在使用 AI 撰寫文章的時候一直覺得文章缺少了什麼，即便是透過設計連鎖思考 (Chain of thought) 的提示 (Prompt)，把自己想要表達的東西餵進去，還是得花差不多 50% 的時間來修飾。
漸漸的發現，如果你給 AI 的寫手指令愈精準，它寫出來的東西就愈制式化，少了作者本身的經驗。
而且如果硬要把作者的經驗強加在文章輸入 (Input) 的規定，AI 寫出來的東西會缺乏變化，還不如自己寫。
是不是好像老闆交代員工指令，但是愈多指令反而會害員工的思考僵化，變成一個口令一個動作？
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知識類型的工作好像容易這樣，不像制式化的生產線，如果產能不足加人就可以解決。
常常如果多了一個助手，反而會達到反效果，因為這種自身的經驗沒有辦法傳承。
花時間把知識和方法傳承給別人反而更花時間，難怪覺得自己請 AI 打完文章還要花大把的時間修正，好麻煩。
後來重新審視了自己寫文章的流程，發現自己花最多時間的不是在把文章打出來，而是修正自己想要表達什麼。
如果要花這麼多時間修正自己的想法，為什麼不一開始就把分工合作改成「AI 負責列大綱和提問，我來分享想法呢？」
一旦有了文章的大綱和給了精準的問題，那麼在闡述自己想法的時候就會快很多。
於是乎，這樣想法促使我從不同的角度嘗試如何和 AI 協作。
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道理很簡單，想像一下自己通常在職場上學習的時候通常都會希望自己有個導師 (Mentor)。
這個導師可以成為思想上的夥伴，激發我的想法、問我問題、提供方向、給予答案。
前提是，這個導師在某個領域比我厲害，或是在我想要研究的領域知識水平和我差不多。
這樣就算問的問題不夠精準，也可以幫助我反思沒有想過的方向。
但是最重要的是，這個導師必須要很會問問題，問題要精準以及有邏輯。
然後適時的分享他們對我回答的看法，覺得有哪邊可以加強。
所以偶爾在打文章的時候，我會用這種方式來去撰寫，利用 AI 來幫我梳理思緒。
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首先，給它設定角色，讓它成為我的導師
利用蘇格拉底的教學方式來透過問題引導我的學習。
然後賦予這個導師一個他熟悉的領域，不管是行銷、營運、甚至數據分析。
這個問題的排序必須要漸進式的，愈來愈深入。
有了大致的工作背景後，我們就可以進一步的來去設計它提點我的方式。
第二步，讓這位導師適時的點出我的不足
最好的方法，就是請老師在每一個問題問完後，根據我的回答打個分數。
然後可以的話順便解釋為什麼他給這個分數，如果想要得到滿分我應該如何回答。
當然打分數也不能太嚴格，我一開始設計的導師太入戲 (蘇格拉底 120%)，完全不給答案，只會一直問我問題。
不僅沒有反饋，問題還超難，氣到把他開除 😂
所以後來微調讓導師每兩個問題就會自由發揮一下 (人性化一點)，可以適時的挑戰我的答案，但是也可以闡述他自己的看法。
最後，當問題累積一定程度的答案之後，就可以請導師幫忙整理我們的對話。
OS: 真好，校長兼撞鐘，我還真不敢這樣要求指導教授
請它在五六個問題之後，幫忙整理一個大綱然後稍微回顧整體表現，以及點出哪邊可以改進。
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回頭來想，在過去接觸 AI 的一年之間，我的心境轉變如下。
第一次接觸的時候，覺得很有趣。
在問問題的時候，看到奇怪的答案還會笑說它回答錯誤或回答的不夠好。
接著隨著版本的迭代 (GPT-3.5)，漸漸的覺得它的能力可以跟上我部分的技能。
很多時候，我把它當成下屬一樣在交代事情，然後慢慢讓它學會我的工作方式和習慣。
直到最近使用 GPT-4，發現它學習的速度來到一個瓶頸，不如請它教我那些我所沒有學到的知識和提供不同的角度。
在短短一年內，它的角色快速的轉換，從「業餘人士 > 助手 > 工作夥伴 > 思考上的夥伴 (thought partner) > 導師」。
讓我深深的體會到自己的不足，也了解到自己學習的方式還有很大的進步空間。
