做為公司的主管或老闆，亦或者是學校的老師，我們每天都需要面對客戶或學生的各種問題與需求。然而，我們不可能只需要面對一兩個客戶或學生，而是經常需要照顧到數十位至上百位的客戶。這個時候，我們如何照顧到每一位客戶就成了難題。為了解決這個困擾，本次課程將帶領大家，利用Google Apps Script和Make AI進行自動化，讓AI幫助我們進行客戶關懷。

一、前言

做為公司的主管或老闆，亦或者是學校的老師，我們每天都需要面對客戶或學生的各種問題與需求。然而，我們不可能只需要面對一兩個客戶或學生，而是經常需要照顧到數十位至上百位的客戶。這個時候，我們如何照顧到每一位客戶就成了難題。為了解決這個困擾，本次課程將帶領大家，利用Google Apps Script和Make AI進行自動化，讓AI幫助我們進行客戶關懷。

二、利用Google APPs Script (GAS)自動化

Google Apps Script（GAS）是Google提供的服務。它可以幫助我們自動化日常任務，也可以用來整合Google文件、試算表、表單和Gmail等功能。因此，只要我們的資料都儲存在以上的Google服務中，我們就可以用GAS將資料串接起來，並在需要時將想推播的資訊傳送給客戶或自己。

舉例來說，假設我們在與客戶剛見面時，請它填寫Google表單留下包含姓名、年齡、性別等基本資訊，甚至包含喜歡的商品或興趣等，我們就可以得到一份客戶資料。然而，即便我們有了這份客戶資料，隨著客戶數量不斷增加，我們就愈來愈不可能每天耗費大量時間翻閱客戶資料，找出今天是哪位VIP的生日並寄送生日賀卡，或者照顧到客戶的其他需求。不過，有了GAS的幫忙，我們就可以在GAS中設定，讓AI幫助我們在客戶生日時自動寄發電子賀卡，讓客戶感到賓至如歸。

使用GAS的方式相當簡單。首先，我們可以開啟Google試算表中的「擴充功能」，並選擇「Apps Script」，就可以開啟GAS了。當我們進入GAS後，就會看到右方有一個工作區塊，讓我們可以填寫Json程式碼。如果大家不會寫程式碼，但希望可以有本次課程介紹的自動發送客戶生日卡的程式碼，也可以在ChatGPT中找到名稱為「亮的～自動化（Google APP Script）知識學習與建置優化GPT」的GPT機器人，並透過問答的方式請它提供我們程式碼即可。

接著，由於我們要串連的是Google試算表，因此我們必須將客戶在Google表單所填寫的資訊輸出成試算表。我們只要在Google表單的後台觀看填寫回覆的的地方，選擇建立試算表即可。如果我們手邊已經有要串接的試算表，則可以在輸出時選擇「選取現有的試算表」，就可以將資料彙整到原有的試算表中。另外，雖然AI功能強大，但也總有出錯的時候。因此，我們可以在試算表新增「發送狀態」欄位，用來檢視AI是否成功幫我們將信件寄出。

當我們在GAS上寫寄發卡片的程式時，可以寫一個插入圖片的程式碼，並將我們想要做為生日賀卡的圖片的URL寫入程式碼。接著，我們也要將圖片標題在「.setName」的程式碼中設為生日賀卡（圖1）。

接著，以圖2中的程式碼為例，為了要讓系統可以從我們的試算表抓取資料，我們必須將Google試算表的網址貼入程式碼中的「您的Google試算表網址」。另外，我們也要在程式碼中，確定要讓系統讀取的試算表標籤名稱與試算表中的一致。

最後，我們需要一串程式碼設定要出現在生日賀卡上的祝福詞（圖3）。

當我們寫好程式碼後，必須點選GAS上方工作欄中的儲存鍵將程式碼儲存起來。在執行時，由於我們是要將生日賀卡寄到客戶的信箱中，所以我們必須在執行前，在工作欄的下拉欄位中選擇「sendEmails」（圖4）。當我們開始執行後，系統會出現要求審查權限的通知，我們只要選擇「Advance」，並點選自己的Gmail帳號完成授權即可。

最後，我們也要設定觸發條件，讓AI知道我們要在甚麼時候寄信給客戶。因此，我們要在GAS最左方的工作欄中找到「觸發條件」，接著選擇右下角的「新增觸發條件」。進入設定觸發條件的頁面後，我們要進行幾個設定。首先，我們要將「選擇想要執行的功能」設定為「sendEmail」。接著，我們要設定其他四個部分，在「選擇應執行的部署作業」中選擇「上端」；在「選取活動來源」中選擇「時間驅動」；在「選取時間型觸發條件類型」中選擇「日計時器」，以及在「選取時段」中選擇想要寄送信件的時段。當我們設定完觸發條件後，回到GAS選擇再重新執行一次就完成囉！

三、利用Make AI自動化

雖然GAS的程式寫起來很漂亮，但隨著資訊科技的進步，現在愈來愈多人喜歡使用無程式碼平台，省掉撰寫程式碼的過程。如果大家想要不用寫程式碼就可以將工作流程自動化，那麼我們可以使用「Make AI」將工作流自動化。接著，讓我們看看如何利用Make AI將工作流自動化吧！

首先，我們可以用Google帳號進行註冊。在註冊帳號時，我們可以選擇使用EU或US伺服器。由於目前EU伺服器功能仍不完整，所以我們必須選擇US伺服器。當我們進入Make AI的頁面後，只要選擇右上角的「Create a new scenario」開啟新的編輯頁面。

接著，假設我們要讓AI幫助我們檢查電子信箱，找出客戶的重要信件，並透過Line通知我們這些重要信件，那麼我們就可以用Make AI將Gmail和Line串接起來。首先，我們要先在工作介面中點選中間的「+」，並搜尋Gmail就會出現許多Gmail的選項。由於我們希望AI可以幫助我們檢查電子信箱以找出重要信件，因此我們要選擇「Watch Emails」。接著，我們再點擊工作介面上的Gmail圖示，並選擇「Create a connection」開始連結我們的Gmail帳號。連結完畢後，再於「Folder」中選擇「Click here to choose folder」並設定為「Inbox」對信箱內的所有郵件進行分析，AI才會幫我們檢查信箱中的所有信件。

設定完成Gmail的部分後，我們可以再依照相同的方式在Make AI中搜尋Line。同樣的，我們會看到許多和Line有關的選項，而由於我們要讓AI透過Line發通知給我們，所以我們要選擇「Send a Notification」，並將工作介面中的Line圖示與Gmail圖示拉近，這兩個程式就會完成自動化。當然，我們也需要針對Make AI上的Line進行設定。我們只要從「Line Notify」中取得Client ID後，就可以將Client ID貼入Make AI的Line中，即可完成設定。最後，我們再選擇下方工作欄中的存檔，並開啟自動化，再點擊測試就完成囉！

四、結語

在AI的時代，有些人擔心AI 會不會搶了自己的工作。然而也有人認為，AI可以為我們帶來新的機遇。其實，隨著AI科技的進步，我們已經可以利用GAS和Make AI等軟體，幫助我們自動化工作流程，讓我們的工作更有效率。因此，與其擔心自己是否會被AI所取代，不如思考可以如何將AI變成我們的好幫手，幫助我們提升工作的品質與效率，讓AI成為我們生活和工作中的好幫手！

這篇文章 【課堂筆記】AI 生成式自動化｜曾慶良 最早出現於 科技島-掌握科技新聞、科技職場最新資訊。

隨著生成式AI技術的進步，愈來愈多中小企業也開始思考如何進行數位轉型，希望能夠善用AI工具，提升公司營運的效益。然而，對許多在台灣的中小企業而言，在進行數位轉型時最常遇到三個問題，像是因為經費不足而無法聘請專業人員；即便有錢，卻因為缺乏數位技能與數位人才，而有錢也請不到人，又或者想自己處理財務會計等專業工作，卻缺乏對市場和客戶資料的深入分析能力等。本次課程將告訴大家，如何利用AI工具，幫助我們提升財務會計工作的效率。

一、前言

隨著生成式AI技術的進步，愈來愈多中小企業也開始思考如何進行數位轉型，希望能夠善用AI工具，提升公司營運的效益。然而，對許多在台灣的中小企業而言，在進行數位轉型時最常遇到三個問題，像是因為經費不足而無法聘請專業人員；即便有錢，卻因為缺乏數位技能與數位人才，而有錢也請不到人，又或者想自己處理財務會計等專業工作，卻缺乏對市場和客戶資料的深入分析能力等。本次課程將告訴大家，如何利用AI工具，幫助我們提升財務會計工作的效率。

二、利用AI特助提升財務會計工作效率

為了解決中小企業進行數位轉型時的三大門檻，未來巢科技公司開發了「AInsight+」機器人，協助處理公司財務會計業務。AInsight+是專為中小型企業設計，結合ERP、AI和BI的三合一AI機器人。我們可以利用AInsight+即時幫助我們進行帳務處理，有效提高財會工作的效率。簡單來說，AInsight+就是一為數為營運特助，幫助我們將會計工作自動化，進行公司財務分析、銷售管理與人資管理，更可以作為我們全天候的會計問題顧問，回答關於財務會計方面的所有問題。

