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00:00:00,510 --> 00:00:04,090
本期節目由師父線上課程平臺贊助播出。

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00:00:04,950 --> 00:00:10,530
今天邀請到的李佳達老師,他25歲就當上30億公司的法務長,

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00:00:10,630 --> 00:00:18,080
三年內親歷日本三菱重工的併購,公司興櫃上市,最後走過破產、債務協商,

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00:00:18,460 --> 00:00:27,350
每一關他都坐在決策核心桌旁。這靠的並非是運氣,而是一套在任何時代都能不被取代的思考系統。

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00:00:28,120 --> 00:00:34,260
李佳達老師畢業於全球錄取率不到2%,比哈佛還難進的密涅瓦大學。

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00:00:34,380 --> 00:00:42,820
這所大學專門訓練跨領域思考還有決策能力。現在的你,並不需要花150萬出國唸書。

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00:00:42,900 --> 00:00:51,690
他已經把密涅瓦的思考訓練,結合真實職場的情境,整理成AI超級大腦課,直接交給你。

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00:00:52,170 --> 00:00:56,830
21天的任務帶你上手,20種實戰案例真正落地。

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00:00:56,968 --> 00:01:00,668
25個獨創AI工具,解決你的痛點。

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00:01:00,680 --> 00:01:04,120
一對一諮詢 打造你的AI超級分身!

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00:01:04,360 --> 00:01:10,100
現在報名參加體驗課,限時送指揮AI四步驟說明書。

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00:01:10,704 --> 00:01:19,585
想要了解這堂課更多的內容介紹,請點擊下方資訊欄的連結。AI時代不等人，別等有空再學喔

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00:01:27,547 --> 00:01:33,663
歡迎收聽大人的Small Talk,這是大人學的podcast,我是Bryan。

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00:01:33,910 --> 00:01:38,610
我想我們的聽眾應該很多人都是AI的重度用戶

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00:01:39,380 --> 00:01:49,280
這個我們在2024年的年底 我們那時候呢 那時候AI算是才剛開始吧 很多人都還在觀望 那時候如果你
還記得

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00:01:49,280 --> 00:01:59,000
你有聽我們節目的話 那時候我們就訪問了一個我認為是非常非常擅長這個思考方法的李佳達老師來到我們節目 

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00:01:59,000 --> 00:02:08,060
當時他其實就算是預言吧 就是告訴大家 AI真正的重點不是工具 是你背後的底層的思考邏輯 那時候我們聊了很多 現在一下兩年過去了

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00:02:08,699 --> 00:02:14,480
果然,現在這AI不得了,幾乎已經說什麼改變世界,一點都不誇張,

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00:02:14,840 --> 00:02:19,820
而且變成我們知識型工作者,每天甚至於,我老實說,我現在已經有點依賴它了。

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00:02:20,250 --> 00:02:26,550
可是呢,這時候你就會發現,真正AI不是去學什麼厲害的操作技巧,

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00:02:26,650 --> 00:02:34,430
也不是去比拼誰的模型最強,反而最後還是回到本質,就是我們的大腦怎麼去跟它連接。

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00:02:34,630 --> 00:02:44,130
所以今天非常開心,我們事隔兩年,又訪問到李佳達老師,來跟我們好好聊一聊,在這個AI時代,我
們真正該專注的點是什麼。

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00:02:45,150 --> 00:02:47,410
以防有這個同學,

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00:02:47,860 --> 00:02:51,660
沒有聽到上一集節目,佳達老師可不可以跟大家分享,介紹一下你自己。

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00:02:52,170 --> 00:02:54,890
哈囉Bryan,哈囉各位聽眾朋友大家好,我是李佳達。

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00:02:55,090 --> 00:03:04,990
那我自己本身其實是個法律人出身,然後我是個律師。然後從哈佛大學做完訪問學者回來之後,我第一
個工作是進到南科的科學園區做法務長。

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00:03:05,250 --> 00:03:14,210
然後後來就經歷了一系列的包括從興櫃準備上市,然後國際企業來併購,然後最後我們產業進行到破產
重組。

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00:03:14,770 --> 00:03:22,590
然後後來我進到行政院做整個全國的創業政策的統合,然後協助部長跟行政院長做相關的一些政策的設
計。

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00:03:23,000 --> 00:03:29,240
後來我進到一間比較特別的學校,叫做密涅瓦大學。為什麼會有這樣的一個奇怪的轉折呢?

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00:03:29,300 --> 00:03:36,780
是因為 像我自己在做企業法務長的時候,其實在那個工作之前,我沒有其他的工作經驗。我只當過律師
事務所的實習律師而已。

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00:03:37,060 --> 00:03:45,580
然後我就發現當我直接進去就是做到比較高的位置的時候,我進到那種就是很高壓力,然後很需要就是

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00:03:46,070 --> 00:03:53,330
各種不同思考模式運作的那個決策現場的時候,有時候我會驚慌失措,我會不知道從哪裡開始,然後我就
一直很好奇就是,

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00:03:54,140 --> 00:04:01,820
決策這件事情真的是可以學的嗎?然後尤其是我的人生又比較坎坷一點,就是我每次進到一個新的地方
,

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00:04:02,020 --> 00:04:06,640
那個組織通常都會遇到一些 起伏會比較大一點。

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00:04:06,920 --> 00:04:14,380
所以像我就看到我們走向上市,剛剛提到還有就是跟國際大的公司談併購,然後甚至走到破產清算,

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00:04:14,500 --> 00:04:21,380
每一個階段我都看著我們的管理層,他是怎麼面對這些危機的,然後或者是怎麼面對一些重大的談判。

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00:04:21,790 --> 00:04:26,810
然後我都常常在思考就是說,欸,如果我在那個位置,我有可能會做出更好的決策嗎?

