我在上一篇文章中講到了該如何在「團體」工作當中導入AI，這一篇我想要講講在個人工作當中最容易被使用的AI工具——生成式AI。
會想要寫這一篇文章，是因為我發現身旁的小夥伴們對於生成式AI的理解僅止於「用」，但對於他的原理卻所知不多。而我一直認為——要用好一項工具，前提是要對它理解足夠透徹。
先區分三種角色：客人、服務生、廚房
但在一切開始之前，我想要先請你忘掉那些看起來很高大上又很難懂得專有名詞（我也沒有要講那些東西XD），只要想像一件事情：
你走進了一間非常、非常、非常厲害的無菜單料理餐廳，可以提供世界上所有「食物」到你面前，旁邊站了一位服務生，他會為你提供服務。
在這個過程當中，就會產生出三個角色：
- 客人：用戶，像是你自己
- 服務生：前端介面，像是 ChatGPT 的操作介面
- 廚房：生成式 AI 模型，像是 GPT-4o
在這三個角色當中，總共會產生五個行為。而不論在現實世界還是AI，這五個行為都是有機率出現一些「變化」（可能是問題、也可能是好的變化）：
點餐
點餐是在這個過程當中的第一個互動。但問題是，客人有沒有辦法完整講出自己真正的需求？
客人說：我想要吃牛排！
客人的喜好：五分熟的菲力牛排
送單
在跟客人點完餐之後，服務生會將客人的點餐內容送給廚房。與此同時，每位服務生或許會有一些不同的特性：有的服務生只是忠實轉達、但有的服務生他可能會觀察客人的特徵，然後做一些自己的理解：
服務生說：這是一位三十歲的男性，他點了一份牛排。
料理
在料理時，廚房會根據已有的資訊，和自己有的知識（食譜），來嘗試「猜」出客人喜歡什麼。
廚房想：三十歲的男性、牛排，以前這樣子的客人都會在意「CP值」跟「飽足感」，那他應該會喜歡「七分熟的沙朗牛排」！
出菜
完成料理後，廚房將做出來的菜餚交給服務生。
上菜
服務生再將菜餚送到客人面前，交由客人享用。
所以，哪裡有可能出現變化？
整套流程看起來很簡單，但其實每一處都有可能出現一些錯誤或是變化：
- 點餐：用戶在發指令的過程當中，不一定有辦法完整表達自己的理解。
- 送單：AI的前端在發送指令給模型運算的同時，增加了一些其他的資訊、或是傳遞的東西有所遺漏。
- 料理：模型是根據資料「猜測」用戶會喜歡的東西，而非真實了解用戶的需求。它可能會有錯誤、或是屬於「廚房自己的幻想」。
- 出菜：模型將資料傳送給前端時，有所遺漏、或是前端能夠接收的資料沒辦法那麼多。
- 上菜：前端在顯示資料時進行「加料」或是「偷吃」，參雜其他東西或是過濾掉某些成果。
所以與其說生成式AI是間萬能的廚神，不如說他是「資訊很多但有限」的餐廳。每一個環節都可能隱藏著可能產生偏差的空間，如果能夠了解可能出錯的地方，就能夠讓它更好的端出你想要的「料理」。
再來聊聊，什麼是Prompt？
在這個點菜流程當中，Prompt就是指「服務生知道的資訊」。而服務生在送單之前，他會知道哪些東西呢？
餐廳給服務生的教育訓練
一間成功的餐廳通常會給用戶做教育訓練，例如餐廳是賣什麼的、會提供怎麼樣的料理、應該怎麼服務客人等。ChatGPT的「GPTs」就是開放這樣子的功能給用戶，不一樣的事情只是——他允許客人自己對服務生進行教育訓練，讓服務生更了解他想要的料理內容。
服務生對客人的了解
當一個客人經常遇到同一個服務生時，服務生也能隨著時間增加他對這位客人的了解：清淡還是重一點的口味、喜不喜歡吃辣、特別喜歡什麼食材……這就是現在很多AI開放的「記憶功能」，透過對對話記錄的分析，在某個地方再次產出類似於「GPTs」中的訓練內容，讓服務生送單的同時，更能夠指出客人喜歡的東西。
客人直接告訴他的需求
這就是我們最常在使用生成式AI的情境：直接告訴他我們想要的料理（就是我們的需求）。當前端介面收到「點單內容」之後，加上他受過的「教育訓練」和「對客人的了解」，讓餐廳試著產出用戶想要的內容。
該怎麼使用生成式AI？
目前我自己在使用生成式AI時（以ChatGPT為主），大概會稍微區分一下這些使用場景：
個人使用、而且沒有固定的使用場景
在這個時候我會盡可能的開啟記憶功能，因為這可以幫助AI蒐集更多和「我」有關的資訊，用字、用詞的先後順序，在長期使用下他應該更有機會給出我理想中的回答。因此我也會建議，當你使用的AI如果有「記憶功能」，就盡可能長期與同一個「服務生」配合。
固定的使用場景
只要是「同一個場景、多次使用」的生成式AI，我都會盡可能避免記憶相關的功能、並且只針對「教育訓練」的部分進行調整。儘管記憶功能有他的優勢，但是AI「記憶的內容」其實目前搭多是不受控的，如果使用了記憶，在長期使用之下會不會造成結果偏差？這是可能是目前還需要思考的風險所在。
當然在AI Agent的概念繼續發展之後，「教育訓練」和「對客人的了解」之間的界線會逐漸模糊，但我們需要很清楚知道何時應該要「調整教育訓練中的內容」。
小結
想要讓 AI 幫你產出更接近預期的成果，不是只要「點餐」就好，而是要知道：如何幫服務生更理解你、服務生如何跟廚房溝通，這樣你才能夠知道如何調整每次的流程。
理解，是讓生成式 AI 真正變成你工作夥伴的第一步。
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