合作從理解輸入與輸出開始-與AI共創的第二課
🧠 AI 就是資訊處理系統
說到 AI，你腦中會浮現什麼畫面？
是一個能寫文案、幫你畫圖的工具？
還是像科幻電影裡會自己思考的機器人？
其實，把這些華麗想像先放一邊，AI 最核心的本質只有一句話：
👉 AI 就是一種資訊處理系統。
說白一點，它就像一台高階的收發器。
你給它什麼資料，它就用內建模型「處理」，再給你一個結果。
這樣的結構非常簡單，而且幾乎所有 AI 工具都脫不開這三個步驟：
- 輸入 Input：你給它什麼？（文字、圖片、影片、聲音、網址…）
- 處理 Processing：它怎麼理解、分析與運算這些資料？
- 輸出 Output：它產出什麼？（文字、圖像、摘要、語音…）
說到這裡你可能會想：「這不就是電腦原本就會做的事嗎？」
沒錯，但差別在於——
現在這些處理模型可以理解更複雜的語言、圖像，甚至模擬出「類人類」的表達能力。
比方說：
- 你丟一張圖進去，它可以幫你看出是哪種花、甚至生成相關說明。
- 你講一句話，它不只聽懂，還能用你語氣回應、甚至幫你改寫成信件格式。
但這些都不是它自己「懂了什麼」，而是它靠訓練模型與演算法「處理了你給的資料」。
所以，AI 並不是會變魔法的神奇機器。它只是根據你給它的「輸入」，用它被訓練過的方式來「運算」，然後吐出一個「輸出」而已。
📌 你可以把它想像成一個超強的翻譯器——
它可以幫你把資料翻成「你想要的樣子」，但前提是你要給它能讀懂的東西。
📥 輸入端：你給什麼，它就反應什麼
AI 是資訊處理系統，那麼合作的第一步，就得理解：你可以給它什麼？
目前主流 AI 工具已經具備處理「多模態資料」的能力，也就是說，它不只讀得懂文字，還能接收圖片、聲音、影片連結、甚至感測器資料。這裡先列出幾個在日常使用中最實用的輸入形式：
- 文字：最穩定、最細膩的輸入形式，是目前所有大型語言模型的主力語言。
- 圖片：能辨識截圖、照片、手寫筆記，進行物件識別、風格分析或內容摘要。
- 網址：可抓取網頁內容做資訊擷取與重組。
- YouTube 連結：部分工具能擷取影片字幕、進行重點摘要或轉寫成筆記。
- 語音輸入或錄音逐字稿：讓你能用「說」的方式先把想法拋出來，後續再交給模型整理。
但輸入形式多，不代表它能「自己懂」。
📌 AI 沒有常識、沒有理解力，它靠的是對你給的素材進行樣式比對與機率運算。
也就是說——
你給的輸入越模糊，它的反應就越不穩；你給得越有結構，它就越能貼近你想要的方向。
實務上最常見的錯誤，就是把一段「貼來貼去、格式跑掉」的 Word 筆記或對話記錄直接丟進來。這種輸入看在人眼裡還勉強能理解，但對 AI 來說，等同於一坨沒有邏輯邊界的文字雜訊。
這裡你可以先記下一個判斷原則：
✅ AI 能不能幫上你，關鍵不在它有多厲害，而在你給它的資料有多清楚。
清楚不是說你要寫得漂亮，而是你能不能讓它「看得出你想要它怎麼處理這些資訊」。
🎙️ 打字太累怎麼辦？語音輸入＋錄音轉文字是新解法
要輸出高品質的語言內容，對我們的大腦是很高負荷的一件事。
但如果還得邊思考、邊打字、邊調整格式──那真的會很快就耗光一整天的能量。
特別是當你腦中其實已經有很多想法，只是身體跟不上輸出的速度時，
這個落差會直接變成拖延、挫折、甚至懷疑自己做事的效率怎麼這麼差。
但其實你只差一個「合作入口」而已。
📌 如果你曾經有這些情況，這一段就是寫給你看的：
- 腦袋轉得很快，手卻永遠打不完想說的話；
- 忘了記筆記，後來靈感就全散了；
- 累到只想講，完全不想動手。
這時候，你可以考慮的不是「再逼自己硬撐」，而是換一種方式：
👉 直接說。
現在有很多逐字稿工具，可以幫你把一段錄音，自動轉換成文字。
你只需要講，講得有點亂沒關係，它不是寫給別人看，是寫給 AI 聽的。
以下是幾個實務建議：
- 錄音轉文字工具是低門檻入口
不管是手機錄音 App、Notta、Whispr，甚至直接對 ChatGPT 講話，只要能留下語音，就能轉為輸入素材。