那麼，AInsight+可以如何幫助我們呢？首先，它可以替我們將財務流程自動化。由於AInsight+具備自動辨識交易內容和執行重複性任務的能力，所以我們只要匯入公司財會資訊，它就可以幫助我們處理相關的會計工作，例如我們只要將公司的財務資訊填寫至導入AInsight+後的專用EXCEL表，並匯入AInsight+中，它就會將我們的所有財會資訊依照不同會計科目整理完成，也可以將這些憑證資料轉換為會計傳票、日記帳、分類帳等各式各樣不同的試算表。如果公司本身有較特殊的會計科目，我們只要再請自己的財會人員或另找會計師協助覆核即可。

除此之外，AInsight+也可以幫助我們預估未來資金，幫助公司確實掌握現金流量。對於中小企業老闆來說，現金流量表是了解公司財務的重要一環。然而，傳統的現金流量表製作程序繁瑣又深奧難懂，且通常提供的資訊為歷史數據，讓我們只看得到過去而無法展望未來，無法確切了解目前公司現金的流向。為了解決這個問題，AInsight+以「資金預估表」取代原本的現金流量表。資金預估表是依據交易付款條件，計算未來現金流入與流出狀況，以便公司進行資金調度與財務規劃。舉例而言，假設目前為10月，則在資金預估表中會告訴我們當前月分與未來兩個月的資金收入與支出金額，以及這些資金來自哪裡，又或者該預備多少資金支付給客戶。如此一來，我們就可以透過資金預估表，精準掌握公司現有資金，並釐清和預備未來可能需要的支出，避免跳票或拿不出錢支付客戶的窘境（圖1）。

最後，AInsight+也可以作為我們的專業顧問。如果我們有任何關於財務會計方面的問題，都可以隨時詢問AInsight+，讓它作為我們24小時的AI顧問。除此之外，我們也可以透過AInsight+中的戰情室，幫助我們全面掌握公司財務方面，像是KPI等的所有數據，讓我們更能了解公司整體的財務狀況與健康度。

三、利用ChatGPT協助財務會計工作

除了可以利用AInsight+機器人，幫助我們提升財務會計工作效率外，我們也可以利用ChatGPT幫助我們進行財務會計工作。首先，身為一名會計人員，我們可能在整理財務資訊時，遇到不知道該歸類在哪個科目的項目。此時，我們就可以請ChatGPT扮演一位專業財務會計人員，詢問它像是請客戶吃飯必須歸類為何種會計科目。如果我們發現ChatGPT的回答不夠專業時，可以試著給它一個準則做為參考標準，例如在會計專業方面，可以請它以國際財務報導準則（IFRS）的標準重新回答。

另外，我們也可以請ChatGPT幫助我們建立Excel表格。我們可以請它扮演專業的財會Excel大師，並告訴它我們想要在Excel中建立財務收支表，請它幫我們寫好欄位與公式。透過這個方式所產生的Excel表格為較簡單的類型，我們也可以請它參考不同的欄位或表單產品資料，製作一份較複雜的表格。以上這兩個工作都是免費版的ChatGPT可以進行的，但如果需要請ChatGPT幫助我們直接產生一份Excel檔，那麼就必須購買ChatGPT-4喔！此外，如果我們想要ChatGPT生成的Excel檔中的產品名稱更符合我們公司所需，那麼也可以告訴它公司的類型，如藥妝店或寵物用品店等。如此一來，Excel檔案中的資訊就會更貼近我們的需求。

除了讓ChatGPT幫助我們進行簡單的資料分類與整理以外，我們也可以詢問它營運管理層面的問題。例如，許多新創公司會面臨有人想要入股，但因為本身並非會計專家，所以不知道入股比例的差別在哪裡。這個時候，我們就可以請ChatGPT扮演一為具備專業法律和財務背景的專家，請它幫我們分析入股20%、34%、51%、70%分別會對公司造成什麼影響，並請它提供我們一些建議與風險預判。

四、結語

在數位化轉型的浪潮中，當中小企業面對財務會計管理的挑戰時，可以透過先進的AI技術，如AInsight+和ChatGPT，來大幅提升工作效率與準確性。AInsight+不僅可以幫助我們自動化財務流程、提供即時的專業諮詢，更可以幫助我們精準預估資金，讓即便是非專業人員的我們也能快速又準確地掌握公司的財務狀況。除了使用AInsight+以外，我們也可以利用ChatGPT幫助我們進行一般的財務問題解答和數據分析，提供公司老闆和財務人員在進行決策時獲得更全面的數據。最後，AI當然也有其限制，也有可能犯錯，且使用不同的AI也可能會得到不同的答案。此時，我們除了可以透過不厭其煩地與AI對話，也可以在必要時詢問專業的會計人員，確保資訊的正確性喔！

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這篇文章 【課堂筆記】用AIGC大幅提升財務會計工作效率｜許旭安Bob 最早出現於 科技島-掌握科技新聞、科技職場最新資訊。

在這個資訊爆炸的時代，如何有效且迅速地傳達我們的想法變得格外重要，而Gamma正可以讓我們滿足這樣的需求。Gamma是一款AI工具，利用最新的生成式AI技術幫助我們快速生成簡報，提高我們製作簡報的效率，也可以讓簡報更有創意。本次課程將深入介紹Gamma的核心功能及實用技巧，告訴大家如何在短時間內利用Gamma製作出一份精美的簡報。

一、前言

在這個資訊爆炸的時代，如何有效且迅速地傳達我們的想法變得格外重要，而Gamma正可以讓我們滿足這樣的需求。Gamma是一款AI工具，利用最新的生成式AI技術幫助我們快速生成簡報，提高我們製作簡報的效率，也可以讓簡報更有創意。本次課程將深入介紹Gamma的核心功能及實用技巧，告訴大家如何在短時間內利用Gamma製作出一份精美的簡報。

二、Gamma功能介紹

Gamma是一款免費的簡報生成工具，我們只要使用電子信箱註冊後就可以開始使用。Gamma目前提供三種能夠使用AI創作的工具，包含「貼上文字」、「產生」和「匯入檔案」。目前匯入檔案的功能尚未成熟，可能會有檔案內容跑版或轉換後結果不盡理想的狀況發生，因此建議大家可以先嘗試使用貼上文字和產生這兩個功能，而今天的課程，我們將著重於如何產生簡報以及簡報編輯功能的介紹。

1.Gamma的AI功能

利用Gamma製作簡報相當簡單，我們只要在開啟Gamma後選擇「產生」的功能，並輸入想要產生的簡報標題，設定卡片（指簡報投影片）的數量和語言，再點選生成大綱，AI就會提供我們每一頁的大鋼。我們可以依照自己的需求修改這些大綱的內容，而大綱的文字將成為接下來Gamma生成簡報內文的依據。接著，我們也可以調整每張卡片的文字數量，目前有「簡介」、「中等」和「詳情」工我們選擇。在圖片方面，我們也可以輸入指令讓AI幫我們生成。當我們將這些資訊設定好後，就可以從Gamma提供的眾多簡報主題中，選擇合適的主題，並點選「產生」。如此一來，我們就可以得到Gamma生成的一份完整簡報囉！

當我們進入簡報後，可以點選右手邊工具欄的「使用AI編輯」，讓AI給我們編輯的建議。Gamma中的AI編輯使用起來就像ChatGPT一樣，我們可以問它簡報修正的建議，也可以直接下指令請它幫助我們修改簡報內容，將內容專業化（圖1）。我們也可以請AI幫我們在名詞加上底線或將文字變成粗體，凸顯簡報中的重點。不過，雖然Gamma中的AI編輯功能看似提供了很多幫助，但如果仔細觀察，可以發現每個都與文字有關。因此，AI編輯目前處理的主要仍是文字內容的編輯，建議大家不要用它來做編輯圖片或排版的工作。另外，Gamma中的AI編輯也和我們使用ChatGPT一樣，我們也需要小心它可能會有產生錯字或幻覺的狀況發生。

圖 1點選右邊工具欄中的「使用AI編輯」後，就可以看到上圖右手邊與AI的對話視窗。我們可以依據需求，讓AI提供簡報修改建議，甚至也可以請它幫助我們修改簡報內容。

除了文字編輯以外，我們也可以在Gamma上讓AI生成圖片。我們只要點選簡報中的圖片，就可以在右方跳出的工作欄中選擇「人工智慧影像」。接著，AI就會直接升成一串英文指令，我們可以在修改指令後點選下方的產生，就能夠得到AI所生成的圖片了（圖2）。

圖 2要在Gamma上利用AI生成簡報圖片，我們只需要點選原本在簡報中的圖片，並在如上圖右方的工具欄中選擇「人工智慧影像」，就可以讓AI幫助我們產生圖片囉！

2.排版與設計

除了強大的AI編輯功能以外，Gamma的排版與設計功能也是它的特色之一。Gamma的簡報內容是以模組化呈現，所以當我們改變內容的排版和設計時，所有模組中的呈現方式都會跟著改變。以圖3為例，如果我們要將卡片中垂直列點內容改成以金字塔的方式呈現，那麼可以點選模組旁出現的三個點點的圖示，在「時間軸」的選項中選擇金字塔。如此一來，Gamma就會自動將這張卡片中的內容改成以金字塔的方式呈現，我們就不須再像於PowerPoint上一步一步手動操作了。

