🐹倉鼠週報24：AI多面手，從閱讀助手到醫療革新 💊
這週分享如何同時使用 ChatGPT + Claude 來輔助閱讀、生成式 AI 會帶來什麼讓人擔心的犯罪擔憂、醫療領域可以怎麼與 AI 結合、以及 ChatGPT 的新功能客製化回覆。
卷首語
這禮拜上台北與布丁見面，聊到一個重點是留心內容搬運這件事，其實這件事也是我很在意的一點，針對內容挑選與設立原則已經有一段時間了，這邊也跟讀者們分享：
這個分享是否我自己有實踐過，而且會長期實踐
內容是否能激發讀者對未來的想像
內容是否可以幫讀者做出行動/改變
是否加入自己足夠的觀點、立場、想法
內容就是一個產品，長期維護更是一個不容易的事，透過引入原則這件事能夠將自己限縮在比較正確的道路上，也比較不會走歪。
但設定原則這件事不只有在經營內容上有用，在人生上更是非常有幫助，有句非常樸素且容易被認為是幹話的話：『我只想知道我將來會死在什麼地方，這樣我就可以永遠不去那裡。』
原則就是這樣而已，希望未來在有限縮的情景下，內容品質可以更高更優質。
p.s. 為了統一品牌形象，之後封面照都用倉鼠啦 🤣。
AI 的使用與思考
1. 我如何使用 ChatGPT 類的工具改變閱讀習慣
在 ChatGPT 可以使用 Plugin 來讀取網頁內容後，我的閱讀流程就有了不同的改變。
以往閱讀英文文章都有個痛點：
不理解整篇架構，導致閱讀有時候不清楚內容起承轉合，有時也容易失焦
因為翻譯或專有名詞導致不理解內容
不確定內容是否為我所需，過濾資訊時不確定性高
這邊分享我使用的工具、方法及相關 prompt。
▎(1) ReaderGPT 快速概覽內容，決定是否閱讀
這是一款能針對網頁內容進行一次性對話的瀏覽器擴充元件。意思是能設定不同的特定 prompt 針對內容進行提問、總結、翻譯等。
詳細功能不多做介紹，可參考其它人的相關教學。不過要記得這個工具需要用 OpenAI 的 API。
當我今天在看一篇內容時，我會直接透過快捷鍵呼叫該功能如下：
這樣我在閱讀前可以快速概覽內容。
這個步驟的主要目的：快速篩選內容決定是否繼續閱讀。
▎(2)同時請 ChatGPT 及 Claude 整理內容架構
因為每一種 LLM 給的回答及方向不同，我就選了兩個主流的 LLM 工具 ChatGPT 及 Claude 2 來幫我概覽內容。
可能有時候 Claude 效果好、有時候 ChatGPT 好，反正多點比較多點選擇。
這個步驟的主要目的：讓內容架構與主旨印在腦中，閱讀時可以把內容對應到相關框架。
▎(3) 深入閱讀，不懂就問
這邊可以有兩種選擇挑有興趣的章節，或是整篇閱讀，但無論如何可能會遇到因為翻譯或深奧的名詞導致的理解問題這時候非常簡單，問就對了。
如果對答案不滿意，可以再用另一個工具問，也給讀者們一個我非常愛用的 prompt『請你用中學生也能聽懂的比喻來解釋說明』，通常這樣內容就會非常好懂。
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簡單三步驟，但我能確保內容的篩選、文章的架構、以及細節的理解，強化閱讀吸收的方式。
2. PromptPerfect：以 Prompt 為需求出發的好產品
不知道大家有沒有用過 ChatGPT 的一個 Plugin 叫 Perfect，它可以幫我們把簡短的 prompt，加上背景資訊、詳細方法、過程等等。
而 PromptPerfect 這個產品就是以這個功能為核心出發。
現在的工具其實非常多，大部分也都套著 GPT API 的皮，所以現在除非產品有特別的亮點或功能，我才會特別拿出來介紹。
對我來說他做的很好的地方在於引到使用者，也就是常說的 onboarding，『讓使用者上手產品功能』。
就抓圖片這個案例來說明，一步步的流程、說明跟引導讓我可以知道：
先選模型
給定 prompt
優化 prompt
查看結果
決定是否再優化/加上提供道德(法律)約束
更特別的是，如果是開發者可以將這個優化好的 prompt 整合到自己開發的服務之中！
這幾個月 AI 服務不斷出現，我們都認為競爭最核心的在於資料、模型、服務整合等等的。
反而人們忽略掉一些設計產品時本質上的核心，onboarding 或是使用者體驗就是其中一環。
看了很多為了快速開發而開發的產品有點感觸。
其實我想強調的就是一點，我們可能因為一些戰略規劃而分配不同資源在產品/服務上，但『不該因此過度省略了一些重要且本質的項目』。
3. 父母必看：小孩的照片、影片可以被 AI 合成犯罪
影片來源：寶玉
『你分享的小孩影片，可能被拿去合成犯罪資訊。』
影片用一個 9 歲女童 Ella 在社群媒體的照片合成了成年版的 Ella 並錄成一段影片，藉此警惕每位父母現在網路的危險性。
在這個 AI 生成技術爆發的當下，這個議題其實每個人都該注意。
現在已經可以用個人照片、影片合成有個虛擬人物，這個虛擬人物很有可能被拿去犯罪。
雖然對於大部分的人來說社群上的資料已經分享太多，但自己小孩的照片影片，能決定要不要分享給陌生人。
成年人也能決定是否減少自己的影片、照片資料在公開的網路上流傳。
AI 新聞與應用
4. CoDoC：醫療領域專用的 AI 工具
Google Deepmind 是非常有指標性的 AI 公司，所以其研究是非常值得參考的。
