AI 好像越用越笨？那問題可能不在它...
最近一直在玩這些 AI 工具，嗯...從 ChatGPT 剛出來的驚喜，到現在好像有點...疲乏？😅
我發現一個現象，很多人（包括我自己）一開始覺得 AI 像個魔法，什麼都能做。但幾個月用下來，反而覺得它像個很聰明、但超級健忘又不聽話的實習生。常常講過就忘，或是自作主張，搞得你心很累。
然後就會開始想，是不是我的 prompt（提示詞）寫得不夠好？是不是該換個更強的模型？
我自己是覺得，這些可能都是問題，但不是核心。真正的問題，好像是我們把它當成一個「萬能的工具」，而不是一個需要「管理」的團隊成員。
陷阱一：以為一直修改 Prompt 就會變好
這個場景你一定遇過。你叫 AI 寫個東西，它寫得不好。你叫它改，它改得更糟。你再叫它改...然後它就徹底忘記一開始要幹嘛了，開始胡言亂語。這就是我說的「越改越笨」的無限迴圈。
為什麼會這樣？嗯...我想了一下，大概是因為我們給的都是零碎的指令，而不是一個完整的「重啟任務」。AI 的記憶力其實很差，你一直疊加修改指令，它很快就混亂了。它沒辦法真的像人一樣「學習」你的風格，它只是在你給的那個小小的對話框（也就是所謂的 Context Window）裡找線索。
所以啊，與其一直小修小補，不如把它當成一個全新的任務來對待。
那...到底要怎麼做？
很簡單，每次覺得它快跑偏的時候，就直接開一個新的對話。然後給它一份清晰的「任務簡報」。
想像一下，你現在要交辦任務給一個完全沒合作過的實習生，你會給他什麼？
- 明確的目標：你到底想要完成什麼？（例如：寫一篇關於 AI 陷阱的社群貼文）
- 想要的格式：條列式？長文？還是表格？
- 足夠的背景資訊：給它一些範例、相關資料，甚至是你希望它模仿的語氣。
- 限制或成功標準：有沒有什麼絕對不能提的？字數限制？或是完成的標準是什麼？
說真的，有時候我懶得寫這麼多，我會直接跟 AI 說：「我現在想做 [某件事]，但我不太會寫 prompt，你可以幫我寫一個適合的 prompt 嗎？」這招...蠻實用的。😂
陷阱二：為什麼 AI 一直忘記我說過的話？
這大概是最多人遇到的問題。你前面才餵給它一堆資料，後面它就忘光了。或是把不同專案的東西混在一起講。這不是你把它玩壞了，這是它天生的限制，叫做「Context Window Collapse」，白話講就是「記憶體不足」。
每個 AI 模型能記住的對話長度是有限的。一旦超過這個長度，它就會把最早的對話忘掉，來記住新的東西。所以你給的資訊越多，不代表它會越聰明，反而可能因為資訊過載而變笨。
解法：試試 D-C-I 方法
這是我從國外一些文章學來的方法，覺得蠻有用的，簡單講就是三個步驟：
- Decompose (拆解)：把一個大任務，拆成好幾個小任務。不要叫它「幫我總結這本書」，而是「幫我用 5 個重點總結第一章」。一次只讓它專心做一件事。
- Compress (壓縮)：在把資料餵給 AI 前，先自己或讓另一個 AI 把它壓縮成精華。給它重點摘要、條列式筆記，而不是一整坨原始文件。
- Isolate (隔離)：保持每個對話串的單純。不要在同一個對話裡，一下要它寫文案，一下又要它寫程式碼。不同的專案，就開不同的對話。乾淨的對話＝清晰的上下文＝更好的結果。
陷阱三：我需要最強、最好的那個 AI 模型！
今天試 GPT-4o，明天試 Claude 3.5 Sonnet，後天聽說 Gemini 1.5 Pro 很強又跑去試... 結果發現每個好像都有點問題。GPT-4o 寫文章很會「掰」，但有時會幻想出不存在的事實；Claude 寫程式碼超快，但常常改到你沒叫它改的地方。然後你就覺得，啊，沒有一個是完美的。
這個想法本身就是個陷阱。因為...根本沒有「最好的模型」，只有「最適合這份工作的模型」。
