負責任地使用生成式AI

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生成式AI（Generative AI）因能快速生成多樣化的文字、圖像，近年來在學術研究與企業應用中皆備受矚目。本條目根據一系列課程實況內容進行整理與擴充，著重介紹負責任地使用生成式AI的實務指導、研究流程與應用案例。

一、概述

（一）何謂生成式AI

生成式AI指透過大型語言模型（Large Language Model，LLM）或其他深度學習架構，根據既有資料進行多重階段的預測與生成。常見的例子包含能撰寫文章的ChatGPT，以及能綜合上下文資料進行摘要的NotebookLM。由於此類技術能快速產生大量文字、程式碼或其他形式內容，因此在各行各業與學術研究領域均引發高度關注。

（二）課程主旨

本次課程的核心目標，在於培養使用者「正確與負責任」地運用生成式AI，包括：

1. 建立正確心態：瞭解生成式AI並非萬能，但能作為強大助力。
2. 熟練提示詞工程（Prompt Engineering）：學習如何運用角色扮演、系統提示及範本來取得更精準回答。
3. 融入研究流程：把生成式AI應用於文獻探討、研究設計、資料分析與論文撰寫。
4. 減少幻覺式內容：透過上傳資料及交叉驗證，降低AI「亂編」文獻之風險。

（三）對象與需求

• 高等教育與研究者：包含碩士、博士生，及有意深入應用AI輔助論文寫作的學者。
• 企業人員：需要加速產業分析、撰寫報告、協助決策模擬。
• 一般用戶：透過範本與提示詞輕鬆應用AI進行日常創作或資訊整理。

二、背景脈絡

（一）技術演進

從2018年BERT等模型開始，生成式AI在語言理解上的進步，使得機器不僅能進行分類或翻譯，還能創造性生成內容。近年多家大型科技公司（如OpenAI、Google等）紛紛推出GPT系列與NotebookLM等服務，令AI成為研究與實務工作中可大幅提升效率的工具。

（二）應用範圍的擴大

1. 學術研究：輔助學生與研究者進行文獻整理、初稿撰寫、資料歸納。
2. 企業管理：支援市場趨勢報告、新產品企劃及商業簡報的快速產出。
3. 內容創作：創作者可以快速生成小說構思、腳本大綱、廣告文案等初步素材。

（三）潛在問題與倫理

儘管生成式AI帶來效率與創意，但仍面臨「誤導性內容」與「虛構引用」的挑戰。許多人質疑AI是否會大規模製造不實資訊、侵害版權或在學術上縱容剽竊。故此課程強調「負責任的使用」：在享受AI便利時，保持質疑精神與交叉比對的習慣，避免將模型結果視為絕對正確。

【第2次輸出】

以下為本條目的第二部分內容，包含課程核心結構、教學策略，以及在課堂中所示範的提示詞工程重點。接續上次輸出內容，後續章節將進一步探討各種應用場景與常見問題解答，直至整份Wikipedia式條目完整呈現。

三、課程核心結構

本次課程涵蓋多種生成式AI的應用範疇，並以「負責任地使用」為基調。課堂採用理論講解—示範操作—問題討論的三階段模式，幫助學員在短時間內理解並掌握要領。

（一）時間與進程安排

1. 簡介與目標（約30分鐘） 介紹生成式AI的主要概念、風險，以及課程所欲達成的學習目標。 說明整體流程，包括休息時間與Q&A互動方式。
2. 工具與方法示範（約60~90分鐘） ChatGPT與NotebookLM應用差異：如何選擇適合自己需求的工具。 提示詞範本與角色扮演：演示多種情境下的prompt設計策略。 實際操作：透過分享螢幕，即時展示學生或企業報告的寫作流程。
3. 綜合討論與實務應用（約30~60分鐘） 結合案例探討，包括學術研究、產業分析與個人創作等範疇。 問答環節：回應學員在過程中遇到的實務困難或特殊需求。

（二）課堂互動方式

• 同步聊天（Chat Interface） 學員可在課程平台的聊天介面發問，講者能即時回應，並分享講義或連結。
• Q&A功能 提供較有條理的發問管道，讓講者能逐一解答問題並保留記錄。
• 文件分享 在示範提示詞使用或產生較長段落的案例時，會及時貼上參考文件或鏈結，方便學員跟著實作、觀摩。

