在AI時代的創新與競爭中，現在個人和中小企業與大型企業擁有同等的起點。LLM（Large Language Model）大型語言模型的出現，更是加速了這一趨勢。AI的核心特點在於其廣泛的知識基礎，但這並不意味著AI真正「理解」他所掌握的數據與任務的內在意義。相反，它僅僅只是模仿人類的知識和行為模式。人類必須深入地了解AI的特性和局限性後，再透過適當的提示詞 (prompt) 才能從AI擷取出AI本來就『知道』的東西，才能在AI時代中找到更適合的生存方式。

LLM與傳統AI的差別

傳統AI系統 (例如自動駕駛) 通常需要人類設定明確的規則和參數，才能實現特定的功能。這種方式需要大量的AI資源和專業知識，使得中小企業或個人難以與大公司競爭。關於AI的機器學習與預測，用一個很簡單但不精確的例子來說明，AI已知華沙是波蘭的首都、巴黎的首都是巴黎，但並不知道中國首都是北京，但如果把資料的維度增加國家，例如讓AI知道北京是中國這個國家的城市，而使得AI能夠預測出中國首都是北京。

相對地，隨著新形態AI，也就是LLM（Large Language Model, 大型語言模型）的Bard, Copilot, ChatGPT等等陸續上線，這種情況被改變了。LLM是一種基於深度學習的AI技術，它可以自動從文本數據中學習各種知識和關聯，而不需要人類的指導設定所謂的「國家」這個維度。LLM的預測能力取決於它的參數量，也就是它可以處理的數據量。當LLM的參數量達到非常驚人的程度時[1]，它可以用人類無法想像的方式，回答各種問題。

AI資源具共用性，帶來革命性衝擊

LLM之所以引爆全世界，許多人都宣稱AI的時代來臨，最核心的原因其實就是LLM的『共用』特質，讓AI資源變得很廉價，不論是中小企業或個人也都有機會獲取原本十分昂貴的AI資源，使得中小企業或個人有機會直接與大公司競爭。由於LLM具有強大的學習和生成能力，把全人類累積的各種知識，透過難以想像的手段，把這些知識之間建構出特定的邏輯性；因而只需要透過適當的提示詞，就可以讓LLM用於執行各種特定的任務，包含文本生成、翻譯、寫作和編程等等。對於提供LLM AI服務的公司來說，他們僅需要專注在不斷推升LLM本身的能力  (也就是所謂的參數量)，吸引足夠多的用戶，讓這些用戶一起分攤原本十分昂貴的AI資源；，廉價的AI資源會對既有的商業模式帶來巨大的衝擊，只是現在有很多人還沒看到。

提示詞可以讓AI執行特定任務

我們可以把AI想像成是一個無所不知的萬能天神，並把提示詞想像成咒語。例如正確的吟誦咒語『請聆聽吾的祈求，賜予吾聖潔之力，使吾得以治愈受屬魔之物迫害！』，才讓萬能天神知道你是希望牠進行治療。換言之，AI就是現代人所可以學習的『魔法』！

提示詞是用來引導 LLM執行特定任務的文字或語音。它可以是簡單的句子或複雜的程式碼。提示詞越精確，LLM AI就越有可能產生符合預期的輸出。在使用LLM AI時，精確、易於理解的提示詞是關鍵，因為它們可以幫助AI理解人類想要的是什麼，並且提供適當的回答或內容，而產出對使用者有價值的輸出。例如，如果想要讓LLM AI幫忙寫一篇文章，就需要詳細描述提示詞，來指定文章的主題、風格、長度等，讓LLM AI能夠按照要求生成文章。提示詞的品質和精確度會影響LLM AI的表現和效果，因此需要仔細設計和測試。

自訂GPTs即屬於可執行特定任務的AI工具

2023年年底，OpenAI推出可讓使用者以無程式碼形式打造的自訂GPTs，OpenAI推出自訂GPTs的目的，就是要打破了AI固有極高的技術門檻，讓自建AI工具變成人人都可以做的事情，讓有創意的人都可以開發出AI工具。

自訂GPTs與ChatGPT或其他類似AI工具最大的區別在於，自訂GPTs就可以不需要每次都輸入一次提示詞，AI就知道執行特定任務。舉例來說，透過設計好的自訂GPTs，就可以做到接受使用者所上傳檔案後，就知道該要用什麼方式、風格進行改寫廣告文案、自傳、一般文章等等設計好的特定任務，不像使用一般AI工具，必須在每次使用時，輸入提示詞才能執行特定任務。自訂GPTs還可以訓練AI更專注在所指定的特定任務上，提高AI的準確性和效率。

