上班仔如何掌握 Gen-AI 的力量
以下內容是 9/18 在生成式 AI 年會小講所分享，也希望給所有剛要入門或是準備入門 Gen-AI 來提升能力的人能有一點方向。
卷首語
最近很多訂閱知識倉鼠的朋友，可能你們是在訂閱其他創作者的 Substack 時被推薦順便訂閱了倉鼠，感謝你們願意閱讀，電子報的內容會以自動化工作效率以及 AI 工具的使用及結合為主，並盡量結合實戰經驗。
卷首語是每篇開頭自己的一些呢喃，分享自己的心路歷程、看法及額外想法，可以想像成我和訂閱朋友們的聊天！
Generative AI 年會小講，我第一次以講者身份參加，同時也是參與者。每個講者只有 10 分鐘，然後每次約 8~9 個講者，所以內容必須簡明扼要。雖然時間很短，但是會一次聽到非常多不同面向的分享，體驗上非常值得。每個月都有推薦大家參加！
這次上台時還遇到一位 9 歲的弟弟講者海馬，他可是全場 NPS（淨推薦分數）得分最高的，他真的很優秀，自己寫了一個 iOS 的應用程式叫九歲記帳。
這個月開了一個自動化社團，希望在這個 AI 降低工具及程式門檻的當下，可以蒐集更多的使用案例，並協助企業和個體戶掌握自動化的能力！
如果你也在工作中有自動化的需求，但是找不到切入點，可以試著跟我聊看看（但是希望是有先做功課喔，不是直接把需求丟給我），我還是很願意聊聊怎麼一起解決的。
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在保健品市場上，你是否也面臨以下困境：
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別擔心，你並不孤單！這些都是保健品行銷的常態。但現在一個超實用解決方案就在眼前！
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（正文開始）
知識倉鼠的開始
趁此機會，也讓新讀者們了解知識倉鼠是什麼，以及過程中的轉變。
老讀者都知道我是從 2023 年 2 月開始寫電子報的，然後每週更新分享現在最新的 LLM 資訊，過程中我也開始使用如 ChatGPT 這類工具來嘗試寫程式。
我的工作是 awoo SEO 顧問，幫客戶優化他們的網站，讓特定關鍵字能夠在 Google 上排名第一頁，所以會略懂一些網頁的程式語言，如 HTML、CSS、JavaScript。
練了這一年半，我慢慢上手與 AI 溝通如何寫程式的能力，上個月寫了瀏覽器的擴充功能 Extension，這個月寫了 Mac 的應用程式！
過程中有幾個關鍵點達成了我這個轉變。
1. 知道 LLM 的特性
我很喜歡去年 JessicaShieh 提的這個比喻：
AI 就像被關在一間密室的天才，我們能做的就是透過門縫，把我們的需求寫在一張紙上，然後傳遞給它。
（這裡提到的 AI 泛指大型語言模型 LLM）
我自己觀察下來，所謂的 "Prompt 技巧"，通常會被融入到工具中，像是 Perplexity 會將使用者的提問分解，並按步驟思考（思維鏈 CoT）尋找答案。
但是，就算這個天才再聰明，如果我們沒辦法清楚表達自身需求、目標、脈絡，這位天才一樣無法幫我們解決問題。
訓練清楚表達意圖的方式，日常生活中就得有意識地去做。當他人委託任務給我們時，不斷與對方對齊目標的想像，直到雙方對於任務的想像一致，這樣的過程，其實就是在訓練我們的意圖表達能力。
光是點餐這件事，就能體會具體表達需求多難：
確認需求： 你問朋友：「你想吃什麼？」
朋友回答：「我想吃點輕食，不要太油的。」
對齊期望： 為了確保理解正確，你繼續詢問：「那你是想要吃沙拉還是三明治這類的東西？」
澄清細節： 朋友回答：「我想要吃三明治，最好裡面有雞肉，沒有辣的醬料。」
所以過程中會有許多溝通、討論、修正，這些都是意圖表達的訓練，最重要的是細節的對齊，以及對於任務的掌握度。
大畫面明確方向，小畫面處理細節，最後拼湊出完整的圖像。
文生圖的過程其實會更有感覺（例如用 Midjourney），我們其實是在與 AI 共同創作一個作品，而不是單純地給予指令。
2. AI 創造力的 3 要素
提問能力
從剛剛的『知道 LLM 的特性』小節，我們知道原來與 AI 溝通就像跟人溝通一樣，但我們平常口語化的溝通是非常模糊且缺乏細節的，導致當我們一開始使用 ChatGPT 這類 AI 工具時，會覺得這些工具怎麼那麼難以達成我們的需求。
