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為什麼 100% 依賴生成式人工智慧可能是你最大的錯誤
生成式人工智慧 (GenAI) 因其提升生產力和簡化任務而迅速普及。然而，完全依賴 GenAI 來處理你工作的各個方面，其效率可能不如你想像的那麼高。 專業人士在使用 GenAI 時最常犯的錯誤就是想當然地認為它能完美地完成不可能的任務。原因如下： 幻覺與矛盾：GenAI 偶爾會出現“幻覺”，自信地提供不正確或完全捏造的資訊。這並非小問題，它會導致錯誤訊息、錯誤判斷，最終損害專業信譽。隨著時間的推移，這些細微的偏差可能會滾雪球般演變成重大問題，影響決策和結果。 批判性思考能力下降：便利性會導致自滿。當你完全依賴人工智慧時，你會停止批判性地評估訊息，失去質疑、驗證和分析數據的基本技能。批判性思考能力的下降會削弱你的專業判斷能力，降低你在複雜問題解決場景中的效率。 簡而言之，GenAI 是一款出色的工具，但它應該補充您的技能，而不是取代它們。為了保持職業操守和效率，請在 GenAI 的功能與人類的洞察力和判斷力之間取得平衡。
為什麼 100% 依賴生成式人工智慧可能是你最大的錯誤
生成式人工智慧 (GenAI) 因其提升生產力和簡化任務而迅速普及。然而，完全依賴 GenAI 來處理你工作的各個方面，其效率可能不如你想像的那麼高。 專業人士在使用 GenAI 時最常犯的錯誤就是想當然地認為它能完美地完成不可能的任務。原因如下： 幻覺與矛盾：GenAI 偶爾會出現“幻覺”，自信地提供不正確或完全捏造的資訊。這並非小問題，它會導致錯誤訊息、錯誤判斷，最終損害專業信譽。隨著時間的推移，這些細微的偏差可能會滾雪球般演變成重大問題，影響決策和結果。 批判性思考能力下降：便利性會導致自滿。當你完全依賴人工智慧時，你會停止批判性地評估訊息，失去質疑、驗證和分析數據的基本技能。批判性思考能力的下降會削弱你的專業判斷能力，降低你在複雜問題解決場景中的效率。 簡而言之，GenAI 是一款出色的工具，但它應該補充您的技能，而不是取代它們。為了保持職業操守和效率，請在 GenAI 的功能與人類的洞察力和判斷力之間取得平衡。
Measuring AI Product Success with the Right Met...
Measuring the Success of AI Products: Choosing the Right Metrics Artificial intelligence (AI) products, whether they are language models, recommendation engines, or Retrieval-Augmented Generation (RAG) systems, behave in complex and...
Measuring AI Product Success with the Right Met...
Measuring the Success of AI Products: Choosing the Right Metrics Artificial intelligence (AI) products, whether they are language models, recommendation engines, or Retrieval-Augmented Generation (RAG) systems, behave in complex and...
