AI給的建議路徑好複雜？一個價值300元財務健診服務案例：問對問題，AI 才不會變豬隊友

作者： 陳沛孺(Penny)

問對問題，AI 就不會是豬隊友，問錯問題，豬隊友就是你自己，因為，你才是主導者。

我朋友的財務規劃顧問群中有個需求，他們有一個價值３００元的財務健診服務，讓感興趣的民眾填問卷，並獲得相對應的財務健診結論與建議。這個服務屬於銷售漏斗的上層（就像商場的試吃品），不是正式服務，卻仍耗費了正職人員的心力，因此他們向我詢問，ＡＩ是否能解決困擾。

我首先確認需求：準顧客使用健診的當下，可立即收到回饋，不用人工計算回應，且是美化過的呈現方式。

思考可能的路徑後，我認為將這項服務放在ＬＩＮＥ官方帳號中，讓準顧客下載使用，會是最適合的方式，於是向ＧＰＴ尋求實際執行的建議。ＧＰＴ也非常盡責地詳述步驟，但隨著步驟展開，開始出現「自架伺服器」、「串接ＧＰＴ回應客戶」、「客戶得跳到Ｇｏｏｇｌｅ表單再引導回ＬＩＮＥ」等複雜路徑。

我心裡逐漸產生一個疑惑：「這真是最適合的方式嗎？」

這是最適合的方式嗎？

重新思索需求後，朋友的核心目標是「省事、省時」，加上只是要弄個「試吃品」服務，代表不打算投注過多資源，更不需要把事情變得複雜，即便自架伺服器可以做到更多事情，那也不是他們眼下需要的。因此我們不能隨著ＧＰＴ起舞，而必須思考，有沒有更簡易、更少步驟與技術門檻的方式？

隨時質疑自己的決定，多數時候非常內耗，但若是用在使用ＡＩ上卻十分剛好，ＧＰＴ的確非常好用，會依據你給的資料給予回應，但如果資料本身有誤呢？如果你的需求以及執行流程本身就多餘呢？

記得《馬斯克傳》裡曾提到，馬斯克提升產線速度的核心邏輯，就是把流程刪減到不能再刪為止，如果留了一些多餘步驟，也只是把冗餘加速，無法徹底提升效率，因此寧可在前面慢下來思考，也不要搶快而導致後面執行麻煩。

回到朋友的財務健診服務，原本我傾向要在ＬＩＮＥ裡串接ＧＰＴ，使其和使用者進行財務健診的問答，但意識到方案變得複雜後，開始觀察ＧＰＴ的回覆，並浮現一個疑問，於是反問ＧＰＴ：

「看起來似乎不用把你串接進去也可以執行，對嗎？」

果然ＧＰＴ回覆：「對，如果使用某個插件，可以不必將我串進財務健診服務。」

隨後它給了一個更簡易好達成的方法。但在我反問ＧＰＴ以前，它不曾指引過這個執行方向，如果你照單全收，白費工夫了都不知道，日後經高人提點，還會以為ＡＩ給的建議超爛，殊不知自己才是豬隊友。（如下頁圖）

近年來ＡＩ應用大爆發，我跟許多人一樣陷入焦慮：「會用ＡＩ的人好多，大家學習的速度快到跟不上，要趕快學習！不然會被丟下！」

但那段時間我發現，自己都是在追新工具，卻不一定有適合使用新工具的情境，我才發現自己想錯方向，不是趕快學習新工具的操作，而是要思考更重要的：「我想做什麼？」

對於ＡＩ小白，很常會因為新出了哪些ＡＩ工具，網友又分享了哪些超強的應用方式，而感到知識焦慮，想要趕快跟上，但只要沒有先釐清自己的目標是什麼，就無法以終為始，去回推有哪些任務、適合達成任務的工具有哪些。

有些人操作起ＡＩ是很快會有產出沒錯，但這一切都是奠基於他們知道自己產出的原因，以及產出後能利用成果推進到什麼目標。如果還沒釐清這些就跟緊學習，只會耗了一堆時間後才發現，能用的工具沒幾個，原本該讓你省時省錢的ＡＩ，到頭來卻浪費了你的時間成本。

