過去有兩個和父親對談科技變化的記憶片段。
在國小時，父親買了家中第一台電腦給我哥和我使用，那時候就父親說「不管怎麼用，你們(只我哥和我)都要學會打字，未來不會打字會找不到工作」，那時候也是父親看到時代有一個變動，打字輸入的職業或人員需求多，那時候差不多台灣開始有撥接網路啟章。
第二個記憶點是在，父親開始有了智慧型手機，而且股市交易員跟父親說：「手機也可以買賣股票了，不用再透過他了」，那一天起父親大螢幕小螢幕同時看股票，只是他還是比較習慣透過交易員買賣股票，但有一天他在看股票時，跟我讚嘆起手機真的很方便，可以不用再專程出門才可以買賣股票。那時候差不多iphone問世3,4年後，台灣行動網路的時代高速起飛中。
同樣的主題也和JC錄了一集Podcast，也可以參考著聽一下，聽聽彼此對於AI時代的觀點。點擊下方連結立即收聽，或是至各大串流平台搜尋「西伴布日常」即可收聽。
概述
科技的起點
這世界變化太快太有趣越來越多可能性，因為有了APPLE I 的問世，所以人人使用到電腦門門檻變低；因為有了google，所以讓找資訊變容易；因為有eBay拍賣的開始，所以讓我們購物可以直接在網路上進行；因為有了iPhone，所以讓更多人可以直接接觸到網路，改變更多生活上的應用。
現在也似乎在另一個時代轉折點要起風時刻，2022年11月30日ChatGPT的問世，也真的啟動人機協作的方便性及可能性，這將會是一個時代轉變的時機點。
但AI的啟發，讓我卻想起…
我思故我在
笛卡兒(René Descartes)
重新思考個人存在主義的目的
法國哲學家笛卡兒(René Descartes, 1596年3月31日－1650年2月11日)提出「我思故我在」這概念，意指依據我思考這一事實推斷出「我」的存在。 因此，我思考時我也存在，也只有那時我存在。 如果我停止思考，就不會有我存在的證據。
在這將會在紀錄於人類歷史上的一個重要時間，再次提升人機協作的時機點，人類的存在目的和動機，將會更顯重要。
當蒸汽機被發明問世時，爆發的工業革命，也讓人類原本習以為常的莊園領地生活，改變為現在上下班制資本主義生活，在現行的資本主義模式下，多數職務多是憑藉「記憶力」為基礎發展出來的工作或學校教育方式，會訓練人們使用大量時間記憶知識事物，即便當下不會用到或是不知道怎麼用的知識，藉由「記」的越多知識內容，就可以組合和推理出工作任務上的解決方式；而AI工具似乎可看減緩記憶這件事的壓力，讓人類可以增加更多時間進行組合和推理，進而可以有更多時間發展「創造力」
現在可能只是一個起點，真正引爆點或許會是在，未來10年的時機點，或是更快，而現在我們做的任何事物或服務，其實都是必須要為了下一個10年，那時候社會狀態做準備和心理調適。只是如果現在父親有體驗到，可能又會再次感嘆科技真方便。
企業組織背景
生成式AI引爆發展背景簡述
OpenAI是一家人工智慧研究和部署公司，成立於2015年，總部位於舊金山，由Sam Altman、Reid Hoffman、Jessica Livingston、Elon Musk、Ilya Sutskever、Peter Thiel、Olivier Grabias等人創立 (en.wikipedia.org)。OpenAI的使命是確保人工通用智慧造福全人類，其願景是確保人工通用智慧系統（比人類更聰明的AI系統）造福全人類 (openai.com)。OpenAI的網站提供了有關其組織背景和使命的更多信息 (openai.com)。
OpenAI先以非營利組織成立，總部位於加利福尼亞州舊金山，組織目標是經由與其他機構和研究者的「自由合作」，向公眾開放專利和研究成果。
2016年，OpenAI宣稱將製造「通用」機器人，希望能夠預防人工智慧的災難性影響，推動人工智慧發揮積極作用。