但殊不知其實是我們缺乏具體、脈絡化且包含細節的溝通方式，這在口語化中並不適合，但在網路溝通時卻是非常重要。
思考能力
思考能力好難講，個人認為需要透過日常的閱讀、反思及經驗不斷累積，思考如何更有效的溝通、更高效的工作、沙盤推演各種事情、實戰等，這是一輩子都在累積的東西。
反應在使用 AI 工具上，就會是『知道怎麼活用工具』、『如何組合不同工具形成最有效解決問題的辦法』等，而這就會銜接到思考能力與工具之間的橋樑：『明白工具的局限性』。
明白工具的局限性
問一個搞笑的問題，應該不會有人拿螺絲起子當錘子捶釘子，然後抱怨說這工具怎麼那麼難用吧？
那應用在數位工具也是一樣的，可以不知道工具的原理，但你不可以不知道工具的『適用性』跟『局限性』。
最直白的案例，就是 ChatGPT 剛出來時，大家不知道它『只是個文字接龍大師』、『不能連網找資料』、『不能算數學』，但是卻出了一堆相關的題目給它，導致它沒辦法給出一個好答案。
然後就會出現很多聲音說『AI 也沒多強』、『這工具其實蠻難用的』。
可是知道 ChatGPT 局限性的人，就會知道適合它回答問題的範疇在哪，可以怎麼引導它回答高品質的答案。
到了現在 LLM 的能力越來越強，也出現了非常多賦能 LLM 的工具，會用的人讓自己的能力及效率更上一層樓，但不會用的人還在嘲笑這個工具的缺點。
能力 M 型化的差異也會越來越大。
其實探索工具的適用性有一個訣竅是， 『幹這個好猛啊！』
當你發現了一個工具用的很猛的地方，或是他人用的很強的地方時，就是你抓到了一個工具適合的切入點，累積足夠的猛點後，大概也抓清了這個工具的適用性。
我一直覺得 5 min-craft 是一個很有趣的例子，明明每個工具就那樣而已，但就是有人可以組合並發揮出工具 200 % 的能力，重點還是在於『人的思考能力』及明白『工具的局限性』。
明白工具並且有強大的思考能力，才能創造出新的變化，請看 VCR：
3. 初學者該如何一步步強化個人能力？
先說這五個等級只是我憑感覺隨意分的，受眾偏向一般不會寫程式的數位工作者。
因為文字是日常必需接觸到的，所以如果能用 ChatGPT 產出讓人滿意的文案、貼文、內容，那基本上就可以嘗試 Level 2 了（但沒有設限一定要怎麼樣才能往上喔，自己感覺就好）。
為什麼 Level 2 是用 ChatGPT 寫公式？
因為幾乎每個在公司的工作者，都會有一份所謂的『公司總表』，但這份總表通常又臭又長、載入又慢，可能是 Google Sheet、Excel。
通常我們也會對這張表有一些明確的需求，像是『抓出特定時間、多少金額以上的客戶』、『抓取連續續約兩年、合約金額達多少的客戶』等等。
再加上 Google Sheet 或 Excel 公式本身就是非常成熟的工具。
這些條件湊成了『場景明確』、『需求多樣』、『變數相對少』的前提，就算是剛開始使用，也只需要說明哪個儲存格、哪一欄、哪一列，對於具體化需求和講述脈絡的要求相對低，因此是我首推大家的練習場景。
練到一個階段後，就會開始發現公式不能解決所有的問題了，這時候大家就會開始進階使用 Apps Script、Python 等程式來實戰了，不過這塊就不多講了。在經驗累積的同時，切換不同的程式語言，大家就會抓到訣竅知道如何開始新的語言了。
小結
工具會越來越強大，但人的核心能力（思考、溝通等軟實力）並不是因為工具而變強，而是需要用時間去累積的。
用時間累積的能力才是他人無法取代的競爭力。
時間累積的事物無論在什麼領域都是最有價值的，不要因為未來工具會變得強大、AI 會變得很厲害，就選擇忽略培養自己的能力。
這是我自己的經驗，也希望讀者們結合自己的經驗創造一個正循環。
學習的路上一定會跌跌撞撞，甚至挫折感滿滿，所以創造成就感很重要。
先從日常生活的瑣碎問題去解決，多找幾個志同道合的伙伴一起解決自身問題，然後拓展到團隊效率上。
不用怕被別人學走或怎麼樣，你所創造的事物都會成為你的一部分，同時曝光你的表現讓他人為你貼上像『自動化』、『工具達人』、『效率優化』等標籤。
然後你會發現越來越多的問題可以解決，也會在解決過程中累積經驗值，然後變的更強大！
期待未來幾個月甚至幾年的時間，可以回頭看到讀者們留言自己的成長及改變，我也在這條路上，共勉之！
感謝
忘掉ai这个词，或许就是把ai融入生活工作的开始~