圖 3由於Gamma的卡片內容是以模組化的方式設計，所以我們可以直接編輯整個模組，不需一步一步修改。

另外，我們也可以在簡報中加入各種框框，讓我們加入資訊或問題。我們只需要像在Notion中輸入「/」，Gamma就會跳出許多選項給我們選擇（圖4）。如果想要加入其它資訊，我們就可以選擇「Info box」新增對話框輸入資訊。除此之外，Gamma還有「按鈕」的功能，讓我們將公司網站或影片的連結嵌入卡片中。若是我們想要提高簡報的互動性，讓聽眾可以直接在簡報中填寫問卷，我們也可以選擇「Google form」的功能，將問卷直接放在卡片上。

圖 4和Notion一樣，我們可以在Gamma的卡片中輸入「/」選擇各式各樣的功能。

除了上述的這些功能可以用來完善簡報的排版和設計外，Gamma還提供許多其它功能。像是我們可以在Gamma介面右手邊工具欄的「圖片」選項中選擇「圖庫」，就可以在卡片中放進多張圖片輪播（圖5）。當然，我們也可以在卡片中插入影片。我們只需要選擇右方工具欄的「影片和媒體」，就可以插入Youtube、TikTok或自己的影片囉！

圖 5選擇「圖庫」後，我們就可以在卡片新增的欄位中放入多張圖片進行輪播。

最後，在生成式AI快速發展的時代，大家可能會產生AI圖片合法性的問題。如果大家在使用Gamma時有這樣的疑慮，那麼可以在「圖片授權」的選項中，選擇「可免費用於商業用途」的選項。如此一來，Gamma在搜尋圖片時就會提供我們可用於商業用途的圖片了。另外，Gamma使用的圖片通常來自於「Unsplash」這個合法的大型圖庫，因此也不需要太擔心侵害版權的問題。

3.Gamma和其他簡報工具的差異

在生成式AI大爆發的現在，Gamma到底跟其它簡報製作工具有什麼樣的差異呢？首先，與PowerPoint相比，Gamma可以快速地幫我們依照指令生成簡報，並提供完整的排版，不需要像使用PowerPoint時一樣全部從頭開始，自行挑選模板或輸入內容文字。而與Canva相較之下，Gamma和Canva亦各有優缺點。在Gamma上，我們可以輸入文字後讓AI生成簡報給我們，而Canva則是提供我們許多模板選擇，再自行編輯簡報中的文字。在細節調整的自由度方面，Canva則是因為有許多字型大小、粗細的選項以及五花八門的圖片和圖示可供使用者選擇，因此在此方面略勝Gamma一籌。不過，如果大家需要在短時間內產生簡報，並且對細節的要求較少，那麼Gamma就會是我們快速得到完整且高品質簡報的好幫手！

三、結語

在現在生活和工作步調快速的世界中，Gamma可以幫助我們使提升簡報製作的效率以及創意。我們只需要簡單輸入簡報題目，就能夠得到整份簡報大綱，並讓AI幫助我們依照大綱生成一份完整且以排版好的簡報。我們則可以將原本耗費在排版上的大量時間，用來專注於簡報內容的提升。當然，Gamma只是加速我們工作效率的工具。雖然有AI幫助我們生成簡報，但如何安排簡報的敘事邏輯，讓我們的報告可以得到老闆或聽眾的青睞，還是需要我們自行判斷，這才是我們能否在工作中脫癮而出的決勝點！

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這篇文章 【課堂筆記】化創意為藝術 — Gamma的AI簡報魔法｜吳承穎 最早出現於 科技島-掌握科技新聞、科技職場最新資訊。

身為一名公司的主管，你/妳是否曾經遇過當想多做些事情，但卻人手不足？是否曾在深夜想要更改細節，但又怕打擾員工的休息時間？是否每天都很忙，想要將工作流程自動化？在AI當道的時代，你/妳是否想知道可以如何利用AI提升營業利潤？又是否會害怕競爭對手因為有AI助功後，進步神速到讓我們看不到他的車尾燈呢？其實，以上這些難題都是目前許多公司面臨的問題，而本次課程將告訴大家目前的AI趨勢，以及可以如何利用AI，加速我們的工作流程，提升企業整理營運效率，讓大家了解如何成為能夠善用AI的人才。

講師：林庭宇

以法蓮投資有限公司/執行長/AI教育與新創投資
安信合同會社/營運長/日本不動產買賣與日本貿易
圓矩法律事務所/AI轉型顧問/協助企業進行AI轉型

一、前言

身為一名公司的主管，你/妳是否曾經遇過當想多做些事情，但卻人手不足？是否曾在深夜想要更改細節，但又怕打擾員工的休息時間？是否每天都很忙，想要將工作流程自動化？在AI當道的時代，你/妳是否想知道可以如何利用AI提升營業利潤？又是否會害怕競爭對手因為有AI助功後，進步神速到讓我們看不到他的車尾燈呢？其實，以上這些難題都是目前許多公司面臨的問題，而本次課程將告訴大家目前的AI趨勢，以及可以如何利用AI，加速我們的工作流程，提升企業整理營運效率，讓大家了解如何成為能夠善用AI的人才。

二、當前AI趨勢

大約一年前，在ChatGPT橫空出世後，AI可以說是已經走入人類的生活和工作中。許多人開始利用AI提升工作效率，也有人在出國旅遊時利用AI強大的翻譯功能解決許多因語言而造成的障礙。那麼人們使用AI的頻率到底算不算高呢？麥肯錫公司的研究報告指出，人們使用AI的頻率其實與我們所屬的產業屬性有關，其中電信和3C產業為最常使用AI的群族。而若以公司部門而言，市場行銷和產品服務則較其他部門更常使用AI，他們通常會利用生成式AI進行文案撰寫或客戶服務等工作。

由此可見，雖然AI真正走入我們的生活不久，但其發展相當快速，且已經對許多產業造成威脅。例如，有些中國公司開始轉用AI進行文案撰寫和設計的工作，並宣布無限期停止聘請相關人員；有些大型科技公司也不再聘請工程師撰寫程式碼，而是導入AI協助撰寫程式碼。而即便不裁員，由於AI可以有效提高工作效率和利潤，因此像是在日本，也已有企業透過發放獎金，鼓勵員工在工作時使用AI。除此之外，許多人在選擇投資標的時，也會考量該公司是否會因為AI的加入而更有發展性。從上述的例子我們不難發現，AI已經開始取代部分人類的工作，甚至影響投資者進行投資時的意願。

AI的出現雖然取代了某些工作，但也同時可以幫助我們提高工作效率，將一個可能必須花一個月才能完成的工作，在短短兩三天內完成。AI也可以幫助我們減少人力成本，提升公司的利潤。而管理學大師彼得・杜拉克曾說：「不創新，即滅亡（Innovate or die）。」沒有人能夠左右變化，因此我們只能夠走在變化之前，否則將很快地被淘汰。那麼，我們該如何結合AI進行商業模式的創新呢？

三、AI與商業模式創新

自1947年以來，許多商業模式不斷地被提出，包含最初的商業計畫書、跨越鴻溝理論、創新的兩難、精實創業和商業模式畫布等。除了這些商業模式以外，目前也有許多的商業模式不斷出現。然而，不管是何種商業模式，商業模式的創新思維通常包含了三個部分，即資產梳理、客戶旅程梳理和產品梳理，而本次課程則將著重於資產梳理。通常一個企業會擁有核心產品、文化、人力資源、資料、技術、設備與不動產等七項資產，而在進行商業模式創新時，就必須先釐清我們所擁有的資產有哪些，再思考我們可以如何將我們與他人的資產連結並進行合作。舉例而言，廣告公司要能夠精準投放廣告，經常需要大量的資訊，包含受眾的年齡與性別等。假設此時有一個新聞網站擁有大量的會員資料，則該新聞網站就可以嘗試將這些會員資料去敏化，除去會員資料中較敏感的部分，就可以和廣告公司合作，整合資料並精準地進行廣告投放，提高成功吸引目標受眾的機率。

了解了什麼是商業模式創新後，我們就可以開始思考如何將AI導入公司。對於協助企業導入AI的機構而言，在將AI導入公司的工作流程前，必須要先了解AI的指令設計有哪些可能性。另外，也必須評估數據量，並選擇要在公司內使用何種架構。接著，也可以針對不同的部門建立不同的AI團隊，針對該部門的任務設計AI。最後，由於AI可能會出現一本正經胡說八道等意外，所以也要進行迭代測試，針對可能出現的意外設計限制，以減少意外的發生。另一方面，當我們在決定是否要將AI工具導入公司前，也必須思考我們會將AI用於何種場景、會產生什麼影響、誰將從中受益、會對公司業務產生什麼影響，以及會對客戶產生什麼影響。