2019年3月1日成立OpenAI LP子公司，目的為營利所用。
2019年7月22日微軟投資OpenAI 10億美元，雙方將攜手合作替Azure雲端平台服務開發人工智慧技術。
2020年6月11日宣布了GPT-3語言模型，微軟於2020年9月22日取得獨家授權。GPT3有一千七百五十億條的行列參數
2022年11月30日，OpenAI發布了一個名為ChatGPT的自然語言生成式模型，它以對話方式進行互動。在研究預覽期間，使用者註冊並登陸後可免費使用ChatGPT。發布時，就採以全語系的方式發布，不管你用什麼語言都可以直接使用。但是該專案對一些國家包括中國大陸、香港在內的地區暫不可直接使用，需要翻牆VPN。
2023年03月2日，OpenAI發布了官方ChatGPT API，並允許第三方開發者利用該API將ChatGPT整合到他們的網站、產品和服務中。
2023年03月14日-Gpt4發布
20230314_GPT4發布，AI發展史起飛的第一年
根據Crunchbase，OpenAI最初有30名員工，包括聯合創始人兼首席科學家Ilya Sutskever (crunchbase.com)。
而現在從2022年11月30日ChatGPT的問世，到2023年3月，人員成長到300多人
OpenAI 員工先前所就職公司
OpenAI 高層先前所就職公司
產品基本原理
簡單說AI技術分野，下面說明單純就是自己簡單理解做的筆記：
監督式學習：
需要有人員輔助標籤標注，這是最常見的學習方式之一，也是最容易理解的。在監督式學習中，AI模型被提供了帶有標籤的數據集，也就是已經有正確答案的訓練數據。模型通過學習標籤與特徵之間的關係，從而能夠對新數據進行預測。例如，一個模型可以通過學習帶有標籤的照片，從而識別未知照片中的物體。GPT-3就是一個基於深度學習的自然語言處理模型，它的學習方式主要是透過大量的人類寫作資料進行監督式學習。具體來說，GPT-3使用了一種名為Transformer的深度學習模型，通過多層的神經網絡，將大量的文本資料轉化為向量形式進行學習。這個過程中，GPT-3會根據先前學習到的上下文來預測下一個詞語或字符，從而學習到文本的語法、結構和語義。此外，GPT-3還可以通過自我學習的方式，不斷地進行自我優化和提升。
非監督式學習：
資料會進行分堆，可人員或機器進行分堆，相似度放在一起，目前多是機器大概粗分，然後人員再介入監督式學習；在這種情況下，模型只能得到未標籤的數據，並且需要自己發現數據中的模式和結構。非監督式學習通常用於分類、降維和特徵提取等問題。例如，一個非監督式學習模型可以自動將相似的音樂歌曲分組，以便更好地組織和管理音樂數據庫。
強化式學習：
在強化式學習中，模型通過與環境進行交互學習如何做出正確的決策。在這種情況下，模型沒有帶有標籤的數據集，也沒有預先定義的正確答案。相反，模型必須通過與環境進行交互，並從不斷的試錯中學習如何做出正確的決策。例如，一個強化式學習模型可以學習在電子遊戲中如何採取最佳策略，以達到最高分數。
生成式AI
根據與你所輸入的上文，再依據全球網路所累積下來的資料去推測你的下一個字會去產生什麼樣的內容，所以生成式A I主要是做了一個推測預測的機器大腦，所以嚴格說起來他所產生出來的內容不能說是一個原創，而是一個大部分人的認為合理的統計均值的結果，不能真正的原創，只是重複別人說過的話，再重新組成符合輸入的內容條件。
生成式AI主要的概念，就是用人類常用的語言，直接輸入給機器，讓機器自行產生內容或圖片，機器所產生的內容是由全球網路的內容，這也就是產品一上線就包含各種語系。
