一覺醒來，這個世界改變不只一次。

短短11天內，各大AI重磅機構，總計至少發布16項AI重大產品或功能，等於平均一天翻新1.5次，演化速度驚人。

OpenAI發表了GPT-4，你發現，那個能跟你流利對話的ChatGPT，現在竟然看得懂你傳給它的哏圖笑點。

微軟展示Microsoft 365 Copilot。Copilot意指副駕駛，你會驚覺它的稱職，只要口語的對話指令，就不用苦背Excel公式、瞬間能把Word變成簡報。

Midjourney推出第5版，你感嘆，簡單幾個文字指令，產生的圖片準確性，勝過之前費盡心思下一連串複雜的「詠唱咒語」。

還有，知名生產力軟體公司Adobe發表了Firefly、Google釋出AI聊天機器人Bard、OpenAI為ChatGPT增加Plugins的外掛功能……。

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應用案例也百花齊放。例如，在台灣，知名音樂人陳珊妮，上架了由「陳珊妮AI模型」演唱的單曲〈教我如何做你的愛人〉。

相較一個月前，AI已擁有全然不同樣貌。全球科技巨擘、新創、專家、應用者，不眠不休投入，有如多重宇宙真實上演。

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做為AI機器視覺的全球頂尖學者，史丹佛以人為本人工智慧研究院院長李飛飛，近期以寒武紀大爆發做為演說開場。她提到，寒武紀時期，動物出現視覺能力，加大物種間的生存競賽，進而激發演化速度，使地球物種變得空前繁盛。

而今天生成式AI的發展，就像是睜開了另外一隻眼，不但讓AI物種大爆發，也讓個人與企業，進入加速演化、淘汰的階段。

新功能、新玩家湧現，就怕追不上？
AI本質是工具，關鍵是練好基本功

此時的你，是否焦慮爆表？新功能日新月異，永遠追不完？B公司推出與A公司類似的AI產品，我要轉台嗎？聽說C公司也會有類似產品，還是我應該等一下？

個人擔心被AI海嘯殲滅，企業更陷入生死存亡恐慌。

但深呼吸，想一想，這些問題或許難解，卻未必複雜。

勤業眾信數位轉型服務負責人溫紹群用多數人都很熟悉的Excel當例子：「你要想，Excel出現很久，也可以做VBA（一種程式設計語言）、也可以做統計。」他點出一個關鍵：「怎麼用很重要。」

畢竟AI的本質還是工具，工具可以用來加值，但不會無中生有產生價值。

就如同高鐵的出現，加快點到點之間的移動，但如果你是一個沒有好產品在手的業務，交通省下來的時間，也不會讓你創造更大業績。

實際以台灣大哥大為例，他們先是有「反詐戰警」這個產品，才能透過AI的加值，去提高這個產品辨識偽冒網站的精準度。

如同台新金控資訊長孫一仕所說：「工具本身不會越俎代庖。」沒武功基底的人就算取得了倚天劍和屠龍刀，仍然無法成為武林盟主。

比起將資源和心力，大量投注在探索工具與鑽研技巧，真正決勝關鍵還是回到核心基本功。

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基本功強，AI才玩得好
個人知識要足、企業數據要夠扎實

所謂基本功，可以看成兩件事：知識基礎、應用場景。

所謂知識基礎，以個人來說，就是長年在腦中存下來的數據資料。就像是不論Midjourney這個圖像生成AI工具進化得多強大，如果本身對各種藝術風格沒有基礎了解、見識過的東西太少、沒有足夠多的辭彙，能生成的作品也有所局限。

反映在企業，基礎知識比的是人才和數據資料庫的深度。

如目前市場上雖然有強大的生成式AI工具出現，但不論是ChatGPT、Midjourney，都是屬於通用型AI，這些AI的訓練資料來自公開網路。實務上，這樣的能力未必能滿足企業的專屬需求。

台灣IBM公司技術長莊士逸表示，許多企業客戶想要透過AI解決商業流程上或產業知識的問題，但要訓練AI達成這項任務的數據，往往只存在企業內部。這樣的狀況在半導體這種高科技製造業，尤其明顯。