隨著AI科技日新月異，目前已經有許多將AI導入公司經營的案例。首先，在產品模特兒方面，AI可以幫助我們省去真人拍攝的時間。例如，若我們想在淘寶網站上放置模特兒穿著服飾商品的照片，我們可以利用AI擷取人像，並將衣服套上模特兒再進行調整，不需要再耗費時間尋找模特兒進行拍攝，有效地省去作業的成本和時間。由此可知，我們現在也可以利用AI生成人像，直接作為廣告素材使用，讓AI生成的人像做為我們產品的免費代言人。另外，目前也有人利用DALL・E 設計衣服，將圖片先上傳至網購平台，等到有人下訂後，再依照訂單數量製作衣服，不必擔心產品產量過多而賣不出去的情況發生。在員工訓練方面，企業也可以依照自身需求，打造一個瞭解教練學的AI教練，透過不斷地詢問員工問題，探索不同的可能性，也讓員工在與AI的問答過程中激發最大的個人與專業潛能。

四、如何與生成式AI進行對話

前述AI導入企業的案例，讓我們看見AI可以如何幫助公司提高工作效率與利潤。然而，當我們在使用AI時，也必須注意如何和AI對話，才能真正讓AI產生符合我們期待的回應。當我們在與AI對話時，經常會只給它簡單的指令，像是「請幫我撰寫一篇500字的新聞稿，介紹1111人力銀行的AI講座課」。雖然ChatGPT仍會依照指令寫出一篇新聞稿，但其內容卻可能是不完整且不敷我們使用的。

因此，當我們在下指令時，可以試著透過設定目標、角色扮演、逐步說明以及不斷地嘗試和修正，來讓AI更了解我們的問題，讓它提供我們最合適的回應。舉例來說，我們除了像前面的例子直接請ChatGPT產生一篇新聞稿以外，也可以試著讓AI扮演一名理解各種最新的AI資訊和應用方式的知名報社記者，並設定它的回應語氣等。同時，我們也可以將與新聞稿內容相關的資訊提供給ChatGPT，讓它的回應能夠更有所本，避免瞎掰的情況發生。簡而言之，我們可以透過限制AI的範圍以及提供詳細的背景資訊，來優化AI的回應，有效地得到我們想要的回應。

五、結語：如何成為善用生成式AI的人才

在AI的時代，取代基礎技能的AI工具不斷出現，因此我們必須成為一個懂得如何善用生成式AI的人，才能夠避免被AI的浪潮所淹沒。我們可以透過情報的蒐集與生活上的實踐，來提升自己的AI技能。舉例而言，由於科技的進步快速，所以我們可以透過X（前Twitter）上的重要帳號、各國AI相關新聞和閱讀相關論文文獻等方式，獲取第一手的資訊，掌握AI科技的發展脈動。另外，我們也可以尋找最新的生成式AI工具使用案例，了解如何使用AI工具，幫助我們提升工作效率。最後，有了AI的知識後，我們也必須實踐這些知識，實際將AI工具應用於我們的工作中，並透過不斷地與AI互動，找出與它最佳的相處模式，讓AI成為我們的好幫手！

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「簡報力」如何強化? 你有想過AI可以生成簡報嗎? 在AI時代裡，已經成為常態，但你知道如何起手嗎?這堂線上講座是由查特普拉斯共同創辦人李承翰主講，透過 ChatGPT、Bing Image Creator、Gamma、Canva 等 AI 工具，教你如何根據教學目標，創造出最適合學生需求的教學簡報。這堂課程中能夠學會運用，依照教學目標逐步生成簡報的各個元素，包括學習單、隨堂問題、圖片素材，李承翰老師將手把手帶你打造最適合學生需求的教學簡報。

講師：李承翰

• 爆學力 學習長
• 查特普拉斯 共同創辦人
• 國立臺灣大學 經濟學系｜學士ChatGPT 中文實戰指南｜共同作者引導 10,000+ 位學生自主學習
• 引導 4,000+ 位老師應用 ChatGPT
• 親子天下 AI 教育年會講者
• 1111 人力銀行、全國教師研習網講者

一、前言

「簡報力」如何強化? 你有想過AI可以生成簡報嗎? 在AI時代裡，已經成為常態，但你知道如何起手嗎?這堂線上講座是由查特普拉斯共同創辦人李承翰主講，透過 ChatGPT、Bing Image Creator、Gamma、Canva 等 AI 工具，教你如何根據教學目標，創造出最適合學生需求的教學簡報。這堂課程中能夠學會運用，依照教學目標逐步生成簡報的各個元素，包括學習單、隨堂問題、圖片素材，李承翰老師將手把手帶你打造最適合學生需求的教學簡報。

二、從教學目標收斂出簡報大綱

我們通常透過簡報呈現大量的數據以及圖表資料，利用「人機協作」方式並且搭配「小精靈原則」，也就是說人類可以佔據工作中40%且AI佔有60%部份，我們在此當中一樣能有發揮角色，簡報依照人類需求順利完成。主要透過人類與AI合作方式，發揮一加一大於二的工作成效。

三、數據圖表呈現-ChatGPT

意即使用「ChatGPT」 能將你的想法、文字、數據整理成為大綱結構，透過表格結構形式逐一呈現，進而添加其他適合產出簡報的「語言指令」來做設定，能在混沌當中梳理結構，以期快速產生有效簡報。透過數據圖表呈現，不僅能讓講者事半功倍，也讓聽者可以一目了然。

四、簡報 icon 設計-Bing Image Creator

主要利用免費的 AI 繪圖工具「Bing Image Creator」，這個工具基於 OpenAI 的 DALL-E 圖片生成技術，一樣只需要透過「語言指令」欄位輸入圖片描述，就能自動生成樣式圖像，目前只有英文支援輸入模式。透過icon設計可以將文字轉為圖像，對於缺乏美編基礎的講者而言，無疑可以化繁為簡。

五、概念示意圖設計- Gamma

可以完成視覺美觀的簡報需求，本身擁有豐富視覺模板、素材模組、內建圖片可以使用，甚至可以直接從網路搜尋加入Unsplash等圖庫資源，同時支援包含網頁和應用程式Google Drive等第三方服務，簡報所需的影音支援 Youtube等也都涵蓋其中。利用Gamma可以維持一定程度的視覺美感，對於具有美感基礎的講者而言如虎添翼。

六、一鍵生成簡報- Canva

主要可以統整個人的設計簡報，在虛擬活動中具有參考素材和以及設計工具，能讓用戶快速搜尋設計元素，搭配現有設計風格的圖形建議，提供便捷的功能存取。使用者可以運用這款簡報編輯，同時也有教育版本（需要付費）提供使用者各其所需。

七、結語

AI 神器讓你的教學簡報大升級，透過 ChatGPT、Bing Image Creator、Gamma、Canva 等 AI 工具，發揮各自在簡報中的AI力，人類只要能夠發揮創造與鑑定的關鍵角色，就能達到人機協作的完美搭配。

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這篇文章 【課堂筆記】AI 神器讓你的教學簡報大升級 ｜李承翰 (1/30) 最早出現於 科技島-掌握科技新聞、科技職場最新資訊。

隨著科技快速地發展，生成式AI已經被廣泛運用於許多領域中，包含教育、設計和行銷等。在醫療方面，也已經有人開始打造AI醫療顧問，幫助病人及時解決健康疑問。不過，AI在醫療方面的應用不僅限於顧問的角色，現在也有專家學者利用AI加速藥物開發，更希望可以透過AI，找到人們不曾想到的新藥。本次課程將告訴大家，如何讓AI或大型語言模型學習生物科技知識，並結合幾何深度學習與生成式AI加速藥物的開發。

講師：王昭能

王昭能博士分別於2008年和2014年獲得亞洲大學碩士和博士學位。他現在任職於亞洲大學生物資訊與醫學工程學系副教授。目前同時擔任亞洲大學產學營運處產學長和精準健康研究中心執行長。他是一位生物醫學數據科學家，在多個領域擁有豐富研究經驗，如：生物醫學資訊、知識圖譜和數據科學應用於生物醫學等，在各個領域發表了70多篇學術研究論文以及多項人工智慧應用於醫療相關專利。王博士參與IEEE International Conference on BioInformatics and BioEngineering, IEEE International Conference on Robotic Computing, IEEE International Symposium on Multimedia, IEEE International Conference on Artificial Intelligence and Virtual Reality, IEEE International Conference on Electronic Communications, Internet of Things and Big Data等研討會的編委。此外，王博士，在智慧醫療產學合作擁有相當豐富經驗與AWS、台達電、趨勢科技、英業達、百特醫療、上銀科技公司共同開發智慧健康產業應用產品。王博士目前擔任財團法人藥品查驗中心和經濟部水利署計畫顧問，他熱衷於學習並始終期待解決具有挑戰性的分析問題。

一、前言

隨著科技快速地發展，生成式AI已經被廣泛運用於許多領域中，包含教育、設計和行銷等。在醫療方面，也已經有人開始打造AI醫療顧問，幫助病人及時解決健康疑問。不過，AI在醫療方面的應用不僅限於顧問的角色，現在也有專家學者利用AI加速藥物開發，更希望可以透過AI，找到人們不曾想到的新藥。本次課程將告訴大家，如何讓AI或大型語言模型學習生物科技知識，並結合幾何深度學習與生成式AI加速藥物的開發。

二、藥物開發的過程

簡單來說，所謂的藥物設計就是將大分子或小分子結合，找出一個能夠有效產生藥物作用來抑制某些疾病的過程。雖然聽起來簡單，但是一顆藥的誕生其實需要經過五個流程，包含一開始的設計與發現新藥、進行臨床前和臨床研究、送交食品藥物管理署審核，最後才能進入市場端供人們使用。

