式，並在不斷變化的市場中保持優勢。
1.數據驅動決策：AI如何優化市場分析與業務預測
數據驅動的決策過程使企業能快速響應市場變化，並做出更精準的商業判斷，從而增強競爭力，提升團隊效能。
2.建立數位文化：提升團隊創新能力的基石
建立數位文化能鼓勵員工探索新技術，增強團隊的創新能力，進而促進企業整體成長和效能提升。
3.數位化流程：簡化操作，增強團隊效率的最佳實踐
數位化流程可減少人為錯誤，加快業務運作速度，讓團隊專注於更高價值的任務，進一步提升團隊效能。
4.增強客戶體驗：AI如何提升顧客滿意度與忠誠度
利用AI技術分析顧客數據，企業可以提供個性化服務，增強顧客整體體驗與忠誠度，提升團隊在客戶關係管理中的效能。
5.鼓勵創新與實驗：如何在AI時代中發掘新商機
在AI時代，企業應鼓勵創新思維與實驗，探索未來的新商機，這將促進團隊的靈活性和效能，保持市場競爭力。
三、在AI浪潮中保持競爭力的3大策略：擁抱挑戰、持續學習、 強化溝通技巧
1. 擁抱挑戰，勇敢面對技術革新：面對AI技術的心態調整
在這個快速變化的時代，保持開放心態至關重要。面對AI浪潮，主管們應鼓勵團隊勇於嘗試新技術，積極參與相關活動。這不僅能提升個人技能，還能培養團隊的創新精神，讓每位成員都能在面對挑戰時保持競爭力。
2. 持續學習的重要性：跟上AI技術演進的步伐
為了適應不斷變化的AI技術，持續學習和加入同好圈是關鍵。參加線上課程、教育平台或工作坊，並融入Facebook社團、粉絲頁或LINE專業群組，這不僅能提升專業知識，還能鼓勵團隊成員建立人脈，拓展視野，確保在職場中不斷前進。
3.強化與AI溝通的能力：提升職場競爭力的關鍵技巧
在AI時代，與AI有效溝通的能力將成為職場競爭力的關鍵。主管們應該鼓勵員工學習如何使用AI工具，並強調這項技能對提高工作效率的重要性。透過掌握與AI的溝通能力，團隊將能在複雜的職場環境中脫穎而出，贏得未來的機會。
四、結論、掌握AI時代職業機會的關鍵要點
AI技術正在引領職場的巨大變革，帶來了無數的機遇和挑戰。職場求職者應該保持開放的心態，擁抱挑戰，持續學習，並提升溝通技巧和心理素質，才能在這波科技浪潮中找到自己的職業機會。無論未來如何變化，只要做好準備，就能在新的職業環境中找到屬於自己的位置。
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║關鍵人才專屬AI職缺推薦║
AI 處理器設計工程師
聯發科技股份有限公司│新竹市熟悉處理器系統BUS and memory architecture、熟悉Verilog
AI software development manager
廣達電腦股份有限公司│桃園市龜山區8年以上工作資歷│C 、C++ 、Java 、Python 、JavaScriptg
電腦輔助工程CAE與AI資深工程師
緯創資通股份有限公司│台北市內湖區4年以上工作資歷│電腦輔助工程模擬技術或AI開發經驗、Dassault Systèmes、ANSYS、SIEMENS、Hexagon
數位科技處-AI人工智慧專案管理師
永豐商業銀行股份有限公司│台北市中山區具備AI相關背景知識，如CNN、RNN演算法、基礎建模方法等、具AI專案開發/管理經驗者
數位轉型服務-數據分析資深顧問
勤業眾信聯合會計師事務所│台北市信義區3年以上工作資歷│熟悉資料分析語言與框架、熟悉機器學習與深度學習等演算法建模
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AI共學指南：從心法到工具、實戰應用，系統化升級學習思考力
AI工具爆炸成長，真正的競爭已不是誰用得多，而是誰用得好，懂得與AI共學的人，才是未來真正的高手。AI教育專家蔡明順親授實戰心法，帶你從「用工具」進階為「用AI成長」，一步步修煉出升級版的自己。
文／邱煜庭 由Cheers人才永續頻道授權轉載
本文導覽
AI共學心法：明心見性，掌握AI共學祕訣AI共學招式：循序漸進，拆解練功路線圖AI共學工具：倚天劍或屠龍刀，哪一把適合你？AI共學實戰：返璞歸真，從知識走向實踐AI共學修煉：內功為本，系統性學習決勝負
當AI將知識取得門檻降至最低，這場學習革命的重點在誰更懂得與「AI共學」！從心法、招式到實戰與工具，AI教育專家一步步拆解，教你把AI從「工具」升級為「學習拍檔」，修煉出升級版自我。
「當AI出現後，每個人能力水平變得相近，差別就落在主動性，以及懂不懂運用AI幫助學習。」臺灣人工智慧學校校務長蔡明順指出。
所謂「AI不會取代人，只會取代不會用AI的人」，這句話揭示的未來近在眼前，特別是在學習與提升能力方面。
從蒐集資訊、整理、分析、到提取轉換成知識都能加速進行的AI時代，懂得運用AI協助學習，就能在能力上甩開其他人一截。
然而，具體要怎麼做呢？過去曾在美商Oracle甲骨文、SAP思愛普擔任過高階主管，目前投入AI教育，培育超過1萬2千位AI人才的蔡明順不藏私，大方給出他的AI學習心法、秘訣以及工具建議。
接下來，就讓我們跟著前輩的腳步，循序成為懂得活用AI的武林高手。
AI共學心法：明心見性，掌握AI共學祕訣
蔡明順指出，他的學習模式已從「單向吸收」躍升為「與AI共同創造」，把AI當成共學拍檔。
這就是所謂的「元學習」（meta-learning）：學習如何學習。他從設計學習策略，到不斷優化與AI提問與知識整合流程，不僅效率提升3至5倍、跨領域學習障礙降低，更從知識獲取轉向批判思考與創造力的培養。
「就像是一個人不僅學會如何釣魚，還掌握了如何在任何水域、使用任何工具高效地學會釣任何種魚的方法。」蔡明順表示。
他以兩個實戰案例說明運用方向：
1. AI共學與效率
「在課堂上我用手機錄音錄影，專注於於理解，筆記只記錄關鍵重點。回家後再將錄音和筆記上傳到NotebookLM。」
NotebookLM能替蔡明順辨識內容、重組架構並生成完整筆記，過濾無關資訊。且其將文檔轉為Podcast的功能，更讓蔡明順無時無刻都能複習，甚至，AI還能提供模擬考題。
蔡明順表示，這套系統讓他從傳統筆記抄寫解放出來，效率提升三倍並深化了理解與應用。
2. 角色扮演與對話
他還會上傳傑出人物的傳記、訪談和新聞至AI工具中，建立「私人董事會」系統，作爲虛擬導師群。
蔡明順說明：「面對重大決策時，我會諮詢這個董事會，讓AI模擬可能的建議與思考方式。」
比如需要創業決策時，可以先思考方案再請董事會給予反饋，從多角度檢視問題。不只獲取知識，更能模擬與頂尖人物對話的過程，讓AI升級為思維的擴增器。
AI共學招式：循序漸進，拆解練功路線圖
了解心法方向後該如何進行，蔡明順指出關鍵在「提示工程」技巧——如何用提問引導AI提供有深度的內容，成為有問必答的私人教練。細分為以下四個步驟：
鎖定目標——將學習目的寫得具體明確。
角色設定——為AI設定角色與任務，使其成為該領域的教練。
反饋循環——用思維鍊 (chain-of-thought) 持續微調提示。
統整反思——將AI提供的知識與經驗融合內化。
以下用準備一場商業簡報為例說明。
首先，確認目標是「在15分鐘內有效傳達複雜的市場數據」。
第二，以此設定AI的角色與任務，分別為數據科學家（簡化複雜數據）、故事專家（提供敘事結構）、設計顧問（建議視覺呈現）和反對者（提出尖銳的質疑）。
第三，建立思維鍊，與每個「角色」深入互動，不斷調整問題。蔡明順表示，特別有效的是讓AI分析簡報初稿，然後以「如果是賈伯斯（Steve Jobs）做這個簡報，他會如何改進？」等問題獲取靈感。
最後，便是回到個人層面，將獲取的建議經過消化後融入簡報。
蔡明順認為，以此四步驟不斷迭代，不僅簡報結構更緊湊、故事張力更強，更重要的是鍛鍊了跨域統整與精煉資訊的能力。
AI共學工具：倚天劍或屠龍刀，哪一把適合你？
有了明確步驟，還需找到稱手工具，而市面上AI工具百百種，蔡明順分享他挑選時考量的三件事：學習目標複雜度、專業領域特性、個人偏好。
入門探索：ChatGPT（免費版）＋Perplexity，可迅速掃描趨勢與背景。
進階深耕：ChatGPT（付費版）、Claude、Gemini，適合長文件推理與多輪對話。
專業垂直：Cursor（程式）、ChatPDF（文獻）、NotebookLM（研究整理）。
以上為根據需求由簡到繁列出的參考。蔡明順也舉例說明他如何精準使用不同工具：「為了深入研究新興的可再生能源技術，我運用了一系列AI工具來提升學習效率。」
該工具鏈為：ChatGPT梳理概念→Grammarly精準校閱→Midjourney視覺化技術原理→Gamma一鍵排版簡報。
ChatGPT能針對太陽能、風能的最新發展進行初步探索，快速獲取相關概念和基礎知識。更能協助理解複雜術語，並整理出初步研究方向。
有了方向後，當需要閱讀大量英文報告和論文摘要，利用文法檢查工具Grammarly，能幫助修正語法或拼寫錯誤，協助更準確的理解專業文獻。