假如時間重回幾個月前，我會跟當時的自己說：「先別焦慮，不用著急學一堆ＡＩ怎麼操作，工具只是工具，先確認目標，再去找對應的工具，慢慢來才快。」

那些前期投入研究並分享出來的，有許多是以分享科技前沿維生的自媒體經營者，及接著要以此維生的ＡＩ講師，因此不用急、不用慌，先思考你的目標是什麼，目前的型態是否需要調整更改，至於要使用哪些ＡＩ工具，都是後面再思考的事。

依我正在撰寫的當下（２０２４年１１月底），ＧＰＴ已經可以充當任何行業的引路人，它比任何行業的專家都還要親切耐問。但ＧＰＴ被餵食的資料，無法完全涵蓋各行業的專業，因為專家們的「專業」有時是累積出來的經驗，有時是一段他自己的體悟，有時專家根本不會寫出來，因此ＧＰＴ雖然足以當作引路人，但尚且無法取代專家，不過對我們一般使用者來說已綽綽有餘。

我們可以使用各式不同的ＡＩ工具，產出以往需要高成本的內容，比如：

１．影音類：動畫生成、剪輯、腳本設計、上字幕、數字人（ＡＩ複製人）、音樂音效設計生成、聲音複製⋯⋯等。

２．文案和內容創作：廣告標語和行銷文案、部落格文章或新聞稿、電子書或教育課程內容、社群媒體貼文與內容策劃⋯⋯等。

３．圖像設計與視覺內容：插圖和數位繪圖、品牌Ｌｏｇｏ設計、社群媒體圖卡和Ｂａｎｎｅｒ、動畫短片和ＧＩＦ設計⋯⋯等。

４．市場研究與分析：用戶需求或市場趨勢的報告生成、自動化數據視覺化與分析、關鍵字研究與ＳＥＯ建議⋯⋯等。

５．教育與互動內容：線上課程教材設計、互動測驗或小遊戲、適應學習系統生成題庫⋯⋯等。

６．技術與程式相關：生成基礎程式碼和模板、軟體介面的設計草稿、文件與技術手冊的編寫⋯⋯等。

７．翻譯與多語處理：質量的文章翻譯、跨語言字幕製作、多語言網站內容生成⋯⋯等。

還有許多應用場景，這邊就不一一列出，但我們可以看得出來，因為ＡＩ工具的盛行，有越來越多企業選擇使用ＡＩ取代昂貴的人力。而隨著人力釋出，就業市場越見競爭，個人品牌也變得越來越重要，才能讓潛在的合作機會看見我們的優勢。然而一個人能運用的時間精力有限，最終我們一樣需要依靠ＡＩ協助，幸運的是我們身處在這個年代。

文科生可以請ＧＰＴ教寫程式，理科生可以請ＧＰＴ協助寫文章，領域知識的分際線越來越淡。進一步，我們還可以請ＧＰＴ依據提供的資料，為我們規劃未來可能有哪些發展路線，以及建議如何執行。有句話說：「人不知道自己不知道什麼。」但是在ＡＩ時代，你即使不知道有什麼知識領域可以幫助自己，都可以找ＡＩ告訴我們可能的領域。

但是（凡事都有個但是）ＧＰＴ給的建議並非固定不變，有時甚至會是個幻覺，請別將產物奉為天條，必須有自己的判斷依據。

這裡分享三個問句給大家質疑自己，或轉向質問ＡＩ：

「需要這麼做的原因是什麼？」

「沒有這麼做的影響是什麼？」

「有沒有更簡單的方式？」

如果涉及比較多種方法，ＧＰＴ回覆的內容可能會太長，可以請它用表格方式整理呈現。

這件事告訴我，ＧＰＴ看似完整的回答，容易讓人感到問題似乎都解決了，只要照做即可，但我們仍必須質疑自己提出的問題與方向（推薦閱讀《你問對問題了嗎？》），畢竟當問題錯了，答案也不會是對的。ＡＩ永遠都只是我們達到目的的超強輔助，千萬不要不假思索地使用，讓ＡＩ為我們做主。

本文摘自布克文化的《用AI打造素人影響力：圖解商業定位、內容策略與AI應用的24堂實戰課》