生成式 AI 的風起雲湧，不僅帶來各種創新，也讓許多企業與教育現場紛紛投入應用與實驗。但「越早開始的人，越早掉坑」這句話也不假——在我這一路導入生成式 AI 的過程中，也踩過不少坑。今天這篇文章，就來分享我觀察到在企業與教育現場最常見的三大生成式 AI 迷思，以及我自己如何走出這些誤區、調整思維與實作方式，讓 AI 真正落地發揮價值。

迷思一：「只要丟資料給 AI，它就能自動理解並回答」

✅ 真相：資料不是越多越好，而是「越結構、越可解析越好」

許多企業一開始導入 RAG 系統時，會做的第一件事就是「大量上傳 PDF、Word、簡報、手冊」，覺得只要把資料餵給 AI，它就能「自動理解」並回答問題。這是我也曾經有的想法，結果卻在第一次測試時被潑了一桶冷水。

為什麼會失敗？ 因為這些資料：

• 結構混亂：PDF 裡的條列、表格、段落順序都無法清楚解析
• 無語意連結：上下文無關、段落不連續，導致 AI 找不到重點
• 無法向量化：不具備具體知識點，無法建立有效知識索引

🛠 我的解法：先整理資料、再做 chunk、才做向量化

我開始做以下優化：

1. 把 PDF 的資料手動切成 Markdown 格式，段落清楚、語意完整
2. 為每段資料加上 metadata，例如「部門名稱」、「設備代號」等
3. 使用多語向量模型（如 multilingual-e5）來做更語意準確的向量化

如此一來，大幅提升查詢命中率，也讓 AI 更能回到「知識應用」本質。

迷思二：「用最強模型就一定準」

✅ 真相：不是模型越大越好，而是要挑對「場景對應」的模型

在剛接觸 GPT-4、Claude 2、Gemini 的時候，很多人會認為：「用 GPT-4 處理公司問答最好」，但實務上我們很快就發現 —— 有些任務，GPT-3.5 不僅更快，而且夠用。

實際例子：

• 客服型 FAQ 回答 → 用 GPT-3.5 就能快速回應
• 技術知識回覆 → 可以用 GPT-4o 或 Claude 3 Opus，但要考量回應速度
• 模型推論速度、上下文長度限制、價格差異，也都是實務必須考慮的面向

🛠 我的解法：場景 + 預算 + 可解釋性 綜合評估

我們會根據下列條件來挑選模型：

• 對話型用途：使用速度快、價格低的 GPT-3.5 turbo
• 技術文件問答：使用 GPT-4o + 自訂 RAG chunking
• 多語應用場景：使用支持繁中或專業術語的模型（如 Claude 3）

迷思三：「AI 是萬能的教學助教」

✅ 真相：AI 是助教，但老師才是設計學習的關鍵

在教學現場，很多老師會問我：「那我是不是可以不用準備教材了？全部交給 GPT？」這是我過去也曾經期待 AI 可以自動幫我出題、教學、對話互動……但事實是：如果你沒設計好 prompt，沒設計好任務引導，學生只是跟一個閒聊機器人互動而已。

實際案例：

在我第一次把 GPT 引進課堂時，學生對話後最大的反饋是：「很酷，但不知道該聊什麼」。這讓我體悟到：

AI 能講得頭頭是道，但不是學生需要的學習對象。

🛠 我的解法：設計具情境、具角色、具任務的互動學習

• 使用 角色扮演式對話：AI 扮演面試官、客訴專員、技術工程師
• 搭配 prompt + 問題設計卡片，學生選題並引導 AI 回答
• 結合 任務導向式學習：例如讓 AI 扮演協助企劃一個校園活動的隊長，學生需與之合作提案

結語：真正的坑，是忘了「人」才是主角

生成式 AI 的應用，本質上是人與知識、技術、語言的互動。我們之所以會踩坑，往往不是技術不到位，而是忽略了使用者的提問方式、資料的原始狀況，以及學習者的動機與脈絡。

在這一波生成式 AI 的浪潮中，如果我們能時刻提醒自己：「我們不是在用 AI 解決 AI 的問題，而是在用 AI 解決人的問題」，那麼就能少踩許多坑，走得更穩、更遠。

📌 小提醒：你最近遇到的 AI 迷思是什麼？不妨留言一起討論看看！

📌 敬請期待：

Day 7｜回顧：過去一年我用AI做過哪些事