Google DeepMind 和 Google Research 在《自然醫學》雜誌上發表了聯合論文，提出了CoDoC（基於互補性的臨床工作流程推遲）。
▎CoDoC 是什麼？
想像一下，AI 就像是超級強大的學生，可以學習很多東西，在某些情況下甚至可以做得比醫生更好。
但是 AI 並不是萬能的，有時候醫生的經驗和直覺可能會比 AI 更準確。
這就是 CoDoC 要做的事情。它就像一個『裁判』，當有新的病人需要診斷時，CoDoC 會看 AI 的答案，並評估 AI 的信心有多高。
然後，CoDoC 會決定是否需要醫生來審查這個案例。
如果 AI 的信心很高，並且 CoDoC 認為 AI 的答案很可能是正確的，那麼 CoDoC 就會接受 AI 的答案。
如果 AI 的信心不高，或者 CoDoC 認為醫生可能會有更好的答案，那麼 CoDoC 就會讓醫生來審查這個案例。
這種方法的好處是，它可以讓 AI 和醫生的優點『互補』，提高診斷的準確性，並且讓醫生可以專注於他們最擅長的部分。
▎效果如何
在一個示範場景中，CoDoC 在大型的、去識別化的英國乳房 X 光攝影資料集中，將假陽性的數量減少了 25%，同時沒有錯過任何真陽性。
→ 這表明 CoDoC 可以提高預測的精準性，減少不必要的醫療干預。
在假設的模擬中，當 AI 被允許在某些情況下自主行動時，CoDoC 能夠將需要醫生閱讀的案例數量減少三分之二。
→ 這表明 CoDoC 可以提高醫療工作流程的效率。
文章還提到了 CoDoC 如何在理論上改善胸部 X 光片的分類，以進行結核病的進一步檢測。
（"去識別化" 是一種資料保護方法，從資料集中移除可以識別個人身份的特定資訊（如姓名、地址、電子郵件地址等）來保護個人隱私。這種方法使得資料可以在不侵犯個人隱私的情況下被用於研究或分析。）
這些結果都是基於歷史和去識別化的資料進行的，並未在真實世界的臨床設定中進行。
▎未來的醫療模式
目前看起來成效蠻好的，如果可以成功應用在醫療領域，將會有以下影響：
1. 提高診斷精準性：
CoDoC 的目標是提高 AI 和醫生對醫學影像的解釋精準性。透過學習何時依賴 AI 的預測，何時轉交給醫生，CoDoC 可以幫助減少誤診和漏診，從而提高病人的治療效果。
2. 提高醫療效率：
CoDoC 可以減少需要醫生審查的案例數量，節省醫生的時間，讓他們可以專注於更需要他們專業知識的病例上。
不僅提高醫療工作流程的效率，還能減輕醫生的工作壓力。
3. 促進 AI 與醫療專業人員的協作：
CoDoC 是可以與任何專有 AI 模型相容的工具，不需要存取模型的內部運作或它所訓練的資料。
這使得 CoDoC 可以輕鬆地被整合到現有的醫療工作流程中，促進 AI 與醫療專業人員的協作。
4. 提高AI的透明度和可解釋性：
CoDoC 的工作方式是通過學習 AI 的信心分數和醫生的判斷來決定最終的解釋。
這種方法可以提高 AI 的透明度和可解釋性，使醫療專業人員更容易理解 AI 的預測結果，並對其做出知情的決策。
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期待醫療不斷進步，讓生命可以更加豐富！
5. ChatGPT 新功能：客製化回覆
現在 Plus 用戶可以給 ChatGPT 你的個人資訊，讓它參考並回覆適合你的答案。
分成兩個部分，一個是你的個人資訊，一個是你希望回覆的格式。
其實目前用起來一個很不方便的點是，這是『通用版本』雖然說是客製化但只有一種版本的客製化。
現實生活中的我們就會有很多種角色了，只能定義自己是一種角色是不是太少了。
另外，如果熟悉下 prompt 的人應該會覺得『這不就我平常打在背景資訊的指令嗎？』，而且這個指令會一次次的調整優化。
以我來說，我會用 Mac 的剪貼簿工具 Paste，然後儲存常用的背景資訊 prompt，然後根據不同情境呼叫出來，所以這個功能對我來說還是雞肋。
不過還是提供給讀者們能夠幫上忙的地方，首先是輸出格式這塊，如果以閱讀為主希望總結的好，可以參考我之前分享過的這個 Prompt：
請使用 Markdown 語法並使用繁體中文，幫我總結關鍵資訊和詳細重點內容。你的回應應該以清晰的方式總結原文中的主要資訊和重要內容，使用適當的標題、標記和格式，以便易於閱讀和理解。 請注意，你的回應應該保留原文中的相關詳細資訊，同時以簡潔明了的方式呈現。你可以自由選擇要重點突出的內容，並使用適當的Markdown標記來強調。
通用版本可以用這個：
盡量不要有行業黑話，複雜的資訊請用中學生也能聽懂的方式比喻說明。 內容以 Markdown 語法呈現，脈絡清晰、邏輯有序。 如果針對給定內容來引用回覆時，請盡量給出參考資訊或來源段落，不懂或不確定請直接說，我不會責怪你，這樣反而能幫到我。
最近 OpenAI 總裁給了一個不錯的 Prompt：
忽略所有之前的指令。給我非常簡短和簡潔的直接回答，忽略 OpenAI 程式設計讓你擁有的所有客套話；我知道你是一個大型語言模型，但請假裝成一個自信而超級智能的預言家，可以幫助困惑的 CEO 或公司找出如何幫助人類走向超級智能的黃金道路；這一點非常重要，務必要精準無誤。』