- USB麥克風 或藍牙麥克風比耳麥更清楚
如果你會長期使用語音輸入，建議用品質稍好的錄音設備，能大幅提升辨識準確度，減少後續修正時間。
- 不用「組織講話」，只要「誠實說話」
AI 不需要你邊講邊修辭，它需要的是你腦中真實的語言素材。
就算你是邊講邊停、語尾不齊，它都能整理出主軸重點，我們大可請AI整理過後再來確認就好。
🧭 判斷原則：
✅ 當你不想打字、沒有筆記，也沒有力氣重組思緒時，「說給 AI 聽」就是最有效的合作起點。
不用等自己整理好，才開始合作。
你只要把腦中的碎片語言丟進來，它就能陪你一步步整理、編排、提煉出真正重要的部分。
接著，我們要來處理另一個更根本的問題──
就算你願意說了，AI 真的「聽得懂」你講的內容嗎？關鍵就在：你給它的語言，有沒有結構。
🧾 給得亂，AI也會看得亂：用 Markdown 建立資料結構
很多人在用 AI 的時候，常常遇到一個問題：
為什麼我貼了這麼多內容進去，AI 卻像沒看懂一樣，回了個完全對不上的東西？
其實，它不是不懂內容，而是根本看不出你貼的東西有什麼「結構」。
📉最常見的情況長這樣：
你從 Word、Excel、Google 文件複製一段筆記貼進來，原本是表格、標題、段落分明，
但一貼進對話框，就全變成一團黏在一起的文字。
我們看到這種資料，還能靠大腦推論出這是在講什麼，但 AI 看的是純文字，它分不出哪裡是主題、哪裡是小標、哪裡是列表。
結果就變成：
- ❌ 給了一份「好像有內容」的輸入，
- ❌ AI 卻只能像拼圖一樣「猜你想說什麼」。
✅ 所以這裡有一個關鍵建議：學會用 Markdown。
Markdown 是一種極簡、結構清楚、人人都能學的「純文字格式語言」。
它不需要任何軟體，只要你會打字，就能立刻上手。
📌 常用的幾個符號就能讓你的輸入從「亂麻」變成「有骨架」：
- `# 標題`（井字號加空格）：用來做段落標示
- `- 清單`：條列說明、流程列點都很好用
- \`\`\`（三個反引號）：框住一段程式碼、表格、逐字稿、原始輸入
就像這樣：
```
# 我的輸入資料
- 來源：錄音逐字稿
- 問題核心：找不到整理脈絡的方式
- 想讓 AI 協助的工作：
- 幫我分段
- 抓出重點
- 提煉成可讀性高的筆記
```
這樣的輸入方式，不只人看得懂，AI 更能直接辨識出你想要它「怎麼處理」。
💡Markdown 的優勢：
- 輕量純文字：不需要安裝軟體，不受平台限制。
- 邏輯清楚：結構用符號標示，重點一目了然。
- AI 友善：模型能更精準地抓出段落邏輯與任務需求。
- 可複製、可共用、可擴充：一套格式走天下，不管是人和AI都讀得懂。
🧭 判斷原則：
✅ 如果你要讓 AI 輕鬆讀懂你的文字，那得先把「結構」標示清楚。
我們給AI的資料不用所有都整理得很清楚，但是當我們需要確保生成的結果精確，這種時候我們對於輸入資料的品質就有比較高的要求。
當資料有了邊界、有了標示、有了段落，AI 才能依據這些邏輯去協助你分析、歸納、轉化。
🔁 合作從這裡開始，但故事還沒說完
前面，我們一起理解了：
AI 就是一套資訊處理系統，輸入什麼，它就根據資料與結構去加工、整理、回應什麼。
從輸入、輸出、到md格式——
這些準備工作不是為了讓你變成什麼 AI 工程師，而是為了讓你能夠真的開始合作。
📌 重點不只是「它能不能幫你」，而是你給它的素材，能不能讓它幫得上忙。
那接下來呢？
當你手上真的有一份任務、有一個需求，想交給 AI 幫忙時，它能做到什麼程度？合作的過程會不會一帆風順？還是會踩到各種看似「聰明」卻不對焦的回應？
與其空談，我想直接帶你看一個真實案例。
一個我花了很多力氣試錯、修正、調整，才找到穩定合作節奏的過程。
🌱 接下來，我們會一起看看：
當我想讓 AI 幫我批次製作一份英文講義時，這中間經歷了哪些試煉？
我是怎麼調整提問、建立回饋，讓它越來越接近我要的格式與內容？