四、教學策略與提示詞工程

（一）教學策略：循序漸進與反覆練習

1. 循序增強（Incremental Learning） 先講解各平台的基礎設定，如帳號申請與功能瀏覽；再逐步帶入高階應用技巧。 小組實作：學員在課堂中相互分享使用心得，快速累積操作經驗。
2. 互動示範（Interactive Demo） 講者當場輸入多種Prompt，並邀請學員提供工作或研究上的真實情境作為素材。 即時解析AI的回應，說明若出現「迷思」或「不精準」答案時，如何調整提示詞以修正結果。
3. 成果檢視（Output Verification） 強調學員在獲取AI生成文字後，需要進行來源交叉驗證及邏輯檢查，避免盲目接受結果。 與傳統寫作或研究方法比較，強調「人機協作」的潛能與限制。

（二）提示詞（Prompt）設計重點

1. 系統提示（System Prompt）

• 角色設定： 在ChatGPT或類似工具中，預先設定系統提示，令AI對話呈現特定人設或功能定位，例如：「你是一位專業研究顧問，請以學術風格回覆我的問題。」
• 限制規範： 要求AI回應不能包含爭議性、歧視性內容，或是加註字數與語氣等限制。如：「若出現虛構文獻，請以（虛構）字樣標示。」

2. 使用者提示（User Prompt）

• 明確任務分解： 避免一次性提出過於龐雜或模糊的問題；宜將工作步驟拆成多個Prompt循序引導，提升AI回應精準度。
• 上下文引用： 若已提供AI部分文獻或前情提要，後續提問應維持相同脈絡，以免模型「忘記」前面資料。
• 持續回饋修正： 於對話中發現有誤時，應立即糾正、再送出新Prompt進行細節改寫或格式調整。

3. 角色扮演與範本流（Prompt Flow）

• 角色扮演： 透過「指導教授」「顧問式顧問」「產業分析師」等角色框架，讓AI在回答時更貼近特定領域。
• 範本流（Prompt Flow）： 將大型任務拆解為多階段命令，如先「概念對齊」，再「理論歸納」，最後「撰寫初稿」。每個階段分別下達Prompt並相互串接。

五、課程示範案例

為了讓參與者能充分了解生成式AI的應用方式，本課程安排了多組範例，涵蓋「學術研究」與「企業應用」等不同面向。講者透過即時對話示範，並邀請學員提供自身情境，共同操練提示詞（prompt）與資料上傳流程。

（一）學術研究案例

1. 論文選題與初步文獻探討

• 目標：協助研究生聚焦題目，如「人格特質與工作績效之關係」，並透過AI進行基本文獻蒐集。
• 操作流程： 系統提示設定：指定角色為「資深指導教授」，風格採學術研究。 貼上研究需求：例如：「請協助整理關於人格特質與員工績效的核心理論與主要研究文獻，若文獻可能虛構請標註。」 AI回覆檢驗：對可疑文獻或未經查證的引文進行查核，需再次上Google Scholar、ProQuest或NotebookLM檢視文獻真實性。
• 效益： 在短時間內獲得一份初步文獻綱要，並了解後續需深入閱讀哪些核心論文。

2. 訪談資料的質性編碼

• 目標：協助研究者對訪談逐字稿（Transcript）進行初步編碼與主題歸納。
• 操作流程： 將逐字稿上傳至NotebookLM：讓AI可讀取與索引完整文本。 提示詞設計：可要求AI先「羅列重點」，再「進一步將訪談內容分成多個主題範疇」。 結果評估：檢查AI產生的編碼是否符合研究問題，並作第二次人工校正。
• 注意事項： 人工研究者必須確保訪談內容的隱私與保密。 AI提供的歸納只是輔助，仍需研究者審視內容意涵與學理依據。

（二）企業應用案例

1. 市場報告與競爭分析

• 目標：針對某產業動態（如半導體或零售通路）撰寫簡短的市場報告。
• 操作流程： 收集外部資料：將最新企業財報、新聞稿或分析報告PDF上傳至NotebookLM。 提示詞： 「請綜合以上文件，歸納我公司與主要競爭對手在近三季營收與毛利變化，並提出三點未來可能走向。」 若需要圖表，可要求AI以Markdown語法呈現簡易圖表框架，後續可再人工微調。 成果驗證：將AI彙整的關鍵數據與原文件交叉比對，確保無誤差。
• 優勢： 大幅縮短人工整理與閱讀時間，並能快速篩選出關鍵指標。 適合老闆或主管需要迅速掌握狀況時的初步參考。