賦能數位商務：人工智慧如何改變行銷和電子商務。
人工智慧 (AI) 不再只是一個流行詞——它正在成為更聰明的行銷和更好的線上購物體驗的支柱。從製作廣告文案到個人化產品建議，人工智慧（尤其是創建文字、圖像等的新一波生成式人工智慧）正在改變企業與客戶的聯繫方式。影響廣泛：超過 85% 的行銷人員現在使用 AI 工具進行內容創作，大大提高了他們的效率和產出 。事實上，80% 的行銷領導者認為，到 2025 年，人工智慧將徹底改變整個產業 。本文探討了人工智慧如何全面賦能數位行銷和電子商務——提高工作流程效率、減少人為錯誤、降低營運成本並提高投資報酬率 (ROI)。我們將以簡單易懂的語言來查看真實的例子和統計數據，以說明這些好處，並說明為什麼採用人工智慧對於各種規模的企業來說都變得至關重要。 利用人工智慧簡化工作流程效率 人工智慧的最大優勢之一是使行銷和電子商務的日常工作更快、更輕鬆。人工智慧可以自動執行重複、耗時的任務並在幾秒鐘內處理它們，讓人類團隊專注於更具策略性和創造性的工作。例如，人工智慧工具可以自動安排社群媒體貼文、分析行銷數據，甚至產生部落格文章和產品描述的初稿。這顯著加快了內容製作速度——一項調查顯示， 93% 的行銷人員表示，人工智慧幫助他們更快地創建內容 。在實踐中，使用 ChatGPT 等生成式 AI 工具的團隊平均能夠以更快的速度完成任務，甚至可以產出更高品質的作品 。哈佛商學院的一項研究發現，在人工智慧的幫助下，專業人士完成的任務整體增加了 12%，結果品質提高了 40%。 。效率的提升意味著行銷人員每天可以完成比以前更多的工作。 人工智慧也擅長輕鬆處理大量數據和常規操作。這會加快工作流程。事實上，超過一半使用人工智慧的行銷人員（52%）表示，更快的行銷活動工作流程是一項關鍵優勢 。以電子郵件行銷為例：人工智慧系統可以自動細分受眾並在最佳時間發送個人化電子郵件，這些任務如果手動完成會非常繁瑣。許多電子商務企業正在使用人工智慧即時優化定價或更新跨通路庫存，而這在過去需要花費大量人力。所有這些自動化不僅節省了時間，而且還確保事情按時一致地完成——不再忘記推出促銷或更新網頁。透過簡化眾多小任務，人工智慧就像後台不知疲倦的助手，確保數位化營運全天候高效運作。 現實世界的案例強調了這些效率的提升。例如，摩根大通採用了人工智慧文案工具來產生行銷文案，並發現其效果遠遠優於其通常的流程——在某些測試中，人工智慧撰寫的廣告的點擊率是人工撰寫廣告的兩倍多 。這個結果來自於AI快速測試和完善內容的能力。另一個案例研究表明，行銷團隊透過使用人工智慧進行數據報告，生產力提高了...
賦能數位商務：人工智慧如何改變行銷和電子商務。
人工智慧 (AI) 不再只是一個流行詞——它正在成為更聰明的行銷和更好的線上購物體驗的支柱。從製作廣告文案到個人化產品建議，人工智慧（尤其是創建文字、圖像等的新一波生成式人工智慧）正在改變企業與客戶的聯繫方式。影響廣泛：超過 85% 的行銷人員現在使用 AI 工具進行內容創作，大大提高了他們的效率和產出 。事實上，80% 的行銷領導者認為，到 2025 年，人工智慧將徹底改變整個產業 。本文探討了人工智慧如何全面賦能數位行銷和電子商務——提高工作流程效率、減少人為錯誤、降低營運成本並提高投資報酬率 (ROI)。我們將以簡單易懂的語言來查看真實的例子和統計數據，以說明這些好處，並說明為什麼採用人工智慧對於各種規模的企業來說都變得至關重要。 利用人工智慧簡化工作流程效率 人工智慧的最大優勢之一是使行銷和電子商務的日常工作更快、更輕鬆。人工智慧可以自動執行重複、耗時的任務並在幾秒鐘內處理它們，讓人類團隊專注於更具策略性和創造性的工作。例如，人工智慧工具可以自動安排社群媒體貼文、分析行銷數據，甚至產生部落格文章和產品描述的初稿。這顯著加快了內容製作速度——一項調查顯示， 93% 的行銷人員表示，人工智慧幫助他們更快地創建內容 。在實踐中，使用 ChatGPT 等生成式 AI 工具的團隊平均能夠以更快的速度完成任務，甚至可以產出更高品質的作品 。哈佛商學院的一項研究發現，在人工智慧的幫助下，專業人士完成的任務整體增加了 12%，結果品質提高了 40%。 。效率的提升意味著行銷人員每天可以完成比以前更多的工作。 人工智慧也擅長輕鬆處理大量數據和常規操作。這會加快工作流程。事實上，超過一半使用人工智慧的行銷人員（52%）表示，更快的行銷活動工作流程是一項關鍵優勢 。以電子郵件行銷為例：人工智慧系統可以自動細分受眾並在最佳時間發送個人化電子郵件，這些任務如果手動完成會非常繁瑣。許多電子商務企業正在使用人工智慧即時優化定價或更新跨通路庫存，而這在過去需要花費大量人力。所有這些自動化不僅節省了時間，而且還確保事情按時一致地完成——不再忘記推出促銷或更新網頁。透過簡化眾多小任務，人工智慧就像後台不知疲倦的助手，確保數位化營運全天候高效運作。 現實世界的案例強調了這些效率的提升。例如，摩根大通採用了人工智慧文案工具來產生行銷文案，並發現其效果遠遠優於其通常的流程——在某些測試中，人工智慧撰寫的廣告的點擊率是人工撰寫廣告的兩倍多 。這個結果來自於AI快速測試和完善內容的能力。另一個案例研究表明，行銷團隊透過使用人工智慧進行數據報告，生產力提高了...
