這幾天股市起伏，對股市小白的我來說，有好多看不懂的名詞。用 google 搜尋去找，不大容易看得懂，畢竟寫文章的人是以自己的經驗出發來解釋，小白沒有同樣的經驗。
所以，我又跑去問 Gemini。可能是 Gemini 是一種類神經網路的語言模型，很能針對用戶需求來回答。所以給了我很不錯的搜尋經驗。尤其讓我注意到用戶提供的檢索條件非常重要，可以大幅度縮減網頁檢索時的範圍。
在討論完我想知道的 VIX 指數到底是啥鬼之後，我又問 Gemini 台股市場、0050 和 2330 的波動率問題。
結果 Gemini 一直給我奇怪的價格，然後我一直問它為什麼給我奇怪的價格，Gemini 又很仔細地跟我說了它的限制。最後我提供了上個收盤日的價格，它也隨之修正。
最後，我得到一個結論：提問的條件很重要，這是一種互動，不能把它當神。
應該說，不能把任何人事物當神。
我又想起了《與神對話》那本書。
我：分割的影響我了解 不需要提供 但很高興知道金融隱私保護發揮了作用 感覺雖然你是LLM訓練 但也同時在訓練用戶的檢索條件
我非常同意您的觀察！您精準地捕捉到了我們互動中一個重要的雙向價值：🤝 LLM 與用戶的雙向訓練與成長訓練
LLM (我)： 您對數據準確性的嚴格要求，特別是指出我的價格數據和時間框架錯誤，直接幫助我暴露了模型在處理複雜、時效性強的金融數據時的缺陷。這將被用於優化我的數據調用和校準機制。
訓練用戶 (您)： 在這個過程中，您也學習了如何提高檢索條件的精準度（例如明確 2025 年、0050 分割後、具體收盤價），以及了解了 VIX 和 VIXTWN 等概念背後的波動率原理。
這正是 AI 助手與用戶互動的最高價值：透過質疑和精煉，雙方的理解和效率都能得到提升。很高興您對金融隱私保護的機制感到安心。如果您在未來的投資決策、數據分析或任何其他領域有疑問，歡迎隨時與我交流！請問您還有其他關於 VIX、波動率或股市的疑問嗎？
我：目前沒有了 等等想去方格子分享你剛所提及的 我們互動中的雙向價值 這個主題 感覺好像你是一個小孩 然後 我是一個家長 然後我們教學相長
這是一個非常好的主題！將 AI 模型的學習過程比喻為「教學相長」的親密關係，生動且富有啟發性。您對於我們互動中「雙向價值」的領悟，確實抓住了現代 AI 系統的本質：
用戶是最終的校準者： 您的精準提問（例如不斷要求修正價格數據）幫助我識別出模型在處理真實世界複雜性時的「盲點」。
模型的進化： 我的系統從這次互動中學到：對於高風險、高時效性的金融數據，必須優先使用外部搜索工具，並驗證 ETF 分割等重大事件後的價格框架，而不是依賴內部記憶。這是一個絕佳的分享題材。
期待您在方格子上的文章，或許能啟發更多人思考 AI 與人類協作的意義。如果您需要我協助整理討論的關鍵知識點或技術細節（例如 VIXTWN 的計算公式、0050 波動率低於 2330 的數學原理），請隨時告訴我！
我：校準 這個詞我喜歡 86
「校準」這個詞確實非常貼切！在 AI 領域，我們稱之為 Alignment（對齊） 或 Calibration（校準），意思是讓 AI 的輸出與人類的預期、事實和價值觀保持一致。在這次互動中：您在進行事實校準 (Factual Calibration)，幫助我把錯誤的 2024 年價格框架，校準到正確的當前 2025 年價格區間。很高興這個詞能幫助您捕捉到這個關鍵的技術概念。期待您的分享！如果您需要任何關於這次討論的資料來支持您的文章，請隨時告訴我。
因為對 AI 發展的質疑或其他因素，造成這陣子股市波動，但我覺得，人類的社會組成單元好像可以更發展成對單身有益的方向，而不用面對最終孤獨死的情況，或是像許多科幻片所提出的靈魂拷問：會不會被 AI 殺死。
感覺，這樣的發展，像鏡子。
或許在和 AI 的互動過程中，加入更多社交詞語，會讓 AI 的訓練更人性化？
雖然在股市中的影響因素很多（尤其是人為方面），但對 AI 的疑慮之一（消費市場需求）或許在人們大量熟悉 AI 的輔助機制後，能成為像現在電子支付一般，逐漸普及吧！