自訂GPTs讓大家都在同一起跑點上

個人和中小企業利用自訂GPTs工具，可以輕易地[2]創造能與大公司競爭的AI應用。例如，自訂GPTs可以基於適當的提示詞評估新人與客戶的對話內容，而輔助新人判斷該對話那裡還須改進，達到訓練新人的效果，這即是利用LLM本來就掌握的巨量人類知識，讓個人或中小企業不需要投入巨資建立AI系統，也不用聘用專業人員，即可達到該目的。自訂GPTs還可以要求AI去學習所指定的博士論文，同時限制AI在做評估時僅依據該論文來進行，讓個人或中小企業即使沒錢雇用博士或教授，也能擁有任你挑的頂級博士或教授的輔助。在此例中，通用型的LLM扮演的是分析一般性的對話內容。

更進階一點，還可以利用自訂GPTs所允許呼叫的API，展現出更多樣性的AI工具。舉例來說，利用MixerBox Scholar的API，可以指示它立即去搜尋使用者指定或內定的特定主題論文，並要求自訂GPTs僅基於所搜尋到的特定主題論文執行相對的任務。當然如OpenAI或是Google均有提供LLM AI的API，讓自己開發的程式可以直接取用強大的AI資源。如此一來，不論是大公司、中小企業、又或是個人，在做LLM的AI應用時，大家都是使用LLM開發者所提供的API，規模大小其實沒有太大的區別，差別只是看誰比較早投入，還有切入方式看誰比較正確。個人和中小企業可以利用自訂GPT工具，來設計出符合自己需求和特色的AI應用，並且可以快速測試和調整，以達到最佳的效果。

GPT Store可以實現商業變現

OpenAI 於2024年年初正式推出GPT Store，透過這個平台，讓人們可以分享、購買和使用各種AI應用工具。也就是讓有創意者所想到的『AI咒語』(提示詞)，透過GPT Store實現商業價值，並讓人們更容易獲取和使用高品質的提示詞，讓人們將自己的創意和知識轉化為實質上的收入。又或是透過放在GPT Store上的自訂GPTs，將較有機會曝光，接獲來自企業的商業委託客制自訂GPT。不過，按照目前GPT Store上有過多自訂GTPs的現況，商業變現手段主要還是利用AI工具自行創業，再透過傳統商業應用獲利。

AI應用最容易誕生在業務工作上

在商業上有價值的AI功能，最容易思考的方向就是降低既有商業模式的成本。更具體來說，在以往資訊科技的發展，最受衝擊的行業是業務工作，例如對5、6級的人來說，年輕的時候會買的BB call、手機，都是在通訊行買，但如今，大部分人都是透過網路社群分享，直接在電商購買，從前靠著能說善道銷售通訊裝置的業務早就被迫轉行。

AI發展下去，不難想像會有更多依賴真人業務的行業，例如汽車銷售、金融銷售、房屋銷售等等的商業模式都很容易發生巨變。筆者所展示的信任程度評估AI工具Trust Evaluator就是AI的力量具象化，只是大部分人都未察覺到AI的威脅已經很靠近。不過，危機就是轉機，小至個人也是如此，只要抱持開放心態，接受其他領域的人事物，突破既有框框圈圈，更具體來說，就是在既有領域中打不贏別人，那就擅用AI工具跟別人競爭，反而更成功。

AI其實是模仿真人而展現其強大

不論科技如何發展，人們還是會喜歡被真人服務，而且也只有真人會付錢，產生商業價值，只不過科技會大大提升交易效率，降低交易成本，因此與其抗拒AI，不如加進來AI時代。

對專業人士來說，透過自訂GPTs的AI工具，所做出來的AI工具，肯定遠遠勝過只懂技術的AI工程師，更比AI工程師與專業人士合作所做出來的AI工具更強大，因為專業人士在自訂GPTs的過程中，透過自然語言直接與AI互動，訓練AI，就像訓練真人菜鳥，過程中完全不需懂程式語言。既然是把AI當作菜鳥來訓練，真人的經驗自然有其價值。

舉例來說，在建立信任關係評估的AI工具時，如果對話內容中出現不喜歡、買不起或很猶豫等等算是負面的語言，都會算是扣分項目，但在房地產業中，如果業務推薦的物件，只是讓客戶覺得合適但不喜歡、買不起或很猶豫，這不會並不會降低彼此的信任關係。換言之，如果想把信任評估的AI工具實際上導入在房地產交易中，將必然會需要有經驗豐富的真人，去指導AI如何適當地進行評估工作，才更能符合該行業所屬的特質，別忘了AI其實是模仿真人的行為，否則無法產生商業價值。這就是為什麼很多專家都說到『AI只會取代不會善用AI工具的真人』。

結語

在正確了解AI的特性與其侷限性，相信大家都能在AI時代中找到更合適的生存方式，往後筆者將以實際的案例更具體來說明撬動AI資源的關鍵　—　提示詞的創建原則；同時也會公開筆者自行創建輔助寫出提示詞的AI工具及其提示詞，讓讀者更能充分掌握AI這個萬能天神的力量。

備註：

【本文僅反映專家作者意見，不代表本報立場。】

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