接著，能根據文字生成圖像的Midjourney則負責將概念視覺化，例如輸入對特定能源系統或技術原理的描述：「高效能鈣鈦礦太陽能電池結構示意圖」、「離岸風力發電機組運作流程」。晦澀難懂的術語瞬間變為圖像，不再難以理解。
最後，如果想將研究成果呈現給同事或合作夥伴，在利用Gamma的AI自動排版和設計功能，一鍵將文字、圖表或Midjourney生成的圖像整合到簡報中。
「整合這些工具後，我在短時間能就能進行深入研究並產出高水準內容。」蔡明順表示。
AI共學實戰：返璞歸真，從知識走向實踐
即便工具與各種方法論推陳出新，但AI尚不是無所不能。對於其局限性，蔡明順指出，AI特別適合語言、程式、商業分析等結構化知識；但對需要實際體驗、練習或高度創意的項目，如游泳、作曲仍有限。
另外，對使用AI的缺點，如助長思考惰性、資訊準確性等等也必須有所警惕。
特別是資訊準確性問題，蔡明順認為是最大風險，而他也給出建議解決方法，包含：交叉驗證資訊、使用引用功能，以及培養批判思維。
「我們應該將AI作為起點而不是終點。」蔡明順語重心長。
他表示，過去在面對照顧罹患失智症父親的挑戰時，他就意識到AI共學的幫助與侷限。
AI能提供專業的失智症知識，如疾病進程、常見症狀和基本照護技巧等等，「但當他突然情緒激動、拒絕用藥時，AI給的建議，例如溫和堅定地解釋就完全不適用。」蔡明順提到。
因此蔡明順發展出「三明治學習法」，同樣以照顧父親為例：先以AI獲取醫學知識基礎，中間層是透過與醫護、長照人員互動驗證所學，最外層則是真實情境應用，也就是實際與病患相處的親身體悟。
從中獲得最珍貴的收穫，蔡明順認為是：「AI能告訴我『該做什麼』，但只有人與人之間的真實連結才能教會我『該如何做』。」
AI共學修煉：內功為本，系統性學習決勝負
綜觀整體概念，其核心精神仍繫於人的自主性與判斷力，不該完全仰賴AI。
要確保這點，蔡明順提出結構化的學習框架。
首先，設定SMART學習目標，也就是具體(Specific)、可衡量 (Measurable)、可達成 (Achievable)、切實可行 (Realistic），以及具時限 (Time-bound)。
其次，採用「70、20、10」學習模式，除70%實踐應用，20%與AI互動學習，仍有10%透過傳統學習資源，這是為了保證資訊準確，以及培養判斷能力。
第三，建立定期複習與反思機制，以隨時調整策略。
最後則是形成學習社群，與他人分享AI共學心得，互相砥礪更能維持動力。
無論使用何種方法，人類價值與判斷仍必須在駕駛座，蔡明順認為：「學習過程始終是要由人類主導。」
（原文標題：我獨自升級：從工具選擇到情境應用，AI專家傳授共學心法、逐步拆解實戰攻略）
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擔心AI讓飯碗不保？微軟研究：這10大職業最危險！
生成式AI正在重塑職場，哪些工作最有可能被AI取代？又有哪些職業仍相對安全？微軟透過20萬筆用戶與Copilot聊天機器人的對話，分析出AI在職場中的真實影響。
文／王穎皓 由Cheers授權轉載
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AI最常被使用的情境AI最擅長 V.S. 不擅長的任務受AI影響最大 V.S.最不受影響職業排名AI對高薪工作影響最大？此份微軟報告的參考性高嗎？
隨著生成式AI技術快速發展，職場變革已成為不可逆的趨勢。微軟最新研究分析了2024年前9個月、20萬筆Copilot用戶對話紀錄，發現AI最常被應用於知識型任務，包括資訊蒐集、內容撰寫、簡單諮詢與對外溝通。
AI最常被使用的情境
根據微軟研究團隊的分析，當用戶與AI協助時，多數需求集中在閱讀、研究、撰寫等文字性任務。反映出現階段AI在處理文字、語言和資訊整理方面的強大能力。
值得關注的是，雖然使用者與AI實際執行的任務僅約有60％重疊，意味著在40％對話中，兩者並不完全吻合。也就是說，AI的實際執行角色往往是解說、教學、勸導和提供協助，而用戶多數是在尋求資訊、進行閱讀研究工作。
雖然用戶對AI的期待與AI的實際能力之間存在差距，但AI在知識型工作上的應用潛力仍然相當可觀。特別是在需要大量資訊處理和文字工作的領域，AI已展現出顯著的輔助效果。
這種使用傾向反映AI最能勝任的是支援性角色，而非全面取代。例如，行銷人員可能讓AI協助撰寫文案、彙整市場資訊；客服代表則用AI整理回覆腳本、處理常見問題。
AI最擅長 V.S. 不擅長的任務
微軟研究也發現AI在特定工作活動上表現特別出色。在用戶滿意度最高的工作類型中，內容書寫、文件編輯、資訊研究、簡單諮詢與產品評估名列前茅。
若從任務層級觀察，微軟指出以下幾種類型的工作最容易被AI「助攻」甚至「自動執行」：
文字處理：內容撰寫、簡報製作、文件編輯。
資訊彙整：市場研究、資料查詢、產品分析。
基礎諮詢：常見問題解答、產品比較、流程教學。
這些活動有幾個共通點：結構化程度高、語言為核心、可遠距完成。這使得AI可以迅速提供可用結果，且用戶滿意度高。
相對而言，AI在以下工作中的表現尚不理想：
數據分析：需要判讀多元資料並下決策。
視覺設計：涉及美感判斷與創造性。
跨部門協作與複雜溝通：需理解人際互動脈絡與非語言線索。
這顯示AI雖強大，但尚未能完全勝任需高度創意與人際敏感度的任務。
受AI影響最大 V.S.最不受影響職業排名
微軟研究員根據Copilot用戶對每一個回覆的「讚」或「倒讚」，計算出「AI適用性分數」（AI Applicability Score）排名，評估不同工作活動由 AI 執行或支持的難易程度。
獲得更多「讚」的任務，代表用戶滿意度較高，AI 能取代該工作的機率愈大。而分數愈大則代表受AI影響較大。
口譯員及翻譯人員以0.49的分數居首，成為最可能被AI取代的職業。
這並不令人意外，因為AI在語言翻譯任務中的表現已相當優異，Google和Amazon等科技巨頭都推出了功能強大的翻譯應用程式。
緊隨其後的是歷史學家（0.48分），研究人員指出，收集歷史資訊正是AI表現最優異的領域之一。許多Copilot用戶習慣使用聊天機器人來研究歷史或社會議題，或審查材料的正確性，這使得傳統歷史研究工作面臨巨大挑戰。
AI最可能取代的前十大職業名單：
口譯員與翻譯人員（分數：0.49）
歷史學家（0.48）
乘客服務員（0.47）
銷售人員（0.46）
作家與作者（0.45）
客戶服務代表（0.44）
電腦數值控制（CNC）工具編程人員（0.44）
電話接線員（0.42）
售票員與旅遊社員工（0.41）
廣播播報員與電台DJ（0.41）
這些職業普遍具備3種特性：
高語言密集度（如翻譯、寫作、廣播）。
重複性高或流程明確（如接線、售票）。
可被遠端工具支援，非現場執行。
AI最難取代的職業名單：
與此對比，AI最難取代的職業則集中在以下類型：
需面對面互動的照護與服務工作：如護理助理、按摩師。
需要實體操作的技術勞動：如卡車司機、屋頂工、洗碗工。
依賴高度感官或體能判斷的職業：如建築工人、維修人員。
這些工作仰賴人類的實體行動、感官知覺與情緒理解能力，目前AI尚難模擬。
研究特別指出，「AI協助性」和「AI自動執行性」存在明顯差異。
許多需要實體操作的職業雖然可以透過AI獲得資訊和建議協助，但AI幾乎無法完全自動取代人類進行實際操作。這個發現為職場轉型提供了重要啟示：即使在AI時代，人機協作仍將是主流模式。
AI對高薪工作影響最大？
微軟研究在分析AI影響與社會經濟因素的關聯性時，發現了一些令人意外的結果。首先，AI影響力與職業平均薪資的關聯度相當微弱，這打破了「高薪工作更容易被AI取代」的普遍認知。
在學歷方面，研究顯示需要大學學歷的職業確實受到AI影響較高，但各學歷層級之間存在明顯的重疊區域。這意味著AI的影響並不完全按照傳統的教育程度區分，而是取決於工作內容的性質。
此份微軟報告的參考性高嗎？
然而，研究也指出了幾個重要的限制因素。
首先，統計數據僅反映「AI已展現的能力」與「用戶確實使用」的部分，無法完全預測未來的絕對影響程度。其次，研究僅基於Copilot平台，未涵蓋所有AI產品的使用情況，可能存在樣本偏差。
更重要的是，實際的AI影響程度將高度受到後續工作內容重構和職場決策的影響。許多組織可能會選擇將AI作為輔助工具，而非完全替代人力，這將大幅影響最終的就業結構變化。
從長遠角度來看，這項研究對於處在高風險職業的工作者而言，將是一記警鐘。及早學習新技能、轉換職涯跑道或學會與AI協作，將是適應未來職場變化的關鍵策略。
（資料來源：Microsoft Research、Entrepreneur）
（原文標題：微軟最新研究：AI最可能取代的１０種職業）