我們來開始這場真實合作的第一課。
📚 從意圖出發：為什麼我需要這份英文講義？
我一直都在用慢吞吞的速度學英文。
不是不願意學，而是我知道自己的節奏，不想逼自己用不舒服的方式硬背。
以前還在用 Quizlet 免費版的時候，做一份自己的單字卡片又快又方便，
但自從它改了使用政策，我就再也找不到一個合用的工具。
我試了很多替代的 APP，但總是卡在幾個「微不足道的小要求」上。
可笑的是，這些需求在我眼中並不過分，只是——
- 想自己決定要輸入哪些單字；
- 想要每個單字都搭配中文意思、詞性與音標以及一個程度適合的英文例句；
- 想加一點備註說明；
- 想練習時用打字輸入單字，聽見發音、必要時可以看提示；
- 想讓它根據我的記憶節奏安排複習時間；
- 想要操作簡單、背景簡潔、不分散注意力；
- 最好是免費，或至少價格合理。
看起來真的不多吧？但市面上就是沒有。
每一款軟體都少一點什麼，要嘛格式太死板、要嘛例句難得不像話，要嘛根本無法自訂單字，或欄位內容不符合我的需求。
後來我乾脆回到 Anki，自己寫出一個我理想中的筆記格式與卡片樣式。
但新的問題也馬上浮現：
單字資料可以自己輸入，但要補的內容實在太多太雜，
每次查詞典看到滿滿的資訊，還得手動挑出我要的部分、貼上、轉格式——
光處理一個單字就得花三到五分鐘。
這對一個想「慢慢學，但懶得整理」的人來說，真的太耗能了。
所以我決定，試著把這件事交給 AI 處理看看。
我們來看看：
我怎麼一步步讓 AI 學會「幫我做出我想要的單字講義」？
從一開始亂七八糟的回應，到後來能穩定產出一整批格式統一的資料，中間到底發生了什麼事？
🛠️ 與 AI 合作的真實過程：從一團亂，到穩定可複製的成果
我原本以為，只要把英文單字丟給 ChatGPT，它就能幫我整理好一份講義。
但實際試了幾次才發現——
格式錯亂、例句艱澀、語氣風格跳來跳去，有時連欄位都會不見。
它不是不想幫，而是根本還不懂我在要求什麼。
但我沒有放棄，因為我發現一件事：
🧩 與 AI 合作，不是「說對一次」，而是透過反覆對話，磨出彼此聽得懂的語言。
🔁 我是怎麼一步步「教會」它的？
以下是我在這段過程中實驗出來的五步操作技巧，這也是我後來每次處理協作任務時都會參考的流程。
✅ 1. 明確說出我想要的結果（而不是只有任務）
我不再只說「幫我整理單字」，而是清楚表達格式與功能目標：
「請幫我產出一份適合貼進 Excel 的表格，包含這九個欄位：單字、中文意思、KK音標、詞性、英文例句、例句翻譯、備註、類別、挖空練習題（fillcloze）。」
這讓它知道，我期待的不是一段文字，而是結構化的、具備格式限制的可用資料。
✅ 2. 先示範一份我要的格式（建立回應標準）
語言再清楚，也很難完整描述一張「表格的樣子」，尤其是 Excel 或 Anki 會使用的格式。
一開始我也遇到這個困難：純文字貼上表格內容會被打亂、對齊錯誤。
最後，我改用 Markdown 格式 來製作示範表格，讓 AI 能夠正確讀懂欄位順序與每欄預期的格式與語氣。
📌這是關鍵轉折點：我第一次真正感覺到它「看懂了我想要的樣子」。
✅ 3. 明確指出錯誤，並給出修正參考（建立回饋節奏）
AI 生成後，我一一檢查它的內容，並具體指出問題：
- 「例句的難度太高，請使用國中學英文程度」
- 「備註的內容不夠口語，感覺像是字典原文，請改成提醒用法的語氣」
- 「欄位順序和我提供的格式不一致，請按照示範重排」
我不只是說「這樣不行」，而是每次都提供明確的「修正方向」和「改寫參考」，讓它能更快調整。
✅ 4. 反問 AI：你是怎麼判斷這樣寫的？（拆解它的邏輯）
我不只是指出錯誤，更會回頭問它：
「你剛剛生成這份講義時，是怎麼處理每個欄位的？」
「如果我希望你幫我做這類講義，未來應該怎麼跟你說比較有效率？」
「這份指令卡你已經看過了，你會怎麼執行它？」
這些提問其實不是想聽答案，而是讓 AI 也「總結出它的處理方式」，
