你會下棋嗎？象棋、跳棋還是五子棋？你知道AI已經是世界上最厲害的西洋棋和圍棋高手了嗎？它甚至會炒麵、沖咖啡、帶位送餐、陪伴老人小孩和當管家、特助。昔日在實驗室裡艱深難懂的人工智慧研究，如今已深入我們日常生活的各種應用。生成式AI不只能執行，還能模仿、學習，提供給我們源不絕、獨一無二的創意靈感，幫助我們提升工作效率與生活品質。
一直忙於教導專業人士，無論是講師、顧問或醫師、律師們，如何經營自媒體的我，這幾年在AI的協助下，終於有餘裕和時間拓展其他新媒體。「自媒自創說AI」是我最新的文化教育類Podcast節目，希望陪伴聽眾輕鬆了解最新AI資訊與經營個人品牌的知識分享頻道。
一人搞定自媒體創作的幸福時刻
透過詠唱（prompt）技巧，運用AI以我的品牌名稱「自媒自創」做了一首藏頭詩：「自我新思路，媒飛究色舞，自成萬里志，創新千秋錄。」一季12集的節目企劃，也在與AI的腦力激盪下，輕鬆完成。如果我時間再多一些，我甚至連節目主題曲都想用AI創作。這就是現代自媒體人幸福的地方，有了親民的新媒體工具和容易上手的AI工具，幾乎一人就能搞定所有事情。因為現在的生成式AI（Generative AI）比以前更聰明更懂人們在說甚麼，更能發揮創作，應用的面向也更加寬廣。就像一位超強的「助手」，能理解我們下的指令快速去100%執行，依據它所學習的數據資料也就是大模型，去創作一篇文章、一幅圖畫、一段音樂或是影片。我們無須再耗費三年五年讓時間去驗證市場機制，而是在幾秒鐘內便知輸贏。
AI就是個殺手級應用，讓我們一用就愛上它，而且不得不進化我們自己。但其實AI在1955年就已經開始有人研究了，但只在實驗室，只針對單一功能，當時的運算速度也不夠快，所以研究成本很高。
「竹子效應」AI七十年進化
經過40幾年後的1997年IBM的深藍，打敗了世界西洋棋高手，才有更多專業人士投入人工智慧的研究。又過了快20年，2015年Google的AlphaGo能運算比西洋棋更複雜的圍棋，於是有了世紀之戰，打贏了韓國圍棋高手李世乭。
這場AI獲勝的結果，比1997年那次更令人震撼的原因是，西洋棋棋盤是8x8格，每方各有16枚棋子可下。但圍棋是19x19格，361個交叉點，雙方都有機會放棋子。圍棋的組合數量遠遠大過宇宙中的原子數量，而且AlphaGo不僅模仿人類的策略，還創造出新招數，證明了AI在「深度學習」上的突破。
因此，AI從單一功能導向，逐漸走向多工的發展。在這之前的AI我們俗稱「弱AI」，之後的則叫「強AI」。於是，才會有2022年聽得懂人話，又能創造圖文、影像音樂的生成式AI：ChatGPT。
發展已經有70年之久的AI，像種竹子一樣，前四五年才長兩三公分，之後就每天長30公分。AI一開始醞釀期很長，之後的更新速度就越來越快！隨著我們電腦硬體發展，從早期的核心處理器是286、386、486…一直到現在，有Intel和AMD的CPU，還有NVIDIA的GPU。而AI也從「機器學習」進化到「深度學習」。
AI越來越像人的秘訣
「機器學習」就是一直餵AI已知的資料，讓他一直不斷的去學習、模仿和分類，例如：餵他上千張各種貓的照片，讓他分析出貓的外觀特徵，找出規律性，之後他看到任何新的照片，就能判定他是不是一隻貓。
機器學習是人工智慧的重要基礎，但它在應對複雜問題時仍然存在一些局限。為了突破這些限制，科學家們進一步發展出了深度學習技術，是一種模仿人類大腦運作方式的人工神經網路技術（artificial neural network）。
AI不只是從餵養的貓照片去找出單一特徵來進行歸納，而是同時間分析更多細節，可能是從光影、毛色、輪廓、背景，是真正的具備「理解」而不是「識別」的能力。所以，AI可以應對更多已知，和未知的資料，甚至是理解程度來創造生成出我們想要的一切人事物。
深度學習的突破不僅提升了AI的理解能力，還讓它具備了更強的創造性。這也為生成式AI（Generative AI）奠定了基礎，使AI不再僅僅是識別或模仿，而是能主動創造圖像、文本、音樂等內容。這也是我們為何覺得AI越來越像人，AI很懂我們的主要原因。
「艾達Ai-Da」第一位超現實主義AI機器人藝術家