在AI尚未被用於藥物的開發前，研發藥物的過程通常需要耗費12-16年的時間。這是因為，醫藥學家必須透過大規模基因體和蛋白質的實驗，從上萬種可能性中找到可以設計成藥物的分子和治療標靶，在解出分子結構後，利用這些分子結構合成藥品。而這個過程還只是前述藥品開發的初始階段。當發現新藥的結構後，還必須利用至少8年的時間進行三階段的測試，最後再等待1-2年通過食品藥物管理署的審核。

隨著生成式AI的出現，生物學家也開始思考，既然生成式AI可以幫助我們生成文字、圖片和影片，那麼我們是否也能利用生成式AI，幫助我們生成開發藥物時的蛋白質結構，以加速藥物開發的過程呢？答案是可以的！接下來，我們就來看看AI可以如何輔助藥物開發吧！

三、AI輔助藥物開發

在進行藥物設計時，我們通常會有三個目標。第一為給定藥物和疾病，預測藥物是否能夠治療該疾病。第二則是預測現有藥物是否可以被重新用於治療新的疾病，也就是所謂的「老藥新用」。最後一個目標就是，預測藥物是否安全且有效，以進行人體測試，尋找藥物的新用途。其實這指的就是，為未來人類所使用的新藥物找到基礎。

那麼，AI究竟如何可以推論並生成出我們在開發新藥物時所需使用的分子結構呢？以Covid-19為例。圖1左側為Covid-19的蛋白酶結構，而在生物科技中，這樣子的結構可以利用「FASTA格式」來表示（圖1）。FASTA格式是由國際生物學家所定義的全世界通用的格式，可以將圖中Covid-19的結構以圖中上方的一連串字母呈現。由於不管是如圖中的蛋白質，另外像是DNA與RNA基本上都能夠以字串的方式呈現，所以也就能夠用LLM大型語言模型處理與學習這些資訊。當我們能夠提供AI許多這樣的結構與胺基酸排序時，那麼AI就可以依照我們的需求，從資料庫中推論並排序，生成出分子結構，讓我們得以應用在藥物的開發中。另外，圖1中間與右側的結構分別為不同藥物的小分子，當我們在尋找能夠有效抑制Covid-19的藥物時，如果能夠將這些分子與Covid-19的蛋白酶結合，就表示該分子結構可能能夠用來製成藥物。而目前在藥物設計中，尤其是在模擬分子與分子結合的部分，已經有許多的工具能夠結合AI，達到顯著的加速作用，不僅大幅減少了尋找適合製成藥物的分子結構的時間，也減少了許多金錢和精力。

上述所說的藥物設計是由分子結構開始，從蛋白質結構或小分子結構找出能夠進入藥物研發的部分。雖然生成式AI或大型語言模型已經能夠生成這些結構，但卻遭遇了其生成結果是否具有解釋性與推理性，以及生成結果是否真的存在的問題。而為了解決這樣的疑問，像是王昭能老師等的國內外生物科學家於是開始嘗試透過幾何深度學習，加上生物科學知識圖譜的概念，來利用AI進行藥物的研發。

我們都知道，人工智慧的資訊就是數據，而這些數據非但只有我們所熟知的數字、文字、語音和圖片四種型態，更還有幾何的型態。然而，幾何型態卻是最少被討論的，但與我們進行藥物設計卻是息息相關。當我們要讓AI進行幾何深度學習前，我們必須要提供給它一個「知識圖譜」（knowledge graph）。知識圖譜是由多個「實體」和「邊」所組成（圖2）。實體可以是任何的個體，在藥物設計中則可以是基因、疾病或藥物。而邊則代表兩個不同實體之間的關係。要建立一個可以用來製作藥品的生物科技知識圖譜，我們就必須將許多的基因、疾病與藥物等資訊結合在一起。目前哈佛大學已經建立了一個龐大的生物科技知識圖譜，當中包含了一萬七千多種疾病的資訊，以及高達五百多萬個節點。有了這樣的知識圖譜後，它就可以成為AI或大型語言模型用來學習的數據。

不過，不同於處理文字的的卷積神經網路（CNN），在藥物設計方面必須運用圖像神經網路（GNN）進行運算。圖像的組成通常包含了三個要素，即端點、連結、整體。而在建立知識圖譜的過程中，我們的基因、藥物或疾病的資料就是一個個的端點，並將這些端點以邊連結起來，最後形成一個完整的圖像。而透過GNN深度學習不斷地將這些圖像疊加之後，AI就可以利用這些資料進行學習。接著，我們未來只要將基因、疾病或藥物的分子結構餵給AI，它就能夠以資料庫中的幾何圖像為基礎，生成出能夠做成藥物的分子結構。

四、結語

在生物科學中，由於人體的基因或疾病的樣態並非以一開始我們所看到的FASTA格式字串呈現，而是以網絡的方式呈現，因此相較於從基因或蛋白質序列找出可製作藥物的分子結構，知識圖譜結合AI幾何深度學習所生成出的分子結構將更合理，也較貼近現實，我們也較能從圖的路徑，了解AI的邏輯思考。即便如此，今天所介紹的兩個方式仍存在挑戰。它們都存在AI是否具有足夠解釋力，以及其生成出的分子結構實際上是否能夠被用來製作新藥的問題。因此，未來如何做出可解釋的人工智慧，讓AI能夠解釋其決策過程與結果，將是把AI運用於新藥製作時必須努力的方向。

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這篇文章 【課堂筆記】如何利用生成式AI 加速藥物設計 ｜王昭能 (1/24) 最早出現於 科技島-掌握科技新聞、科技職場最新資訊。

目前市面上雖然有許多大型語言模型供我們選擇，但卻很少為台灣的繁體使用者設計的FFM。而由於FFM優化了其繁體中文能力，再加上像是Application Turnkey Solution的特點，讓它成為了企業導入AI時的優先選項。

講師：葉傑倫

Jay 葉傑倫
歷任華碩電腦、華碩雲端與台智雲等知名科技公司業務主管職位。對雲端運算、人工智慧及伺服主機市場趨勢了解極為透徹。曾親自策劃過多項智慧雲端及AI解決方案的銷售案例，深獲客戶信賴。

一、前言

自從ChatGPT推出後，許多個人企業也開始將生成式AI導入公司的運作中。目前企業所使用的AI可以概分為對外服務和內部使用兩類。對外服務包含利用AI機器人進行客服和行銷等工作，而由於這類的AI是將公司已完成的產品供客戶使用，因此較無資安的疑慮。而供內部使用的AI機器人，則是一個封閉式的AI。由於此種AI是部署於地端，像是公司的內部，並運用公司的內部資訊作為訓練此大型語言模型的資料，因此能夠擁有較高的機密性。然而，即便這些AI背後所使用的，是我們所熟知的ChatGPT或其他大型語言模型，但由於這些大型語言模型仍較無法理解台灣所使用的繁體中文，造成台灣企業導入AI時出現語言不順的問題。幸好隨著AI技術的發展，目前市面上已有支援台灣繁體中文的大型語言模型，其中也包含了國科會、聯發科與台灣大學所推出的大型語言模型。除此之外，台灣智慧雲端服務股份有限公司（台智雲）也提供了繁體中文的大型語言模型，並以商業授權的方式提供服務給各個企業。本次課程將介紹台智雲所推出的大型語言模型，為企業提供導入AI時的另一項選擇。

二、FFM 解決方案與應用

Formosa Foundation Model（FFM）為台灣首款專為企業打造的大型語言模型。FFM之所以可以成為企業導入AI時的最佳選擇，是因為它除了支援多國語言，也因為擁有豐富的繁體中文語料，讓它能夠在回應問題時，能更符合台灣的繁體中文語法。FFM的性能與ChatGPT-3.5相似，並提供7B、13B和70B三種模型作為選擇，而要使用何種模型，則需視任務是否需要AI具有高度邏輯性而定。除了前述這些特點，其實FFM解決方案最重要的核心為「Application Turnkey Solution」。它可以幫助企業快速導入語言模型，將FFM部署在內部網路，透過聊天或API與該語言模型互動，讓企業在使用AI時也同時保有隱私。

如果我們要讓語言模型可以在企業端使用，那麼就必須要將公司內部資料作為語言模型的訓練資料。當我們在建置企業專用的語言模型時，可概分為四個步驟。首先，企業必須先將自己的相關資料進行格式化整理。接著，我們必須將這些格式化後的資料提供給大型語言模型，做為其訓練用的資料。當餵完資料後，我們必須進行驗證，以確保AI回應內容的準確性。當驗證沒問題後，我們就可以將AI部署於公司外部或內部使用囉！

1. FFM Chat

FFM Chat是FFM提供的眾多功能的其中一個。我們可以透過如同與ChatGPT的對話方式，讓AI幫助我們完成許多任務。導入FFM的好處是，它可以針對我們面對的不同情境，提供「預設指令」（System Prompt），讓我們在使用時，不需要花費大量時間在修改指令上。以社群小編的工作為例，以往我們使用ChatGPT時，都會請它扮演文案專家撰寫社群貼文。但由於FFM中可以依據客戶的需求預設指令，包含扮演何種角色、撰寫多少字的貼文等，因此我們只需要輸入產品名稱，AI就可以很快地產生一篇文案。

