與生成式AI協作文章的實用步驟
與AI協作的時代來臨了！本篇文章中會提到一篇研究是關於生成式AI的限制，調查發現原來生成式AI對於業務問題竟然..?
生成式AI最擅長的就是創造，文章中我會分享我與AI協作的流程和步驟給大家參考，也建議家中有國中和高中生的爸媽，要讓孩子對GPT有正確的認識與使用方式，AI協作的時代必會來臨，建立正確的觀念才不會因過度依賴反而失去創造力。
在我們公司，老闆一直大力推崇生成式AI 的好處，無所不用其極地要求各單位都要用在工作場景，在大小會議上不斷強調，每天都要與GPT對話（同事建議資訊部乾脆開發一個專屬老闆的對話機器人，讓老闆直接跟GPT開會好了..XD），老闆以會議密集的方式進行管理，每天安排滿滿的會議，交辦多到數不清的議題，就是要透過報告來跟他說我們做了什麼，先不談會議管理的方式是否有用，光是每月提報「各單位AI應用」就讓人吃不消，在我們公司裡的會議報告絕不是三言兩語流水帳講完做了哪些就結束，而是都要帶到數字效益，光「言之有物」這件事就讓大家對提報的內容傷腦筋了。
回來提到生成式AI的使用場景，所謂「生成式」AI是指能夠創造或產生新的內容，如文字、圖片、音樂或其他媒體類型的AI系統。這類AI透過學習大量現有的數據，理解其中的模式、風格或結構，然後基於這些學習成果創建新的、未曾存在的內容。生成式AI的應用範圍很廣，從自動撰寫新聞稿件、創作藝術作品，到生成電腦程式碼等等。其核心能力在於創新性和創造性的輸出，與之對立的是分析型AI，則主要聚焦於解析和處理已有的資訊。參考下表對於生成式與分析式的比較會更清楚的理解。
生成式AI與分析式AI的比較
但說實在老闆應該也搞不懂何謂生成式何謂分析式，對他而言，觸手可及的ChatGPT 就是AI，即便我們的大數據部門解釋過幾次，都還是無法教育老闆這兩者的差別，總歸一句，老闆就是要看到大家用ChatGPT 。不只ChatGPT ，Google 、Microsoft 也都有開發自己的生成式應用工具，生成式AI剛有提到它最擅長的是創新性和創造性的輸出，我覺得不只老闆，其實很多人甚至是學者也會把生成式AI的功能誇大了，真正進去跟它協作後，會發現它對於商業問題的處理是不精準的，也就是雖然你給它數據它會生出表格提出觀點，但還是必須去驗證它算的對不對，這又牽涉到使用者本身是否有能力與敏感度判別它對不對，到這裡會出現一個問題，雖然生成式AI強大（也強大到它給的答案看起來順理成章），但你有能力判別它嗎？會使用它的人若是本身能力不足，會不會用了反而造成誤判？
關於生成式AI的效用測試
這裡有份研究在說明生成式AI在提升效能的部份跟我們想的不一樣。「How People Can Create—and Destroy—Value with Generative AI」這篇研究由哈佛商學院、麻省理工學院斯隆管理學院、賓夕法尼亞大學沃頓商學院，以及華威大學的學者們合作進行，對象是超過750位來自全球的波士頓咨詢集團（BCG）顧問。此次研究首次在專業服務的背景下測試生成式AI的效用，反映了員工日常的工作任務。
結果顯示，那些在創意構思上使用生成AI的參與者，其表現比對照組高出了23%。然而，在業務問題解決方面，使用GPT-4的參與者比那些未使用此工具的人表現差了23%。這項任務要求參與者根據公司績效數據和高階主管訪談來識別公司面臨的根本挑戰。研究人員明白，如果參與者完全依賴GPT-4而非自身判斷，GPT-4很可能會誤導他們。儘管如此，許多使用GPT-4的參與者仍然將這一工具的錯誤輸出接受為真。或許是因為GPT-4產生的內容極具說服力，對結果有一定的影響。在與參與者的非正式對話中，許多人坦言，他們發現GPT-4提供的輸出理由非常有說服力，即便這些理由是在提供建議之後才想出來的，而不是基於這些理由來創建建議。
從以上的研究得知以目前的技術來說，生成式AI擅長創造性的輸出，所以我們要利用它的特性來發揮最大的效益，而不是硬要它做不擅長的事。
與AI協作的步驟
以下我想分享關於如何與AI協作一篇文章：
1.先廣泛搜尋資料，鎖定核心命題，這時後應該會出現一些研究文章、調查等等的參考資料，這時候請到參考資料的原始出處，就算是英文也沒關系
2.利用Copilot 針對特定網頁進行摘要，再從摘要中針對有興趣的觀點進一步詢問，將結果先複製起來。
產出頁面摘要
針對觀點深入提問
詢問研究對象
對照原文驗證無誤
3.將許多收集到的材料先彙整成一大篇，丟到ChatGPT中，請它針對內容進行潤飾與調整，這個步驟要重複多次，如果發現結果越改越糟，要打掉重練，另外重開一個對話，避免結果一直被上文影響（我是使用付費版GPTs中的“Wright for me”)
彙整材料透過GPT彙整
先學習語氣再來改會比較順
幾乎完成了
4.透過以上的步驟應該會產生一大篇文章，但注意，這時後還不能整篇使用，請再逐段檢視內容邏輯是否正確，如果有段落不太對，或內容不夠完整，覺得比原先找到的資料還少，可以將這個段落複製處理，再補上缺少的資料，重新請GPT再生成一遍
5.以上的步驟應該整篇文章差不多成型，這時候可以將整篇文章再丟進去，請它進行300-500字的摘要，這個內容可以當作文章的引言（如果是部落格文章有SEO需求，可以用GPTs 中的Blog Export)
6.最後，再問他一句「根據以上的內容，請提供10個文章標題」，到這邊就大功告成了
以上是近期透過AI協作的心得，這篇文章使用到協作的部分包含「生成式AI與分析式AI的比較」、「國外研究關於生成式AI效能的調查」以及請ChatGPT幫忙改錯字。我覺得未來一定是人與AI 協作的年代，要學會如何使用是必備的技能，判斷能力是必備的素養，現在的國中高中生應該培養人機協作的能力，但絕對不是照抄，我常示範給我家的國中兒子看，建議這個能力需要手把手陪著他們操作一遍才會比較有感，也分享給家有國中生的家長，以上內容只有大概寫一下，我也曾經透過協作完成兩份政府計畫書、多篇文章，透過協作確實可以提升效率與拓展思考的角度，歡迎大家一起交流關於人機協作的挑戰與困難，一起面對AI時代的到來~
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