我們不該把它們當成可隨意替換的工具，而是要像一個專案經理一樣，把手下的組員（AI 模型）放在對的位置上。
怎麼像組團隊一樣「選角」AI？
我自己用下來，對幾個主流模型的感覺大概是這樣啦，不一定準，但可以參考看看：
| AI 模型 | 我的個人評價（把它當同事看的話...） | 適合做什麼 |
|---|---|---|
| GPT-4o | 像個博學但有點油嘴滑舌的文科高材生。知識淵博、創意十足，但有時候為了讓故事完整，會自己腦補細節。 | 寫文章、想點子、做摘要、聊天。就是需要創意和文字優美度的時候。 |
| Claude 3.5 Sonnet | 一個充滿幹勁的年輕工程師。給他明確的規格，他能光速產出程式碼。但...有時候太有野心，會順便「優化」你沒叫他動的地方。 | 寫程式、整理和分析超長文件（它的記憶力超群！），需要速度和 coding 能力的任務。 |
| Gemini 1.5 Pro | Google 家的謹慎派工程師，或是品管部門主管。邏輯清晰、做事有條理，但有點...太規矩了，不太會主動發揮。 | 做資料分析、事實查核、檢查程式碼的邏輯錯誤。需要嚴謹和正確性的時候。 |
| DeepSeek | 專攻中文市場的行銷鬼才。特別懂鄉民口味，寫小紅書或 Dcard 廢文體超強。但有時候會有點...太有戲劇張力，容易偏離主題。 | 在地化行銷文案、社群內容。像之前 PTT 上就有人討論，它寫的中文真的比 GPT 更「接地氣」。 |
更有趣的是，你可以讓它們「協作」。比如，先讓 Claude 產出程式碼的草稿，再叫 Gemini 幫忙 review 抓蟲，最後讓 GPT-4o 幫忙寫成清楚的技術文件。這就是所謂的「多模型協作」。
陷阱四：反正交給 AI 就好了
這是最危險的一個陷阱。你以為可以把一個大專案直接丟給 AI，然後翹著二郎腿等結果... 最後通常只會得到一團混亂。檔案命名亂七八糟、格式全跑掉，甚至產出一個你根本沒要的東西。
這不是 AI 的錯，這是因為你「授權過度」了。這就像你叫一個實習生「幫公司做個新網站」，然後就消失一個月。回來時你看到什麼都不會太意外吧？😂
我們需要的不是放任不管，也不是事事都管的微觀管理，而是建立「監督機制」。
建立簡單的「監督流程」
做法很簡單，就是在整個流程中加入幾個「檢查點」。
比如說，我請 AI 幫我做市場研究報告。我會這樣做：
- 第一步：請 O1 Pro 或 GPT-4o 規劃報告的大綱結構。（檢查點：我會先審核這個大綱，確認方向正確。）
- 第二步：針對每個大綱章節，請 Gemini 去搜尋和整理資料。（檢查點：快速瀏覽資料，看有沒有明顯錯誤或遺漏。）
- 第三步：把整理好的資料餵給 GPT-4o，請它撰寫成流暢的報告內文。
- 第四步：如果需要圖表，再請 Claude 幫忙生成 Python 程式碼來繪製。
你看，這就像一個生產線，每個模型有自己的崗位，而你就是那個巡視產線的廠長，確保每一步都沒出錯。這才是真正意義上的「讓 AI 為你工作」。
所以，重點到底是什麼？
繞了一大圈，其實想說的只有一件事：想把 AI 用好，關鍵可能不是去學多厲害的技術，而是學習如何「領導」和「設計系統」。
這些管理技巧，跟你管理一個人類團隊所需要的技能，說真的，沒什麼兩樣。你需要定義目標、拆分任務、知人善任、然後建立回饋機制。
別再把 AI 當成一個神奇的黑盒子了。把它當成你團隊裡一群有點怪、但各有所長的成員。當你開始用「帶團隊」的思維去用 AI，你會發現，生產力真的會用一種很輕鬆、很舒服的方式提升。
這可能才是 AI 帶給我們，比「效率」更重要的東西吧... 一個重新思考我們工作方式的機會。
那你呢？你覺得自己最常掉進哪個陷阱？或是有沒有遇過更扯的 AI 出包狀況？在下面留言分享一下吧！
