AI 不會取代人類，但懂得善用 AI 的人，將取代不懂運用 AI 的人。
未來世代，軟實力將比硬實力更關鍵。唯有提升軟實力，才能避免淪為「大腦外包」（Brain Outsourcing）的空殼，成為能夠主動駕馭 AI 的主人。
身處 AI 時代，國家、企業、個人都面臨「1 : 99」的分化挑戰，也就是「強者越強，弱者越弱」的馬太效應（The Matthew Effect）。正如英國文豪 Charles Dickens 在《雙城記》（A Tale of Two Cities）中的開卷語：
這是最好的時代，也是最壞的時代。
AI 帶來挑戰，也帶來無限機會。
AI 時代寬度與深度哪個更重要？π 是無限尾數，寬度比深度更關鍵。唯有拓展知識寬度，才能發現興趣所在；掌握各領域的基本常識，才能利用 AI 解決問題。
例如，若請 AI 譜曲，沒有音樂基礎就難以指揮或鑑賞成果。因此，最起碼要懂一點各領域，才能判斷 AI 的產出好壞。
寬度不代表膚淺，能力夠強時，π 的兩隻腳可以無限寬、無限長。
這聽起來或許難以達成，但有了 AI，只要理解一點點，就能跳過漫長的學徒階段，直接到達 80 分水準。既然如此，何不多涉獵一些、多學習一些呢？
AI 賦予我們新能力，所以我們不應局限自己，而要樂於擁抱上下游工作所需的知識，讓 AI 幫助我們站得更穩、看得更遠。
「我如何問一個好問題？」是我問過 AI 最好的問題。
與 AI 互動時，提問不只是詢問，更是「雙向溝通」。
你可以用教導（Coach）、訓練（Train）、指導（Guide）、引導（Instruct）等方式與 AI 互動，各自強調不同層次的影響。只要善用高水準的提問方式，就能讓 AI 產出媲美專家的內容。
AI 的價值取決於人是否「多用點心」與它溝通 — 就像人際關係，投入越多心力，回饋也越豐富。
引導式提問的技巧
- 禮貌提問：如同日常生活，禮貌是獲得回應的基礎。AI 會根據你的語氣與用字，從資料庫中選擇最合適的回覆。若夾帶髒字，AI 也會傾向回應粗俗內容；以專業、禮貌的口吻發問，才能得到理想答案。這是因為大型語言模型的運作原理是「文字接龍」1— 根據你提供的語境，預測最可能的回應內容，因此每個細節都會影響 AI 的答案。
- 英文發問：多數大型語言模型的訓練資料以英文為主，若用英文提問，往往能獲得更精確的回覆。
- 提供背景與情境：引導式提問的精髓在於交代人、事、時、地、物，讓 AI 理解完整脈絡，才能產出更有價值的答案。2