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00:04:27,170 --> 00:04:30,350
結果後來,我就真的等到這所學校,叫做密涅瓦大學。

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00:04:30,470 --> 00:04:36,310
它是全世界第一所號稱就是 我不教任何知識,我要教你是人類底層的思維邏輯。

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00:04:36,590 --> 00:04:43,390
它的創辦人是一個創業家,所以他那時候就對就是全世界的那種大學教育就嗤之以鼻,就覺得那時候還

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00:04:43,630 --> 00:04:47,930
AI還沒出來,就是那都有互聯網了,我們幹嘛去學一堆、背一堆知識了。

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00:04:47,950 --> 00:04:49,690
已經查的到的東西為什麼還要去記它。

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00:04:49,810 --> 00:04:57,950
對,所以他就找了一個哈佛的研究團隊去研究說,人類這兩百年來有沒有一些底層最深刻然後最有效的
思維方法。

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00:04:58,090 --> 00:05:07,810
他們後來把它叫做思考習慣,他們整理大概八十個思考習慣。所以呢,這所學校就說好,那我們就來教
學生這些人類底層的思考習慣,然後大家都要學。

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00:05:08,340 --> 00:05:16,920
那他們那時候就是一個最震驚大家的一個數據,就是他們的大一學生去學了一輪這八十個思考習慣之後
,

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00:05:17,080 --> 00:05:24,740
然後去跟全美的大四應屆畢業生去考一個問題解決的考試,結果竟然幹掉99%的大四畢業生。

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00:05:25,300 --> 00:05:26,820
看來是抓對方向。

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00:05:26,940 --> 00:05:33,660
對,然後因為他們後來做了一個長期研究,發現就是,這些大一的學生其實在學思考習慣之前,

49
00:05:33,740 --> 00:05:40,220
他的能力沒有這些大四畢業生強。但是學完之後呢,他們直接一年之內增加了20%的問題解決能力。

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00:05:40,620 --> 00:05:46,960
但他們另外發現一個非常有趣的現象是,這些大學生如果是其他學校的學生,比如說你是什麼哈佛經濟
系啊,

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00:05:47,040 --> 00:05:53,180
或者什麼MIT的資訊科學系,你經歷了四年某一種專業領域的長期的培訓,

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00:05:53,690 --> 00:06:02,370
你的問題解決能力只能提升3%,然後他其實就間接證明一件事情,就是如果你只在這個時代這麼複雜
的年代,

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00:06:02,410 --> 00:06:05,370
你只學一種專業知識,你很難解決複雜的問題。

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00:06:05,910 --> 00:06:12,130
對,所以我那時候就看到這個數據,我就覺得,喔,那我一定要去體驗一下這個學校是怎麼教的。結果
果然一進去就是震撼教育。

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00:06:12,290 --> 00:06:16,770
那個,我們每一堂課,老師有被嚴格限制 老師的說話時間。

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00:06:17,270 --> 00:06:22,330
老師的說話時間不能超過15%,然後我們每一堂課都是要實際應用這些思考習慣來解題。

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00:06:22,730 --> 00:06:30,770
然後就變成,老師就是一直拋不同的案例,不同的數據,然後就叫大家馬上現場解。然後那個壓力很大
。我是第一個錄取的臺灣碩士生。

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00:06:31,290 --> 00:06:36,230
我們第一個學期就走了一半人,就是大家覺得壓力太大了,然後就真的是受不了。

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00:06:36,630 --> 00:06:43,690
但是這種學習方法真的 我覺得很有效,而且我後來也覺得這是AI時代幾乎是唯一的學習方法,

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00:06:43,770 --> 00:06:50,910
就是你要把你自己放在這些實際的情境裡面,實際地去解決問題,不能再去聽演講背答案,那是沒有用
的。

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00:06:50,990 --> 00:06:52,610
對,其實我們從

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00:06:53,980 --> 00:07:02,140
人類最近幾年這種知識的大爆炸,一開始變成以前資料,你有資訊你就很值錢,對不對,資訊不對等。

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00:07:02,240 --> 00:07:07,020
後來有了網路之後,資訊不值錢了,那靠知識,你有知識變得很值錢。

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00:07:07,160 --> 00:07:14,560
現在知識也不行了,因為這個AI它透過整個分析,它得到的知識是又快又好,品質又高。

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00:07:14,780 --> 00:07:18,090
所以那接下來該怎麼辦,最終回到思考。對。

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00:07:18,590 --> 00:07:27,650
對不對,你怎麼去定義這個問題,你怎麼去解這個問題,反而你去背這些知識,然後你去手上握有很大
量的資訊,其實都已經不是珍貴的資產。

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00:07:27,810 --> 00:07:29,830
對,就是重點是你能不能拿出來用,

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00:07:30,030 --> 00:07:36,030
所以很多人在說其實到了2026年啊,我們說我們跟AI的蜜月期已經過了,什麼意思呢?

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00:07:36,030 --> 00:07:45,330
就是大家之前常常就說,我們用AI然後可以做vibe coding啊,然後就是可以馬上生成一個好漂
亮的儀錶板之類的,但對不起哦,那些東西都沒有用。

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00:07:45,510 --> 00:07:46,930
蛤,我現在才開始搞這個欸。

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00:07:47,510 --> 00:07:48,010
應該說,

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00:07:48,400 --> 00:07:49,860
它不見得是真實有用的狀況。

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00:07:49,940 --> 00:07:51,220
真正不是最有價值的部分。

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00:07:51,480 --> 00:07:53,540
對,或者說它有沒有辦法幫你創造價值。

75
00:07:53,620 --> 00:08:01,900
去年的那個McKinsey就做了一個研究嘛,就是有61%的企業就是全部都在打水漂,
你投了AI全部都,你不只沒有回收,甚至還在賠錢。

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00:08:02,420 --> 00:08:12,320
所以到底能不能夠創造價值的差別就在於說 你把AI當玩具 還是把它當真的能夠產生價值的工具 我舉一
個例子 像我有一個學生他是

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00:08:12,320 --> 00:08:16,940
臺中工具企業的行銷長 然後他自己也蠻會想事情的所以

78
00:08:16,940 --> 00:08:26,880
他那個時候想說那我就去找了一個全世界最貴的CRM的一個系統的模板的樣子 他就把它copy下來
然後就叫AI就說 好那你幫我把我現在這

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00:08:26,880 --> 00:08:31,120
700多封的郵件用它的這個CRM的模板直接把我的信件歸類

80
00:08:31,580 --> 00:08:39,220
然後AI就馬上做出來了,就做出一個超級漂亮的儀錶板。所以哪些信件還在報價之後,哪些信件要跟追
,然後什麼全部都分類好了。