尋找平衡：當複雜的人工智慧並不總是你的對話產品的答案時
在打造下一個突破性對話式人工智慧產品的競賽中，人們常常認為更複雜的技術會自動產生更好的結果。然而，這個假設值得仔細推敲。身為一個曾經參與過各種人工智慧實現的人，我發現有時候你並不總是需要你的人工智慧機器人進行機器學習。 了解您的選擇 在開發對話式 AI 解決方案時，最關鍵的決策之一是選擇合適的模型類型。這個選擇從根本上決定了產品的功能、限制和資源需求。讓我們研究一下兩種主要方法： 機器學習模型 這些代表了人工智慧技術的前沿。它們在龐大的資料集上進行訓練，並採用複雜的神經網路來產生聽起來非常像人類的反應。 ChatGPT、Claude 和 Bard 等產品就體現了這種方法。 優點： 能夠處理細緻、開放的對話 能夠理解上下文並在多次交流中保持一致性 透過更多數據和微調不斷改進 實現更自然的交互，減少腳本化 挑戰： 開發和營運成本顯著增加 需要大量的運算資源 容易產生「幻覺」（產生看似合理但實際上不正確的訊息） 可能表現出訓練資料中存在的偏見 需要強而有力的保障措施和監控系統 輸出結果難以預測，需要進行大量測試 基於規則的模型 這些代表了對話式人工智慧的更傳統方法。它們依靠預定義的規則、決策樹和模式匹配來確定回應。 優點： 高度可預測的輸出 降低開發和營運成本 最低計算要求 更容易進行詳盡的測試...
尋找平衡：當複雜的人工智慧並不總是你的對話產品的答案時
在打造下一個突破性對話式人工智慧產品的競賽中，人們常常認為更複雜的技術會自動產生更好的結果。然而，這個假設值得仔細推敲。身為一個曾經參與過各種人工智慧實現的人，我發現有時候你並不總是需要你的人工智慧機器人進行機器學習。 了解您的選擇 在開發對話式 AI 解決方案時，最關鍵的決策之一是選擇合適的模型類型。這個選擇從根本上決定了產品的功能、限制和資源需求。讓我們研究一下兩種主要方法： 機器學習模型 這些代表了人工智慧技術的前沿。它們在龐大的資料集上進行訓練，並採用複雜的神經網路來產生聽起來非常像人類的反應。 ChatGPT、Claude 和 Bard 等產品就體現了這種方法。 優點： 能夠處理細緻、開放的對話 能夠理解上下文並在多次交流中保持一致性 透過更多數據和微調不斷改進 實現更自然的交互，減少腳本化 挑戰： 開發和營運成本顯著增加 需要大量的運算資源 容易產生「幻覺」（產生看似合理但實際上不正確的訊息） 可能表現出訓練資料中存在的偏見 需要強而有力的保障措施和監控系統 輸出結果難以預測，需要進行大量測試 基於規則的模型 這些代表了對話式人工智慧的更傳統方法。它們依靠預定義的規則、決策樹和模式匹配來確定回應。 優點： 高度可預測的輸出 降低開發和營運成本 最低計算要求 更容易進行詳盡的測試...