另外，FFM也提供去識別化的功能。在醫療方面，假設我們想要分享醫療相關案例，卻又必須同時保護病人的醫療隱私時，就可以在建置FFM時，在預設指令中告訴AI遇到何種資訊時，必須將其以「OOO」或「XXX」取代。接著，我們只需要將病患資料餵給醫院的大型語言模型，它就會依照預設的指令幫助我們處理病患個資。而由於建置在醫院內的大型語言模型是連接地端，因此也無須擔心餵給AI的資料外洩的問題。除此之外，若醫院中有建置FFM大型語言模型，那麼我們也可以將病患的健檢資料提供給AI，讓它幫助我們分析並提供建議，幫助醫護人員加快報告分析過程，提升工作效率。

除此之外，FFM Chat也可以提升傳統的客戶服務。以往我們打電話詢問客服時，電話中的機器人會告訴我們，遇到何種狀況要按哪個數字鍵，但現在有了FFM系統後，我們只要先將公司客服常用的問題與回應餵給AI，客戶就可以用日常口語的方式詢問或描述遭遇的情況，AI就能夠幫助我們判斷有哪些解決方案。

2. FFM Application

除了前述與ChatGPT使用類似的服務，FFM也可以成為我們的第二個大腦，幫助我們進行知識管理。以往我們在整理銷售紀錄時，通常會將銷售報表依照年度放置於電腦上不同的資料夾中。不過，這樣的整理方式很容易會讓我們在要找某年度的銷售額時，需耗費大量的時間翻閱資料夾尋找資料。而有了FFM之後，我們只需要將公司每年的銷售報表上傳，AI就會幫我們將資料向量化並儲存起來。我們只需要在需要找尋特定年度的業績時，打開AI機器人詢問它該年度的業績，AI就能夠準確地告訴我們答案。

另外，FFM也可以用來建置網頁內容分析機器人。由於每個網頁設計者在設計網站時的邏輯可能與使用者不同，導致使用者在瀏覽網頁時難以找到想要的商品。此時，如果我們利用FFM在網頁設計時設計一個聊天機器人，並將網頁的商品資訊、文字檔、影音檔做為AI訓練的資料，並讓AI向量分析後存檔，那麼我們的機器人就可以在收到客戶的問題後，提供適當的回應。

3. FFM Code Assistant

FFM Code Assistant則是程式開發助手，它可以幫我們寫程式碼、除錯和註解等。另外，FFM程式開發助手支援中英文，因此我們不需要再耗費大量時間翻譯指令。在使用FFM程式開發助手時，我們只需要將想要寫出何種程式碼告訴它，AI就會自動幫我們生成程式碼。除此之外，我們也可以直接在頁面中透過對話的方式，請AI幫我們除錯，甚至還可以幫助我們寫註解，記錄下在撰寫某段程式碼時的設計理念，方便接手我們程式碼的人員了解我們的想法。最後，如果我們寫了一部份的程式碼，但又不知道該如何接下去，那麼也可以將已經撰寫好的程式碼上傳給FFM程式開發助手，請它幫我們完成程式設計。

三、結語

目前市面上雖然有許多大型語言模型供我們選擇，但卻很少為台灣的繁體使用者設計的FFM。而由於FFM優化了其繁體中文能力，再加上像是Application Turnkey Solution的特點，讓它成為了企業導入AI時的優先選項。除此之外，因為建置FFM時可以選擇部署於地端，並以企業內部資料訓練機器人，因此也能夠有效地保障了公司的機密。最後，從本次課程中FFM的應用中，我們也可以發現像程式設計師的工作，也面臨了被AI取代的風險。不過，目前AI仍然很難取代人類的創意和批判性思考能力。因此，在AI蓬勃發展的現在，我們更應該思考如何提升自己的價值與創造力，才能讓AI為我們所用。

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這篇文章 【課堂筆記】企業AI幫手：FFM解決方案與操作指南｜葉傑倫 (1/18) 最早出現於 科技島-掌握科技新聞、科技職場最新資訊。

2022年底，ChatGPT橫空出世，不僅給世界帶來了一陣AI旋風，更讓人們開始關注AI議題。有別於AlphaGO在2017年的曇花一現，包含ChatGPT在內的許多生成式AI現在已經走入我們的生活中。

講師：鄭緯筌

職業講師、專欄作家與企業顧問。
同時也是「我愛寫筆記」社群創辦人和「Vista寫作陪伴計畫」主理人。
著有《內容感動行銷》《慢讀秒懂》等十餘本書籍。

曾任

「臺灣電子商務暨創業聯誼會」共同創辦人。
「APP01」網站總監。
《風傳媒》產品總監和《數位時代》雜誌主編。
職場經歷橫跨網路、媒體、電商、文創、傳產與科技領域。
服務的客戶遍及兩岸三地，並在《經濟日報》與《獨立評論@天下》等媒體撰寫專欄。

一、前言

2022年底，ChatGPT橫空出世，不僅給世界帶來了一陣AI旋風，更讓人們開始關注AI議題。有別於AlphaGO在2017年的曇花一現，包含ChatGPT在內的許多生成式AI現在已經走入我們的生活中。ChatGPT不僅可以增添我們的生活樂趣，像是幫我們寫一首詩、陪我們聊天，甚或是替新生兒命名；ChatGPT也可以成為我們生活或工作上的好幫手，幫助我們撰寫新聞稿、提供危機管理策略與分析數據等。美國勞工統計局的資料也顯示，人工智慧提升了人類的生產力，為我們的勞動創造更多的價值。由此可知，人工智慧近年來已經走入我們的生活中，而我們也可以藉由AI提升我們的生產力。不過，我們也必須了解，在使用像是ChatGPT的生成式AI時，如何下指令是決定它能否成為我們生活或工作上的好幫手的關鍵。因此，本次課程將告訴大家如何有效地向AI提問，並與大家分享AI時代的未來趨勢。

二、生成式AI運用思維與提問框架

在介紹ChatGPT的提問框架前，我們可以先掌握以下對ChatGPT提問的原則。我們可以先以清晰具體的提示作為提問的第一步，提供ChatGPT我們自己詳細的背景資訊，例如職業類別和工作內容，以及我們目前所擁有的資源，讓ChatGPT更了解我們。接著，我們可以提出需要它深入思考和探索的問題，且可以指定ChatGPT要以何種體例、格式或風格回答問題。當然，我們在提問時也可以提供ChatGPT足夠的結構，以保持對話的連貫性。當我們得到ChatGPT的回應時，如果覺得結果太過廣泛，也可以再針對它的回應進一步提問。最後，我們也可以讓ChatGPT進行角色扮演，與AI模擬不同情境下的對話，讓它的提問更精確，也讓我們可以在與ChatGPT對話的過程中，更深入思考我們的問題，以及在真實情境中應該如何應處。

1. 思維鏈（Chain-of-Thought）提問法

當我們掌握基本的ChatGPT提問技巧後，接著我們將告訴大家三個提問框架。第一個提問框架為「思維鏈提問法」。「思維鏈」的概念是由Google Brain的Jason Wei等人於2022年所提出。他們認為，如果我們可以在針對像是ChatGPT等大型語言模型提問時，可以有中間推理步驟，那麼將能夠顯著提高這些大型語言模型進行複雜推理的能力。

當我們在使用思維鏈提問法時，可以藉由六個步驟，讓ChatGPT有效處理複雜的邏輯問題。第一，我們必須於提問前仔細思考我們的問題，並在提問時明確定義我們想要獲得解答的問題。第二，我們在提問時，可以試著按照邏輯層次組織我們的問題，例如可以先問一個較為廣泛的問題，再根據ChatGPT的回答逐步深入，追問更加具體的問題。第三，如同前面提問技巧所提，我們必須提供ChatGPT足夠的背景資訊，包含特定的情境、我們現有的資源或知識，甚至是我們目前工作上所遇到的挑戰。如此一來，才能讓ChatGPT更了解我們的狀況，也才能優化它的回應。第四，在提問時，我們也可以將開放性和封閉性問題相互運用。透過開放性問題引發深入的討論，若想要得到較具體的回答，則可以使用封閉性的問題詢問AI。第五，我們也可以在提問時引用具體案例或數據來引導AI，讓它的回答更貼近現實情況。最後，在獲得回答後，我們要進行反思，並視情況深入追問ChatGPT。如此一來，才能更有助於我們進一步釐清模糊的概念，甚至探索我們自己不曾想到的新創意。

在使用思維鏈提問法時，重點是要在發問的過程中一步步的推論。除了我們自己在提問時可以試著進行較有邏輯的推論，我們也可以告訴ChatGPT，讓它一步一步先分析我們的問題，再進行回應。