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00:08:39,440 --> 00:08:45,120
他覺得太棒了,他點擊每一個信件還會看到信件全文喔,他覺得這一切都太完美了。

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00:08:45,590 --> 00:08:54,380
但是後來他還是報名我的課,然後來跟我約諮詢,然後他就跟我說,好像發現這個儀錶板沒有什麼用,
就沒有這種創造實際的價值。

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00:08:54,540 --> 00:09:00,740
我說怎麼了?他說他看到幾個問題,就是第一個,這個儀錶板它其實比較像是一個快照,

84
00:09:01,170 --> 00:09:07,850
就是他做的那一刻的所有的七百封信,分類好了之後,他就開始處理裡面每封信,

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00:09:07,950 --> 00:09:09,870
他處理完不會自己跑到下一格,

86
00:09:10,030 --> 00:09:14,410
就變成說你還要再重新再prompt,然後再出一個新的儀錶板,

87
00:09:14,630 --> 00:09:23,170
然後他發現一個很重要的問題就是,它不懂他的商業邏輯,像他們的工具機很多國家,他賣到30幾個
國家,大部分都是找代理商,

88
00:09:25,030 --> 00:09:31,030
所以AI它不懂他們的做事情的方法,會把某一個代理商,它其實底下可能有8、10個客戶,

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00:09:31,110 --> 00:09:36,390
但AI以為那10個客戶都是同一個人,都是那個代理商的email,所以它就全部歸在那個代理商底
下,

90
00:09:36,510 --> 00:09:39,670
所以它就沒有看到它其實底下有好多客戶需要跟隨,

91
00:09:39,770 --> 00:09:41,830
它只看到那個人,那就漏單了。

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00:09:42,290 --> 00:09:50,110
對,那這是它不懂他的企業邏輯,他真正覺得難用的地方在於說,好,他就算這套那個儀錶板做好,

93
00:09:50,150 --> 00:09:55,670
也是他在用而已,所以他底下的業務到底現在目前有幾單,然後跟著的狀況他抓不到,

94
00:09:55,850 --> 00:10:03,510
他後面就是 他們這個業務部門接了多少單,行銷部門看不到,所以他們一直在猶豫說,到底要不要投今
年的哪一個展會啊,

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00:10:03,570 --> 00:10:06,150
要不要加資啊,行銷預算,他看不到這個儀錶板。

96
00:10:06,610 --> 00:10:13,690
再來執行長也看不到,所以他也不知道說,所以他們現在每個業績做到哪裡,後面有多少單在
pipeline上面,所以執行長也不知道說,

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00:10:13,750 --> 00:10:22,510
那今年到底我們還要不要再繼續接,還是已經過剩了,然後他們沒辦法判斷。所以說如果你沒有把這個
儀錶板接到工作流裡面,都是沒有用的。

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00:10:22,570 --> 00:10:28,980
所以後來像我們在諮詢裡面要做的幾件事情,第一個事情是,你要先讓AI懂你的產業邏輯。

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00:10:29,340 --> 00:10:33,160
所以最簡單的做法是什麼?當然就是把你的官網全部爬下來嘛,

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00:10:33,240 --> 00:10:34,420
做成是一個知識庫。

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00:10:35,070 --> 00:10:41,410
這個事情是我在做很多資訊的時候,很多人他們說,反正需要我們就去爬官網就好了,或者是,但他們
都沒有做這件事。

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00:10:42,030 --> 00:10:51,670
結果有趣的事情是,把官網資料全部爬下來之後,我竟然還發現他們的一個很重要的漏洞,就是我告訴
他說,你知道你們官網正在被攻擊嗎?

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00:10:52,190 --> 00:11:02,090
然後他們其實在某個頁面裡面,由於他們的那個產業新聞當中,已經被國外的賭場惡意植入了十幾篇各
種賭場的廣告文,他們自己都沒有發現。

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00:11:02,710 --> 00:11:07,190
對,所以就是你自己現在對於你的那個知識庫的內容,到底掌握度有多少?

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00:11:07,830 --> 00:11:13,610
然後其實大部分人是沒有的 那至少我們現在好發現了 那我們現在有一個他們的產業知識庫所以

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00:11:13,610 --> 00:11:18,910
我就用這個產業知識庫做了好幾個AI的reviewer就是它是檢驗者

107
00:11:18,910 --> 00:11:28,910
所以它就會去判斷說 每個信裡面 哪些其實是應該是不同的客戶 然後如果不知道的時候 它會問他這個客戶該怎麼歸類 它不會漏單了

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00:11:28,910 --> 00:11:32,930
這件事情先搞定 我們說為什麼思考習慣很重要 所以第一個這個業務長,

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00:11:33,620 --> 00:11:38,700
他很會用AI,他其實算很會用AI的,你會做到這個程度。但他第一個,他沒有問對問題。

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00:11:39,180 --> 00:11:45,280
所謂沒有問對問題就是,他以為他需要的就是把他的代辦事項全部變成可視化,但不是。

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00:11:45,540 --> 00:11:54,580
他真正需要問的問題是,你要怎麼把你現在跟客戶的這個所有從售前到售後的流程,接到工作流,讓所
有人都看到。

112
00:11:54,880 --> 00:11:59,800
這纔是他真正要問對的問題。然後再來我們剛剛講的第二個,叫做證據基礎。

113
00:12:00,790 --> 00:12:06,710
AI到底怎麼知道你們這個工作流怎麼跑的?如果你是直接就丟信件叫他整理,它是不知道的。

114
00:12:06,750 --> 00:12:14,710
所以我們剛剛一定要先做好他的公司的知識庫,所以後面纔有辦法follow up。然後我覺得最
後還有一個很重要的思考習慣,叫做可驗證性。

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00:12:14,970 --> 00:12:22,350
就是我們剛剛其實透過他的知識庫,它理解他的之後,它把他整個流程,我們卡好多的就是檢驗官,

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00:12:22,470 --> 00:12:24,670
來確認說AI有沒有錯。

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00:12:25,040 --> 00:12:32,360
而且,AI不會盲目的告訴你說,如果它,我們會給他信心水準,如果AI沒有把握,它就會拉出來讓人來做
判斷,來做決定。

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00:12:32,540 --> 00:12:39,140
所以加了這好幾層的思考習慣進去,然後我們現在重新,一樣是設計一個技能包而已喔,
一個Cloud技能包,