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覺得AI只會給爛答案？簡立峰：不讓大腦被外包，你該培養的是「提問領導力」
前Google台灣董事總經理簡立峰指出，AI時代真正的競爭力不在知識多寡，而在「提問領導力」。為何覺得AI只會給爛答案？如何避免大腦被外包？本文解析如何透過精準提問引導AI、共創解決方案，讓你掌握未來關鍵能力。本文節錄自《出海：台灣企業大未來》。
文／簡立峰
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會問才會贏：AI時代的關鍵能力提問力是必備能力互動往來是與AI共創的關鍵AI的應用範圍老人比年輕人更會用AI
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在AI時代，真正的競爭力已經不在知識的多寡，而在於能否引導AI，問出好問題，並帶領它共創解決之道。
會問才會贏：AI時代的關鍵能力
在AI時代，真正的能力不是知識的多少，而是能不能問對問題、保持思辨、並跨域整合創意。我們早已將計算與記憶交給電腦，如今連閱讀能力也逐漸依賴生成式AI。如果完全仰賴AI，解決問題的能力可能將逐漸喪失。
AI應是輔助工具，而非掌控我們思維的主導者；應該是我們的副駕，而我們永遠要掌握方向盤，否則就會喪失自我。因此，我們聽到很多人在談「如何不要讓大腦被外包給AI」，因為AI是工具，而不是主宰者。
我常被問到「未來，我們到底需要什麼樣的能力？」在傳統教育中，我們強調德、智、體、群、美五育，而AI的加入，確實能強化「智育」的部分。以 ChatGPT 為例，它讓我們正式進入「電腦說人話」的時代。透過對話介面，我們可以用自然語言與電腦互動，讓它幫忙寫信、摘要資料、搜尋答案，大幅提升效率與生產力。而這一切，都建構在一個關鍵能力之上：提問力。
ChatGPT 進入對話式介面（Conversational Interface），讓我們走入「電腦說人話」的階段。跟電腦溝通，可以用講話的方式，而電腦用文字或聲音的方式跟我們做溝通。這也是 ChatGPT 這種「生成式AI」最驚艷、也最關鍵的地方。
你下一堆指令給它，它產生內容給你，可以幫你寫信、幫你把一堆資料做摘要，也可以搜尋回答你的問題，提升你的生產力。
提問力是必備能力
我常說，我們要認真用AI，不要偷懶用，不是把大腦外包。而且AI的回答好壞，往往取決於我們的問題好壞。會提問，才能得到真正有價值的答案。台灣在工程教育向來強調解題能力，但提問能力卻相對薄弱，這與生成式AI的運作邏輯背道而馳。因為在AI的世界裡，出題的人才是真正的掌控者。
台灣的教育體制長久以來是「老師出題、學生答題」，分數最高的學生往往只是記憶力最好的人。因為他越能記得老師講的答案，他就越可能第一名。如此的訓練下，學生擅長回答老師的答案，聽來很適合製造業，但對需要創意的產業卻極為不利。因為創意產業的題目得自己提出或者主動發現。我們培養了很多工程師都是Problem Solver，擅長解決問題，但不是創造問題（Create Problem），這正是隱憂，也是未來能否發揮生成式AI力量的關鍵。
如果你不擅長提問，或許你第一個要問AI的問題是：「我該如何問一個好問題？」
互動往來是與AI共創的關鍵
許多人提出「AI不好用啦， 它的回答會錯誤，很危險？」的說法，但我認為這樣的想法可以更正向，事實上，我們本來就不應該完全相信AI。如同你跟一個人在互動討論時，你不會先入為主就認為他一定是對的，我們會運用常識與經驗判斷。AI的價值在於持續互動，不斷追問、澄清與共創。當回答不夠理想時，不妨再問它：「我應該提供哪些資訊，你才能給我更好的答案？」這樣的互動過程，本身就是學習。若只是照單全收，那便不是合作，而是抄襲。
使用AI，廣度對多數人比深度來得重要。雖然它給的答案不一定正確，但產出的內容非常邏輯性。如果你不是這個內容專業，要求不高。例如說你的英文不是很好，你希望它幫你寫一封信，把它翻成英文，絕大多數它的內容已經足夠滿足很多人的需求。這有點像有很多人很會穿衣服，但不需用會做衣服，只要有買衣服跟配衣服的能力就好，這樣的概念在很多應用領域就足夠了。但若你會做衣服，你就可以更有針對性的詢問，最好用裁縫師傅的用詞去問，AI回覆的就會更為專業。
要問AI一個好問題，而且模擬專業人士採用的句子，AI便會以專業的句子回答你。甚至若是一邊問、一邊引導AI，與AI討論互動，AI懂得「舉一反三」的，會給你更完善的回覆。
曾經有一個醫生跟我分享，當他用簡單易懂的語言，詢問AI時，AI的回覆很普通，但他用專業的語言詢問AI時，AI的回覆令他非常訝異，居然可以回覆他找尋很久答案，而且引用相關專業論文。此外，還有個小技巧是先請AI幫你將問題翻譯成英文，再以英文回覆，並翻成中文，如此答案往往更精確。
這是由於AI閱讀的資料絕大多數是英文，這也使得它的弱項是「沒有差異化」，它對這個世界不同國家的人問相同的問題，卻給你相同的答案，沒有差異化是我們最擔心的。所謂AI主權的概念也是就此產生。
如果我們都不去要求AI，就不會拿到最好的結果。這也出現了新名詞「提問領導力」，問對問題，是為了解決問題，以領導者的批判性思考，引導AI呈現更優質的回饋。
使用AI，也涉及思辨能力與溝通能力，因為AI不保證正確，所以你的思辨能力就變得很重要，你要能判斷AI的回覆是否正確，知道怎麼樣去讓AI更貼近你要的結果。此外，要能夠溝通，才方便把AI當做各種助理使用，且用到最好。
AI的應用範圍
在台灣已經很多人在工作上使用AI當作工具。在學習上，AI已可成為家教，例如Google NotebookLM能幫助考前猜題與複習，ChatGPT也有學習模式。它既是工具，也在挑戰教育與評量方式。許多國家已要求學生用口試回答問題，以確保孩子真正理解。如果老師與學生都依賴AI而不努力學習，將形成負向循環。AI帶來風險，但同時也是不可忽視的機會。因為如果我們的孩子不夠積極，甚至不懂得用英文使用AI，未來的落差將越來越大。要善用AI，需要教育體系、師長一起適應，陪伴孩子使用，或許更為恰當。
我們可以看到AI應用最多的領域之一是電商，但各行各業都應該思考如何應用它。然而，在台灣的生活環境中，雖然大家認為AI重要，卻未廣泛使用。這與生活情境有關，若在國際環境中，人們需要講40種語言與200個國家溝通來往，語言翻譯成為必要，就會更容易感受到AI的重要性。
目前感受到AI壓力最大的行業，包括顧問業、媒體業、金融業，甚至法律業。全球已有AI系統Harvey被主要律師事務所採用，改變了法律服務模式。客戶先向AI詢問問題，解決不了才找律師，這代表律師必須與AI進行共創，才能適應新時代的需求。
你想知道自己該如何應用AI？或許你可以跟ChatGPT討論一下。
老人比年輕人更會用AI
還有件事情很有趣，過去我們認為年輕人學科技最快，但在AI時代，老人學AI的成績最好。因為越有專業基礎的資深人才越具優勢，他們的知識累積能幫助判斷AI生成內容的合理性與價值。這意味著，專業經驗並沒有被取代，反而成為駕馭AI的最大優勢。下一代或許會天生與AI共處，但我們這一代的經驗，決定了能否保持競爭力。
科技的確會帶來焦慮。例如擔心工作機會是否會減少，其實剛好相反，我們用數位相機的例子來看就很明顯。數位相機讓很多人都變得很開心，整天在打卡，它讓攝影的門檻下降，它創造出相片有很多元的應用，可以傳遞給別人，可以做成賀卡等。再想想看飛機，即便到今天還是會有飛機失事的意外，可是我們仍然很放心地出國旅遊。因為它帶來的效益遠大於風險。AI亦是如此。
事實上，AI在職場的使用上，雖然可以協助解決部分有邏輯的問題，但企業更需要員工具有批判思考、問題解決、溝通合作等軟實力，所以AI是無法完全取代人，但有可能外包某些工作，因此，「提問」和「跨領域協作」這些能力在AI時代中更需要加強。而且，要培養好奇心和勇於嘗試的態度，才有機會把AI的潛能徹底發揮。
AI並不是終點，而是一種工具與契機，真正的核心還是「人」。終究我認為，對所有人才，不管在哪個時代，最重要的能力叫學習力。一旦你有學習力，不管世界發生什麼事，都可以適應。它比聰明更重要，因為當中還包含態度、積極、認真在裡面。這也是我在新創圈看到成功創業家的特質。
未來的風險無可避免，但AI也能帶領我們突破極限，實現過去難以想像的目標。
節錄自：商周出版《出海：台灣企業大未來》／簡立峰 著
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盤點20大職場必備AI工具！專家：未來9成工作者都須懂AI
AI正逐漸改變企業生態，在人才缺口愈來愈大的情況下，未來將有高達90%的人需要具備AI素養，就像使用辦公室軟體一樣，成為工作者人人必備的技能。本文解析「10種工作情境、20大好用AI工具」，以及企業如何投入數位轉型和人才培育。
文／林麗珊 由天下雜誌授權轉載
