使用過AI的人都知道，給予參考的內容及明確的上下文，可以讓AI做出更好的表現。而且以AI現在的發展趨勢，可以明顯的感受到將AI作為更個人化助理的時間應該很快就會到來了(ChatGPT的canva和project都有這樣的影子)。
但是就像一句老話說的"你吃什麼，你就像什麼。"那AI呢?你餵什麼，它也會長得像甚麼。所以有機會的話，我們還是得餵給它一些高品質，而且與我們息息相關的資料，以便於讓AI更能夠理解你的思維，提供你更好的建議。
而且從這篇文章中你可以看出，後續生成式AI應該可以處理更型態的原始學習資料
"未來 AI 發展的關鍵可能在於擁抱多模態世界，從單純的文字數據轉向利用更豐富的數據形式，例如影片、圖像、感官體驗等。這將需要開發更強大的 AI 模型和演算法，以有效地處理和學習這些多模態數據。"
也就是說目前你透過數位方式經歷的一切，都可以作為AI解析的依據。因此以往曾經很盛行的數位匯流(Digital Convergence)概念，到了AI時代應該可以再用另外一種方式與你的生活連結起來。所以我才畫了這樣一張圖，試著去梳理我的數位應用，並且思考，在那些節點我可以將AI拉進來一起協作。而且我認為，數位匯流也做為數位素養的一部份，特別是對於銀髮族更加需要，因為多了一些好的資訊來源，被網路謠言PUA的機率會變低，只不過這裡面有一些東西是要付費訂閱的，還是得有一定的"鈔"能力，比較能完全解鎖所有的功能。
在數位匯流的歷程中，會長出許許多多的raw data，只要適當地蒐集與整理，等到AI個人小助理的功能越做越好時，你的AI應該會比別人強大，因為當其他人還在跟AI練肖話時，你已經厚積薄發的在累積你的知識甚至是智慧了，等到AI加持後，更可以打通你數位應用的任督二脈，達成1+1>2的可能性。
而且這樣的作法，搭配我之前在自主學習歷程中設計的非結構式學習能力的應用，應該可以讓一般社會大眾透過議題式的學習，不斷累積自己的核心知識，架構自己的知識體系，達成終身學習的目標
