我們生活在有 AI 的世界，因此必須了解如何與 AI 合作，制定一些基本的原則。這裡考量的是共通原則，盡量談與本質有關、不受時間影響的做法。以下是我和 AI 合作時的四條原則：

原則1：事事邀請 AI 參與

除非是法律或道德不允許，否則你該嘗試邀請 AI 協助你做每一件事。

你拿 AI 來實驗的時候，有可能滿意，也可能感到挫折、無用或不安。不過，這麼做不只是為了有幫手，而是你摸熟 AI 的能力後，就更知道 AI 能以什麼方式協助你，或是威脅到你和你的工作。AI 是通用技術，因此無法光看一本手冊或指南，就搞清楚 AI 的價值與限制。

此外，有個現象讓事情又更加複雜，我和論文共同作者稱為「AI 的鋸齒狀前緣」（jagged frontier of AI）。你可以想像成堡壘的城牆，城牆有朝鄉間突出的塔樓和城垛，也有往城堡中心內縮的地方。AI 的能力就像那樣的城牆。離城堡中心愈遠，代表愈困難的任務。

牆內的每一件事，AI 都能做到；牆外的事，AI 則難以企及。

問題出在這道城牆是隱形的，也因此即便按照人類的邏輯來看，某些任務與中心的距離似乎一樣，難度理應相同，但其實有的任務落在牆內，有的落在牆外。有的任務對 AI 來講意想不到地簡單，有的任務照理而言似乎對機器很簡單，但對 LLM 卻是一大挑戰。你需要做實驗，才能找出前緣是什麼形狀。

此外，這種實驗讓你有機會利用 AI 做你擅長的事，成為全球最厲害的專家。理由與創新的基本道理有關：組織和公司若要創新，成本會很高，但是對個人來說卻很便宜。創新來自試錯（trial and error）。組織如果想推出新產品來協助行銷人員寫出更誘人的文案，需要先打造出產品，找很多人試用，不停修改；但個別的行銷人員則隨時都能實驗各種利用 AI 的方法，找出成功之道。 既不需要雇用團隊，也不必走過昂貴的軟體開發週期。

原則2：擔任當事「人」

目前 AI 在人類的輔助下表現最好，而你想當那個幫忙的人類。

即使隨著 AI 愈來愈能幹，需要的人類協助減少，你還是會想當那個人類。總而言之，第二條原則就是學著加入「人機迴圈」（human in the loop，HITL）。

隨著 AI 愈來愈厲害，我們會很想把每件事都交給它，仰賴其完成工作的效率與速度。

然而，AI 也有出乎意料的弱點。

首先，AI 不是真的「知道」任何事。由於 AI 只是預測序列中下一個會出現的字詞，它無法判斷什麼是事實、什麼不是。你可以想成 AI 在回答你的時候，試圖考量多個運算指標，而其中最重要的一點就是提供你會喜歡的答案，以「讓你開心」。這個目標的重要性通常高過「要準確」。如果你堅持要問 AI 不知道的東西，AI 會捏造答案，因為「讓你開心」比「準確」更重要。

所以說，如果要參與人機迴圈，你必須有能力確認 AI 是否無中生有或虛構事實。

你雖與 AI 合作，但不會被愚弄。你負責關鍵的監督，提供獨特的視野、批判思考能力與道德判斷。你參與 AI 流程，但不會過度仰賴 AI、變得自滿，這樣的人機合作會帶來更理想的結果。參與人機迴圈將協助你維持、加強技能，積極向 AI 學習，並適應新型的思維與問題解決方式；此外，還能協助你和 AI 以共同智慧的方式合作。

原則3：把 AI 當成人，告訴 AI 它是誰

把 AI 想成做事效率超高的實習生，它急著討好你，但很容易歪曲事實。

儘管我們過去把 AI 想成沒感覺又符合邏輯的機器人，但 LLM 的行為其實更像人類，既能發揮創意、幽默感、具有說服力，也會在被迫給出答案時含糊其辭，編造看似可信、實則錯誤的答案。

LLM 不是任何領域的專家，但有辦法模仿專家的語言與風格，因此有可能真的幫上忙，但也有可能造成誤導。LLM 無法意識到真實的世界，但能依據常識、模式生成可信的情境與故事。LLM 不是你的朋友（目前不是），但可以依據你的回饋與互動學習配合你的偏好、性格，甚至看似能回應情緒操縱。

為了充分善用這段關係，你必須替 AI 建立明確的角色，定義 AI 是誰、該處理什麼問題。別忘了，LLM 會從你給的東西接下去，再次預測接下來要接什麼字，所以不少模型的預設輸出有可能聽上去很類似，因為它們通常遵守差不多的書面文本模式。AI 接受的訓練就是那樣。你打破那個模式後，就能得到更實用、更有趣的輸出。最簡單的方法就是提供脈絡與限制，告訴系統它該採取的觀點，讓系統知道自己是「誰」。

記住，你的 AI 實習生雖然速度驚人，知識也豐富，但它不是毫無缺點。

絕對要以火眼金睛對待 AI，把它當成替你工作的工具。你要定義 AI 的角色，以合作的方式走過編輯流程，不斷提供引導，才能獲得和 AI 一起工作的好處。

原則4：假設目前的 AI 是最爛的版本

AI 正在以新方式日漸相連：有辦法閱讀與撰寫文件、看與聽、製作聲音與影像，還能瀏覽網路。LLM 能整合進你的電子郵件、網路瀏覽器與其他常見的工具。下一個階段，將有更多 AI 代理，也就是半自動化的 AI，能在下達目標後，盡量不需要人類的協助便能執行。在這之後事情會如何發展就難說了，AI 的風險與好處同時大增。

不過有一個十分明顯、許多人卻沒意識到的結論： 不論你目前使用哪一種 AI，那在未來都將是你用過最糟的 AI。

（本文摘自《工作者的 AI 共智模式》，天下雜誌）