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Generative AI選集

 哈佛商業週刊於今年1/30所出刊的Generative AI選集，彙整過去關於生成式AI的文章。本集中大部分談的都是如何將生成式AI整合到現在的工作中，其中我特別有感的是


第8篇 AI Prompt Isn’t Future。提出一個完美的問題並不那麼重要的事，重要的是理解你要解覺得問題。除了未來Gen AI會變的更人類自然語言外，Prompt的有效性取決於特定的演算法，也就是說現在對生成式AI情緒勒索或給小費是有用的作法，但下一版可能就沒效了。
那麼我們還要教孩子如何提問嗎？我們不應該只是教孩子如何對AI提問，我們要幫助孩子發展的應該是問題定義（Problem formulation）辨識、分析與界定問題的能力。

問題定義的四個關鍵因素：問題診斷(Problem Diagnosis)、分解(Decomposition)、重建(Reframing)與約束設計(Constraint Design)。

但我自己覺得對教育工作者會有影響的是 第一篇 Generative AI Will Change Your Business.Here’s How to Adopt 未來能整合更多數據的產業就更能打造更個人化的服務，那麼教育呢？我們如何彙整學生的學習資料以幫助學生學習？以及如何產生更多的用例?
第三篇 A Framework for Picking the Right Generative AI Project 再導入生成式AI的時候，我們應從2*2風險和需求的矩陣中，挑選高需求但是低風險的地方開始試驗。例如可以用生成式AI生成針對不同受眾的學習素材等。
那麼我們老師準備好導入生成式AI在工作中了嗎？如果只是讓學生用Khamigo或是因材網的e度，其實我們老師的角色就會變的薄弱，我們應該思考如何善用AI，哪些日常工作是可以讓AI融入我們的？
第四篇 How Generative AI Could Disrupt Creative Work 個人或企業應做好顛覆的準備，投資於知識本體(ontology)將知識數位化與結構化，並且自在地與AI對話。
如何讓我們的孩子比AI更有創造力，會是我們所面臨的挑戰



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【Vibe Coding 或是Vibe Prompting？】

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