除了技術外，面對生成式 AI，哪三種能力更重要？

面對生成式 AI，技術以外的三大關鍵能力

在生成式 AI 技術快速發展的時代，單純學習技術已不足夠，更重要的是培養能有效運用這些技術的能力。除了技術本身，以下三種能力顯得更為重要。

提升 Prompt 工程技巧

Google 的 Workspace 教學強調撰寫清晰、具體 prompt 的重要性。有效的 prompt 平均長度為 21 個字，但多數人的 prompt 往往少於 9 個字。要提升 Prompt 的技巧，可以參考以下公式：

• 角色設定：指定 LLM 應扮演的專業角色。
• 任務：明確說明希望達成的目標。
• 背景：提供任務的背景資訊，如起源、目標限制及相關人士。
• 格式：指定輸出類型和編排格式。

比技術更重要的能力

面對快速發展的生成式 AI，除了學習新技術外，以下三種能力更為重要：

• 動機：驅使你使用 AI 的「想望」。模型能力的天花板往往取決於操作者本身的動機和目標。
• 思考：解決問題的「方法」，包括任務拆解、流程設計和精準表達能力。
• 校驗：具備足夠的常識或領域知識，以檢查 AI 生成結果的準確性和合理性。

若沒有明確的需求或想改善效率的任務，則不應過度研究生成式 AI 工具，因為 AI 模型和工具的進化速度遠超過個人研究速度。