我很驚訝。
連頂尖的 AI 大神都說，他們也不完全知道這些工具能做什麼。
Google DeepMind 創辦人德米斯．哈薩比斯（Demis Hassabis） 在世界經濟論壇提到，像他們這樣的開發者，每天忙著寫程式碼、訓練下一代的模型，根本沒時間探索當前模型的所有潛力。
這正是使用者的機會。當開發者專注於「造出更強的大腦」時，你的優勢在於，找出「如何最好地使用這個大腦」的方法。如果能花時間把現在的 AI（如 Gemini、Claude 或 ChatGPT）玩到極致，你發現的「隱藏用法」可能連開發者都不知道，這就是你在就業市場上的競爭力。
一旦熟悉 AI 工具來處理基礎工作後，才有時間和空間發揮創意和判斷力，累積辨別好壞、組合流程的能力，完成以前需要十個人才能完成的工作。
具體來說怎麼做？
1. 深入研究一個主流工具
不要貪多，與其每個工具都淺嚐輒止，不如選定一個主流工具（如 ChatGPT、Gemini 或 Claude）並把它 用到透 。
請把 AI 當成你「完整工作流的夥伴」，而不只是問答機器。試著建立一連串的任務鏈，例如：
- 先請它「分析網站架構」；
- 接著根據分析結果，請它「擬定三個月的執行計畫」；
- 最後，甚至要求它「扮演挑剔的客戶，針對這份計畫預演反對意見」。
透過這種深度互動，你才能摸索出該工具的邏輯與極限。
2. 給 AI 更難、更複雜的考驗
如果你只會對 AI 說「把這封信翻譯成英文」，那你得到的也只是普通的結果。試著給它更複雜的情境與情緒指令，測試它的理解力。
舉個例子： 別只說要回信，試著這樣下指令：「我很生氣要回這封客訴信，但我不能顯得不專業。幫我保留『堅定的立場』，但把語氣轉換成『極度有禮貌且具備同理心』的版本。」
當你要求 AI 處理這種細膩的「情緒與語氣轉換」，你就是在考驗它成為更高級的溝通助手。
3. 結合你的領域專業
這是最重要的一步： 把你的專業知識帶進來 。AI 本身是大數據的集合，它需要你的專業標準來引導，才能產出高品質的成果。
不要讓 AI 自由發揮，而是給它明確的專業框架。 例如： 「請依照『AIDA 行銷模型』來撰寫咖啡文案。在 Interest（興趣）段落，我要特別強調『淺焙咖啡的果酸層次』，避開常見的『香醇』這種陳腔濫調。」
當你用行家的方式下指令，AI 就不會給你外行人的通俗廢話。
聽完哈薩比斯的想法，我突然發現，以後除了寫程式的 AI 專家，應該還有另外一種 AI 應用專家， 透過深度挖掘工具用途、提出高難度情境測試，結合自身的領域專業 ，在「應用 AI」這條賽道上，展現出強大的實戰價值。
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