「AI這件事情絕對不是我要做AI就馬上做AI。」莊士逸說：「某種程度你要回去看我有沒有本錢做。」如果企業沒有把數據保留下來、沒有做資料的治理和清理，就猶如想開車，手邊卻沒有可用的動力來源。

以AI行銷科技公司iKala為例，他們不論是在產品開發或客戶服務產生的產業知識，都有數據留存，而且是經清理過，電腦可以直接讀懂，可做為AI訓練來源的結構化資料。

「GPT這個模型是可以吃這些東西，吃了就有這領域的知識，變成你公司的大腦。」iKala執行長程世嘉表示，他們藉由這樣的方式，已經訓練出專屬於iKala的企業客製化AI大腦。

應用在對外產品服務上，他以網紅搜尋引擎KOL Radar為例，接上他們的專屬AI大腦後，搜尋精準度比過去更高，反映在實際使用成效，已經從金融品牌客戶身上看到，網紅合作成效（互動率）可以達到同期間同產業平均值的300％。

讓AI變CEO分身，幫員工解惑
也能化身工作前輩，傳授技法免失傳

他們也將這個企業大腦應用在組織內部，做為企業典藏智慧，提升整體生產力的一種方式。

程世嘉表示，現在所有員工都可以透過iKala AI Labs這個入口使用加上iKala專屬智慧的ChatGPT，還有影像生成、翻譯、網紅搜尋等AI功能。甚至，他們也計畫要打造「程世嘉的AI分身」，未來新進員工對於公司大小事，都可以直接向執行長發問，每個員工也隨時可以和執行長展開一對一對談。

個人用AI為自己打造第二大腦，兩腦並用，可以讓工作效率翻倍；企業打造AI大腦典藏智慧，則猶如獲得一位學識、經驗豐富，並且還在持續學習成長，永不疲累、永不退休的AI前輩。

當AI能將過往必須靠口耳相傳的老師傅工法、超級業務心法、米其林廚師技法，都記錄下來，有這些「前輩」陪伴，生產線員工不用煩惱機器的參數設定、業務去拜訪客戶不怕踩到地雷、餐廳也不用擔心招牌菜失傳。

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但要像iKala在2個月內練出企業客製化AI大腦，除了得先有核心數據，更不可或缺的就是人才。

程世嘉表示，訓練企業AI大腦的過程中，其實有多達8成的時間花在調教，而要做好調教，需要有對AI中等程度了解的工程師。

但即使練出企業大腦，還有一個問題是：這個大腦要用在哪？

李飛飛認為，在AI的基礎之上，最終要問自己的問題是：「你需要什麼？你客戶要什麼？你產品要什麼？」她這句話，也說明了第2項核心基本功—應用場景的重要性。

就像是設計師使用Midjourney生成圖片，創造的價值來自於省下畫草圖的時間；廣告公司透過Midjourney生成圖像的價值在於，可以在提案階段給客戶清楚的視覺理解，降低後續溝通成本。若你沒有上述應用場景，生成的圖片就只是一張圖片而已。

「你一定要思考清楚你的核心到底是什麼。」信任科技公司走著瞧（Gogolook）執行長郭建甫以自家為例，表示過去他們的產品已經證明用戶痛點真實存在，現在要做的，就是借助AI讓App的使用者體驗和使用者介面變得更好。

「一定是基於自己原本的元素。」郭建甫強調。

因此，許多人提醒，以生成式AI做為創業題目很危險。程世嘉形容，本身沒有應用場域和商業模式的生成式AI公司，就像是站在子彈列車前方，一定會直接被撞飛。

實際上，當微軟、Adobe、Google等越來越多的大型軟體公司，開始在既有產品中加入生成式AI應用，將AI變成它們既有產品中的一項功能，這些巨擘的一個按鍵，就可能會讓新創多年心血化為灰燼，單單是過去這一個月內，這個可能被「一鍵賜死」的潛在名單上，又新增了不少公司。

例如，紅極一時的文字生成AI公司Jasper AI、AI寫作工具公司Grammarly等，恐怕都將面臨嚴峻的生存考驗。