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找到應用場景，幫「人」解決問題未來職場：九成工作者都必須懂AI10種工作、20大好用AI工具盤點
從高科技、資通訊到傳統產業，都爭相投入數位轉型和人才培育，提升員工與AI協作的能力，讓愈來愈昂貴又稀少的人力，做更有價值與創造性的工作。
生成式AI帶來的改變，被喻為第四波工業革命，不管是生產力提升、還是工作與生活方式的改變，都衝擊著企業經營的外在環境。面對這場可能長達十年的AI轉型馬拉松，企業該如何自我準備，帶領員工共同迎向未來，成為首要挑戰。
Google Cloud與人工智慧科技基金會合作發布《台灣企業AI準備度調查報告》，指出企業AI準備度分為五大面向：數據力、創新力、技術力、治理力、運算力。各項指標中，與組織調整、人才培育相關的分數幾乎都墊底。
即便近七成的企業表示，員工對AI的知識了解程度偏低，但僅5.9%的企業在未來三年將優先投入資源在人才招募或培訓上。
（圖／由天下雜誌授權轉載）
協助企業訓練安全AI模型的台灣人工智慧實驗室創辦人杜奕瑾觀察，相較於生成式AI出現以前，現在台灣企業的成熟度逐漸提升，「大型企業愈來愈知道自己需要什麼樣的AI解決方案，人才也需要升級，擁有相應的能力。」
根據104網站的統計，目前市面上約有2.9萬個AI人才相關職缺，年成長7%左右，但呈現產業分布不均衡的現象。
對於AI資本投入和數位化程度更高的半導體業、高科技製造業，以及以數據和服務為基礎的資通訊產業，最缺乏AI人才，這代表技術力的領先，而這些產業也處在領跑的位置。
人工智慧科技基金會連續兩年的「台灣產業AI化大調查」，發現台灣企業僅三成在內部啟動AI專案，其中資通訊產業整體分數領先，與傳產及政府部門的落差巨大。
找到應用場景，幫「人」解決問題
生成式AI的出現，讓企業與員工都產生了危機感，有愈來愈多企業站上轉型的起跑線。
2018年，鉅鋼機械管理部經理簡光正就是第一批到人工智慧學校上課的中部傳產資訊主管，當時他就看見AI可能帶來革命性的改變，但他也深刻感受到，即使生成式AI出現，在傳統製造業中仍然很難找到應用場景。
例如，生成式AI目前經常被應用在聊天機器人的客服，但生產製鞋工具機的鉅鋼，產線問題複雜，機台故障的原因千百種，很難單純依靠AI客服解決。
「客戶花了一、兩千萬買機台，不太可能只靠AI問答就解決問題，客戶不會信任，一定會打電話來問，」簡光正說，在效益不高的情況下，目前只能先從改善營運效率中找AI應用場景，還沒辦法導入核心產線。
反觀另一間傳產亞東預拌混凝土，則是為了求生存，大力投入數位轉型，針對人才進行培育，改善整體生產流程。
「我們資源有限，不能為了AI而AI，一定要拿來解決人遇到的問題，」亞東預拌總經理金崇仁說。
2020年，金崇仁擔任亞東預拌混凝土總經理，當時公司獲利長年都在及格邊緣，他認為這並非永續經營之道，決定展開全面數位轉型，提升整體營運效能。
過去水泥業必須大量靠人力管理原物料，既費時、高危險、也不精準。砂石原料易受天氣影響，每日含水量不同，配方也需要相應調整，廠內員工還要每天爬上14層樓高的桶槽，以測量料槽內的原料狀況與存量。
年屆70的金崇仁，仍然有著強烈的學習心與求知慾。他看到科技廠應用無人機做廠區的巡檢，便主動去考無人機操作執照，挽起袖子親手實作。
現在亞東預拌在全台20個廠區，桶槽上都裝有智慧感測裝置，能即時監測並回傳桶槽內原料數據，還能透過無人機紅外線感測裝置，來判斷桶槽內的膠料狀況。
「數位轉型一定是人才優先，」當金崇仁決定著手調整公司體質時，他主動帶領50名高管與數位轉型團隊，報名人工智慧學校經理人專班，完整參與為期14週的課程，團隊回到公司後，開啟了26件數位轉型專案。
在亞東兩年半的數位轉型旅程中，軟體與人才的支出，甚至超越硬體支出，其中對於人才培育的投資佔比超過七成。不過，這也使公司整體獲利成長達到74%，逐步展現數位轉型的成效。
未來，混凝土廠產線上的人力將大量減少運用體力與高危險工作，而是在監控室判讀數據，並即時操作、調整混凝土配方，達成更高效的精準生產。
未來職場：九成工作者都必須懂AI
AI正逐漸改變企業生態。長期培育產業AI人才的台灣人工智慧學校校務長蔡明順分析，生成式AI重新定義了人們的工作內容與人機互動、協作模式。
在人才缺口愈來愈大的情況下，未來將有高達90%的人需要具備AI素養，就像使用辦公室軟體一樣，成為工作者人人必備的技能。
AI素養包括了解AI的原理與使用、評估應用場景、AI規範與倫理等，唯有真正了解AI的能力與限制，才能有效提升生產效率。
尤其是知識工作者、技術工作者，在與AI協作時，必須結合產業的專業知識，才能驗證AI的正確性。因此，如果企業需要深入導入AI工具，甚至啟動全面AI轉型，一定得先提升內部員工的能力，並將AI人才培訓納入策略規劃中。
人工智慧科技基金會技術處總監張嘉哲建議，尚未起步的企業，應先盤點自身的業務流程，梳理清楚有哪些會產生資料的節點後，再規劃應用場景，並針對業務同仁進行培力、舉辦內部競賽、促進跨部門合作等，撒下種子，啟發有潛力的人為企業帶來改變。
「導入AI其實也在為未來缺工的情況做準備，」國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀說，AI不會取代人的專業，但是可以簡化重複性工作，讓愈來愈昂貴的人力，做更有價值與創造性的事業。
企業希望擁抱數位轉型，帶領員工共同前行是關鍵挑戰。如果只懂得技術，缺乏產業的背景知識，將很難發揮創意、解決工作的痛點。
在這場數位轉型的人才大戰，培養最了解流程的一線員工共同成長、轉型，是企業必備核心競爭力。
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（圖／由天下雜誌授權轉載）
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麻省理工史隆管理學院的資深講師韋斯特曼（George Westerman）直言：「我現在看到領導者最常犯的最大錯誤，就是高估了AI的能力。」他特別提到，許多企業談論「低垂果實」概念，但實際上這些果實並沒有想像中那麼容易摘到。
管理實戰策略：建立漸進式發展路徑，先從小規模試驗開始，逐步建立組織的AI能力。設定實際可行的目標，並建立風險評估機制，避免一開始就訂定過於雄心勃勃的計畫。重要的是要認知到AI的局限性，並據此調整期望值。
迷思二：AI只是另一個需要部署的工具
許多企業將AI視為一般的軟體工具，認為只要採購、安裝、訓練員工使用即可。
Liberty Mutual Insurance執行副總裁暨資訊長卡爾達斯（Monica Caldas）指出：「我們可能會犯的一個錯誤是把AI當成一個需要實施的工具。」她強調，AI實際上是一個極具意義的轉折點，需要從根本上改變企業的運作方式。
管理實戰策略：將AI視為企業轉型的催化劑，而非單純的技術工具。建立跨部門整合團隊，從組織文化、流程設計到人員培訓等多個層面進行全方位的變革管理。重新檢視企業的提問方式、團隊協作模式，並投入大量資源推動組織變革。
迷思三：理想化的工作流程勝過現實複雜性
企業在規劃AI應用時，往往基於理想化的工作藍圖進行設計，而忽略了組織實際運作的複雜性。
Anthrome Insight創辦人暨執行長斯威夫特（Melissa Swift）觀察到：「領導者在制定AI策略時的另一個錯誤，是把AI插入一個理想化的工作藍圖，而非組織實際的工作流程。」
管理實戰策略：深入了解組織真實的工作流程，包括那些混亂、複雜且難以處理的部分。在設計AI解決方案時，必須考慮現實環境的限制與挑戰，而非基於理想化的假設。需進行詳細的工作流程分析，確保AI能夠在實際工作環境中發揮效用。
迷思四：試點專案就足夠，生產部署可以慢慢來
許多企業陷入永無止境的試點階段，卻遲遲無法將AI專案推向生產環境。
Babson College的達文波特（Thomas H. Davenport）教授指出：「AI領域的一大問題在於有大量的試點、概念驗證和實驗，但真正投入生產的項目卻不多。」他強調，只有將AI部署到生產環境中，才能真正獲得經濟價值。
管理實戰策略：建立明確的從試點到生產的轉換路徑，設定具體的時間表和里程碑。為每個試點專案制定商業價值評估標準，並建立快速決策機制，避免專案在試點階段無限期延長。同時，準備好生產環境所需的基礎設施和支援系統。
迷思五：高層謹慎決策優於快速行動
許多企業高層擔心AI帶來的風險，因此採取過度謹慎的態度，導致決策緩慢。麥肯錫合夥人梅耶（Hannah Mayer）發現：「員工在工作中使用AI的意願和興奮度是領導者預期的三倍。」她指出，高層團隊之間的意見分歧往往是阻礙企業有效運用AI的主要因素。
