AI進展快，要趕緊跟上！為何AI專家程世嘉卻認為：先躺平再說？
「你要不要問AI，請他給你建議？」「剛用AI將影片的內容轉成逐字稿，效果不錯！」2022 年底 ChatGPT 發布，AI 快速進入人們的工作與生活中，技術驚艷眾人，卻也衍伸出各種焦慮。
員工擔心自己的職位被 AI 取代，老闆則煩惱 AI 會改變商業模式，怕企業沒跟上會喪失競爭力，逼得人們加速學習新技術的步伐。然而，為企業提供AI解決方案的 iKala 創辦人兼執行長程世嘉在新書《AI世界的底層邏輯與生存法則》卻有截然不同的觀點：「躺平一陣子是個不錯的策略。」
這個想法聽起來特立獨行，背後卻有很務實的理由。程世嘉表示，生成式 AI 屬於發展中的技術，企業在導入第一版模型時，更強的版本可能在下周突然出現，就要再花心力去升級，好不容易升級完成，更新版又推出來了，落入不斷追趕新技術的循環。因此，不妨先慢下來觀察情勢，等新技術在市場上經過驗證，再視情況導入。
與其問AI時代哪些會變，不如思考哪些價值是不變的
與其不斷自問：生成式 AI 出現，未來 10 年商業模式有什麼改變？程世嘉認為，更重要的是找到「未來 10 年什麼事情不會改變」。這也是亞馬遜（Amazon）創辦人傑夫．貝佐斯（Jeff Bezos）面對變化萬千的科技進展，常自問的問題。
他認為，人性需求是不變的價值。因此，符合人性的服務或工作流程，會留下來。企業與其思考 AI 能否創造新商模，不如優先考慮既有服務和工作流程中，哪些事 AI 可以幫上忙，包括：提升同仁生產力、創造好的客戶體驗，從應用場景出發才是正確的。
建置儀表板監測生產力變化，評估AI導入效益
當你找到未來數十年不變的核心需求，且現有技術就能滿足，這就是導入的時機點。以 iKala 來說，2023 年上半年火速採購一批 AI 程式碼撰寫工具 GitHub Copilot，讓生成式 AI 幫工程師寫程式。
程世嘉表示，生成式 AI 輔助寫程式是市場上的共識，技術發展也很成熟，他很願意引進，但要 AI 到底幫助多少工作，必須驗證效益。
因此，iKala 在導入工具前，先建置一個儀表板，用於記錄工程師使用 AI 之前與之後，他們的生產力變化，主要是判斷相同時間內，敏捷開發的衝刺次數有沒有顯著增加。經過1～2季的觀察，發現工程師的生產力提高一倍。
除了引進寫程式的工具之外，iKala 還在內部創立「AI 入口」，介面類似ChatGPT，裡頭涵蓋生成圖片、搜尋引擎、偵測文字是否為業配文等 4、5 種生成式 AI 工具，讓全公司同仁以對話方式使用工具。
評估AI工具的要點：識別能力、錯誤腦補程度
這些工具中，多數來自市面上的 AI 模型，此時他們遇到的難題：市售 AI 工具何其多，怎麼挑選呢？
程世嘉提到，他們測試 100 多個模型才決定出來，為了提升測試的效率，工程師還設計一套測試 AI 模型的流程。當新的生成式 AI 模型出現，他們就會花一些成本取得試用驗證它的功能與安全性。測試項目包括：是否支援中文、理解語音訊息與辨析圖片的程度，以及它的「腦補」狀況，例如一場會議的語音內容，是否添加過多額外的訊息。
這套半自動的測試流程，讓 iKala 可以快速驗證最新AI模型，做出是否全面導入的決策。程世嘉提醒，市面上很多 AI 工具，都宣稱省時、使用方便，但唯有自行測試才能驗證是否符合需求，達到預期的效果。
主管提醒、設計專案和工作流，增加同仁的使用機會
AI 資源有了，接著是說服同仁使用。程世嘉表示，希望生成式 AI 像水電，希望大家能夠在日常使用，但改變既有習慣並不容易，這部分需要主管帶頭引導。比方說，他觀察同仁的報告遺漏觀點，或是文句不太通順，就會問：你交報告前，有問過ChatGPT嗎？
同時，他也會刻意在發想、創新等生成式AI擅長的領域，鼓勵同仁用 AI，像是 iKala 的每個產品都需要命名，就建議行銷同仁就請教 AI，提示詞包含產品的說明、可以解決的問題，請 AI 參考大眾知道且沒有版權疑慮的真實人物，替產品來命名。藉由主管刻意提醒，讓同仁發現 AI 的效益，養成使用AI的習慣。
程世嘉也從改善工作流的角度導入 AI，像是應用生成式 AI 做知識管理，未來新進同仁簽約、採購、議價這些流程的工作方法，可以透過 AI 得知，不必到處跨部門請教同仁。
另一種加速AI導入的方式是採用 PBL（Project-Based Learning，專題式學習），透過執行專案來應用 AI。程世嘉以太太和女兒共學為例，他的太太是學校的故事媽媽，她想搭配一些圖像讓故事更生動，於是有了「繪本」專案的起頭，但自己繪畫能力有限，就與女兒一起研究指令，利用 Midjourney 做圖，至今已創作出2本繪本。這種以問題為導向的專案，有機會激發同仁試著應用AI解決問題。
AI開啟跨域思維，有助於創新
既然生成式 AI 無所不知，人類應該扮演什麼角色？程世嘉認為，AI 不是創造一個免於工作的世界，人類還是需要工作來賦予人生的意義，而 AI 只是一個工具，應該善用它來創新。
在他看來，生成式 AI 提供一個「俯瞰」視角，它懂數學、物理、文學、生物、歷史、心理學，可以問他最近化學領域的進展，有沒有辦法在你的生物研究中應用；抑或是請 AI 扮演消費者、服務員、採購商等各種角色，來評估你的行銷專案是否合宜。
AI 幫助你從跨視角、跨領域思考問題，更多的創意發想就成為可能，解決更多棘手問題、賦予生活更多意義，才是人類使用 AI 的終極目標。
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