鐵人檔案
當 AI 說「完成了」，成果真的能直接使用嗎？本系列將以競賽提案、問卷研究、企劃撰寫、資料分析、簡報製作與數位工具開發等真實任務，實測 ChatGPT 與 Codex 的工作能力。30 天內，我會從需求拆解、指令設計、成果驗收、錯誤追查到迭代修正，記錄 AI 做對了什麼、在哪裡翻車，以及人類該如何判斷。最終整理出一套可重複使用的 AI 成果查核流程，幫助學生與企劃工作者在提升效率的同時，也能守住資料正確性、內容品質與決策責任。
AI 很會交作業，但不一定會對答案 你一定看過這種場面：請 AI 整理一份企畫、分析一份問卷，幾秒後它很有自信地回答：「已完成！」 標題很漂亮、條列很整齊、語氣...
昨天先訂出五項驗收標準，今天馬上遇到第一個現實問題：如果需求本身寫得像猜謎，AI 再聰明也可能交出一份「看起來對、其實沒對題」的成果。 所以 Day 2 不急著...
昨天我把模糊需求拆成驗收清單，今天接著問一個更危險的問題：清單寫好了，可以直接叫 AI 自己驗自己嗎？ 這就像考生交卷後，老師說：「答案你自己改，分數也自己填。...
昨天說到 AI 可以先自查，但「可追溯性」不能只看它有沒有貼網址。今天要驗收一個超常見的錯覺：答案下面排了三個來源，看起來很學術，真的就比較可靠嗎？ 先說結論：...
昨天驗了 AI 附的來源，今天來處理另一個很常見、也很讓人抓頭的問題：同一題問兩次，答案怎麼不一樣？ 如果只是請 AI 想晚餐，一次滷肉飯、一次牛肉麵，倒也沒什...
昨天同一題問兩次，答案各走各的。今天再往前追：是不是我下的指令，本來就讓 AI 有太多自由發揮？ 很多人把提示詞當咒語，覺得一定要很長、很專業。我的經驗反而是：...
AI 幫忙整理資料很快，但資料一多，我不可能每個儲存格都從頭看完。問題來了：只抽查幾筆，真的驗得出問題嗎？如果剛好抽到三筆都正常，會不會只是運氣很好？ 今天不用...
參加競賽時，最危險的瞬間不是沒有點子，而是點子太興奮，跑得比題目還快。簡報做完才回頭看評分標準，常會發現作品很精彩，卻沒有把評審要看的證據放進去。 我參與過不少...
有些企畫每一句都很有氣勢：打造、翻轉、全面提升、創造全新體驗。讀完讓人熱血，卻回答不了一個簡單問題——這個方案到底怎麼從痛點走到成果？ 我做過競賽企畫、飲品市場...
昨天把企畫的痛點、證據、對象、解法與衡量方式接回同一條線，今天來驗另一個很容易讓企畫瞬間膨風的地方：市場規模。 只要請 AI 估市場，它很快就能端出一串看起來很...
