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AI 工程師藏在心底的秘密

2月 28, 2025

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10月 11, 2007

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「國文教學創新工作坊」問答時間，老師們很熱烈地討論生成式 AI 對於教學現場的影響。學生使用 AI 完成作業可能已經非常普遍，促使教育工作者重新思考評量方式和教學策略。何時引入 AI 教學也引發熱議，有人擔心扼殺創造力；也有認為應及早開始。在 AI 數位化的時代，如何平衡基礎能力培養與新技術應用，很值得更多專家一起探索。 Photo by Artsy Crafty on StockSnap 主題 1：當學生使用 AI 完成作業儘管有可以偵測 AI 寫的文章的服務，除了抓到學生用 AI 交作業，「 AI時代其實是一個人機共作的時代」。台灣師範大學「生成式AI之學習應用及參考指引」與台灣大學「生成式AI工具之教學因應措施」建議能「清楚地和學生溝通 AI 生成工具的使用方法和限制」，作業與 AI 協作能需要能夠提供學生自身的專業觀點，最後能在成果適當標註哪一部份來自 AI。「除了直接比較在 AI 幫助下誰寫得更好，我們更應該思考的是，在這個時代中，我們應該設計什麼樣的題目？」如果學生們都使用現代最聰明的大型語言模型，來回答同樣的作業問題。老師們要如何評量這份學生與 AI 協作的成果？從最初的問題拆解、提示設計、學生可不可以指出 AI 生成的錯誤內容、學生自身專業的貢獻程度、AI 彙整的資料來源可信度 (source credibility) 等都是評量可以切入的層面。舉極端的例子，當學生不動腦直接叫 AI 生成答案，也不編輯修改。求職時老闆會質疑：「今天我請工讀生也可以無腦做同樣的事情，為什麼我要花更多錢請你？」即使 AI 可以即時生成內容，學科領域的專業訓練不代表就可以省略跳過。單純依賴 AI 反而影響未來就業競爭力。主題 2：在教學中引入 AI 的適當年齡「我們應該在孩子幾歲時開始教他們這件事比較合適？如果只是三、四年級的小學生，這麼小的年紀就教他們使用 AI 製作繪本，會不會扼殺了他們自我創作的能力？」討論中使用了「還不會走就會飛」這個比喻，表達了對孩子是否應該在掌握基本技能 (行走) 後，再學習使用 AI 工具 (飛行) 的擔憂。也有與會的老師指出「從網路時代開始，我們就一直在教導各個年齡段的人如何使用新技術，這是一個持續的過程。」讓我想到「破解APP世代：哈佛創新教育團隊全面解讀數位青少年的挑戰與機會」也有類似討論。繪...

AI 工具研究社交流小聚聚會手記

AI 工具研究社交流小聚聚會手記 2024-11-02 AI 交流小聚讓我印象深刻的是與會者年齡分佈範圍很廣。上次遇到這種狀況是參與維基百科的社群活動，維基百科是所有人都可以共同編輯的百科全書，社群朋友中有喜歡研究昆蟲的中學生，一直到古代歷史的長者，在各自喜好的領域的條目內容深耕。 AI 交流小聚的與會朋友有還在學的大學生、使用 ChatGPT 寫論文或是還在苦惱研究題目的研究生、出社會一段時日，已經在公司推廣應用 AI 的上班族、在大學兼課的前輩。透過對話就可以使喚機器人的大型語言模型，使得 AI 得以穿透不同年齡層的主要原因。儘管是使用前沿 AI 科技，在與社群朋友聊天的時候，也感覺到各自不同的煩惱。以前以為學寫程式，就可以很快找到工作。現在 AI code 編輯器問世，原本的程式設計學徒，好像要學會更多東西才好找工作、要跨不同學科領域才有競爭力？或者是文科背景的學生要詢問是不是要學寫程式？也都在在反應對未來職涯探索的焦慮。社群中也有在大學兼課的朋友，有教寫 Python 程式數十年的前輩，要求學生學期末產出專案。也有導入 AI 影音編輯到語言學科的年輕老師。有人還在學習如何與 AI 共同協作，修改提示詞。有人像飛一樣，使用 AI 創作生成影音。步調較慢不代表就是不好，儘管在AI 三、五分鐘內可以快速產生文章內容，仍要放慢腳步精心打磨內容。AI 幫忙寫文章，不代表就可以馬虎培養鑑賞好內容的能力。婷婷提到當初建立社群的原因：剛剛學 AI 時發現 AI 工具有很多，根本學不完。於是想到建立社群，儘管自己只會幾樣 AI 工具，但是可以透過社群一起學習更多 AI 工具。在 AI 應用上大家各自的步調有快有慢。大家一起合作，就可以發揮更大的綜效。訂閱AI工具研究社活動行事曆： https://lu.ma/ai.tw

[網摘] AI 相關的 UX 模式

The Shape of AI | UX Patterns for Artificial Intelligence Design 列了一系列 AI 相關的 UX 模式，幫助設計 AI 驅動的產品時，提供更好的使用者體驗。 AI 相關的 UX 模式： 1. 使用者引導 (Wayfinders): - 設計清晰的提示和建議，幫助使用者了解如何與 AI 互動 - 提供模板和建議，解決使用者面對空白輸入框時的困惑 2. 輸入最佳化 (Inputs): - 設計靈活的輸入方式，如自動填充、連鎖操作和開放式輸入 - 考慮如何讓使用者輕鬆組合和混合不同的提示 3. 微調結果 (Tuners): - 提供過濾器和參數調整的選項，讓使用者能夠精細控制 AI 輸出 - 設計個性化選項，確保 AI 輸出符合使用者的語氣和偏好 4. 使用者控制 (Governors): - 設計資訊透明的界面，讓使用者理解 AI 的工作流程 - 提供暫停、調整和重新生成的選項，增強使用者對過程的控制 5. 信任建立 (Trust indicators): - 設計清楚的引用來源和浮水印系統 - 提供隱私控制選項，如匿名模式和記憶管理 6. 識別特徵 (Identifiers): - 使用獨特的視覺設計(如配色、圖示和符號)來區分 AI 功能 - 設計AI的個性和語氣，在界面中更容易識別在設計過程中，平衡創新與可用性，讓使用者能夠輕鬆理解和使用這些新功能。同時，要特別注意使用資料隱私和數據安全問題，建立使用者對 AI 系統的信任。詳細全文： The Shape of AI | UX Patterns for Artificial Intelligence Design Made with Claude

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