研習吳恩達《EveryOne for AI》有感
上上週 GPT4o 推出影像生成，瞬間吉卜力風洗版
上週Midjourney 推出V7在Draft Mode下用中文也能下Prompt
昨天Llama 4 推出，採用 MoE 架構各項數據甚至超越 GPT-4o......
科技大廠不停推出新的 AI 模型，
媒體一推波，資訊焦慮立刻爆棚。
連假讀完 AI 百大影響力人物吳恩達的《EveryOne for AI》，心裡的焦慮才終於慢慢減緩，
看待模型和工具更新的心態也變得更豁達、更篤定。
▋工具永遠更新，但問題始終沒變
一開始接觸 AI 時，
最快的學習方式，就是拿起工具就用，
不斷試新模型、新 Prompt、新技巧，
彷彿不這麼做，就要被時代拋下。
但最近意識到：
有些根本的問題，並不會因為用了新工具就解決，
甚至，換工具、換模型之間，問題沒解決，
反而成為新工具的實驗品，花了更多的時間和金錢。
▋一秒判斷法則：找到真正適合AI做的事
在《What is AI？》這一章中，
最有共鳴的，就是吳恩達老師提出的「一秒判斷法則」：
「如果一件事人類能在一秒內判斷出來，通常代表 AI 很容易做到。」
比如：
-看 X 光片，一秒判斷肺炎有無
-看照片，一秒判斷有無戴口罩
-看圖片，一秒知道裡面是狗還是貓
這個法則清楚點出 AI 適合的場景，
不用去為了 AI 而 AI，更準確地判斷哪些問題可以直接用 AI 處理。
▋用了 AI ≠ AI 公司
吳恩達老師也分享一個觀念，讓我印象非常深刻。
他說：「以前大家以為只要有個網站就是網路公司一樣，現在也有很多企業以為只要用 AI 就是 AI 公司。但其實不是這樣。」
真正會用 AI 的公司，應該具備四個特質：
1. 策略性收集數據（而不是被動等待數據出現）
2. 統一資料倉儲（讓資料彼此串聯，而非散亂孤立）
3. 擅長發現可自動化的流程（減少重複、繁瑣的工作）
4. 建立新的人才分工模式（讓 AI 人才與原本人才有效協作）
依照這樣的特質回頭檢視工作上的進程，
和公司該做的事，一切開始變得有跡可循。
這門幾年前的課程，到2025年的今天，依然能解決現在的問題。
▋世界越快，越要慢下來打基礎
AI 的變化如此之快，
反而讓我開始提醒自己，必須定期停下來，
重新檢視自己的知識基礎是否穩固。
理解核心原理，而不是只停留在工具的表層應用
思考「為什麼」這樣做，而非僅僅「怎麼做」。
基礎越扎實，更能看透工具本質，
學習起來容易舉一反三，不被工具更新牽著鼻子走。
▋最大的體悟：「先動手，再求完美」
這句話是在課程中由 ChatGPT 翻譯的，我非常喜歡。
回想這一年多來的學習，
的確都是先動手解決一個小問題，
在過程中自然地補齊知識，
學到的觀念立即實踐，
再快速轉換成實際經驗。
當你願意先動手、再逐步修正，
反而比一開始就追求完美要有效得多。
如果你最近也被頻繁的 AI 更新搞得焦慮，
不妨一起停下腳步，
重新把基礎打穩、把觀念弄清楚，
下一步，才能走得更踏實、更自在。
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我是Tony，期待「讓 AI 成為行銷強者的專屬外掛」！
#本文由GPT4.5協作產生
