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AI之於人類，AI對於個人，我們使用AI的目的是什麼？而意義又是什麼？最終到底是為什麼？
對於AI的概念及其應用，個人現在位於哪個階段（程度）：
- 懵懂－可能聽聞過，但尚未具備相關知識和技能
- 察覺－具有一定的認知，但如何應用還在觀望中
- 摸索－具有明確的目標，正在嘗試實踐相關應用
- 熟悉－掌握相關的知識和技能，且懂得如何應用
AI出現後，我們所產生的迷思和影響：
迷思：追逐AI工具和功能，一頭栽入使用技巧
影響：累積多年的技能的價值稀釋，甚至歸零
系統思考
全局思考
工作流程／工作環節：
- 待解決的問題
- 須達成的目標
- 要達標的困難
- 羅列可能選項
- 創造解決方法
- 掌握可用資源
拆解工作流，檢視並找出：
- 重複性的工作項目或事務
- 零碎化的工作項目或事務
- 格式化的工作項目或事務
- 標準化的工作項目或事務
- 造成阻礙或繁瑣的工作痛點
考慮是否可拆分或外包給AI處理？是否能由AI代勞、支援或協助？
可以交付AI處理重複性、零碎化、格式化及標準化的瑣碎工作任務，交由AI應付庶務／總務／雜務／行政事務，還有標準作業程序（SOP）也能交辦給AI。
我們人類透過語言文字交流、溝通與聯繫，而文件是內容的媒介載體，不論是實體紙張或是數位電子文本，文件是合作與協作的基礎。
生活和工作中總有著文書作業、核對、往返。
資料經過處理，成為資訊和知識，即是內容，我們理解資訊和知識的訊息的來源、用途和去向，訊息從哪裡來、到哪裡去及完成什麼。
釐清使用場景，對焦需求與技術。了解概念和原理、技術內涵和應用情境。
至今AI演化的５個關鍵技術：
- 機器學習（ML, Machine Learning）
- 深度學習（DL, Deep Learning）
- 自然語言處理（NLP, Natural Language Processing）
- 大型語言模型（LLM, Large Language Model）
- 生成式AI（Gen AI, Generative AI）
數位轉型：
- 物聯網（Internet of Everything）
- 大數據（Big Data）
- 雲端運算（Cloud Computing）
- 區塊鏈（Blockchain）
- 人工智能（Artificial Intelligence）
運用AI加持，能帶來效益，可往幾個方向思考：
- 減少成本
- 提升效率
- 增加收入
- 創造體驗（個人化）
- 提高生產力
使用AI的風險管理：
- 個人隱私
- 資訊安全
- 社會倫理
- 法律爭議
- 智慧財產權
- 造假及不實訊息