市場研究機構Gartner最近的研究顯示，目前AI相關的計畫失敗率高達85％。但這並非放棄推動AI專案的理由，反之，是要了解到，從導入AI到實際讓組織受益，需要一段適應期間，不太可能只啟動一個AI專案就期待馬上獲得成功。
管理實戰策略：建立高層共識機制，快速凝聚決策團隊的意見。認知到員工對AI的接受度和期待往往超出管理層預期，應該善用這股動能快速推動AI的應用，避免因過度討論而錯失執行先機。
迷思六：只談技術，忽略人與組織文化的作用
許多企業過度專注於技術層面，忽略了人員培訓、組織文化和風險管理等關鍵因素。
Ferrovial的資訊暨創新長邦托洛斯（Dimitris Bountolos）強調：「任何橫跨整個公司的轉型，最終都與『人』這個因素密不可分。」
管理實戰策略：建立科技、數據和人員三位一體的整合策略。投入足夠資源進行人員培訓和文化變革，並建立完善的風險評估和韌性恢復機制。認知到無法完全阻止所有風險，但可以建立快速恢復的流程和系統。
從工具思維到轉型思維：重塑企業AI策略以釋放潛力
Flipt的總裁暨技術長古普塔（Vipin Gupta）提出了一個重要觀點：「思考AI時常見的一個錯誤，就是把它當成一個工具或技術。AI其實是一種全新的工作方式和運作模式。」
企業應該先了解AI的能力與潛力，而非急著用AI解決問題，卻沒有先問清楚AI能做什麼。這種缺乏好奇與探索精神的做法，往往限制了AI的真正潛力。
成功的AI策略需要系統性思維
企業要成功導入AI，必須跳脫這六大迷思，採用更加系統性和全面性的策略思維。
AI不僅是技術革新，更是組織轉型的催化劑。企業領導者需要在技術能力評估、組織變革管理、人員培訓、風險控制等多個層面進行整合規劃。
更重要的是，企業必須認知到AI導入是一個持續的學習過程，需要在實作中不斷調整和優化。只有避開這些常見陷阱，建立實際可行的期望值，並投入足夠的資源進行全方位的變革管理，企業才能真正發揮AI的潛力，創造可持續的商業價值。
在AI快速發展的時代，那些能夠避免這些迷思、建立正確AI策略的企業，將在激烈的市場競爭中占據優勢地位。
（參考資料：MIT Sloan、WSJ、Forbes）
（原文標題：公司導入AI的失敗率高達８５％？領導者都該避開的６大迷思：別太高估AI能力）
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Gartner公布2026年十大戰略技術趨勢 AI帶動創新新成果將大量湧現
2025-10-27 經濟日報記者彭慧明 由聯合新聞網授權轉載
全球科技研調機構Gartner 27日發布對2026年重點關注的十大戰略技術趨勢。Gartner研究副總裁高挺（Arnold Gao）表示，2026年各項戰略層面重要技術動向密切交織，反映了一個由人工智慧（AI）技術驅動的高度互連世界現實圖景，技術領域創新速度湧現的新成果將大量出現、遠超從前。
Gartner提出的2026年重要戰略技術趨勢如下：
一、AI超級運算平台
AI超級運算平台整合CPU、GPU、AI ASIC、神經形態運算與替代性運算範式，使企業統籌複雜工作負載，同時釋放更強性能、更高效率與更多創新潛力。該系統融合強力處理器、海量存儲、專用硬體與編排軟體，可處理機器學習、模擬與分析等領域資料密集型工作負載。
Gartner預測，到2028年，應用混合計算範式架構於關鍵業務流程的領先企業合計超過40%，較當前8%水準大幅增長。
二、多智慧體系統
多智慧體系統（MAS）是多個AI智慧體構成、利用交互作用實現複雜個體或共同目標的集合，既可在單一環境中交付，亦可於分散式環境中獨立開發部署。
高挺表示，通過使用多智慧體系統，企業可實現複雜業務流程自動化、提升團隊技能、開創人類與AI智慧體新協作方式。採用模組化設計的專業智慧體通過在各工作流中重複使用成熟解決方案提升效率、加速交付與降低風險。此方案便於擴展運營規模與快速適應需求變化。
三、特定領域語言模型（DSLM）
資訊長（CIO）暨執行長（CEO）要求AI帶來更多商業價值，但一般大語言模型（LLM）難以勝任專業任務。特定領域語言模型（DSLM）憑藉更高精度、更低成本與更高合規性填補這一空白，是針對特定行業、功能或流程專用資料上訓練或微調的語言模型，DSLM能更精準、可靠且合規地滿足特定業務需求。
Gartner預測，到2028年，企業使用的生成式AI（GenAI）模型超半數屬於特定領域模型。情境 (Context) 成為決定代理部署成功與否的關鍵因素之一。基於DSLM的AI代理可解讀特定行業情境，即使在陌生情境中也能做出合理決策，因而具備超卓準確性、可解釋性與決策合理性。
四、AI安全平台
AI安全平台為協力廠商暨客製化AI應用提供統一防護機制，進行集中監測、強制執行使用策略，有效防範AI特定風險，如提示注入攻擊、資料外洩、惡意代理行為等，幫助CIO執行使用政策、監控AI活動、在全AI系統中建立統一防護邊界。Gartner預測，到2028年，使用AI安全平台保護AI投資的企業比率超過50%。
五、AI原生開發平台
AI原生開發平台使用GenAI實現空前快速、便捷的軟體發展。軟體工程師作為「前端部署工程師」進入業務部門，使用該平臺協同領域專家開發應用。企業只需維持現有開發人員規模，組建微型團隊配合AI即可開發更多應用。目前，領先企業組建微型平臺團隊，在安全與治理框架範圍內讓非技術領域專家能自主開發軟體。
Gartner預測，到2030年，80%的企業通過AI原生開發平臺使大型軟體工程團隊轉為更靈活的小團隊並通過AI賦權。
六、機密運算
機密運算重塑企業敏感性資料處理方式。由於工作負載被隔離在基於硬體的受信任執行環境（TEE），即使面對基礎結構所有人、雲端提供商或任一擁有硬體物理存取權限之實體，機密運算也能確保內容與工作負載隱形能力，對受監管行業、面臨地緣政治與合規風險的跨國公司與競爭對手的合作尤為重要。
Gartner預測，到2029年，在非可信基礎結構中處理的業務當中有超過75%將依託機密運算機制保障使用安全。
七、實體AI
實體AI是因人為賦權而具有感測、決策與執行能力的機器與設備（例如機器人、無人飛行器暨智慧型設備），將智慧型演化演算帶入到現實世界，為看重自動化、適應性與安全性的行業帶來可觀收益。但同時可能引發人們對就業的擔憂，因此要採取謹慎的變革管理。
八、前置主動式網路防禦
企業面臨網路、資料與聯網系統威脅倍增，前置主動式網路防禦正成為趨勢，以運用AI驅動的安全運營、程式化阻斷與欺騙技術在攻擊者行動前就實施干預，以預測手段實現防護。Gartner預測，到2030年，CIO從被動防禦轉向主動防護，前置主動式網路防禦解決方案將占企業安全支出總額一半。
九、數位溯源
企業日益依賴協力廠商軟體、開放原始程式碼與AI產生內容，數位溯源驗證已成為一項重要需求。數位溯源指對軟體、資料、媒體暨流程來源、所有權與完整性進行驗證的能力。企業可使用軟體物料清單（SBoM）、認證資料庫、數位浮水印等新工具驗證與追蹤供應鏈中的數位資產。
Gartner預測，到2029年，在數位溯源方面投入不足的企業會面臨高達數十億美元的制裁風險。
十、地緣式遷移
地緣式遷移指企業因考慮到地緣政治風險而將資料與應用從全球公有雲遷出至主權雲端環境、區域雲端服務商或自有資料中心等本地平台。主權雲端這一概念曾僅限銀行與政府機構，如今因全球局勢動盪加劇而影響各類企業。
Gartner預測，到2030年，歐洲暨中東地區將有超過75%的企業把虛擬工作負載遷移至降低地緣政治風險的解決方案，2025年還不足5%。
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專家工作都怎麼用「AI搜尋」？3招高效提問讓AI工具幫你找資料
生成式AI的搜尋功能既直觀又有效率，還可以提出後續問題深入探討。本文示範關於AI搜尋網路知識、公司內部知識庫、專家知識的提示詞，幫助升級AI搜尋技巧，為你找到更有價值的答案。本文節錄自《職場人的生成式AI工作法》。
文／艾麗莎．法瑞、賈布里．羅薩尼
本文目錄：讓AI幫你做資訊搜尋（點擊可快速前往）
1. 網路知識2. 公司知識3. 專家知識
所有管理者必須取得資訊，才能做出好決策。你還記得過去在圖書館翻找書籍的日子嗎？搜尋引擎和關鍵字觸發網路革命，做研究變得容易許多，而且更快。現在，生成式AI再次改變這個典範。管理者可以向生成式AI提問，獲得以自然語言呈現的詳盡資訊。這種方式既直觀又有效率，還可以提出後續問題深入探討。現在，不只網路搜尋可做到這點，管理者也可藉由生成式AI驅動的聊天介面，在搜尋公司內部知識庫時，獲得更多互動和個人化的體驗。生成式AI不只會找出內部文件或資料夾的連結，還能直接回答問題或是提供摘要。
將生成式AI當作助理，可以改變傳統上檢索資訊的方法，你可以利用它來取得：
1. 網路知識