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00:12:39,280 --> 00:12:46,420
然後他們的每一個不同的,他們的業務安裝之後會看到一個介面,行銷長會看到一個介面,然後業務長
看到一個介面,

120
00:12:46,500 --> 00:12:50,560
執行長看到一個介面,然後一個人改一個資料,後面全部連動。

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00:12:51,190 --> 00:12:57,810
這才叫做真正用AI幫他創造價值。你看,就我們剛剛講的,他們都在用同一個AI,我也是在用同一
個AI,

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00:12:58,010 --> 00:13:06,010
我們都在用Cloud Fable,但是為什麼做出來,我們實際能夠產生價值,然後可以真的實際
讓他們就是,

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00:13:06,130 --> 00:13:09,930
不只不會漏單,而且讓他們所有的每一個單,每一個人都看得到。

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00:13:10,460 --> 00:13:16,740
我覺得以前我們不管是要讓企業更強或是讓個人更強都好,

125
00:13:16,780 --> 00:13:24,540
我們其實最終都是看這個人的資質好不好,他學歷高不高,他學習能力強不強,他知道的事情多還是少
。

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00:13:24,780 --> 00:13:28,240
可是我覺得在AI出來這整個變成一個革命,

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00:13:28,600 --> 00:13:35,480
因為變得說 現在AI用的好跟用的不好的人其實跟他原本的知識含量跟他學歷高不高已經沒有關係了。

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00:13:36,060 --> 00:13:44,040
甚至有一些人不會寫程式,可是他對於商務流程很熟悉的,他甚至可以寫出一個屌打工程師系統的東西
。

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00:13:44,420 --> 00:13:53,580
所以這件事情真的是很誇張,我自己在用AI的時候有感覺。那剛剛佳達講的一個例子是一個企業裡面
,怎麼把工作流程化成一個AI。

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00:13:53,780 --> 00:13:55,660
我想要先退回來講個人好了。

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00:13:55,820 --> 00:13:57,960
我自己就發現,其實像...

132
00:13:58,970 --> 00:14:03,750
像前一陣子好了,我們公司裡面有一個業務上的問題,其實是一個很簡單的問題。

133
00:14:04,130 --> 00:14:10,430
然後呢,我的同事來問我,我就跟他說,這東西我也不知道,可是你為什麼不問AI呢?

134
00:14:10,810 --> 00:14:19,450
然後他就說,有啊,我有問啊,可是他給的答案沒有用啊。我說 是嗎?然後我馬上當著我同事的面,就
問了一個問題。

135
00:14:19,830 --> 00:14:28,330
結果AI給了非常好的答案。我就說,欸,AI給的這三個建議還蠻好的耶。是我沒想到,而且我覺得
是合理的。結果我同事說,蛤?

136
00:14:29,020 --> 00:14:33,720
我第一次我同事這麼興奮,要看我的電腦,說老闆我要看你的電腦,你怎麼問的?

137
00:14:34,140 --> 00:14:40,780
結果一看他很震驚,他馬上用手機把他拍下來,因為同樣的問題,他問的方法根本沒有得到答案。

138
00:14:40,940 --> 00:14:47,820
我想這是很多,我們就先不談做vibe coding什麼,企業導入,我們就談你有一個問題你想
問AI,

139
00:14:48,020 --> 00:14:56,060
這個最簡單的操作,把AI當對話器好了,也可以差到很多,你覺得 

140
00:14:56,160 --> 00:14:58,420
我其實曾經試著想,因為很多人問我這個問題,我覺得我講不太清楚,

141
00:14:59,030 --> 00:15:05,450
我只能說跟你的思考邏輯有關,可是你可不可以試著去把它講清楚,為什麼同樣我們問AI一個問題,

142
00:15:06,000 --> 00:15:11,740
為什麼有人就可以得到很好答案,有些人就是沒什麼用,AI感覺在講一些廢話。

143
00:15:11,880 --> 00:15:18,930
這其實有很多的研究都顯示就是說,你如果沒有教AI怎麼想,AI的效率是很差的。

144
00:15:19,070 --> 00:15:20,050
你還要教他怎麼想。

145
00:15:20,150 --> 00:15:26,250
像我記得看到一個研究是說,如果你直接prompt,就是你直接叫它幫你做事情,它的準確率是20%。

146
00:15:26,750 --> 00:15:32,170
然後你只是叫它用思維鍊 至少先稍微釐清一下 你該用什麼步驟想事情 準確率會到50%

147
00:15:32,170 --> 00:15:33,570
給它思考的步驟

148
00:15:33,650 --> 00:15:43,550
對,但這只是第二步喔 所以像我們講的就是如果你有這些底層的思考習慣 就是你告訴它在什麼狀況之下該用什麼東西 我們叫meta-thinking

149
00:15:43,550 --> 00:15:53,510
就是一些元思維的小磚塊 然後它如果有這個東西的話 它的準確率可以直接到70% 我覺得下一個 問題很多人就會說 好吧 那又不是所有人都會去上密涅瓦大學 

150
00:15:53,510 --> 00:15:54,390
目前它的入取率比哈佛還要低

151
00:15:55,510 --> 00:16:02,150
那甚至很多人花了很多時間去學思考,好像也不見得學得起來,那怎麼辦?所以其實我後來發現

152
00:16:02,840 --> 00:16:05,840
其實,AI實在的學習方式 好像可以不太一樣。

153
00:16:06,000 --> 00:16:10,760
我從一個故事裡面得到一個啟發,就是那個人類西洋棋的棋力大爆發,

154
00:16:10,860 --> 00:16:18,040
其實是在1997年那個IBM的深藍AI打敗了人類第一屆的棋王的時候,那很多人想說,

155
00:16:18,100 --> 00:16:23,600
那那個時候為什麼那些西洋棋手就不會喪志,就說反正我打不贏AI就算了。

156
00:16:23,720 --> 00:16:29,960
他們不是耶,他們就開始去研究AI的棋步,然後發現為什麼AI可以想出人類幾百年來都沒有想出的
東西。

157
00:16:30,590 --> 00:16:35,010
然後,在這20年間,人類的西洋旗大師抬頭多了三倍的人。

158
00:16:35,640 --> 00:16:42,660
所以他的棋力是非常指數型地進步的。所以我覺得應該要反過來是,如果我們可以先教AI這些底層思
維的邏輯,