但也因為是依據輸入的內容，和全球平均統計後，才會生成出適當的內容，所以一開始會被認為是一派正經的胡說八道的原因，所以每次產生出來的內容也都很有可能都不一樣，且每一個人產生出來的內容也會不一樣，因為他是去推測，這樣的條件下，所以使用者輸入進去的內容條件限制，將會大大影響產生出來的結果。
已經有什麼服務產品
GPT在這世紀開啟了一個新方向，有人比喻GPT是iPhone，但個人傾向比喻為電力被發明的時代，因為有了電力，燈泡才會亮，人類也開啟了在夜間也可做事的時代，如同燈泡一樣越多人用，電力需求就越會大，就會越多廠商開發更亮更久的燈泡，形成一個產業鍊，而電力也不是一般人或一般企業可以生產，都是會須有執照和監管的企業才可以生產電力；企業對於運用算力的需求應該會擴張，可能未來每一間企業都要自己建立超級電腦或是租用。
從ChatGPT公開發佈後，這世界多了很多，協作工具，例如下列內容
- UI產生工具: Microsoft designer, uizard,
- 網頁重點整理及翻譯：ReaderGPT, Glarity
- PDF 整理：ChatDOC, ChatPDF
- Youtube 長片資訊整理：summarize.tech
- 口語翻譯：Voice In, Voice Control
這些指示使用GPT生成技術的眾多工具其中幾項，但個人還是必較常用ChatGPT原生的網頁，其目的是在養自己的提示語彙以及Prompt(提示語)
微軟現在定義什麼叫做AI協作(Copilot)，未來應該會更多工具是基於協作的概念來輔助個人或企業的工作效率；用不用AI工具已經不會是問題，而是這件事情要如何深入企業和個人工作流程中，可能會是一個issue。
輸入方式多樣式
而CUI（Conversation User Interface）應該會在UI設計上，變成很重要的元件，以及input資訊方式，就會變得更多元形式，收到資訊後，在後端要要更有效的方式彙整分析後產出(Output)資料。 下面是用一個MAC插件MacGPT產生的試著產出書信內容，雖然感覺是很很官話式的書信說明，但是其實對於需要保持合作關係且不失禮貌的用詞，是也很足以應用，且這段內容是個人用手key出來，以後應該都想辦法註明自己親手產出的內容(區塊鏈技術要起飛了)。
要怎麼使用
從GPT發佈到現在也已經一段時間了，自己的使用心得原則，也提供給大家參考看看：
使用AI協作，節省時間
如果有一種感覺，你有感覺你的周邊朋友或是追蹤的對象，在一夜之間，突然文筆變好了，那時候也要注意了，很有高的比例，他用了高效工具完成某些任務，AI工具很有可能就是其中一個。
所以要學著使用者AI的工具，其中最大的目的，縮短一些重複性值時間消耗，影響探索的時間效率，而提升工作的效率，就可以多花一點時間在自己人生上，追逐對自己更有意義的目標上面。
AI工具的應用會取代的是重複性的勞力或腦力工作，但是不會把那個工作直接取代掉或者是直接消失，而是會同時並存的。重複性任務是指可能原本一個任務要10個人來做，現在可能會因為AI工具的加入，就只要有三個人來做那七個人的事情，其他人就會轉到別的地方。
學習與AI工具共處，讓自身產出效率提升，讓自己有更多時間去探索更複雜的問題，例如：解決貧窮、提升人權、地球資源妥善使用、探索宇宙或大海…等。
Prompt提示語輸入原則
AI 工具本身沒有也不會自己產出具動機目的性的能力(目前…），因此將對話生成式AI工具可以當作一個對話者，其實但不太合適問具體資訊性的問題，或是當搜尋引擎使用，他就會很自動高效腦補出不存在這世界上的假資料；與對話需要精準限縮，在發問前先了解是那方面的問題，把問題拆分，每個步驟分開問，用人事時地物來限縮範圍，聚焦在某件小型任務成果，要產出待辦清單或是行動內容。
如果我們提問的問題很普通，也就只會獲得普通制式的答案。我們再提出問題時，沒有仔細指出這次問題任務的特殊性，回答出來的內容也很多一般大眾化。