與傳統瀏覽器整合時，你可以請生成式AI瀏覽網路資料，擷取重點，並於回應中直接標示出處。你可以提出複雜的問題，不只是使用關鍵字，還可把搜尋範圍縮小到特定來源，例如：新聞文章、產業報告或YouTube影片。生成式AI不但可以瀏覽多個網站的資料，甚至能快速生成摘要，大大加快你的搜尋速度。
試試看：請生成式AI就過去一年供應鏈管理技術[請自行指定技術]的最新發展做摘要，並把焦點放在優勢、挑戰和實際應用。請引用來自可靠來源[請自行指定來源]的重要研究和文章。
提醒：務必查證引用來源的可靠性
生成式AI系統有一個明顯缺點，尤其在早期階段很明顯，也就是常會捏造引用、來源，甚至整個研究和論文都是子虛烏有。為了因應這個問題，一些專門的生成式AI系統納入「謙虛」的護欄，這些機制讓AI識別並承認其局限性，明確表示找不到相關資訊或無法提供確切答案。這種方法有助於減少錯誤資訊，確保接收資訊的可靠程度和來源。然而，最終的檢查和驗證仍然是人類的責任。
另一個有用的策略是，在你的提示詞中加入「請不要捏造來源」等指示；雖然這個指示仍然無法完全消除風險。
2. 公司知識
如果生成式AI連接到公司的內部知識庫，就能快速搜尋公司內部資料庫、文件和報告。除了提供來源或連結列表，還能歸納重點，並從現有資源找出其中的關聯和發現。管理者可輸入：「就這個問題[請自行指定問題]，過去嘗試過哪些解決方案？」生成式AI會根據已有的文件找出相關資訊，並將發現精簡為條列式的重點或短文。
試試看：就技術面[請自行指定技術]的應用，要求生成式AI列出過去三年的相關項目，歸納做法上的共同點和差異。
試試看：有關[請自行指定主題]，要求生成式AI找出過去一個月內與[請自行指定對象]分享的所有檔案。
試試看：要求生成式AI找出你的同事[請自行指定指定]評論過的所有檔案。
3. 專家知識
你可以要求生成式AI把聊天紀錄和虛擬團隊討論中共享的大量訊息，轉化為有系統且易於使用的資源。如果你必須監督、參與某些專家社群或群組，共享大量有價值的知識，這一點會對你特別有幫助。你可以要求生成式AI依照副標將資訊歸類，並做總結。生成式AI可以辨識趨勢和廣泛討論問題，提供你可能想要聯絡或追蹤的活躍貢獻者名單。
生成式AI如何幫助社群管理者？
每個組織都有專家社群或群組，由一群樂於分享知識、對某個主題懷抱熱情的人組成。如果你是社群管理者，內建於軟體產品中的生成式AI模型（如Microsoft 365 Copilot for Office和Google Gemini for Workspace）可以在很多層面上幫忙：
擷取對話。要求生成式AI監控社群聊天內容，擷取其中最好的見解和學習內容。你可以在每週摘要或通訊中分享這些內容。
偵測主題。要求生成式AI識別重複出現的主題、趨勢和問題，包括拆解對話，藉此了解上下文並對訊息進行分類。
整理知識。指導生成式AI把識別出來的主題整理成有條理的表格。無論是撰寫知識庫文章、摘要報告或資料庫條目，AI都可以加入重要見解和專家意見，快速供使用者參考。
提高查找方便性。要求生成式AI將整理好的知識整合到公司內部知識庫中，使員工得以透過關鍵詞或主題輕鬆搜尋。
專家地圖。建立主題與相關專家之間的連結。要求生成式AI識別且標記在某個主題提供有價值見解的成員，以建立內部專業知識地圖。如此一來，特定主題或查詢結果可直接連結該社群中的專家。
節錄自：天下文化《職場人的生成式AI工作法：《哈佛商業評論》提升生產力、團隊創意和決策品質的35堂課》／艾麗莎．法瑞、賈布里．羅薩尼 著
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AI時代人才怎麼學？擁有「4大軟實力」更重要
生成式AI顛覆我們的工作與日常，國內外研究點明，要在AI時代脫穎而出，需要具備的不僅是理解並學習AI，除了硬知識還要培養4大軟實力，這些素養分別為「同理心」、「創新創意」、「思考判斷」與「提問表達」。
文／蕭歆諺 圖／邱劍英攝 由天下雜誌授權轉載
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第三波AI浪潮來襲！熱錢投向生成式AI，顛覆職場樣貌客製化教學成真！每個人都有家教，同時扶弱與拔尖未來人才必備4大素養：從同理心出發，培養質疑的勇氣鼓勵孩子從做中學，「為什麼做」比「怎麼做」更關鍵學習外包引疑慮：明訂課程目標，不被AI牽著走
生成式AI大浪，徹底顛覆我們的工作與日常。不想被時代淘汰，硬知識之外，也要培養軟實力。從校園到職場，如何變身AI人才？4大素養助攻探索新宇宙。
20世紀末的一個晚上，高中生後藤友嗣與天文社同學搭車前往大阪吉野山觀星。
他在市區長大，少有機會看見無光害的乾淨夜空，眼看星星像遍野花朵在天上綻放，銀河毫無保留地展示它的美，讓他深感震撼。
「這麼美的星空與宇宙是怎麼來的？」抱著這個疑問，他展開了橫跨近20年的探索。
東京大學物理博士畢業，後藤友嗣先後前往美國、日本、夏威夷與丹麥等地擔任研究員。如今他落腳清華大學擔任物理系教授，繼續鑽研天體物理學，尤其關注超大質量黑洞。
「學者對星星已經有相對充足的認識，對黑洞仍所知甚少，」他解釋，幾乎每個星系的中心都有黑洞，研究黑洞對他來說更能探索宇宙奧祕與起源。他手指天，語氣一如當年那個在吉野山觀星的少年。
從小跟著爸爸看《星艦迷航記》，清華大學天文所教授後藤友嗣對星空十分著迷，AI幫助他探索宇宙奧祕。（圖／謝佩穎攝 由天下雜誌授權轉載）
黑洞研究並不容易，第一步，是在茫茫夜空中辨識它們。
過去，需要人工仔細比對數據與照片，才能確認黑洞有無。後藤友嗣指著螢幕上有著無數黃與白點的黑色圓圈解說：此處觀測面積是5.4平方度，約是25個月亮的大小，人力所及只能在裡面找到255個黑洞。
但AI改變了一切。
團隊藉由機器學習與圖像比對等技術，同樣面積裡，竟找到了近1.7萬個黑洞，準確率約85%，是原始數量的66倍。
「AI幫助我離夢想更近一步，」他強調，人工智慧技術的成熟是他職涯裡遇過的最大顛覆。未來，懂得運用AI工具會成為多數天文學者的必備技能。
第三波AI浪潮來襲！熱錢投向生成式AI，顛覆職場樣貌
AI不只影響天文領域，更全面顛覆世界，而且這次是來真的。
師承著名AI科學家李飛飛與吳恩達，清華大學電機工程系副教授孫民指出，60多年來，AI發展並非一路順遂，儘管持續有有志學者投入，仍因軟硬體設備侷限與技術難以落地，曾起落兩次後又消失在大眾視野。
但第三波AI浪潮明顯不同，他說，AI的底層技術由基於邏輯的專家系統，轉為消化海量資料後歸納規則的機器學習與深度學習，加上資料開源風氣盛行，大量資料與平行運算算力到位，在天時地利人和下迎來大爆發。
最讓大眾有感的，非OpenAI於2022年底發布的ChatGPT莫屬。它能生成與使用者對話，產出有條理且自然的回覆，還能幫忙撰寫郵件、摘要與翻譯，成熟程度讓人驚艷。
大量民眾湧入嘗鮮，2個月內月均用戶人數就達到1億人，Instagram花了28個月才達到此紀錄。後續還有Midjourney和Sora AI等無數生成式AI工具百花齊放，市場關注與熱錢持續湧入。
史丹佛大學4月發布的「人工智慧指標報告」即指出，光是生成式AI的市場，去年相關投資便大幅增加至252億美元，是前一年度近9倍。
麥肯錫4月調查更發現，今年初採用AI的企業比率攀升至72%，一舉突破過去6年長期在5成徘徊的水準。更有65%的受試者提到，公司至少在一項業務中經常使用生成式AI。
AI到底能為工作流程帶來多大幫助？Appier營運長李婉菱舉例，Appier會協助客戶開發網站，過去設計師與IT人員等協作需要數週時間，如今只要30秒就能完成。
「我們正全面轉型為AI驅動的組織，」她強調，從產品開發到內部工作流程改善，幾乎處處都可見AI的痕跡。
AI正全面衝擊職場，既有工作流程重組外，也催生出許多新職業。
（圖／由天下雜誌授權轉載）
客製化教學成真！每個人都有家教，同時扶弱與拔尖
教育現場同樣迎來劇烈轉變。
經濟合作暨發展組織（OECD）去年底發布的「數位教育概覽」明確提到，在合理使用下，AI工具能有效提升教學與學習的效果。
該報告同時指出，AI與人類特長不同，前者擅長快速收集、分析和解釋大量數據，後者在判斷、社交互動、創造力和解決問題方面具有優勢，兩相配合的混合智能（Hybrid Intelligence）將成為顯學。
全球師生多迎向這股浪潮，嘗試使用AI。微軟去年11月發布「AI教育報告」提到，超過6成師生都已經用過AI工具，更有2成教師每天使用，最常用在設計教材與作業、思考教學點子與簡化的複雜知識。隨著AI工具愈加普及，可預期使用人數會持續增加。
史丹佛應用物理系博五生汪純安（左1）只要看到新AI工具推出就會嘗鮮，積極將它們融入研究。（圖／蕭歆諺攝 由天下雜誌授權轉載）
AI帶來的最大改變，是讓客製化學習成為可能。
「媒體一直提ChatGPT讓作弊變得更容易，但我看到的是它為學習帶來的巨大優勢，」可汗學院創辦人可汗在TED演講中直言，過去早有研究顯示一對一教學是最好的學習方式，能同時拔尖與扶弱。