159
00:16:42,760 --> 00:16:49,760
然後我們在遇到實際的困難跟問題的時候,讓AI來教我們怎麼用,然後我們透過這樣來學,是最有效
的。

160
00:16:50,140 --> 00:16:56,360
所以像密涅瓦大學的聯合創始人有一個斯蒂芬·科斯林教授,他寫了一本書叫做《AI時代的學習方法
》,

161
00:16:56,660 --> 00:17:02,500
他發現AI時代最重要的兩個學習路徑,一個就是主動學習啦,這個大家講很多了,

162
00:17:03,350 --> 00:17:13,430
就是像各位聽眾 如果你們自己有買 比如說很多的線上課啊 或是什麼的 就是你要知道說 這種被動式打開一個影片 然後在那邊聽著 然後把它當podcast的狀態的學習方式

163
00:17:13,430 --> 00:17:23,329
已經是很難學進去的 你必須要把自己放到主動的位置裡面 那這件事情我覺得大家很多人都已
經知道 而且已經在強調 但我覺得第二點 他強調的一個是

164
00:17:23,329 --> 00:17:28,089
很有趣 就是他說 真正你會記得的方法不是刻意練習

165
00:17:28,569 --> 00:17:35,830
他有去做大量的實證研究發現,你就算一萬小時啊,你真的在做那個東西,如果你只是為了刻意而刻意
的話,你還是很容易忘記。

166
00:17:35,930 --> 00:17:42,710
但什麼東西你不會忘記?他提出的概念叫做附帶學習,incidental learning,他的概念就是說,

167
00:17:42,830 --> 00:17:49,910
如果你現在真的去解決一個問題,結果你在解決那個問題的時候,真的用到了某個東西,然後用這個方
法,

168
00:17:49,930 --> 00:17:55,730
結果你真的解決那個問題了,然後你的腦袋裡面就會有 啊哈moment,就會亮個燈泡起來,然後你
就一輩子忘不掉這個東西了。

169
00:17:56,310 --> 00:18:03,170
然後像我自己有個學生,他是那個半導體的設備工程師,然後有一次就是遇到一個大的那個bug,然
後沒有人都抓得到,

170
00:18:03,210 --> 00:18:11,250
然後後來就跟我們就有訓練過這個幾層思維的AI討論,然後AI就說,那不然你可以用一個思考習慣
叫做多層次分析,

171
00:18:11,310 --> 00:18:21,130
Multi-level analysis,把現在這個問題層分成是環境層啦,或者是硬體層、軟
體層,或是通訊層,然後每一層你可以去check哪些事情

172
00:18:21,250 --> 00:18:23,870
他就照這個清單去check,就真的找到問題在哪裡。

173
00:18:24,410 --> 00:18:28,710
重點是什麼?重點是,經過這次個事件,他就會了這個思考習慣欸。

174
00:18:28,950 --> 00:18:36,430
所以下一次他們又遇到設備故障的時候,他就可以直接調度AI說,欸,AI,請你幫我用多層次分析
來分析這個問題。

175
00:18:36,770 --> 00:18:43,170
那這個就是他學習這個路徑最快的方法。對,所以變成說你要,現在就學習任何東西的時候,你要去思
考是,

176
00:18:43,250 --> 00:18:51,790
問有沒有一個使用的情境,直接下去用它,然後用到你發現有用,然後你的大腦就會說,喔,這個東西值得被記起來,你就會了。對。

177
00:18:52,370 --> 00:19:02,210
這個讓我想到一個例子耶 就是我們家有一個小朋友 那個以前學英文都學得很爛 成績很差 結果後來他為了要打一個遊戲

178
00:19:02,210 --> 00:19:05,670
那那個遊戲 他很喜歡玩 可是剛好沒有中文版 這是日本來的遊戲

179
00:19:06,360 --> 00:19:11,980
他對學語言真的是很沒興趣。英文就是一個例子 學得很差。結果他日文超強欸。

180
00:19:12,160 --> 00:19:19,400
因為他為了要了解那個遊戲的故事情節,他自己去查自己去練。現在我們很多日文看不懂的都問他,他
都會。

181
00:19:19,600 --> 00:19:26,760
是不是有點像是你講的,他其實不是為了學而學,不是去刻意練習,而是 他是想解決一個問題。

182
00:19:26,780 --> 00:19:27,500
對,
他要把它用。

183
00:19:27,620 --> 00:19:30,500
對,然後順便 就是你講的附帶學習。

184
00:19:30,640 --> 00:19:31,140
對,就學會了。

185
00:19:32,030 --> 00:19:39,670
對,我覺得 Bryan 提到一個非常好的例子。所以這其實另外也顯示一件事情就是,我覺得不要
再用年紀來看 AI 時代的差距了。

186
00:19:39,770 --> 00:19:47,530
小朋友有時候學的事情,他可以瞬間直接超越大人的程度。像我自己的侄兒,他是在美國唸書,他是田
徑隊的隊長。

187
00:19:47,960 --> 00:19:55,020
所以他想說那我要怎麼樣增進我的那個田徑的動作的效率 然後就當然他的爸爸都會幫他拍影片嘛 

188
00:19:55,020 --> 00:19:58,100
但是拍影片沒有用啊 就還是不知道我到底什麼地方要怎麼改

189
00:19:58,100 --> 00:20:08,120
所以他就去搜尋目前在運動攝影上面 他們怎麼做分析的 然後就發現有人share一個就是共享資源就是 可以把運動你在跑步時候的影片轉成就是大家有沒有看到

190
00:20:08,120 --> 00:20:15,380
那種特效影片裡面就是 變火柴人他就抓你每一個身體的動力鏈 怎麼怎麼傳導的

191
00:20:15,900 --> 00:20:25,820
然後他就把這個技能包下載下來之後 就開始去分析自己的跑步影片 然後去改善自己的動作 這本來是在可能大聯盟球探才能做的事情 

192
00:20:25,820 --> 00:20:35,840
就現在一個高中生就能做了 所以現在這個時代 AI就是把像剛剛一開始Bryan提到 它把所有知識跟經驗 一開始的那個差距 一次彌平 所有人都可以得到

193
00:20:35,840 --> 00:20:39,660
這個世界上最好的best practice的實踐 然後從那個地方開始

194
00:20:40,500 --> 00:20:49,960
這真的是我們在做教育領域多年,我們也是有這樣的結論,你這個動機很重要。我曾經看到不知道哪一
個專家講,他說他是

195
00:20:50,840 --> 00:20:58,300
這個AI樂觀主義者,他認為AI永遠不會取代人,他說AI早就比人聰明瞭,比人厲害了,可是AI
不會取代人,為什麼?