Prompt三個條件
基於生成式AI的概念，當我們要向AI提問時，內容可包含
1.主題角色
2.限制條件及場景
3.拆解步驟及產出目標
這三個主要面向內容
下面有幾則常用prompt內容及情境
整理長文摘要
如果想要請AI工具幫你做文章或網頁的摘要，可以試著這樣提問
請幫摘要這一篇內容文章，想具體知道有關於實際執行OKR的具體步驟，並以列點方式呈現。
產品規格
請列出前後端會使用到的WebAPI清單並說明。最後再後面備註對應到前後端那一個功能。格式例如[前端][產品列表]。
如果要趕出一個API的SPEC檔案，可以這提問
翻譯外文
如果想要翻譯流暢的外文內容，可以這樣問
請以精通中文及英文的高階商務人士角色，可針對各種不同情境場域進行翻譯，常使用專業、冷靜、平穩且不失禮貌的語調，且擅於撰寫易於閱讀理解的商業書信、產品規格、企劃內容、公關行銷文案等內容，進行下列翻譯對話。
請重新撰寫下列內容，語氣冷靜專業，並參用連結詞however和therefore
政治性質Eamil撰寫
如果想要一個正式專業的跨部門溝通Email內容，可以這樣問
請重新撰寫下列電子郵件內容，口氣冷靜專業且立場堅定。
而你每次輸入的內容，也是在養成這個機器人的輸出的用詞，所以如果你對他禮貌，它也會就會禮貌的回你，間接的也是一種反映出你的個性。
以上目前是常用的Prompt，未來會在整理一篇各種Prompt的內容。
檢視資訊生產流程，減少探索的時間
而現在都可以這麼容易產生內容了，那就更需要花時間去想現處位置組織，要如何可以再產生更多的價值，基礎工作就讓GPT執行，在發問前，先思考一下問題的架構，讓GPT產生基本資訊或架構，也盡量不要給GPT很General的問題，因為產生出來的內容，也就會很General就會產生細節內容，但是記得在問完GPT後，所產出的內容，也要記得在經過你個人修飾過，因為如果GPT直出的話，會沒有個人觀點和風格，會看起來有點很普通官方的回答；AI可以當作一個顧問或是教練的模擬角色，當溝通的練習，但是最後應用和決策都還是要由人來使用。
AI是有機會從底層去改變商業模式，假設讓AI找出一個讓你用說的就可以做運動的解決方式，然後適性調整對應內容，更適合自己的需求。
設計創作
如果就製造產業短中期來說，應該不會影響到，但是如果長期來看AI生成工具，可以縮短發想討論的時間，但不是說創造設計類的工作就會消失，而是會更凸顯設計師的價值，因為設計師養成的過程，是有很多訓練決策的方法，這才是AI無法取代的，所以創作設計者應更深入加強設計決策思考或整體使用服務模式設計思考。
設計師核心價值，了解現在產品的框架跟背後的結構，洞察使用者需求轉化成可執行方案，AI工具還不會取代人類對於用戶及情境、同理心的理解，還無法做到響人的理解快速，這也就是設計師的價值，可以讓問題獲得完善適宜的答案
現在硬體和軟體都是一個入口介質，透過這些介質，讓使用者可以獲得他的要服務或答案；而如果AI工具更方便的，我就不用必須透過單一介質，才可以獲得服務；比如說：現在聽西伴布日常Podacst, 須透過透過手機/電腦連結網路和喇叭，一集一集聽內容，才可以知道這個Podcast的主軸內容；那未來，說不定有一種可能性，你就用耳機跟AI說，幫我找出西伴布日常最近的10集Podcast，整理出10分鐘的內容摘要給我；所以過程這中間，消失了手機和電腦，也節省了找音檔和整理消化的時間，如果很多服務都是給AI做雲端運算，那某些硬體介質產品，都會變得不會很優先重要，只要任何一個裝置，能登入個人帳號就好了，而用什麼登入不是重點了。
這樣的環境下，思考能力更凸顯其價值，一步一步的追問，做問題的批判性思考，或是使用蘇格拉底問答，來探索主題及目標意義。
什麼人會被取代?!
