一堂近萬元「AIGC工作流」,在Hahow募資達標7133%!到底教什麼?
一堂近萬元「AIGC工作流」,在Hahow募資達標7133%!到底教什麼?

「現在出現這麼多好用的AI工具,像是ChatGPT、Midjourney等等。你可以不清楚這些工具的技術原理,但至少需要知道如何使用它們,用來提升自己的工作效率。」Midjourney AI台灣社群創辦人、谷汩文化Group.G導演、廣告動畫設計師林思翰說道。

Midjourney AI台灣社群成立時間大約1年,但已經吸引5.2萬名網友關注,迅速成為台灣規模最大生成式AI社群之一。無論是Midjourney入門示範影片、運用生成式AI工具製作出來的作品,以及各種關於AI趨勢的線下活動資訊,都可以在這裡看見。

「熊仔(台灣知名饒舌創作歌手)也來過我們的社團發文!」林思翰回憶後說道,「當時瞬間引起熱烈轟動,大家四處確認:真的是本人嗎?結果確實是本人。」

知名饒舌創作歌手熊仔曾在Midjourney AI 台灣社群上發文
知名饒舌創作歌手熊仔曾在Midjourney AI 台灣社群上發文。
圖/ Midjourney AI 台灣社群

有了這份底氣以後,林思翰順勢將這些零散的討論內容蒐集起來,並且以此規劃一系列的線上課程「AIGC工作流」。就在今年6月底,他與國內學習網站Hahow完成了課程的募資活動。整套堂課售價新台幣9,500元,共有2,140人購買、募資達標7,133%,預估課程總金額超過新台幣千萬元。

讓人好奇的是,網路上早已經有許多免費的AI教學資源,眼前這堂付費線上課程有什麼特別之處?

AIGC工作流
林思翰與Hahow共同開設的「AIGC工作流」線上課程即將在下個月開課。
圖/ Hahow

在AI世代,成為具有競爭力的工作者

比起單純的AI工具操作指南,林思翰親手設計的這門課程存在更大的野心,他期待傳遞「在職場中運用AI工具來解決問題」的方法論,藉此提升學習者的實戰力。

林思翰指出,人類善用ChatGPT、Midjourney等AI工具的關鍵是「問對問題」,才可能精準得到想要的答案,「但許多初學者根本不知道怎麼問問題、下指令(prompt),所以人與人之間的差距一下子就拉開了。」有鑑於此,這門課程的核心目標就是傳授「如何問對問題」。

如何問對問題、然後找到合適的解決方法?有一套思維值得我們學習,就是『設計思考』(Design Thinking)。」林思翰解釋,「設計思考」是一套以人類需求為本的問題解決方法,主要包含5個步驟:學習同理心、定義問題、形成概念、設計原型,最後則是一連串的測試、回饋與反思。

過去,確實是設計相關工作者比較常接觸「設計思考」的概念,因為需要傾聽來自不同領域客戶的需求,再把這些需求轉換成打動人心的廣告文案或產品。但現在的社會環境,「設計思考」在各行各業被廣泛使用,它能夠幫助工作者找出問題的核心關鍵,甚至進一步激發出很棒的創意想法。

而在「AIGC工作流」這門線上課程中,林思翰會分享:
- 如何結合6W2H(Who、What、Which、Why、When、Where、How、How much),找出消費者的購買行為
- 如何應用雙鑽石模型(the Double Diamond)組織想法,以改善創作
- 什麼是第一性原理(First principle thinking)?有哪些方法可以分析與釐清問題
- 用曼陀羅九宮格思考術、腦力激盪術、SUCCESs原則來發展創意
- 用SWOT(優勢、劣勢、機會、威脅threat)、STP(市場區隔、目標市場、產品定位)、五力分析、安索夫矩陣等方法,完成策略分析。

如何套用在實際的工作情境?舉例來說,現在要製作一份母親節海報,首先必須在網路上瀏覽各種模板、了解競品、找到關鍵字(例如粉色、康乃馨),這部分屬於「市場觀察」;接著打開ChatGPT輸入以下文字:「請你利用『6W2H模型』,分析並規劃一個母親節產品促銷,請根據你的專業背景與需求提供具體實例,以下是產品內容:(在此輸入關鍵字)。」

寫完文案後,作者可以用「SUCCESs原則」檢視內容的創意性及完整性。最後,再搭配Midjourney生成圖片,完成整份海報製作。

除此之外,林思翰邀請了各領域高手對談AI產業發展,比如與Midjourney官方人員探討AI趨勢、與好萊塢美術概念設計師佘明義聊聊AI實際應用,以及向專業律師請教AI創作的版權爭議。

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林思翰:大膽擁抱AI,人類不會被取代

「做這些事的初心很簡單,我覺得我自己想要了解的東西,別人可能也想要知道。」林思翰說,憑著滿腔熱血與好奇心一路走到現在,也確實從中獲得很多正面的回饋。而隨著AI越來越受到業界人士關注,他收到的講座、直播、工作坊邀約也越來越多。

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谷汩文化Group.G導演、廣告動畫設計師林思翰。
圖/ 蔡仁譯攝影

「比起陷入恐慌、害怕被AI取代,我感受到的是興奮吧!對我來說,AI就像是一位助手,可以幫助設計師從很繁瑣、重複的工作解放出來,然後專注在創意發想、美感設計上,或是做其他更有趣的事情。」林思翰分享看法,無論AI再怎麼進步,它都沒有自己的喜好與想法,而所謂的創意、情感與行動,最終還是來自人類的主觀意識,這是我們不會被取代的地方

「所以我的建議是,盡可能地去了解新技術與新工具。一旦了解以後,你就會明白它的極限在哪裡,甚至從中受益。」

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責任編輯:林美欣

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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