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AI世界很快，學著慢一點
研習吳恩達《EveryOne for AI》有感
上上週 GPT4o 推出影像生成，瞬間吉卜力風洗版上週Midjourney 推出V7在Draft Mode下用中文也能下Prompt昨天Llama 4 推出，採用 MoE 架構各項數據甚至超越 GPT-4o……
科技大廠不停推出新的 AI 模型，
媒體一推波，資訊焦慮立刻爆棚。
連假讀完 AI 百大影響力人物吳恩達的《EveryOne for AI》，心裡的焦慮才終於慢慢減緩，
看待模型和工具更新的心態也變得更豁達、更篤定。
工具永遠更新，但問題始終沒變
一開始接觸 AI 時，
最快的學習方式，就是拿起工具就用，
不斷試新模型、新 Prompt、新技巧，
彷彿不這麼做，就要被時代拋下。
但最近意識到：
有些根本的問題，並不會因為用了新工具就解決，
甚至，換工具、換模型之間，問題沒解決，
反而成為新工具的實驗品，花了更多的時間和金錢。
一秒判斷法則：找到真正適合AI做的事
「如果一件事人類能在一秒內判斷出來，通常代表 AI 很容易做到。」
《What is AI？》「一秒判斷法則」By 吳恩達
在《What is AI？》這一章中，
最有共鳴的，就是吳恩達老師提出的「一秒判斷法則」：
「如果一件事人類能在一秒內判斷出來，通常代表 AI 很容易做到。」
比如：
- 看 X 光片，一秒判斷肺炎有無
- 看照片，一秒判斷有無戴口罩
- 看圖片，一秒知道裡面是狗還是貓
這個法則清楚點出 AI 適合的場景，
不用去為了 AI 而 AI，更準確地判斷哪些問題可以直接用 AI 處理。
用了 AI ≠ AI 公司
吳恩達老師也分享一個觀念，讓我印象非常深刻。
他說：「以前大家以為只要有個網站就是網路公司一樣，現在也有很多企業以為只要用 AI 就是 AI 公司。但其實不是這樣。」
真正會用 AI 的公司，應該具備四個特質：
- 策略性收集數據（而不是被動等待數據出現）
- 統一資料倉儲（讓資料彼此串聯，而非散亂孤立）
- 擅長發現可自動化的流程（減少重複、繁瑣的工作）
- 建立新的人才分工模式（讓 AI 人才與原本人才有效協作）
依照這樣的特質回頭檢視工作上的進程，
和公司該做的事，一切開始變得有跡可循。
這門幾年前的課程，到2025年的今天，依然能解決現在的問題。
世界越快，越要慢下來打基礎
AI 的變化如此之快，
反而讓我開始提醒自己，必須定期停下來，
重新檢視自己的知識基礎是否穩固。
理解核心原理，而不是只停留在工具的表層應用 思考「為什麼」這樣做，而非僅僅「怎麼做」。
基礎越扎實，更能看透工具本質，
學習起來容易舉一反三，不被工具更新牽著鼻子走。
最大的體悟：「先動手，再求完美」
這句話是在課程中由 ChatGPT 翻譯的，我非常喜歡。
回想這一年多來的學習，
的確都是先動手解決一個小問題，
在過程中自然地補齊知識，
學到的觀念立即實踐，
再快速轉換成實際經驗。
當你願意先動手、再逐步修正，
反而比一開始就追求完美要有效得多。
如果你最近也被頻繁的 AI 更新搞得焦慮，
不妨一起停下腳步，
重新把基礎打穩、把觀念弄清楚，
下一步，才能走得更踏實、更自在。
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我是Tony，期待「讓 AI 成為行銷強者的專屬外掛」！