196
00:20:58,460 --> 00:21:05,240
他說因為AI沒有動機,沒有慾望。我一開始還聽不懂這跟動機慾望有什麼關係,後來想想,我大概可
以理解,

197
00:21:05,360 --> 00:21:08,960
因為AI它其實是一個被動的工具,它沒有慾望。

198
00:21:09,100 --> 00:21:16,460
好,當然電影寫說什麼AI想要征服世界,我認為這個現在看來還是比較抽象,因為它征服世界要幹嘛
呢?對不對?

199
00:21:16,900 --> 00:21:20,380
可是人有慾望,我想要跑得更快,我想要球打得好。

200
00:21:20,770 --> 00:21:24,430
我想要解決我公司經營的問題,我想要這個遊戲過關。

201
00:21:24,930 --> 00:21:31,320
這些都是慾望,所以真的我覺得搞不好回到最終,你學習還是要有個強烈的動機。

202
00:21:31,760 --> 00:21:39,220
就像這個,去年開始大家都在做vibe coding,我身邊很多朋友在做,然後我覺得這個東西
好像蠻有趣的,

203
00:21:39,360 --> 00:21:46,040
這個不需要程式設計師也可以寫程式,可是其實我拖了大概三個月,我沒有做出任何一個project, 
因為我沒有慾望,

204
00:21:46,380 --> 00:21:49,840
我不知道我學這個要幹嘛,寫程式幹嘛,我做個網站,然後呢。

205
00:21:51,220 --> 00:22:01,200
後來我在前一陣子突然有一個需求出來了 因為我要幫客戶設計一個回訊系統 就是我們有一門課 

206
00:22:01,200 --> 00:22:06,240
在教線上課 要教大家怎麼說話 可是呢 同學會交作業 然後我以前要一個一個改

207
00:22:06,810 --> 00:22:15,610
然後有時候沒空 同學作業放在那邊 一個月我都沒回他 也很對不起這個同學 那我就突然想說 我可不可以把我這個課程所有的內容通通丟給AI

208
00:22:16,310 --> 00:22:23,070
叫它扮演我的角色,幫忙改同學的作業,然後我就開始寫vibe coding,就其實我一個下午就把它搞
定了,而且效果非常好,

209
00:22:23,190 --> 00:22:29,730
它會告訴你 你這個對話,這個根據哪幾章的原理,你講的不夠好,你的PR是多少,

210
00:22:30,010 --> 00:22:36,890
在100個人裡面 你這個溝通方式大概佔多少,然後它會引述你 建議你回去看哪一章,然後我給你一個
範例的答案,

211
00:22:36,990 --> 00:22:40,590
其實我一個下午就把它弄好了,然後我就發現這個東西好棒,

212
00:22:41,300 --> 00:22:43,980
可是,也得要有這個渴望,想解決問題。

213
00:22:44,200 --> 00:22:50,740
對,有那個痛點。然後其實這也是我,我自己在做這堂課的時候,我很想要做的就是,一對一諮詢。就
是我覺得,

214
00:22:51,410 --> 00:22:58,890
很多人就說我是為了學思考來的,但我覺得不是,你是為瞭解決問題來的。所以我還是要先幫你找到你
現在最迫切要解決的問題。

215
00:22:59,210 --> 00:23:07,750
很多人沒有意識到,他其實現在正在面對的問題或困難,其實如果稍微轉一下,然後AI就可以直接幫
你把這個問題給幹掉,非常容易。

216
00:23:08,050 --> 00:23:16,290
但就是你要怎麼去找到你現在那個痛點。我舉個例子,就是像我有一個學生,他是那個日系企業的中高
階主管,

217
00:23:16,430 --> 00:23:18,190
然後他現在面對的困難就是,

218
00:23:18,750 --> 00:23:26,090
就是他的下面的年輕世代的主管,就是跟他們的行為,尤其是那種,就是日本企業很重視那種,

219
00:23:26,710 --> 00:23:31,010
那種一些行為的,該怎麼講,就是它一些價值觀啊,或是一些那種行為,

220
00:23:31,090 --> 00:23:31,690
職場倫理的東西,

221
00:23:31,690 --> 00:23:35,690
但是他都不知道怎麼教,然後那個覺得很困擾。

222
00:23:35,950 --> 00:23:42,350
那我就說好,那你覺得AI可以幫你一些什麼忙?那其實現在他們的那個公司制度非常完整,他們什麼
360啊,

223
00:23:42,370 --> 00:23:51,710
這種就是各種評估,然後那種個人的review,個人的那種教練全部都有做,而且每一個都有做很
完整的那個逐字稿的記錄等等,資料是很多的。

224
00:23:52,060 --> 00:24:00,980
那我就問他說,所以有了AI,你又有這些過去的這些跟他們互動的紀錄,那你可以怎麼樣去創造每一
個人他們的那個行為改變的方式。

225
00:24:01,460 --> 00:24:10,500
最後我們就找到一個思考習慣,叫做行為塑造。行為塑造在密涅瓦這個架構裡面,它的概念就是
說,你怎麼樣讓改變比不改變更輕鬆。

226
00:24:10,860 --> 00:24:18,540
對,然後就是創造每一個人獨特的改變路徑。所以呢,然後他說這些東西我沒有學過,沒有學過行為經
濟學怎麼辦?

