你能掌握AI的優勢嗎？

"你"會用AI嗎?

現今很常聽見的一句話，代表著AI成了顯學，若說不會的話，好像個人能力就會因此大打折扣。但是，當AI不再只是種選項，而成為一種競爭力的象徵時，我們又該怎麼看待，尤其是怎樣才算會用AI呢？

身處不同位階，想要透過AI所取得的效益也不一樣，所以，我們這邊來談談應該要具備那些能力，能夠讓你跟別人說：「我會用AI」時，能夠更有自信吧！

對個人來說，AI就像魔鏡

AI跟魔鏡很像，只是一種工具媒介，當你想要從AI身上得到些甚麼時，你就得先學會要怎麼問？或者說，至少要學會該如何使用，才能夠得到相對精確的答覆或協助，自從線上的大語言模型(LLM)面世之後，很多人把「我會用ChatGPT」= 「我會用AI」，視為同等意義。

若將AI視為是一種工具的話，對個人來說，如何在最短時間內拿出最好的成果，不就是最能夠凸顯自己價值的時刻嗎？

因此，當你在用ChatGPT、整合特定專家模型的線上平台，或是具備AI輔助的軟體時，就該要具備下列的認知或能力，不然大家都會(曾經)用的工具，你又要如何證明自己的掌控能力優於他人呢？

1. 模型屬性：通用模型、特定專家模型

因為AI模型本身會基於資料來源，以及是否有針對特定領域資料，進行強化訓練，成為通用模型或是特定專家模型的區別，這點在AI平台選擇時，都是極為重要的背景條件，早期的模型大多都是通用模型，但是近來有愈來愈多特定專家模型出現，例如：協助RD寫程式，產生圖片的模型...等，因此，如何正確選擇對的平台，對於解決特定問題效果，也有著極大的差異。

2. 應用限制：上下文長度、多語言的支援

在使用AI模型時，必須要瞭解模型原生的使用限制，例如：模型本身一次能夠處理的內容長度、是否支援多國語系的混用...等，因為不同模型對於這些邊界條件的限制，很容易會被人所忽略。

如果是使用線上的平台，這部分的影響可能沒有這麼顯著，如果是線下使用本地模型，這點就會成為使用者需要透過特定流程來解決的硬傷，對於可能需要在線上、線上混用AI模型的使用者來說，這就是相當重要的一件事情。

3. 學習能力：詳讀使用說明、多方面嘗試

在學習任何工具之前，最好都先詳讀使用說明，雖然說明本身不一定夠完善，但是，對於想要善加利用工具的使用者來說，絕對沒有比它更好的參考資料，甚至，很多網路上所謂的密技、開箱，其實說穿了就是另一種使用說明的解讀跟整理。

至於多方嘗試，主要是能夠建立最適合自己的使用方式，甚至這些獨特的經驗累積，有機會成為另一種優勢，如同，有很多人會在網路上分享，自己在特定AI平台的獨特使用手法，這都值得想要把AI用好的你，花時間與心力去學習的一項技能。

4. 辨別能力：自行查核能力、建立背景知識

雖然AI模型具備大量知識，但是對於特定領域的問題，無法完全信任它所提供的回應，畢竟AI模型的幻覺是已知的缺陷，這也是在使用AI時，需要嚴謹看待的一個問題。

因此，建議在使用AI的時候，最好將其視為一種參考的知識來源，自己最好能具備相關的背景知識，或是多方查核AI所提供的答案，畢竟，在真實世界要解決的特定問題，無法接受模擬兩可的模糊空間，這也是在很多標榜導入AI的服務中，最後還是要透過專業人士審核，才能正式上線使用的主因。

學會用AI，別自己嚇自己

對於一般人來說，不用太過深究這些AI平台或解決方案的底層原理，畢竟，AI的最大價值，是它具備的知識量體及統整能力，我們只要懂得如何正確使用AI來協助我們解決特定問題，或是，作為一些新技能的小老師，都有不錯的奇效，例如：AI在語言學習或具備廣泛資料的基礎知識上，都有顯著的效果。

因此，我們先別自己嚇自己，先好好地享受AI所帶來的好處，才有繼續學習下去的動力，後續，我會在其他篇幅，來探討針對不同位階或是角色，對於AI的優勢又該如何看待。