2. SPIRE提問法

第二個介紹的ChatGPT提問框架為「SPIRE提問法」。SPIRE為五個英文單字的縮寫，第一個「S」就是具體（Specific）的意思。也就是在提問時，必須先明確界定我們的問題或需求。舉例來說，若我們想要提升業績，並不是只問ChatGPT「如何提升業績？」而是可以問它「我們的電子商務網站轉換率低於行業平均水準，有哪些具體的行銷策略可以改善這一點？」透過將我們所面對的問題與挑戰仔細地告訴ChatGPT，將會有助於讓AI所生成的結果更加貼近我們的需求。接著，SPIRE中的「P」指的是目的（Purpose）。當我們在提問時，必須明確告訴ChatGPT我們想要達成的目標為何，像是於幾個月內提高網站轉換率至20%，或者在下一季增加10%的用戶等。而SPIRE中的「I」則是指重要性（Importance），即明確指出為何我們所問的問題對我們的公司是極端重要的。另外，「R」指的是資源（Resources）。我們可以在提問時列出目前可用的資源，像是團隊人數或軟、硬體設施等，讓ChatGPT能夠更好地為我們提供解決方案。SPIRE中最後的「E」指的則是期望（Expectation），也就是我們要設定一個清晰的期望標準，告訴ChatGPT我們希望達成的東西是什麼，來衡量策略是否成功。

在應用時，我們可以先將SPIRE提問法的架構提供給ChatGPT，並在整理好我們的產品細節或問題後，請它扮演銷售人員或潛在客戶，利用SPIRE的結構回應我們的問題。甚至也可以讓ChatGPT問我們問題，讓我們從不同的角度思考自己的問題，進而解決我們所面對的挑戰。

3. 2W1H提問法

相信大家都曾聽過5W1H提問法，或許也曾經應用於工作或對ChatGPT的提問上。而我們今天要介紹給大家的最後一個ChatGPT提問框架，就是由5W1H變化而來的「2W1H提問法」。2W1H簡化了原本的5W1H，利用「What」（什麼）、「Why」（為什麼）、「How」（如何）的結構向ChatGPT提問。

以撰寫公司活動的新聞稿為例，我們可以先將新聞稿的標題與副標題與主要內容，如時間、地點和產品資訊詳述給ChatGPT，再請它依照2W1H的方式寫出一篇新聞稿，內文必須描述具體活動內容（What）、解釋該活動的重要性（Why），以及說明如何實施或進行此活動（How）。當ChatGPT生成出新聞稿後，我們就可以將它做為正式新聞稿的草稿，並進行適當的修改。另外，若我們對於如何撰寫新聞稿毫無概念，也可以先在網路上尋找一篇新聞作為範本，並請ChatGPT利用2W1H的方式分析這篇新聞，幫助我們更了解如何撰寫新聞稿喔！

三、結語

隨著ChatGPT和各種生成式AI的出現，AI已經真正地走入了我們的生活和工作中。而這樣的現象雖然為人類的生活帶來許多便利，但同時也帶來了許多不同的挑戰，甚至有許多的白領工作都面臨被AI取代的危機。然而，由於AI已經正式走入我們的生活，成為許多人觸手可及的工具，因此在未來AI很可能將變成許多基礎建設中的一部分。正因如此，我們不妨讓自己在新的一年開始學習如何與AI協作，思考我們可以如何利用AI，讓它成為我們生活和工作上的好幫手。而從本次課程中所介紹的提問框架中，我們也不難發現，假設我們不懂得如何提問、缺乏專業知識或欠缺溝通表達的能力，那麼即便AI再方便，也無法成為我們的神隊友。因此最後仍不免俗地提醒大家，雖然AI可以幫我們做許多事，但我們也必須持續增進自己的專業知識，掌握AI發展趨勢，才能讓我們在這個AI時代更加如魚得水喔！

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這篇文章 【課堂筆記】讓ChatGPT成為你的神隊友 ｜鄭緯筌Vista (1/4) 最早出現於 科技島-掌握科技新聞、科技職場最新資訊。

台灣分別在2020年和2023年經歷了缺水危機，水庫蓄水量告急，甚至有許多縣市開始了限水措施。更有人開始擔心用水量龐大的台灣護國神山台積電可能會因為缺水，造成生產線無法順利運作，進而造成全球晶片供應鏈停擺的危機。由此可見，水資源的議題對身在台灣的我們來說不僅是重大的民生問題，更可能是影響我國國家發展的重大國安問題。尤其在全球暖化加劇的現在，未來水資源也將成為世界各國爭相搶奪的戰略資源，因此如何確保水資源的永續是身在台灣的我們必須審慎思考的問題。幸好隨著人工智慧的發展，讓我們能夠更有效地回收廢水，提高水資源的使用效率。本次課程將告訴大家，我們可以如何結合AI科技提升處理廢水的效益，將水資源的利用最大化。

講師：謝文彬

現職：

• 臥龍智慧環境有限公司 創辦人暨執行長
• 亞洲大學 校務顧問暨資工系兼任教授
• 台灣人工智慧協會(AIAA) 理事
• 台灣人工智慧學校（AIA）ESG講座
• 人工智慧基金會（AIF） ESG講座
• 中華亞太物聯發展協會ESG資深顧問
• 中興大學國際產學合作中心 業界顧問
• 數發部數據賦能 公益創新 輔導專家教練

經歷：

• 台積電 （F12P6廠務水處理課/F15P6 新建廠工程（10 nm），硫酸鈷處理與資源化專案，節水績優專案）
• 愛奇智慧科技公司(AI4kids)創辦人暨營運長
• University of Delaware 博士後研究/訪問學者
• 台灣人工智慧學校 台中經理人二期 (進修)
• 環保署廢水處理專責人員訓練班講座
• 財團法人環境與發展基金會 經理
• 友達光電 CELL高級工程師 新產品整合
• 交通大學防災與水環境中心博士後研究員/ 助理研究員

一、前言

台灣分別在2020年和2023年經歷了缺水危機，水庫蓄水量告急，甚至有許多縣市開始了限水措施。更有人開始擔心用水量龐大的台灣護國神山台積電可能會因為缺水，造成生產線無法順利運作，進而造成全球晶片供應鏈停擺的危機。由此可見，水資源的議題對身在台灣的我們來說不僅是重大的民生問題，更可能是影響我國國家發展的重大國安問題。尤其在全球暖化加劇的現在，未來水資源也將成為世界各國爭相搶奪的戰略資源，因此如何確保水資源的永續是身在台灣的我們必須審慎思考的問題。幸好隨著人工智慧的發展，讓我們能夠更有效地回收廢水，提高水資源的使用效率。本次課程將告訴大家，我們可以如何結合AI科技提升處理廢水的效益，將水資源的利用最大化。

二、水環境現況與問題

台灣的降雨量每年可達到約2500毫米，是世界平均雨量的將近三倍，但為什麼我們還是常常遇到缺水危機呢？其中一個原因與台灣的地形有關。台灣的地形東西狹窄，且陡峭的山坡相當多，我們的河川也較短。因此，下雨之後的雨水流失速度也相當快，還來不及被收集運用就流入大海或蒸發。第二，目前蓄積水源的主要是透過水庫，但由於淤泥的堆積，導致許多水庫無法儲存和預期一樣多的水量。而由於環評的緣故，興建水庫可能將不再是未來解決缺水問題的最佳方案。除了天然地形與水庫淤泥以外，全球暖化所帶來的極端氣候也是造成台灣缺水問題愈來愈嚴重的原因之一。由此可知，台灣的水資源由於受限於天然條件和不正常的氣候，導致保存困難。因此，我們如何有效地使用水資源，將水資源進行有效的利用，是台灣必須謹慎面對的問題。

而水資源的缺乏，也成為台灣許多企業必須納入的風險考量之一。業主必須開始思考如何應對可能愈發頻繁發生的缺水危機，以及如何將工廠用水的使用效益最大化。另外，隨著水資源的重要性愈來愈受到重視。聯合國提出的永續發展目標（SDGs）的第六項就和水資源有關，以確保所有人都能享有水、衛生及其永續管理為目標，並希望在2030年以前，實現所有人均能普遍並公平地獲得安全且可負擔的飲用水。許多企業在思考如何創造公司利益的同時，也基於實踐企業的社會責任，盡量將公司的發展符合聯合國所提出的SDGs目標。相對地，許多投資人在選擇投資標的時，一間公司的發展是否符合SDGs也變成投資人選擇投資標的的一項重要指標。

然而，要做到水資源的永續其實不簡單，因為要將大自然中的水處理淨化至可供民生或工業用水的過程相當繁雜。以工業用水為例，當雨水或河流的水進入自來水廠後，自來水廠必須經過處理，並供給工廠使用。而工廠使用過後的廢水需要先進入工業區的污水處理廠，或由自己公司的污水處理廠處理後，才能回收再利用或排放到大海。而由於這個過程中需有許多人員控管，並由專業人員投放藥物才能完成，因此無法排除人員作業的失誤，而水的品質也較不穩定。幸好隨著人工智慧的發展，目前以有像是臥龍智慧環境公司投入架設智慧水處理廠，由AI輔助污水處理的過程，減少人類可能出現的錯誤、加快問題排除流程，進而提高水資源的品質與使用效能。