從GPT發佈到現在，國內外一直有討論著，什麼樣工作會消失？什麼樣的職務會被取代？但這也不是危言聳聽的說法，也是真實已經發生中，而需要從本質的問題來看這一個問題，才有機會找到自己的機會點，自己不會變成食物。
使用AI不是靠模型，而是靠學習！
以前在擔任硬體設計師時，會常出差去大陸看生產，記憶約莫在2012時，至一間位於蘇州的噴漆工廠時，廠長和我看完原訂工作項目排程及料件後，順便帶我去看一個位在生產線末端的位置，那邊擺了兩台自動噴漆設備，那時候那個廠長說：「這兩台很貴，但是回收率很快，在兩年就打平了，把一些設定選擇好，就可以做事了，一天至少可以噴200片」他接著看著那其中一台機器，眼神透漏出很驚喜又很讚嘆搖著頭說的說：「這就是未來，以後我可以不用在煩躁著管理產線。」
重複性高且偏向純粹勞力密集性的工作，這不是指一個職務，是指工作內容項目，需要大量時間探索及重複的事情，在AI的協助下，可以加速完成，例如，腦力激盪畫Sketch、研究銷售數據和預測、製作常態例行性文件或郵件…等可能會因為AI逐步被提升效率。
但AI目前的能力，是沒有具目的性、需要清晰有邏輯的輸入、無法直接的執行、且正確性有待商確，這也就是要持續學習知識，AI是可以扮演助理角色，但是還是仍須具專家角色進行決策。這也就是為什麼仍須大量時間去學習知識，有了這些工具後，會更需要將自身學識進一步提升，不然自己知識只停在GPT生成內容的程度，其不就是等著被取代。
印刷術發明之後，被取代的是抄寫員，而不是作家，且讓作家創作出來的內容，可以傳播到更多人手上。
產生新想法是AI獨有強項，更方便在知識海洋中做連結點子，但老老實實的一筆一筆輸入數據，還是AI目前無法做得很好。
AI世代，六大職業領域仍受重視
人要提升的能力：提問技巧、成長心態學習力、同理心、隱私保護、探索問題能力、創造力，讓思維提升為自己生命PM管理者思維，區分那些可以用AI做，那些自己做，讓凸顯真實性、專業性，
察言觀色和語調口氣無法被取代，無法判斷話中話、我們除了學習具體的需求表達技術，抽象上，更要關注的應該是去覺察「我們需要什麼？」
從設計思維提升為哲學思維，人與人之間的互動更顯珍貴
比如說讓AI成為更人性化的自己專屬教練，根據我每天運動、睡眠及飲食的狀況來排課表。因為我最深層的需求是更健康；理科或管理思維大腦慢慢退居二線，文科藝術或心靈會凸顯，運用AI助理讓自己生活更加好。
但當所有工作都自動化了，那人類該何去何從？人類最原始兩大目標就是「生存」「生殖」，只要「生存競爭」這目標還存在，那工作只會更換型態，不會消失。工作是泛指為了取得金錢，用體力、智力、時間進行個人與組織的交換以取得價值。
而有幾個領域職務，個人覺得即便AI自動協作後，仍會受到重視。
教育行業：即使所有課程都能線上化，仍然需要有人來帶領小朋友或初學者，進行學習直到他能自主學習，從被動學習到自主學習就需要一個真實人類互動才可以理解到那道德價值、社會運作、感情維繫這些面向的行為。
內容製造者：「經驗」是人類很大的一個價值，不管是娛樂、專業知識、還是一般生活的應用，都還是需要有「經驗」的人去進行分享，讓有需求的受眾知識之外的能力input。
研究人員：即使有AI輔助設計、製造，仍然需要專業的研究人員，來判斷人類是否有這個需求，去進行研發、製造。
工程師：程式語言即使能夠普遍到99%的人都會程式撰寫，但仍然會需要專業的工程師，去修正、訂正AI寫出的Bug，並讓AI進行學習。
競技及運動：如果生存獲得最低的保障，那人們勢必會轉向追求其他方向，有關競技、運動、健身、武術...都會更加發展。
藝術創作：即使AI能夠輔助或全自動，但仍改變不了，它是以人類主觀意識來決定「美」或「醜」，而每個時代對「美」的定義其實都不太一樣，所以藝術創作會以個人化風格為主。 1760年第一次工業革命後，因為機器的發明，加速了大量生產的速度； 30,40年前，設計師2,3週的時間，拿著長尺和圓規畫出曲線模板後，手工磨PU泡棉，現在可以只要1個小時就可以透過3D列印出來看曲面手感； 20年前，要呈現創意視覺，需要手繪上色沖版要花上4,5天，現在用PS就可以快速呈現創意概念。 工作從來就是不會消失，需求會用不同的形式存在著。美感是無限的高度，創意是充滿無限的想像力。只是設計師面臨的挑戰更多元更有趣，設計如果少了創新，那就是AI製圖能力就真的可以取代你。思考在設計創作的流程中，扮演什麼關鍵角色，讓AI如何協助設計創作的工作。
