總結

訓練不了人工智慧？你可以訓練你自己 | 研究生精進計畫

以下是這個YouTube影片的總結：

這支影片的主題為「訓練不了人工智慧？你可以訓練你自己」，由「臺大演講網」頻道播出，主講者是臺灣大氣科學系的李鴻毅老師。這場演講深入探討生成式人工智慧（Generative AI）的功能和應用，並強調人類如何在人工智慧時代中精進自我技能、提升競爭力。

1. 主題引言：
李鴻毅老師開場提出一個耐人尋味的問題：「什麼叫訓練AI？又怎麼與訓練自己相關？」他指出，當前生成式人工智慧的快速發展令人驚嘆，許多人雖然聽過 ChatGPT 或其他生成式 AI，但可能對其實際功能、運作原理和潛在應用並不完全了解。這場演講的目標是讓聽眾理解生成式 AI 的特性，以及如何通過學會有效使用這類工具來提升自我。

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2. 什麼是生成式人工智慧？
李老師詳細解釋了生成式人工智慧的概念：它指的是讓機器生產出結構複雜並符合邏輯的內容，包括文字、圖片、音樂和影片。例如：
- 文章由文字組成
- 圖片由像素構成
- 音樂由音頻數據組成
生成式 AI 的核心能力在於自動生成這些複雜内容，並且能模擬人類的輸出風格。

他也點出生成式 AI 的廣泛應用，例如 ChatGPT 可以回答問題、翻譯語言；DALL-E 能生成圖像；Runway Gen-2 能製作影片；而 Suno 甚至能譜曲。

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3. 今日的生成式 AI有什麼特別之處？
李老師比較了過去的 AI 工具（如 Google 翻譯）和當前的生成式 AI 並指出差異：
- 過去的 AI 工具通常只能執行單項任務（如翻譯某句話）。
- 現代生成式 AI（以 ChatGPT 為代表）具有「通才」能力，可以執行多種類型的工作，且需要用戶給予特定指令（Prompt）才能正確執行。

他強調，學會如何給生成式 AI 下指令（Prompt Engineering）已成為一項關鍵技能，這將決定 AI 可否有效完成用戶的需求。

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4. AI技巧與應用示範：
接下來，李老師進行了一些互動式 Demo 和實際操作示範，展示如何使用生成式 AI 完成事項，以及如何有效與 AI 協作：
1. 生成文字雲：
他利用生成式 AI（如 ChatGPT 和 Claude）快速生成了一份文字雲，展示 AI 可以根據需求排版、轉換格式，甚至完成視覺優化。

2. 網頁生成：
他用 Claude 設計了一個互動性文字雲網頁，每個項目代表 AI 的一項技能，點擊後可顯示對應的指令語法。這展示了生成式 AI 在協助快速構建原型（Prototype）和可視化工具方面的潛力。

3. 研究場景中的應用：
- 他舉例模擬研究生的場景：面對長篇論文或數據，研究生需要將模型名稱及參數數據提取，並繪製成長條圖。李老師使用 GPT-4 提速這一過程，讓 AI 自動從文件中提取信息，並轉化為圖表格式。
- 他透過簡單指令解放了大量手動工作，省時高效。

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5. 深層AI對人的挑戰與自我提升：
李老師指出，生成式 AI 雖然在某些領域可以輔助甚至取代人類工作，但更重要的是人類如何在這個時代中找到自己的價值：
- 專注提升「Prompt Engineering」技能： 人類需要學會如何精確表達需求，讓 AI 生成符合預期的結果。
- 與AI協作： AI 並非萬能，用戶仍需要評估 AI 的生成結果是否準確，並進行適當修正。

- 保持學習與適應： AI 的應用場景迅速拓展，人類在掌握工具的同時，應隨時更新技能，以保持自身競爭力。

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6. 結論與反思：
李老師以呼籲身為研究生或專業人士的觀眾深思：先不要擔憂 AI 將取代人類，而是應該主動學習並熟練使用它，這樣才能在人工智慧蓬勃發展的時代立於不敗之地。他強調，與其擔心是否「訓練得了 AI」，不如認真「訓練自己」，成為具備高價值的人才。

整場演講內容豐富且生動，通過理論結合實操的方式，幫助觀眾深刻理解生成式人工智慧的能力與應用，並啟發大家反思如何在 AI 時代中找到自我定位和努力方向。
(影片長度超過免費使用者最大長度，僅總結前15分鐘的內容)