227
00:24:18,900 --> 00:24:26,920
你不用學過啊,這市面上已經這麼多的書。然後我們就去找一本就是市面上最紅的行為科學的書,就叫
行為。

228
00:24:27,100 --> 00:24:29,420
然後把它作為基本的建模的概念。

229
00:24:30,300 --> 00:24:38,920
他就用這個模型 直接把所有他的這些那個主管的這些行為模式 全部丟進去,然後就建立出了每一個人的行為塑造的策略。

230
00:24:38,980 --> 00:24:48,880
好,你現在第一步,下一次的教練要跟他談什麼,然後請他先做哪一個小事情,然後多久要去追他一次
,然後他追完之後他回來之後,他怎麼回 你要怎麼回他。

231
00:24:49,400 --> 00:24:58,980
然後每一個人都有獨特的一個應對方法,然後發現,哇,天啊,原來可以做到極致的客製化,而且每一
個都這麼有效,那就是AI能夠幫你做到的事情。

232
00:24:59,460 --> 00:25:07,440
我感覺有點像是,以前假設我們的知識是一棟房子的話,以前我們要學習怎麼去拌水泥,

233
00:25:07,520 --> 00:25:10,920
怎麼去組鋼筋,現在不用了,

234
00:25:11,820 --> 00:25:14,540
現在,所有的知識透過AI 變成一個個樂高積木。

235
00:25:14,700 --> 00:25:15,440
對。對不對?

236
00:25:15,720 --> 00:25:22,460
你只要腦袋裡你大概想要解決什麼問題有一個構想,其實這些積木都存在,甚至像你剛剛講的,你根本
不用去讀那本書。對。

237
00:25:23,020 --> 00:25:29,640
以前是,噢天啊,我要解決一個人類行為的問題,我可能得回學校唸個心理學碩士,或至少得看一本書
吧。對。

238
00:25:29,980 --> 00:25:33,150
看完,通常也不一定馬上學到東西。

239
00:25:33,390 --> 00:25:41,190
現在你根本不用看這書,你只要知道這些積木在哪裡,你只要知道你想達成什麼目標,把這些積木找出
來,然後讓AI幫你去拼。

240
00:25:41,910 --> 00:25:49,270
其實就完成了。可是我還是有一些問題,就是我自己身邊有一些同學,他可能平常的工作,

241
00:25:49,390 --> 00:25:53,330
像你剛剛舉的很多例子,他可能本身是經營者,或是流程的擁有者。

242
00:25:53,950 --> 00:26:04,070
那或者是工程師 他有個技術問題 他在產線上他要解bug 可是事實上我認為其實職場裡面可能有百分之
六七十的人他的工作本來就是

243
00:26:04,070 --> 00:26:06,310
比較被動性的 比如說他是助理

244
00:26:06,310 --> 00:26:12,410
老闆叫他幹嘛他就幹嘛 他是行政這個員工要請假要送表單

245
00:26:13,330 --> 00:26:20,850
他只是流程裡面的一個螺絲釘。我發現這個族羣的人是最,怎麼說呢,他們很惶恐,因為AI直接取代
他們。

246
00:26:21,410 --> 00:26:29,270
第二個,他想學AI,可是他不知道,腦中一片空白,我不知道我要解決什麼問題,因為我平常就沒有
在解決問題,我也沒有要架什麼系統。

247
00:26:30,550 --> 00:26:33,770
像這樣的族羣,可能也有一些是佳達的學生,對不對?

248
00:26:33,970 --> 00:26:41,530
對,就是我這次的課,學生好廣,就是各種領域各階層都有,然後像我覺得比較,我們說比較初階的工
作,

249
00:26:41,730 --> 00:26:48,510
我們說海嘯第一排的這些受害者,但是你會發現當他們學會一兩個思考習慣之後,哇,他們的工作的那
個體驗,

250
00:26:49,050 --> 00:26:56,530
給人家的體驗就完全改變。有一個例子,可能那個 Bryan 會蠻有感,因為 Bryan
應該常出去講課,然後你會收到一些課程問卷嘛,對不對。

251
00:26:56,830 --> 00:27:06,210
然後,我之前常常收到那種,就是完全沒有整理過的問卷,就是一個 Google 表單,然後告訴
你什麼什麼分數之類的,然後我都不知道到底要看哪裡。然後像有一個行政助理,他就是,

252
00:27:06,670 --> 00:27:12,430
那他就去問AI說,所以我該用什麼思考習慣來整理這個問卷,然後讓大家會最容易閱讀。

253
00:27:12,530 --> 00:27:14,050
這個問題也可以問AI。

254
00:27:14,050 --> 00:27:20,210
對,然後AI超級大 就跟他說,你可以用受眾這個思考習慣,所以他就去讀了他的問卷內容說,

255
00:27:20,290 --> 00:27:30,150
所以這裡面的評價有包括給講師的,給行政團隊的,給招生團隊的,所以他就直接用不同的主體,然後
整理成不同的format,然後每一個人就看自己各自想看的東西。

256
00:27:30,740 --> 00:27:35,180
然後光整理這個東西之後,大家都省事非常多,然後就對這個助理讚不絕口。

257
00:27:35,540 --> 00:27:38,660
OK,好,我確認一下,我有聽懂你的意思。你是說,

258
00:27:39,610 --> 00:27:46,190
連我不知道怎麼去拆解這個問題,我都可以請AI先了解密涅瓦的這些思考模塊。

259
00:27:46,430 --> 00:27:51,230
我們把這些思考模塊,我也不用去背這幾個80個思考模塊,我把這些思考模塊丟給AI,

260
00:27:51,430 --> 00:27:53,790
你接下來就幫我拼拼圖喔,

261
00:27:53,890 --> 00:28:02,350
這些80個方法你待會用,然後我再給你一個問卷,你告訴我你要怎麼用這些80個思考習慣,讓這個
問卷發揮最大的效果。

262
00:28:02,610 --> 00:28:10,030
沒錯,這就是我這次這個新課我覺得,我自己轉的最大的一個點,因為我發現我之前在密涅瓦學得好累喔,

263
00:28:10,050 --> 00:28:16,850
就每一堂課我們讀超多書,然後每一堂課就教授這種強烈的互動,然後每次上完之後就整個筋疲力竭,

264
00:28:16,950 --> 00:28:26,030
但是結果我就算上完了兩年之後,我學完了八十個思考習慣,我還是記不住啊,誰記得住八十個,然後
你,而且你遇到困難,遇到真的實際,