三、水處理的下一步：智慧水處理廠

臥龍智慧環境公司是曾在台積電擔任廠務處主任工程師的謝文彬博士於2021創辦的AI企業。在水資源方面，臥龍智慧利用利用人工智慧技術，透過大數據的分析，協助將水處理、水回收的過程，或者循環設備的效能提高，達到節能減碳與水資源的永續。人工智慧大致可以分成三個部分，包含巨量數據、影像辨識和自然語言。首先，透過可靠資訊所組成的巨量數據可以用來預測與管理水質，也可以判斷水的污泥量，來判斷污水處理過程中應使用多少藥劑量。在影像辨識方面，AI可以幫助我們辨識生物相，判斷水質。在處理廢水時的其中一個方式為生物處理。我們所排放出的廢水中所含有的碳、氮、磷等都是微生物的養分來源。當它們吸收了廢水中這些養分後，代謝出來的CO₂和水以往都需要專業人員利用顯微鏡分析，但有了AI後，我們就可以讓AI透過影像辨識來判斷水質。在自然語言方面，AI則是可以幫助我們在收到警告時，快速判斷哪個系統或管線出問題。我們也可以透過AI，在遇到問題時快速得到排除問題的方法。

臥龍智慧目前也成功幫助許多企業建立了智慧水處理廠，有效降低其污水處理成本。舉例而言，智慧水處理廠可以有效提升化工廠的水回收再利用率。目前大部分化工廠通常會面臨因為人力採樣的資料不及時，導致無法及時掌握水質狀況。另外，人為檢驗誤差也常造成藥劑量使用不當和水質不穩定的風險。為了解決這個狀況，臥龍智慧曾幫助一間化工廠建立自動採檢設備，利用AI進行資料收集與分析，有效降低人力短缺和資料不即時的問題。在處理加藥量和水質的部分，臥龍智慧將AI精準加藥系統導入污水調和池的運作中，由AI判斷應該用多少的藥劑量，才能有效讓污水中的顆粒變成較大的顆粒，讓這些顆粒可以在沉澱池中快速沉澱。結果顯示，導入AI後，該公司水中的懸浮微粒由原本導入前的每公升大於400毫克的懸浮微粒量，減少為導入後的每公升小於10毫克的殘留量。同樣的技術也曾用於自來水廠，利用AI判斷正確的加藥量，降低該自來水廠的過濾系統阻塞率，也讓我們所喝的水質更好、更穩定。

四、結語

從本次課程的案例，我們可以看到，透過建設智慧水處理廠，將AI導入污水處理過程，能夠有效地讓我們使用的水質更好且穩定。這不僅可以提升我們的生活品質，也可以讓像是需要高水質進行晶圓製造的台積電這樣的大公司，能夠更有效地提升生產的品質，並降低污水處理所需耗費的成本。簡言之，由於AI能夠幫助我們更加有效地回收水資源或處理污水，因此也可以讓我們的水資源使用效率最大化，減少水資源的浪費，真正落實環境永續與節能減碳，為保護地球盡一份力。

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隨著ChatGPT的出現，我們常聽到有許多個人或公司行號串接了ChatGPT的API來開發他們的軟體，讓這些軟體都具備ChatGPT強大的語言功能。但到底什麼是API呢？API（Application Programming Interface，應用程式介面）其實就像是應用程式間的橋樑。

講師：黃信溢

茶米老師，專業電腦圖書作者與資訊教育講師，擅長於AI人工智能、程式設計、雲端開發、多媒體影音製作以及網路行銷等跨領域主題。

曾在多家知名企業和教育機構擔任關鍵角色，致力於教育培訓及內容創作。擁有豐富的教學經驗，善於以生動活潑的實作範例，引導學員由淺入深建立紮實技能。

一、什麼是API？

隨著ChatGPT的出現，我們常聽到有許多個人或公司行號串接了ChatGPT的API來開發他們的軟體，讓這些軟體都具備ChatGPT強大的語言功能。但到底什麼是API呢？API（Application Programming Interface，應用程式介面）其實就像是應用程式間的橋樑。我們可以透過API將原應用程式的資源開放出來讓他人使用，降低開發的門檻並提升開發的效率。也就是說，當我們想開發一個客服機器人，那麼我們可以帶入ChatGPT的API，透過這個橋梁將客戶的問題傳回ChatGPT的大型語言模型，再回傳回應給我們。另外，本次課程所示範的API串接案例，主要會使用requests模組。這個模組為Python中的模組之一，主要用於發送HTTP的請求來取得伺服器的回應。

在進入OpenAI的API使用前，我們將先透過簡單的API串接練習，了解如何串接API。以串接產生隨機狗狗圖片網站的API為例，我們可以在Dog API網站上（https://dog.ceo/dog-api/）找到其json網址。我們可以將該網址丟上Json Viewer（https://codebeautify.org/jsonviewer）的網站上分析（圖1）。我們將會在等一下串接API的過程用到分析的結果。

接著，我們要將隨機狗狗圖片網站的API網址複製下來，並打開Google Colab開始寫程式。首先，我們要帶入requests模組，所以要先在第一行輸入import requests表示要使用requests模組。接著於第二行輸入url = "https://dog.ceo/api/breeds/image/random"將網站的API網址帶入程式碼，再於下一行輸入r = requests.get(url)，表示要從貼上的網址取資料。最後在於下一行輸入r。按下左側的執行鍵後，如果出現<Response [200]>的HTTP狀態碼，代表程式讀取成功。如果我們想要讀取內容，則可以另外開啟一個程式碼儲存格後，輸入r.text並開始執行。接著我們就可以得到一串網址，而我們必須將這段網址解析成json格式。我們可以從圖1的json Viewer解析中看到，「message」的部分有一串網址，而這裡便是我們要讓我們的程式取的資訊的地方。因此，我們必須先在新的程式碼輸入框中輸入 datas=r.json()，並在第二行輸入datas[‘message’]。最後，我們再輸入from IPython.display import HTML，並在下一行輸入HTML(f"<img src={datas['message']}>")，就可以在執行程式碼後隨機得到一張狗狗圖片囉（圖2）！

從以上範例我們可以看到，當有了API之後，我們就可以快速地取得API原網站的服務。接下來我們將告訴大家如何串接OpenAI的API，讓我們可以在自己或公司開發的軟體上，也能享受ChatGPT強大的語言功能。

二、OpenAI的API使用

OpenAI的API必須付費才能使用，我們可以進入OpenAI開發者介面（https://platform.openai.com），並從左方選單的「Usage」看到自己是否有足夠的錢可以使用。

1. 取得API Keys

雖然每個人都可以申請API Keys，但必須要付費才可以真正使用它。而API Keys的收費方式是採「用多少，收多少」的模式，因此對於目前我們使用的開發程度來說，其實費用相當低。

那麼我們要怎麼取得API Keys呢？我們可以在OpenAI開發者介面中的左側選單選擇「APIkeys」，並選擇「+ Create new secret key」，就可以開始產生金鑰囉（圖3）！

接著，我們只要輸入金鑰名稱，系統就會產生一串網址，也就是我們的API Keys。提醒大家，這組API Keys的網址只有在創建的當下才會看到，選擇「Done」之後就會消失，所以一定要記得將它複製並記錄下來！

2. 串接API Keys

有了API Keys後，我們就可以開始串接API了。首先，我們要先到OpenAI開發者介面的左側選單中打開「Playground」，並將右側「Model」設定為「text-davinci-003」。接著，再點選右上方的「View code」選擇「python」，並將python的語法複製下來（圖4）。

接下來，我們就可以回到colab開始寫程式。由於我們要使用OpenAI的模組，所以必須先輸入!pip install openai來安裝模組，輸入完成後點選執行。完成後，再將剛才複製的python語法貼上colab。接著，我們必須將自己的API keys網址貼入程式碼中（圖5）。

而這段程式碼中的「prompt」就是輸入問題的部分，我們可以任意輸入問題，並點選執行。執行成功後，就會得到回應。如果我們要拿到純文字的解答，可以輸入print(response.choices[0].text.strip())，就可以得到單純文字的回應（圖6）。

接下來，我們要將它變成一個互動程式。我們只需要開啟新的程式碼輸入區，並輸入q = input("請輸入你的問題：")，並貼上圖5中程式碼response以下的部分。接著，再於下一行輸入print(response.choices[0].text.strip())，就可以完成一個簡易的互動程式（圖7）。

最後，為了能讓使用者也能在手機上享受ChatGPT的服務，我們要利用gradio幫助我們達成此目標。首先，我們要先另闢一個程式碼輸入區，並輸入def askchatgpt(q):，把剛才的程式碼內容變成自訂函式，再將剛才response以下的程式碼內容貼上並凸排。提醒大家，原本回應的程式碼為print(response.choices[0].text.strip())，但在自訂函式中必須修改為return response.choices[0].text.strip()（圖8）。

接著，我們要建立輸入問題的部分，所以需在下一行輸入q = input("請輸入你的問題：")，並再於下一行輸入print(askchatgpt(q))。完成上述步驟後，我們就可以將它寫成手機程式囉！首先，我們要開啟新的程式輸入區，輸入圖9中的程式碼。我們可以在title部分自行設定機器人的顯示名稱。

最後，我們可以打開gradio程式碼執行完成後產生的網址，就會直接跳出一個gradio介面。我們點選網址旁邊的分享圖示取得QR Code後，就能夠在手機上操作我們剛剛所創建的ChatGPT聊天機器人了。

以上就是如何串接OpenAI的API教學，希望大家可以利用OpenAI的API，提升開發的效率，並打造出一個也有ChatGPT強大語言功能的軟體喔！

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