AI工具不但可以隨時在旁回答學生問題，還能陪伴引導解題與思考，一對一教學的理想將化為真實。
各類學習助手推陳出新，除了可汗學院推出的Khanmigo，還有哈佛大學的程式設計基礎課程CS50，在去年秋季推出學習助理「CS50 Bot」，能向學生解釋程式脈絡與協助改善學生作業，近一半學生認為AI工具非常有幫助。
（圖／由天下雜誌授權轉載）
面對AI這位職場上的「強敵」，教師不會被取代，只會轉變工作重心。
世界經濟論壇（WEF）4月發布的「形塑教育新未來」報告指出，善用AI能夠增強、而非取代教師的角色。
該報告引用麥肯錫調查數據，強調教師過去每週平均工作50小時，僅有49%的時間花在與學生直接互動上。有了AI幫助後，能減少行政工作與備課時間，花更多時間與學生直接互動，並提供適性教學。
世界出現這麼大變化，教育制度該如何轉向，才能確保下一代人才保有競爭力？
均一平台教育基金會董事長呂冠緯提到，產業變化太快，台灣的人才是最重要資源，讓人才對準新興產業的需求，將比以往更為重要。
「過去教育界會倡議學生應具備哪些能力，可是很少在真實世界驗證這些能力在市場中有沒有用，」他提醒，現在是時候以終為始，先思考未來台灣要發展哪些新經濟，再思考需要培養什麼能力。
無論來自哪個領域，第一步，都必須學習AI的基礎原理。
「學原理才不會太天馬行空，」長年在政治大學開設人工智慧相關課程的學務長蔡炎龍表示，懂原理才能知道工具的能力所及與限制，不同領域的人在溝通時能擁有正確且相同的討論基礎，如了解AI瞎掰的「幻覺」從何而來。
未來人才必備4大素養：從同理心出發，培養質疑的勇氣
硬知識相對易學，但須同時具備特定素養，才能在AI時代中突圍。
國外權威機構如世界經濟論壇和微軟等，都分別發布未來人才所需的重要工作技能，包含創造力、分析式思考、靈活性、情感智力等。
（圖／由天下雜誌授權轉載）
不論是國內外的研究都點明，要在AI時代脫穎而出，需要具備的不僅是理解並學習AI，還要培養四大素養，分別是同理心、創新創意、思考判斷與提問表達。
首先是具備同理心。唯有從人的真實需求出發，才能有好的AI應用。
世界經濟論壇提到，學生掌握好的人際技能是面對未來的利器，包含同理心、合作、協商能力，其中又以同理心為首。
「我相信人的本質是助人為樂，這項特質AI沒有，」近年積極參加AI相關讀書會與演講的前教育部長吳思華說，擁有願意關懷他人的靈魂，是人難被AI取代的特質之一，好的AI應用往往從人與人的互助中開展。
有同理心，同樣能幫助自己思考技術為社會帶來的正負面影響，思考工具是否會對弱勢群體造成傷害，成為能分辨善惡和道德的負責任公共知識份子。
其次是創新創意。蔡炎龍表示，創新創意的確是要嘗試前人沒做過的事，但過去懂AI的技術人員在研發新應用時常有盲點，如擅長建構漂亮的程式模型，然而現實世界沒人對此有需求，流於為技術而技術的窘境。
當一個人具備同理心，才能洞察他人需求，提出一個好問題後，在跨域激盪中找出有創意的解法。他曾看過學生團隊研發辨識牆壁裂痕大小的工具，藉由AI影像辨識技術，幫助使用者在地震後確認裂痕是否具危險性，貼近民眾需求且頗具創意。
但懂得提出一個好專案還不夠，運用AI工具的過程中，同時需要具備思考判斷能力，才能判斷AI產出內容的好壞與進行編修。
「擁有批判性思考能力，比具備任一學位還要重要，」科技巨頭Meta創辦人祖克柏在接受《Fortune》採訪，談招聘員工的條件時如此強調。
但要養成思考判斷能力，除了本身要有豐厚的專業基礎，同時要調整心態。台大機械系教授詹魁元即觀察到，台灣學生從小到大擅長考試，很習慣有標準答案，少有餘裕思考答案是否正確就全盤接受，在心態上少了質疑的勇氣。
最後是提問表達能力，且是對機器的表達能力。
主導教育部人工智慧技術及應用人才培育計劃，成大電機系特聘教授詹寶珠強調，有好的專業背景知識，才知道如何對機器人下指令（Prompt），由於成品往往很難一步到位，需要來回往復與機器協作編修，指令下得好不好、是否夠精準變得很重要。
與對人溝通不同，想對AI下好指令需要拆解問題，一步步提問才會有好成果。清華大學與國科會共同為文組師生設計的「生成式AI指令」就長達30頁。
國內高教應變快速，總能擁抱新技術。圖為龍華科大數位內容中心，學生展示自己開發的遊戲作品「四合院VR」。（圖／鄧毅駿攝 由天下雜誌授權轉載）
鼓勵孩子從做中學，「為什麼做」比「怎麼做」更關鍵
但素養抽象且相對難學，吳思華認為，採用專題式學習（Project-Based Learning，簡稱PBL），從做中學是最好的方法。
PBL鼓勵學生從真實世界與個人生活中，找到一項議題或問題深入探索，從過程中學習相關知識與技能，且不追求標準答案。
吳思華提到，學知識固然重要，但知識要拿來解決問題才有意義，學生透過PBL學習，方能養成智慧以應萬變。因為未來純粹的知識學習必定會被線上教育取代，「大學應該提供大量製作專題的機會，將128學分中的1/3讓給實作課程，」他建議教師在旁陪伴學生探索與學習。
台大電機系教授李宏毅認同PBL的重要性，尤其挖掘問題就是一項重要能力，因為當AI愈來愈萬能，「怎麼做」不重要，AI幾乎都可以代勞。「為什麼做」才是關鍵，有理想跟願景才有前進方向。
他提醒，一開始設定目標不用太宏大，學生可以從日常生活裡找到一件不想做的事情，運用各種AI工具嘗試解決與練習，做的過程比較有動力。
學習外包引疑慮：明訂課程目標，不被AI牽著走
然而AI帶來的並非全是新機會，隱憂與挑戰如影隨形。
最常被詬病的，是AI能生成報告與程式碼等內容，引發代寫作業與作弊的疑慮。此外，學生如果太倚賴AI工具，將應有的思考與學習過程外包給AI代勞，恐會降低學習效果，讓學習變得不扎實。
皮尤中心今年5月發布的報告就指出，有25%的國小至國高中教師認為，使用AI工具教學的弊大於利，明確認為利大於弊的教師僅有6%，其餘皆為不確定或是利弊互見。
（圖／由天下雜誌授權轉載）
美國賓州大學學者7月發表論文《生成式AI可能損害學習》，觀察近千名土耳其高中生的數理學習狀況，發現只仰賴傳統教科書學習的學生，成績比使用AI學習工具輔助的學生還要好。
長年投入差異化教學研究的國家教育研究院副研究員蔡曉楓便憂心指出，現在有太多教學現場急著將AI工具融入教學中，反客為主取代教師功能，恐傷害學習成效。
她曾看過國文老師請AI生成詩句「兩岸猿聲啼不住／輕舟已過萬重山」的圖像，結果出現一群像山一樣高大的猴子。她強調，學生應該先掌握文化背景、批判思考與創意等高階思維，使用AI才不容易被牽著走而誤學。
殘酷的是，時間不等人，大眾總希望有最新、最好的學習方式與內容，邊摸索邊前進成為必要。該如何確保學生在AI輔助下，仍能精準學到教師預期的知識與能力？
「訂定明確的教學目標會變得很重要，」詹魁元表示，未來教師們將會需要花更多時間思考課程設計，在課綱中明確指出學生需要具備哪些能力，學生在學習時能判斷哪些地方需要扎實學習、哪些地方可以讓AI代勞。
AI正顛覆既有的教與學模式。跨產學兩界的台灣人工智慧學校校務長蔡明順觀察，台灣起步不算慢，高教已有不少老師嘗試改變教學內容與教法，業界也有不少企業積極導入AI技術加速工作效率，並提供內部員工訓練。
面對新科技，人們難免有疑慮與畏懼，但這同時也是一個契機，懂得把握機會的人不只藉由AI提升自我，同時有機會藉新興科技完成圓夢，一如後藤友嗣在數十年後用意想不到的方式離夢想更近一步。
歡迎加入這場新興學習盛宴，一同探索新宇宙。
（原文標題：AI時代怎麼學？擁有這4大軟實力，比任何學位都重要）
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【ChatGPT當機】除了ChatGPT還有哪些生成式AI？16種AI工具應用解析，4步驟學會關鍵能力
生成式AI除了ChatGPT，你還用過哪些？本文解析4大領域、16種AI工具特性，包括：Copilot、Perplexity、Claude等等，專家也提醒千萬別完全依賴AI、失去自主思考能力，4步驟帶你了解如何正確運用AI工具，建立解決問題的思考框架！
編按：ChatGPT在台灣時間7月16日上午再傳大當機，網頁、APP版都出現異常，用戶除分享當機災情，也尋找替代工具，本文分享除了ChatGPT，還有哪些生成式AI工具！
文／ 張可佳（Claire Chang）
本文目錄（點擊可快速前往）
16種生成式AI工具4大領域應用文本生成（LLM）工具影像／影片生成（Text-to-Image）工具音樂／聲音生成工具程式碼生成工具生成式AI的正確／不正確使用範例正確使用AI的例子：輔助學習不正確使用AI的例子：完全依賴翻譯工具4步驟用ChatGPT訓練解決問題的思考框架1. 明確定義問題與期待結果2. 重視問答過程並在過程中做思考3. 根據反饋一步一步探索你要的目標4. 快速測試及驗證回應