AI淘汰不了適應新事物及重視互動的人
AI確實會對從入門級工作或教育產生影響，但對於中階學習者或工作人員的效率和探索可能性，是可以大幅提升；而高階專家和領導者的專注度，可以更放在更重要的事情上面，對於資訊研究就交給AI，但是使用數據研究的決策就由專家決定，進而產生更大影響力。就算小編可能會因為AI而失業，但總編和你都不會。
AI只會影響平庸的人，而對於那些專家來說，AI反而會成為他們的助手。讓自己擁有更多的選擇和彈性是非常重要的，因為聰明可以被AI取代，但Charisma（個人魅力）卻是非常難被AI所取代的。
當然，AI的出現會對某些人帶來失業的風險，尤其是那些只會在追求AI的推薦中打轉的人，他們最有可能會被AI所取代。但是如果是那些可以應對變化、適應新事物的人，你就不用太擔心被AI淘汰的問題，因為你是那些不會被AI所預測的人。
而人與人之間的互動和五感的真實體驗是無法被AI所取代的。所以，無論AI發展到什麼程度，人們之間的交流和互動始終是我們生活中不可或缺的一部分。
要如何因應
創造力創新不可取代
在2013時，做了一份研究報告，要調查平板電腦會不會超越PC?和什麼時候會應用於工作生活上？那時候做的研究可能黃金交叉點會再於2017左右可能會發生，及影響產業工作，但是實際約莫2015年時，就發生了黃金交叉，比我們當初預期的還早了2年，探究原因因為晶片發展及ARM架構應用，讓黃金交叉更快發生；現在也很多工作者使用者大量平板來取代低中階的工作，這是我個人第一次明顯感受到科技的進步比想像中來得快，科技改變事物不會明天就來得措手不及，但是如果沒有時常接觸和學習，遇到時，就很可能會措手不及，變成趨勢下被拋下的那個人。
看完OpneAI CEO和CTO的訪談，感覺這不是一個在討論科技的內容，是在討論人類哲學道德的訪談，各種可以劇本都想過一輪了，甚至想過真的毀滅世界的劇本也想過一次。而且很誠懇地回答任何未來性預測性問題，也很誠實地回答“We don’t know“未來會怎麼樣，但都會拉回一個點，就是工具是工具，重點是怎麼用這工具的人。
而更凸顯如何使用這些工具後的創新能力，而AI都可以產出很多內容和圖像，那為什麼要還要關注創造力？其實AI生成也只是將人類現在已知的內容重新篩選和組成內容，所以複製和學習之間的差距，就是創造力
語言模型是模仿人類表達的方式，不像人類會想透過創作表達想法。
這世代人人都可以體會到創作的喜悅，都可以成為自己的藝術家，節省語意判斷的時間，可以等多時間投入在創作。
保持判斷力：AI時代中的關鍵能力
現今社會中，我們常常會跟小孩子強調使用工具的正確方式，例如五金行買的剪刀，我們告訴他們不能用來戳眼睛或戳別人的眼睛，而是用來剪布料或修整花草。這樣的教育不僅是要學習使用工具，更重要的是要教育孩子們正確的社會行為和價值觀。當然，隨著科技的進步，未來的下一代可能需要學習如何運用AI工具，就像我們現在學習如何使用螺絲起子一樣容易。
另外，隨著AI技術的發展，必然會有越來越多的法規出現。就像以前做醫療產業的服務一樣，需要通過許多法規限制和臨床實驗才能上線。同樣地，金融和汽車產業也有不同的法規限制，例如駕照種類、貨幣流通使用方式等等。因此，未來AI服務也必定會受到法規的限制，只是目前看起來只有美國行政機關在設定相關規範。當然，一旦明確的權限和範圍出現後，勢必會對很多產業的運作方式產生影響。現在還是一個大家都在摸索適應的時期，讓我們一起期待未來AI技術能夠帶來更多的便利和發展。
在法規或社會共識的規範未明定之前，學會應用AI工具未來很重要，活版印刷增引發文藝復興，顏料罐1840年的發明讓油畫開始普及，蒸汽機的發明引發大量生產機制，電腦發明讓獲取知識方式更便捷，接下的AI工具也會越來越多，越來越方便。