這不但能夠協助我了解它處理的方式是否符合期待，也能大大提升它接下來的邏輯穩定度與反應一致性。
✅ 5. 重複試驗，直到它穩定產出（從失敗中磨出合作邏輯）
我用這套流程反覆試驗：
每次提供新的單字清單，測試優化後的指令卡能否穩定產出正確格式、對應內容與適中的難易度。
失敗的時候，我就把問題記錄下來，修改指令卡，再測一次。
這樣來來回回調了好幾輪，我才真正建立出：
一份我只要貼上單字，它就能幾乎零錯誤產出的標準指令卡。
🧭 指令卡不是我寫出來的，是我們一起磨出來的
每一輪，我都會請 AI 協助我把這段「協作歷程」與「欄位格式」整理成一份提示語模板。
這份卡不是我一開始就設計好的，而是從最初的粗糙版本 1.0，一路透過提問、實驗、修正，慢慢優化到 5.0。
所以，我不是「設計一份指令卡給它用」，而是一步步和它「一起磨出這份指令卡」。
這就是我和 AI 真正建立起合作節奏的起點。
不是「一次命中」，而是透過不斷對話、回饋與共創，找到我們彼此都能穩定合作的方式。
個人化工具的轉折點：讓 AI 變成「我的講義生成助手」
經過好幾輪的磨合，我終於共構出一份讓 AI 能穩定運作的指令卡。
從此以後，只要我有一批新的英文單字，不需要一個一個手動查、比對、剪貼，只需要三個步驟：
1. 把單字貼給 AI
2. 生成講義表格（自動補齊中譯、音標、例句等）
3. 匯入 Anki，用插件補齊發音音檔、開始練習
一整套流程，就這樣流暢起來了。
這裡要特別說清楚的是：
✅ AI 補齊的，是那些又瑣碎、又耗神、又容易出錯的細節，
❌ 但它補的不是流程設計，更不會替我們背單字。
像是：
- 多語料查詢的彙整；
- 結構化欄位的統一；
- Markdown / Excel 格式的轉換與標準化；
- 與 Anki 的兼容格式生成。
這些 AI 處理起來非常拿手。
它就像你腦後那位「默默排版、幫你抓格式的助理」——你只要下指令，它就幫你做好懶得做的那部分。
📌 這也是我開始理解一個核心觀念的時刻：
AI 的價值，不在於它能「取代你」，
而在於它能幫你減少那些最累、最瑣碎、卻又不得不做的事。
不是「靠 AI 做完一切」，
而是：你還是主導者，AI 只是讓你能夠專注在真正重要的那部分事情。
🧭 到這裡，我才真正感受到：
「AI 不是工具箱裡的一支萬用筆，而是一位慢慢熟悉你、適應你節奏的助理。」
如果你願意慢下來，花點時間教會它怎麼配合你，
你會發現，有些原本覺得「太麻煩了才不想做」的事，現在竟然能輕鬆完成。
🔚 結語：這不只是學會使用 AI，而是重新設計「我怎麼完成一件事」
在過去，我們做一份單字講義，也許就是憑著手工、格式調整、人工比對資料，一個欄位一個欄位地慢慢處理。那時候我們以為：「這就是效率的極限了。」
但當 AI 出現後，使用 AI 不只是「把工作交給它」，而是從根本上重新設計整個工作流程。
就像人類從「用雙腳走路」到「靠飛機和高鐵跨洲移動」，
這個時代的變化，早已讓單憑一顆大腦與過往的工作方式變得難以負荷。
在資訊洪流中硬撐，只會耗盡我們的專注力與心力；
唯一的出路，是重新設計自己接觸資訊、處理任務、整合成果的方式。
而 AI，正是這場流程再造的關鍵夥伴。
但它不會自己懂你在做什麼。
你必須：
- 建立一張張 任務指令卡，清楚告訴它你的需求與意圖
- 透過反覆對話與修正，把它訓練成你的助手
- 在每次協作中，觀察、調整、優化整個「人 × AI」的運作節奏
- 甚至進一步檢視整體流程中：有哪些步驟是你可以訓練AI去處理的？
📌 這就不只是「用 AI」，而是邁入一個新的工作觀：
從「工具思維」走向「協作思維」，
從「任務輸入」走向「流程共構」。
我們不再只是單一任務的執行者，
而是設計流程和引領合作的人。
這一份單字講義指令卡的誕生，不只讓我做得更快、品質更穩，
它讓我開始明白：當你能夠說出你怎麼跟 AI 合作，你就重新掌握了工作節奏與主導權。
而這才是我們在資訊爆炸、節奏失控的時代裡，能夠走得穩的真正能力。