2. 內部管理決策與專案建議書

• 目標：協助企劃人員撰寫提案或專案報告，突出重點並提煉關鍵行動策略。
• 操作流程： 多階段Prompt Flow： 初稿：先輸入「專案目標、預算、時程」等要素。 評估分析：要求AI列出專案風險與利潤推估。 完稿：進一步潤飾文字風格，並加入企業品牌形象要素。 與團隊協作：可將AI產生的初稿放到共用文件（如Google Docs）做集體評估。
• 注意事項： 需保護企業機密：上傳任何內部文件前應先檢查機密程度，並考量工具安全性。 生成式AI缺乏「商業敏感度」，管理決策仍須依賴團隊經驗與市場實證。

六、應用場景常見問題

（一）AI可能亂編或出現虛構資訊怎麼辦？

1. 做好交叉驗證：如在學術研究中，應於論文期刊資料庫再次搜尋；在企業情境則需對照財報與市場報告原始來源。
2. 事先下明確限制：在系統提示或使用者提示中，要求AI若需引用文獻，務必如實標示任何不確定或虛構內容。

（二）長文脈絡斷裂，AI「忘記」先前指令？

1. 保持同一對話串：不要頻繁重置對話，確保AI能持續記住先前上下文。
2. 重複要點：在下一階段提示詞開頭，簡要複述前一階段重要資訊，減少模型斷詞或脫軌。

（三）如何降低資料外洩風險？

1. 選用合適平台：若是企業機密文件，上傳前應先閱讀工具的隱私政策，或考慮部署私有化的AI模型。
2. 模糊化處理：可先將高度敏感資訊以代號或部分刪減形式上傳，以免外界輕易復原機密內容。

（四）AI生成的文字是否涉及版權或學術倫理？

1. 版權風險：一般大語言模型在擷取公開網路資料時不會逐一註明來源，使用者在商用時需評估是否涉及侵犯他人著作權。
2. 學術道德：AI可加速寫作，但若全部由機器生成而未經校對或真實引用，可能衍生學術不誠實（plagiarism）的質疑。建議在引用或參考AI輸出內容時，主動補充來源或個人評論。

七、課程結論與未來展望

（一）課程結論

1. 理解AI本質：機率預測而非萬能智慧 生成式AI的核心運作原理在於「字詞或符號機率分佈」的預測，其回應能迅速編排文字，但無法保證事實正確與學理嚴謹。課程中反覆提醒學員，AI輸出僅為輔助草稿或資訊初篩，仍需研究者或專業人員進行二次審閱與修正。
2. 養成提示詞工程思維：分階段、可追蹤、持續修正 以角色扮演、範本流（Prompt Flow）等方式，逐步開展任務並驗收成果。 強調互動式設計：看見錯誤就即時調整新提示詞（User Prompt），或改寫系統提示（System Prompt）來校準模型邏輯。
3. 整合多種工具：ChatGPT 與 NotebookLM 的互補關係 ChatGPT 擅長多回合對話、可上網（依版本不同）與角色扮演。 NotebookLM 更適合大型檔案分析，如整合PDF論文或企業報告。 不同工具以API或手動複製貼上方式串聯，可形成更完整的「人機協作」流程。
4. 維持資料安全與道德底線 在學術上，須確保虛構文獻或引用錯誤不會混入正式論文。 在企業上，必須考量機密文件的上傳風險，導入恰當的隱私與權限管理。 「誠實標註」和「反覆驗證」是負責任使用AI的核心要義。

（二）未來展望

1. 更多專業化生成式AI 隨著各行各業需求明確化，未來將出現更加垂直領域的生成式AI工具，例如醫療文本輔助、法律合約解析、工程文件整合等，讓多元專業與AI技術更緊密結合。
2. 人機協同研究模式 學術研究者將持續探索更深入的「人機協同」模式，如在研究設計階段就納入AI建議，實驗數據由AI執行初步分析，再由研究者校正並補充理論支撐。最終可能形成高度融合的科研新形態。
3. 隱私與AI治理議題的抬頭 企業與政府均面臨如何規範AI數據應用的挑戰。監管機構可能制定更嚴格的法規，如要求模型所生成的內容需標註數據訓練來源或隱私條款，推動AI責任與倫理落地。