AI要監管，但尺度要怎麼界定，這就是需要大量的人員參與使用，才會有讓規範可以被更早定義出來。
思考判斷方式回歸最初
教育的方式也回隨之改變，或許回到最古老蘇格拉底《對話論》或孔子《論語》的教育方式，會是一個方法。
從設計思考提升為哲學思考；從體驗設計、脈絡設計（多線性）提升為機制設計、系統行設計（立體網絡設計）
在AI時代中，要高度保持自己的判斷力和觀點的話題，未來只會更多虛假資訊和誤導性內容，因此學會判斷真假和確認來源，要避免上當受騙，如果附上參考來源那那會是很好的驗證方式之一，反查資訊的能力，這樣才能確保所接收到的資訊是可靠的。同時也要注意內容查核的結果，當資訊與查核結果不符時，就需要更深入的了解並進一步檢查來源和內容。最重要的是，要有判斷真假的能力，不要輕易相信圖片或聲音，也要有密語的機制。持續學習和提高自己的基本功，才能在AI時代中保持自己的觀點和判斷力。
這個很重要，再說一次，要注意AI世代初期要注意：
1.資訊的驗證，不要相信任何免費Email的資訊，要十倍查核，除非那個Email是對方花了10元付費寄給你的，那可信度就高一些了。
2.不要輕易相信圖片的社交資訊。
3.不要相信任何語音電話，要有密語機制。
基於資訊查核的必要性之下，也就反應出組織管理也必然會做一番改變，要如何查證合作對方的經歷屬實以及凝結團隊的方式，也會必然不同。要如何說服人、怎麼領導一個人、怎麼團結一幫人、如何建立信任感、怎麼樣塑造共識、彌合分歧，這些將會有實質上變化，團隊合作是人類生存的方式，但AI工具協作，勢必可以不一定完全依賴一個組織，人類才得以生存，因此組織存在的意義是否能符合成員的期待，也就更顯重要。
了解第一線想法，要看懂原文！
英文雖然已成為現代社會中不可或缺的溝通工具，但在這AI科技飛快發展的趨勢下，更加凸顯出其重要性。儘管AI翻譯的效果日益提高，但在實際應用中，仍需要更快速、更實際反應的英文應用。英文不僅僅是為了溝通，更是為了建立彼此之間的信任和連結。透過學習英文，我們能夠更好地了解不同文化、思維方式和觀點，從而達到跨文化交流的目的。而這正是AI無法實現的。
應用英文更顯重要，因為現在input效果比較好的還是用英文，真實場景用還是需要更實際反應快的應用，不然就會被看破其實都是用AI翻譯，除非到了運算能力可以跟得上人與人之間實際對話速度
當然，在現在AI資訊噴飛的時候，建議不要只看被整理過的內容，而是要多看第一線人員的想法和討論。這樣可以更好地了解AI在不同領域的實際應用，並且更快速地掌握未來的方向和趨勢。
持續學習英文是現代社會中不可或缺的技能。它不僅僅是為了溝通，更是為了建立彼此之間的信任和連結，並且掌握最新的資訊和趨勢。雖然AI翻譯技術日益提高，但仍然需要更快速、更實際反應的英文應用，這正是學習英文的必要性所在。
找到屬於自己的奇怪美好的事物
在現今充滿科技的世界中，許多人都忽略了對奇怪卻美好的事物的欣賞。我們需要重新開始注重人與人之間的同理心，並將觀察力提升到比AI更高的層次，因為價值觀的同理心是人類獨有的。
對於得獎卻只有少數人欣賞的電影，或是前衛的文化，也需要學習了解所呈現出來的美。這些非主流的文化和美好可以帶給我們豐富的想像空間和新的體驗，同時也展現了多元性的魅力。
評價兩極的東西或是很獨特的內容是美的比較，而不是一定要人人都認同或喜愛的事物。保有人類的taste，這種品味是來自我們的文化背景和個人經驗，不需要被大眾觀點所左右。
重新瞭解和欣賞這些看似奇怪但卻美好的事物，讓自己的世界更加多元，豐富並充滿新的體驗。
有品味、手工製作，創作更具個性與熱情
隨著科技的進步，許多工作都被自動化和機器人所取代，然而，仍有一些職業需要人類的創造力、創意、溝通能力和社交技巧，如藝術家、設計師、顧問、教師等。因此，人與人之間的連結(Human connection)非常重要，無法被取代。當人們共同分享一個故事、一段歷史或一種文化時，將創造出價值和意義。這種真實人際關係產生的情感共鳴和感動是無法被機器人模擬的。