GenAI 中的提示、RAG 和微調：何時應使用它們？
如果您正在探索生成式人工智慧 (GenAI) 的迷人世界，您可能聽說過提示、檢索增強生成 (RAG) 和微調等術語。每一種方法對於有效利用人工智慧都發揮著至關重要的作用。但是你如何知道何時該使用哪種方法？讓我們深入研究並消除困惑！ 提示：快速、簡單、靈活 提示只是向 AI 模型傳達請求的方式。想像要求一位熟練的助手根據明確的指示執行任務。當您需要快速回應或任務相對簡單時，這種方法最有效。 何時使用： 快速內容生成（社群媒體貼文、腦力激盪創意） 一般資訊請求 需要靈活性的創意任務（例如生成圖像或故事） 提示不需要技術專業知識。這就像是進行對話——提出明確、具體的問題，你會得到更好的結果。 檢索增強生成 (RAG)：準確且具情境性 RAG 將 AI 生成與外部知識庫結合。可以將其想像為為人工智慧提供一本個人筆記本，裡面寫滿了可供參考的準確、經過驗證的事實。 何時使用： 當準確性和事實正確性至關重要時 特定領域應用（如客戶支援或醫療建議） 需要人工智慧提供最新資訊的情況 如果您擔心 AI 生成內容的準確性，那麼 RAG 是完美的選擇。它確保您的 AI...
GenAI 中的提示、RAG 和微調：何時應使用它們？
如果您正在探索生成式人工智慧 (GenAI) 的迷人世界，您可能聽說過提示、檢索增強生成 (RAG) 和微調等術語。每一種方法對於有效利用人工智慧都發揮著至關重要的作用。但是你如何知道何時該使用哪種方法？讓我們深入研究並消除困惑！ 提示：快速、簡單、靈活 提示只是向 AI 模型傳達請求的方式。想像要求一位熟練的助手根據明確的指示執行任務。當您需要快速回應或任務相對簡單時，這種方法最有效。 何時使用： 快速內容生成（社群媒體貼文、腦力激盪創意） 一般資訊請求 需要靈活性的創意任務（例如生成圖像或故事） 提示不需要技術專業知識。這就像是進行對話——提出明確、具體的問題，你會得到更好的結果。 檢索增強生成 (RAG)：準確且具情境性 RAG 將 AI 生成與外部知識庫結合。可以將其想像為為人工智慧提供一本個人筆記本，裡面寫滿了可供參考的準確、經過驗證的事實。 何時使用： 當準確性和事實正確性至關重要時 特定領域應用（如客戶支援或醫療建議） 需要人工智慧提供最新資訊的情況 如果您擔心 AI 生成內容的準確性，那麼 RAG 是完美的選擇。它確保您的 AI...