就像曾在牛津大學、倫敦及威尼斯辦過畫展的艾達Ai-Da，世上第一位超現實主義AI機器人，她大量學習了許多藝術大師的作品，再運用自己的雙眼攝影機、機械手臂與人工智慧演算法來做藝術創作，甚至設計一些日常生活用品，用3D列印技術生產出來。
這聽起來就很令人興奮！我們一般人無法學會所有的藝術畫風，或是背完全世界各種文化歷史，但AI可以。我們只要學會如何要求AI，跟AI溝通，讓AI知道我們需要甚麼，他就能馬上告訴我們答案了。難怪生成式AI的普及，衝擊到許多各行各業，以及每個人無論是學生在念書；上班族在工作；農夫在種田；設計師在畫圖；導演在拍片，徹底改變了我們的思考與行為，大大縮減了執行上所需的時間。
AI很棒但也很賊！
儘管AI會幫我們自動「腦補」很多細節，讓生成結果更趨完美，產生令人驚豔的效果。但就是因為所有提問，AI都會使命必達的完成或回應，以致有時即使大模型的數據資料偏頗或短缺，也依然給予煞有其事的答案，也就是產生「幻覺」（hallucination）。
AI讓我們覺得它好像無所不能，其實它只是不懂裝懂、硬掰。所以我們依舊得靠其他方式學習知識，累積智慧及培養思辨能力，不能完全仰賴它給予的答案。需藉由所學知識，去進行詠唱才能深化生成的更有質感的效果，也能從中找出AI刻意潛藏在當中的誤謬。需反覆查證它生成出來的內容，是否有版權疑慮？或是「幻覺」捏造的非現實？
AI高效應用經驗分享
因為工作關係，我常使用文字型的生成式AI工具，例如能創作文章的ChatGPT、Copilot、Gemini等，和能快速閱讀檔案，進行分析、查詢的Claude及代替搜尋引擎的Felo。隨著AI工具越來越多，建議先從自己「順手的」使用起，開始熟悉在日常生活中、或工作過程中，進行人機協作。
像我擔任講師，在講課前最常做的準備工作就是，了解學員需求和規畫課程架構。我就會用Google表單收集學員們的提問，將收集到的資料倒進Gemini去進行理解及分類；列出學員最迫切的需求，決定接下來要講的課程方向及內容重點；再用ChatGPT、Copilot去規劃出符合時數、授課需求、及目標對象的課程大綱。運用不同AI工具的切換，節省不少備課時間，也就能服務更多培訓單位，進行客製化的主題課程設計。
在輔導企業主進行網站優化，或行銷經營建議時，我也會運用Felo做事前的搜尋，了解這家企業的背景及相關的商品或服務，快速掌握這家企業在該產業佔領的地位或優勢在哪？甚至藉由導入公司簡介資料，找出同產業的相關關鍵字詞，做為日後該公司的關鍵字廣告或SEO自然排序的轉介關鍵字。
此外，生成式AI的分析預測能力，也是一等一的高明。所以，身為行銷顧問，我常常用ChatGPT進行市場調查、商業評估、行銷活動規劃，甚至是文案的版本比較，這些都能降低試錯成本，快速得到最佳結果。
不僅在商業上產生莫大的幫助，其實生成式AI有源源不絕的創作靈感，也能協助大家在家庭親子上，有更靈活有趣的互動。例如：爸媽可依據日常瑣事、生活規範去生成睡前故事來陪伴並引導孩子；也能讓情人寫一首藏頭詩來表達愛意；或是幫人量身打造一份健康飲食，達到健身養生的目的。這就是人腦加電腦，碰撞出來的強大創作力！
解鎖潛力，釋放創意，開創未來
生成式AI不僅僅是一個工具，更是一個改變我們生活方式的夥伴。從實驗室中的高深研究到日常中的隨手可得，它已經深深融入了我們的生活，讓我們挑戰效率的極限，體驗創造的自由。但最終，真正推動世界前行的，依然是我們每個人的好奇心與創造力。
我們何其有幸躬逢其盛，見證這場時代性的變革，一個人機協作的全新時代，每個人都能成為自媒體的創作者，都能藉由AI去突破想像的界限，書寫屬於自己的故事。我們不再是被動的觀察者，而是新世代創意的開拓者。
這股科技力量並不是要取代我們，而是要激發我們的潛力、釋放我們的創造力。讓我們擁抱這顆在七十年後爆發的科技「竹子」，用AI點燃創作的火花，跟上AI的腳步，而是引領它與我們共同編織充滿可能性的故事。世界在我們手中，讓創意與科技同行，展現無限可能！
謝謝你的收看！
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