16種生成式AI工具4大領域應用
在生成式AI的世界裡，許多人可能首先想到的是OpenAI的ChatGPT。然而，生成式AI的應用範圍遠不止於此，涵蓋了從文本生成到圖片、影像、音樂、語音生成，甚至程式碼生成的多個領域。以下是一些主要的生成式AI工具，介紹它們在不同領域的應用。
文本生成（LLM）工具
1. OpenAI的ChatGPT
網址：https://chatgpt.com/
最受歡迎的文本生成模型之一，能夠回答問題、撰寫文章、生成對話等。
2. Google的Gemini
網址：https://gemini.google.com/app
能夠同時理解文本、影像、音訊和影片，這使其能夠更全面地處理和生成資訊，適用於各種複雜任務。
3. 微軟的Copilot
網址：https://copilot.microsoft.com/
整合Microsoft 365應用程式，幫助用戶自動化任務、生成內容和分析資料，提升工作效率。
4. Anthropic的Claude
網址：https://claude.ai/
超大的上下文窗口，可處理長的文本資料。
5. Perplexity
網址：https://www.perplexity.ai
與傳統搜尋引擎不同，Perplexity AI提供單一的、全面的答案，概括了所有需要知道的資訊。
6. Felo Search
網址：https://felo.ai/search
支持多語言搜尋，能夠自動翻譯搜尋結果，消除語言障礙，使用戶能夠訪問全球資料。搜尋結果是從網際網路上即時獲取的，確保資訊的最新性和準確性。
影像／影片生成（Text-to-Image）工具
1. Meshy
網址：https://www.meshy.ai/
從文本或影像創建3D建模檔案，從而加速3D建模的流程
2. Midjourney
網址：https://www.midjourney.com/
以創作高品質影像而著稱，適合藝術家和設計師使用。
3. Stable diffusion
網址：https://stability.ai/stable-diffusion
開源社群網址：https://civitai.com/
開源的影像生成模型，提供靈活且可自定義的生成過程。並有著豐富的開源模型社群，有豐富的免費模型與外掛可供嘗試使用。
4. Kling
網址：https://klingai.com/
影片及圖片生成的大模型，能更輕鬆地完成藝術影片創作。
音樂／聲音生成工具
1. Suno
網址：https://suno.com/
音樂生成AI工具。使用者只需要輸入歌詞，就可以在短時間內自動完成作曲、編曲及演唱。
2. Steve AI
網址：https://www.steve.ai/
專門用於生成音樂和聲音效果，適合影片和遊戲設計。
3. AudioCraft
網址：https://audiocraft.metademolab.com/
Meta開發的音樂生成工具，能創作高品質的音樂片段。
程式碼生成工具
1. Github的Copilot
網址：https://github.com/features/copilot
與Visual Studio Code整合的程式碼輔助工具，能夠即時補全程式碼。
2. Cursor
網址：https://www.cursor.com/
使用GPT-4，在一種新型編輯器中撰寫、編輯的程式碼。
3. Cosine AI
網址：https://cosine.sh/genie
推出了Genie，自稱全球最優秀的AI軟體工程師。
生成式AI的正確／不正確使用範例
筆者在撰寫此書籍時，為了更深入了解各行各業中人們使用生成式AI的情況，訪談了20餘位不同行業和角色的職場菁英。
其中，來自5IN實驗教育機構的李有誠博士，身處教育界，對生成式AI的影響有深刻見解。他認為生成式AI是一種革命性的技術，不僅改變了知識的傳遞方式，更可能重塑人類社會的結構。
李博士強調，生成式AI的強大之處在於其能在短時間內處理和生成海量數據與資料，超越人類能接受、理解和消化的能力。這種能力有可能引發許多職位、人類角色、認知和信念的興起與消失，導致社會結構的快速變動，也因此導致現代人們容易自我定位錯亂，迷失自我。
為了應對這種變動，他認為教育的核心任務應該是幫助學生進行自我探索與定位，探索自我價值觀，建立自我人格。人的想法和人格並非純粹內生，而是受到外部環境和參考資料的影響而形成。只有當學生能夠更快地了解自己與環境時，才能更有效地適應這些變化。
因此，社會對教育的觀念也需要隨之改變，應更加重視思考能力和人文素養的培養，而非僅僅追求分數或知識的學習。建立解決問題的思考框架，而非僅依賴AI提供的知識，將成為未來AI時代最重要的軟實力。
他也提及我們應謹慎使用AI功能，以確保能從中受益而不是依賴。
正確使用AI的例子：輔助學習
在完成英文創意寫作後，可以使用AI工具（如Grammarly、ChatGPT）來檢查文法錯誤。這種使用方式能夠幫助學生識別和理解自己在語言使用上的錯誤，進一步辨認出自己需要調整的地方，提高語言能力。學生完成寫作後，將其提交給AI 檢查，然後將AI指出的錯誤列出並理解這些錯誤的原因，再進一步請教師解釋和指導。接下來，學生按照對自己現況能力的新了解而更有針對性的進行下一步的成長，方能達到提高能力的目標。
正確使用AI－輔助學習指令：
請檢查這篇英文文章的文法錯誤，並列出有哪些錯誤及其原因。我想學習並了解我的寫作問題，從而改進我的英文能力。以下是我的文章內容：[ 在此貼上文章內容]
不正確使用AI的例子：完全依賴翻譯工具
在創意寫作時，直接使用Google翻譯將中文文本轉換為英文，然後將這些翻譯結果提交作為作業。這種做法完全沒有涉及到發自於學生本身的任何自主思考，錯失了練習英文的機會，沒有達到學習的目的，反而浪費了時間和資源，變成老師根本就是批改電腦生成內容的滑稽景象，也可能誤創造出學生有在學習的假象。
不正確使用AI－完全依賴工具：
我有一篇中文文章，請你將其翻譯成英文，並確保翻譯後的結果看起來像是創意寫作，能直接提交作為作業。以下是文章內容：[ 在此貼上文章內容]
4步驟用ChatGPT訓練解決問題的思考框架
從上面的範例我們可以知道，我們並不是要完全依賴AI替我們工作，而是將其視為一個強大的輔助工具，在我們的指導下，共同完成目標。我們可以將AI視為自己的下屬，而自己則是主管，負責引導、審視並做出最終決策。
1. 明確定義問題與期待結果
首先，我們需要清晰地定義問題，了解自己想獲得的結果，並附上相關參考資訊，為AI提供明確的指示。就像一位主管在下達任務時，需要讓下屬明確理解工作要求和目標。這樣，AI才能根據我們的指引生成符合預期的結果。
【市場分析報告】指令範例：
我需要生成一份有關市場分析的報告，目標是瞭解我們的新產品在台灣不同市場中的潛力。產品資訊：辣木籽（維持健康 促進新陳代謝 調節生理機能），印度稱其為【奇蹟之樹】，來自印度的超級食物，風靡全球 營養價值高
2. 重視問答過程並在過程中做思考
在這個過程中，我們扮演的角色不僅僅是提出問題，更重要的是評估AI的回應。當AI生成回應後，我們需要像主管審閱報告一樣，仔細檢查其中的邏輯和合理性。對於發現的任何不合理之處，我們要進一步探詢或查證，確保最終的結果是準確可靠的。
【客群分析】指令範例：
以這三種不同客群來說，在行銷包裝上分別要注意什麼？中老年人、關注健康的年輕專業人士、重視養生的族群
3. 根據反饋一步一步探索你要的目標
此外，我們應該善用AI提供的反饋，逐步逼近我們的最終目標。這就像在管理一個專案時，我們根據進展情況進行調整和最佳化，最終達成預期的成果。這種持續的互動和調整，是確保AI能夠有效協助我們解決問題的關鍵。
【行銷策略】指令範例：
有沒有一種行銷可同時打中這三種族群？
4. 快速測試及驗證回應
在利用AI解決問題的過程中，我們需要對AI回應的內容進行驗證。透過一來一回的過程，我們能從中學習到我們原本不知道的東西，並產生最終品質更好的結果。這不僅能提高我們的工作效率，也能讓我們從過程中學習，增強我們處理跨領域問題的能力，讓我們透過AI來提升工作能力及效率。
【行銷管道】指令範例：
中老年使用部落客推薦會有用嗎？有推薦管道嗎？
這時我們就可以去Google搜尋其他保健食品與醫生或健康專家合作做推薦的案例（可以使用Perplexity或Felo Search去搜尋相關文章），並評估可行性和過往的成效。我們可以將搜尋到的資料再貼回ChatGPT，幫助ChatGPT有更多符合我們需求的相關知識，並提供更好的後續回應。
節錄自：博碩文化《AI職場超神助手：ChatGPT與生成式AI一鍵搞定工作難題／張可佳（Claire Chang） 著 》
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