人工智慧革命：產品經理成功採用人工智慧的指南
2017年，只有20%的公司使用人工智慧。到 2024 年，人工智慧的採用率將成長到 72%，凸顯了人工智慧在商業領域的快速發展和日益增長的重要性。 身為親眼目睹這轉變的產品經理，我可以告訴你，這不僅是為了追隨潮流，而是為了生存和競爭優勢。數字不會說謊：對於想要保持競爭力的組織來說，人工智慧不再是可選項。 了解人工智慧實施挑戰 儘管大規模採用，但許多組織仍面臨實施上的困難。人們對人工智慧的熱情往往超過其理解，從而造成危險的知識差距。企業在沒有適當策略的情況下匆忙進行人工智慧投資，導致： 代價高昂的實施失誤會耗費資源，且回報極低 追逐華而不實的用例而錯失真正創新的機會 執行不力的人工智慧解決方案可能會讓用戶感到失望，從而損害聲譽 由於沒有經過適當架構而導致的倉促整合而產生的技術債務 由於缺乏適當的培訓和採用策略，人工智慧能力未被充分利用 為什麼產品經理對人工智慧的成功至關重要 產品經理具有獨特的優勢來彌補這一知識差距。我們既了解業務需求，也了解技術可能性，這使我們成為人工智慧功能和實際應用之間的完美轉換器。 我們處於技術、商業和用戶體驗交匯處的地位，這為我們提供了成功實施人工智慧所需的整體視角。我們可以確定人工智慧在哪些方面真正增加了價值，哪些方面它只是一種技術裝飾。 產品經理的 AI 採用手冊 產品經理可以這樣領導成功的人工智慧計畫： 建立實用的人工智慧素養——發展足夠的理解力，以批判性地評估人工智慧解決方案，提出正確的問題，並識別潛在的陷阱，而無需成為技術專家 從問題開始，而不是解決方案——在選擇人工智慧工具之前，先確定影響深遠的業務問題，而不是從技術開始尋找應用程式 儘早讓跨職能利害關係人參與其中——從一開始就讓工程、設計、法律和業務團隊參與進來，以確保全面收集需求 建立明確的成功指標－定義具體的 KPI 來衡量 AI 對你的產品和業務成果的影響 為負責任的人工智慧使用而設計——從一開始就考慮道德、偏見、透明度和治理，而不是事後才考慮 創建靈活的路線圖—制定能夠適應不斷發展的人工智慧能力和組織學習的實施計劃 期待...
人工智慧革命：產品經理成功採用人工智慧的指南
2017年，只有20%的公司使用人工智慧。到 2024 年，人工智慧的採用率將成長到 72%，凸顯了人工智慧在商業領域的快速發展和日益增長的重要性。 身為親眼目睹這轉變的產品經理，我可以告訴你，這不僅是為了追隨潮流，而是為了生存和競爭優勢。數字不會說謊：對於想要保持競爭力的組織來說，人工智慧不再是可選項。 了解人工智慧實施挑戰 儘管大規模採用，但許多組織仍面臨實施上的困難。人們對人工智慧的熱情往往超過其理解，從而造成危險的知識差距。企業在沒有適當策略的情況下匆忙進行人工智慧投資，導致： 代價高昂的實施失誤會耗費資源，且回報極低 追逐華而不實的用例而錯失真正創新的機會 執行不力的人工智慧解決方案可能會讓用戶感到失望，從而損害聲譽 由於沒有經過適當架構而導致的倉促整合而產生的技術債務 由於缺乏適當的培訓和採用策略，人工智慧能力未被充分利用 為什麼產品經理對人工智慧的成功至關重要 產品經理具有獨特的優勢來彌補這一知識差距。我們既了解業務需求，也了解技術可能性，這使我們成為人工智慧功能和實際應用之間的完美轉換器。 我們處於技術、商業和用戶體驗交匯處的地位，這為我們提供了成功實施人工智慧所需的整體視角。我們可以確定人工智慧在哪些方面真正增加了價值，哪些方面它只是一種技術裝飾。 產品經理的 AI 採用手冊 產品經理可以這樣領導成功的人工智慧計畫： 建立實用的人工智慧素養——發展足夠的理解力，以批判性地評估人工智慧解決方案，提出正確的問題，並識別潛在的陷阱，而無需成為技術專家 從問題開始，而不是解決方案——在選擇人工智慧工具之前，先確定影響深遠的業務問題，而不是從技術開始尋找應用程式 儘早讓跨職能利害關係人參與其中——從一開始就讓工程、設計、法律和業務團隊參與進來，以確保全面收集需求 建立明確的成功指標－定義具體的 KPI 來衡量 AI 對你的產品和業務成果的影響 為負責任的人工智慧使用而設計——從一開始就考慮道德、偏見、透明度和治理，而不是事後才考慮 創建靈活的路線圖—制定能夠適應不斷發展的人工智慧能力和組織學習的實施計劃 期待...