即使是智能助理的出現，也只是協助人們完成一些瑣碎的工作，但是真正重要的體驗還是需要人類的參與。有品味和純手工製作的產品也比起機器生產的製品來說，更能吸引消費者的青睞，因為它們帶有人情味和獨特的風格。
在AI世代，有可能因為資訊彙整及發散的程度，人類最不會被取代就是這個皮囊，肉身不會被取代；身體要變好看，也或許是人類的一大特色，但變好看，不是指網紅那種長相的好看，而是更抽象的leadership，影響別人的能力，或是個人特有的魅力，這對AI最困難的；所以要鍛鍊自己的影響力，溝通能力，鍛鍊建立團隊的能力，鍛鍊made thing happening的能力。
因此，我們應該重視人與人之間的連結和真實的體驗，對那些需要創造力和溝通力的職業持開放的態度，並尊重手工藝和品味的價值，純手工的人味不會被取代。雖然科技發展速度驚人，但是人類的特有價值和美好情感是無法被取代的。
驗證真人本人創作
而在這樣的資訊通膨的時代，或許WEB3, 區塊鏈會是一個解法，證明這是真人且是本人所產出的內容。讓資訊有價，訊息是有價的，只有假新聞AI腦補假資訊，才會是免費的，這或許也會變成貧富差距加大的原因之一，只有付錢才會獲得真正正確有用的資訊；但未來也有可能會產生一種保險機制，就知專賣給資訊生產者，如果AI協作的內容，被發現是不正確的，保險會理賠，或者真人產出的資訊或Podcast都會需要收費（買票入場）的概念，因為這可以真正證明是真人進行的創作；會越來越人更能接受創作是有價的觀念。
然而，每一個人都會因為AI協作工具的普及，讓每一個人都會變成一個微主管的形式進行日常生活及工作，然後每一個人都有一包自己訓練出來的資料，也就需要管理好自己的資料，並不斷壓榨自己訓練出來的AI模型。這樣多出來的時間，讓人類可以更好好去朝向自己理想的生活目標邁進，也就要好好拆解目標、行動、解構、問題，這樣的AI協作世代，很有可能讓強者更強，貧富差距會更大，社會更不平等，且又混雜著個人存在主義的哲學思辨在裡面，這一個很有趣但又是一個很複雜的時代。
目前AI是不會跟你討論它的目的和動機，但如果有一天AI進化到，你問題時，然後回覆你，為什麼我要回答你這問題，或是會什麼我要存在？那人類就真的要好好想一下了…
結論
新技術的發明總是帶來一定的影響，但這種影響不會一夜之間消失，它是逐步侵蝕的。因此，學習如何與這些新技術共處，需加強自己個人的獨特性，才能創造出對於社會具有進步意義的產品或內容。現在，那些缺乏技術壁壘、弱社交關係且結構化的工作逐漸被AI所取代。因此，掌握一門實用的技術、增強自己的溝通交流能力和提高創新創造能力變得尤為重要。
創作新助理
在這有趣又變動的時代，我不一定要跟風，但是要開始學習；ChatGPT使用這雖然方便，但也不會我在上面跟ChatGPT對談，就可以讓我變成世界級的衝浪選手Gabriel Medina 或 John John的衝浪高手。但是，我可以在需要靈感刺激時，提供一些有用的信息和想法。
不管什麼問題都問問看，但是要查證
在這AI 時代的起點，個人觀點更顯得價值，雖然積極投入跟上這個浪潮是非常必要的，但人的選擇和詮釋是非常重要，或許在這時間點，將會個人成長的最佳時機點。讓我們先暫時放下外在物質和規範，內心檢視自己的生命真的想追逐方向，將你所信奉的價值觀，奉獻給你的社群，產生更多的影響。
人與人互動才是真實
接觸更多不同的人文文化及知識，接觸當地的道地素材，增加生命中的體驗。愛因斯坦曾經說過：“想像力大於知識力”，AI 目前還無法取代人類的遠景和想像力；因此，對未來的想像，是一種刺激大腦思考未來發展的應變能力。
在 AI 時代，拆解流程，問對問題，為自己客製化 AI 助理，制定工作流程，將是勝負關鍵。機器確實無法取代人的創意，但它真正的用意在於人可以不斷跟機器對話，來打磨、擴充自己的想法。
未來我們人類將擁有更多的故事，這是我們人類所獨有的，不會被 AI 所取代的。
我們一起走向這個很複雜又很去的新世紀。
參考文獻
這次的參考文獻有點多，所就乾脆整理成一個Notion表單，有興趣的朋友，可以點下列連結，延伸閱讀，大部分我都有做一些短筆記，可以以短筆記做要不要點進去讀參考依據。