自從chatgpt 發佈以來，AI 的議題已吵到翻天覆地。與 AI 打交道的你，可以透過 AI 來打造一個又一個資訊系統了嗎? AI 已經幫你賺到腰纏萬貫了嗎？還是一直花錢訂閱 AI 卻仍停留在跟機器人Q＆A對話模式？
示意圖 / AI 生成
你有沒有這種感覺？一股腦的購買了很多 AI 課程，訂閱了很多 AI 服務，一年兩年過去了，卻還停留在生成作品、 Q&A 對話、一直收集 prompt 指令。 AI 終究減輕你的工作還是可以直接替代你？媒體瘋傳 AI 讓人變笨，是不是也該停止使用 AI 呢?
本篇筆記跟大家一起探討：
AI 技術與專業協作的本質思考
個人缺乏專業知識
以 IT 媽媽為例，平常工作是系統開發與維護，透過 AI 協作開發或是生成系統設計圖，易如反掌。稍微看一下 Youtube 教學或是報讀一兩堂線上課程，就可以快速運用到開發模式，提升工作效率。
相反對於 Suno 、Canva AI ，這類藝術創作的 AI ，我真的超缺乏基本知識。Canva AI 訂閱了兩年，在 Youtube 上看了很多老師的設計教學，但本身缺乏美感與領域認知，我連自己想要什麼都說不清楚，AI 一直在錯誤的方向上全速狂奔，設計出來的作品一直不如預期。
期待 AI 能生出成品卻忽略了自身的專業知識，AI發揮效益有限。換句話說，學習愈多相關領域的資訊，擁有愈多經驗，擬定正確流程與策略方針，就可以透過 AI 放大其成果。完全沒有相關領域的認知，盲目的學習指令 ( prompt) 最後得出垃圾進，垃圾出（GIGO）。
別太貪心、先了解自己的需求
還記得小時候剛接觸電腦，對電腦世界充滿好奇。從 Word、Excel 、power point 到 Adobe CorelDRAW 、Photoshop 什麼軟體都想學。學了一系列軟體之後，才意識到自己根本沒有使用，而 Adobe 工具的定價都在挑戰會員的財力。可想而知，大部分的知識最後靜靜的躺在電腦書籍裡。
同樣道理，AI 服務很多，光撰寫程式而言，就有 Github Copilot 、 Claude Code、Vibe coding 等，但對於辦公室行政人員，撰寫程式非本業專長。與其花時間與金錢在訂閱AI Coding 服務，倒不如先問問自己真正需要的是如何透過 AI 來改善自己的工作與生活，切莫盲目跟風。
悄悄話：自從踏入 CODING 職涯後，我已經超過10年沒再用 Word 編輯文件。
AI 是協作工具不是多啦A夢
大雄遇到困難，多啦 A 夢總立刻神奇的道具來解決問題，但換來是大雄持續偷懶、不思考、盲目地依賴道具。AI 不是多啦 A 夢，我們也不是大雄。AI 是副駕駛，要走哪一條路，駕駛人要先想好。AI 協助蒐集資料、追蹤資訊，但資料敏感度的覺察、如何將資料為商業運用仍靠人類主導。創作內容哪裡需要調整，哪裡還潦草地模糊全憑作者判斷能力。成品最終決策是人類作主，人類掌控，AI 只是依據設定好的流程進行。
AI 永遠需要一位具備責任感的「人類監護人」。
AI 品質參差不齊
一分錢一分貨 。不可否認 AI 的服務是錢錢換來。Vibe Coding AI 主打「不用寫程式碼」就打造出能賺錢的系統，但AI大模型都要按Token收費。
AI 的收費方式，最常見分成兩種：AI pro (使用者介面) 和 API Key (Token 計費版)。以Chatgpt 為例：
- AI pro (使用者介面) ：你不需要任何程式，直接在網頁或手機 App 就能使用。此方案為固定支出，分別為 ($8 / 月、$20 / 月 和 $200 / 月)。當然若使用者選擇 $200 / 月 就能享有無限量」的頂規推理額度與最大記憶空間。
- API Key (Token 計費版)：為開發者或想把 AI 技術整合進其他軟體設計。例如：系統加入 AI 客服人員、自動回覆Email 、自動訂電影票等。此方案為變動支出，用多少花多少。
總結
理解 AI 收費機制 ，了解自身的需求。
如何讓 AI 替你工作，而不是只會陪你聊天。
如何省錢也能打造出符合自己需求的AI 工具。
這就是今天的筆記分享。如果你有更多的想法，歡迎提出。我們一起筆記一起努力。
