從去年底開始，AI、ChatGPT、Bing、GPT-3、GPT-4 和微軟 Copilot 等接連成為網路上的熱議話題。隨著相關討論增加，許多人也開始意識到：AI 不再只是跟我們八竿子打不著的高端科技、也不只是我們過去以為的那種制式又笨拙的聊天機器人，反而，它能做到很多人類能做到的事情，也很可能帶領我們進入下一個新時代，就像當年電腦帶來的全方面革命一樣。

也因此這陣子以來，很多人開始急著跟上 AI 趨勢，至少跟著網路上很多大神的建議「多玩玩看」，深怕自己一不小心就被時代淘汰。我相信你身邊多少也有一些這樣的人。

但你有沒有發現，有的人玩著玩著，對於 AI 工具的掌握度越來越高，還在工作上用得非常順手；有的人明明花時間玩了，卻好像也沒玩出什麼，最後能說出的結論只有「我覺得不好用，它應該很難取代人類」。

為什麼會有這樣的差異呢？

在和這兩類朋友討論過後，我發現這兩類人很大的差異在於：那些能玩出心得的人在「玩 AI 工具」的過程中，通常會試圖回答兩個問題。相對地，那些沒玩出什麼心得的人，常常就是抱持著「有用過就好」的心態，東摸一點、西摸一點，於是最後很容易什麼也沒累積下來。

那能玩出心得的人試圖回答的是什麼問題呢？包含：

1. 這個工具能做到什麼程度？
2. 這個工具能怎麼用到生活或工作上？

首先我們來聊聊第一個問題「這個工具能做到什麼程度」。

很多人可能會有個誤解，想說我們得知道 AI 工具能做到什麼程度，是不是因為我們必須對每個工具的操作都很熟，才算有跟上 AI 趨勢？事實上，我們並不需要精通每個 AI 工具的操作，甚至更實際一點，考量時間和能力，多數人大概也很難做到這件事。

我們之所以要知道個別工具能做到什麼程度，更根本的原因在於，這麼累積一段時間後，我們對於 AI「能做什麼」和「不能做什麼」會比較有概念。一方面，我們比較好區分什麼能交給 AI 做、什麼暫時不適合；另一方面，我們也可以藉此掌握目前 AI 的發展程度，即便不是所有工具我們都會立刻用到，但將來要用到時，我們至少知道它在不同領域能做到哪些事情。

換言之，「知道工具可以做到什麼程度」的關鍵，並不在於熟悉每個功能怎麼操作，而是觀察每個工具擅長做什麼、能做到多好。

那該怎麼做呢？看看網路上一些大神的經驗分享是一招（甚至有些人還會使用一些外掛程式），另外，我們也可以主動試試兩個方法。

方法一，不要有難題才問 AI，什麼事都丟給它試試看。

對於 AI，很多人的使用方法常是有事想不到答案，才打開它來提問。但其實，你也可以嘗試把各種事情都丟給它，增加觀察的機會。

舉例來說，我偶爾會創作短篇詩作，某天我心血來潮給 Bing 一個情境，請它創作看看。試了幾次之後，我發現它似乎只有幾種基本框架，當我給它新的指令請它調整，它也只能抽換其中詞彙，無法做整個架構的更動。雖然沒有成功用 Bing 完成創作，但這麼一嘗試，我大概也就知道目前它能在詞彙上給我更多想法，但在詩作架構上仍相對制式。

方法二，在指令中增加限制。比方說我們請它寫一段文字時，可以加上字數、情境、口吻等各類限制，看看它是否都能做到。

關於這個方法，我想特別說明的是，我認為在嘗試初期，我們最好從自己的專業領域出發，而不是天馬行空地下指令。例如我是個編輯，那我一開始就請 AI 工具依據限制寫一段文字內容，避免請它寫程式語言。

這麼建議的考量在於，無論我們是想藉由這個嘗試知道 AI 發展到什麼程度，或如何幫助我們的生活和工作，總歸需要有能力判別 AI 給的答覆品質如何。如果我看不懂程式語言，卻叫它寫程式語言，那這樣的嘗試可能就只能歸類在使用或玩，而不是「替問題找答案」。

如果一開始就天馬行空地使用，我們很容易嘗試許久卻不確定累積了什麼，於是就快速做出「它幫不上我的忙」的結論。真要天馬行空地玩，我會建議等你把工具摸熟一點、知道它能在哪幫上你的忙之後，再自由地使用。

理解所謂「AI 工具能做到什麼程度」的核心原則和嘗試技巧後，我們再來聊聊第二個「玩 AI」過程中該回答的問題，也就是「這個工具能怎麼用到生活或工作上」。

透過反覆操作前面提到的幾種嘗試，包含什麼問題都丟給它試試看，以及在指令中設定限制，我們對於一個 AI 工具能把哪些事情、做到什麼程度，多少也有概念了。下一步，我們得開始思考它能如何實際幫到我們。

在思考如何應用在工作上前，我會建議你先把工作切分得細一點。以我作為編輯、要完成一篇文稿來說，我不會以「完成一篇文稿」來思考，反而我會切分成「構思架構」、「準備素材」、「實際動筆」、「最後潤飾」等階段。

這麼做的原因在於，職場上的「一種任務」常常都是由很多小任務組成的，而透過嘗試，我發現 AI 相對適合用在單純的任務上，比方說請它幫我翻譯一段外文內容、或者寫一段文章摘要。相對地，像完成長篇文稿這類比較複雜的工作，即便它能完成，但我們還是後續還是得花時間調整，並不適合直接交給 AI 來做。

也因此，當我們把工作切分得細一點，會相對容易找到 AI 工具能幫上忙之處，而不會在一堆大任務中，完全想不到 AI 能獨立做好哪一件，最後只得出「它不好用」的結論。

舉例來說，我在玩 ChatGPT 的過程中發現它很會「列舉情境」，讓文章讀起來更日常，而這正好是我過去在「準備素材」這個寫作階段中，需要花很多時間做的事情。後續，我就把 ChatGPT 加入這個階段的工作流程當中，加快思考跟選擇文稿中要用到哪些情境的速度。

我也聽過有些編輯同業分享，他們發現 AI 工具其實也能協助挑出既有內容的問題，於是，他們會在「最後潤飾」這個寫作階段使用 AI 工具。

當然，也可能你試過之後，一下沒找到某個工具能怎麼應用，那也沒有關係，你可以先把嘗試成果記錄下來。
關於記錄方式，我目前使用的是 Google 試算表搭配五個欄目，包含：

- 工具名稱與連結

- 它能 / 不能做到哪些事

- 它能如何用在工作上

- 它的優缺點

- 網路上的應用分享

在嘗試過程中，我會盡量詳細地填寫前四項內容，後續有新想法再增補；至於網路上的應用分享，我則會隨時新增。我覺得這方法還蠻好用的，鼓勵你也可以嘗試看看！

希望本次的分享，能幫助你後續在「玩」AI 工具時更有方向。無論 AI 技術將來是否會帶領人類進入新的時代，透過有方向的嘗試，找到讓生活跟工作更有效率的方法，這份努力可絕對不會浪費的喔！
 

作者 / 鐘敏瑜