265
00:28:26,520 --> 00:28:27,140
每個還要很熟。

266
00:28:27,140 --> 00:28:31,100
對,你要能夠跑得出來,能夠用得出來。我覺得這個方法是錯的。

267
00:28:31,160 --> 00:28:37,600
我覺得應該反過來就是,我先讓AI學會這80個,然後我在遇到困難跟問題的時候,叫它告訴我可以
用哪些。

268
00:28:38,260 --> 00:28:43,260
這個邏輯對於平常比較少在思考的人,反而用處是最大的。

269
00:28:43,440 --> 00:28:48,380
沒有,我覺得平常多思考的人也很需要這個,因為它會告訴你的盲點在哪裡。

270
00:28:48,620 --> 00:28:55,180
所以像我自己有另外一個指揮的方法就是,我會用一組思考習慣讓它來證明我是錯的。OK。

271
00:28:55,460 --> 00:28:57,820
對,所以這裡面有太多這種指揮的玩法了。

272
00:28:58,140 --> 00:29:04,640
我覺得這點其實還蠻有意思的,因為我現在遇到很多同學的問題就是,他就不知道怎麼去想這個問題。

273
00:29:05,170 --> 00:29:09,810
所以AI就變成問答,就是garbage in, garbage out,然後他就覺得AI沒
用。

274
00:29:10,350 --> 00:29:16,370
現在是它已經不是從零開始了,你可以先告訴它,我想要用這80個思考習慣,

275
00:29:16,570 --> 00:29:20,450
甚至你這80個當事人可能都還不熟,也沒關係。

276
00:29:21,170 --> 00:29:25,370
而且就是它教你之後,你再會就好啦,因為你可以叫它跟你解釋這是什麼東西啊。

277
00:29:25,410 --> 00:29:31,270
難怪你剛剛要講那個西洋棋的例子,因為AI不是隻是告訴你一個很厲害的答案,

278
00:29:31,390 --> 00:29:37,950
而是它把你整個原來思考的方式都顛覆了,讓你整個擴大思考邊界,以前下棋的人這些都是高手了,

279
00:29:38,090 --> 00:29:44,230
可是AI贏了人類之後,它反而帶給這些棋手一些更多的思考方式,所以它也變強了。

280
00:29:44,350 --> 00:29:45,090
對,我想裡面,

281
00:29:45,750 --> 00:29:53,650
我們現在所有的提供給學員的工具裡面,其實用最多的就是剛剛 Bryan 講的,我們叫做問對問
題的規格書。

282
00:29:53,950 --> 00:30:01,550
那概念就是,它這裡面就是這個問對問題這個思考習慣,然後它的想法是說,像是你說在,比如說任何
產品經理嘛,

283
00:30:01,630 --> 00:30:05,970
你在設計任何的產品之前,你一定要先開問題規格出來,你後面才知道怎麼樣設計。

284
00:30:06,390 --> 00:30:11,550
所以這個裡面去搭配那個問對問題這個架構 你問他任何問題他就會告訴你說

285
00:30:11,550 --> 00:30:20,770
所以確認一下 你的目標是什麼 你的痛點是什麼 那你現在遇到的限制 就你改變不了的事情 然後你現在需要去處理的障礙是什麼 然後他會幫你去列出來就是說

286
00:30:20,770 --> 00:30:24,070
所以你現在成功標準有哪些 

287
00:30:24,440 --> 00:30:33,720
然後用這些基本的架構之後 再往下去做開發。然後現在這個工具用到 大家用的很誇張哦,就是我是做GPTs,然後我只開放給我的學員用啊。

288
00:30:34,100 --> 00:30:39,160
他們在一個月內,他的使用量衝到全球GPTs的前0.5%。

289
00:30:39,510 --> 00:30:47,050
你就知道大家每天什麼問題都問喔,所以像比如說有人問說,除了工作的問題之外,包括我的小朋友沉迷
手機怎麼辦?

290
00:30:47,490 --> 00:30:55,750
其中有一個學員分享一個我真的印象很深刻而且很動容的例子,他說他的爸爸得到肌少症,然後就是現
在肌肉很不發達嘛,

291
00:30:55,890 --> 00:31:02,890
然後就,這就會變成一個惡性循環,因為他的肌肉越不發達就越不想動,越不想動越臥牀再久,他的肌
肉就越萎縮越糟糕,

292
00:31:02,990 --> 00:31:06,230
然後生體就狀況越來越差,所以他很希望他的爸爸

293
00:31:06,550 --> 00:31:15,290
可以改變他的行為模式,多運動,然後換硬的牀,不舒服但是會對健康比較好。那他發現一直跟爸爸溝通都沒有辦法,沒有辦法達到效果。

294
00:31:15,490 --> 00:31:21,730
他後來跟AI討論問對問題規格書的時候,他才發現,他其實他在解決的障礙,

295
00:31:22,200 --> 00:31:28,600
其實是爸爸的限制。什麼意思呢?因為他爸爸過去也是一個商界的強人,他發現只有肌少症之後,

296
00:31:28,880 --> 00:31:37,400
他覺得他對於人生的那個掌控性,忽然間好像就歸零了,他對於那個對他的自信打擊非常大,所以他沒
有辦法再接受那種人家在對他生活指手畫腳,

297
00:31:37,740 --> 00:31:44,460
這變成他人生很重要的限制條件,你不能碰,碰的就是死穴,但他之前一直想要說服他爸爸這件事情,
就變成是,

298
00:31:44,480 --> 00:31:51,960
就剛好是硬碰硬,所以後來AI就建議他就說,那你應該要思考的就是,你要把這個,你不能去解他的限制 你要去解他的障礙

299
00:31:53,410 --> 00:32:01,170
所以 什麼意思呢 ?就是變成說,他的障礙也就是 他不知道有別的選項,然後他就開始說,我不要告訴你
要做什麼,但我就會帶你看輔具展。

300
00:32:01,690 --> 00:32:11,850
然後呢 到了輔具展就 欸你試試看吧 這扶手怎麼樣 你覺得好用嗎 然後你覺得這樣用要怎麼樣好不好 讓他來決定 然後把它畫成很多的小事情 

301
00:32:11,850 --> 00:32:14,170
然後他爸爸就真的一個一個買單了 然後狀況也改變了

302
00:32:14,170 --> 00:32:19,210
就是隻給他選項 讓他爸爸可以去選 這樣等於反而重拾了他的掌控

303
00:32:19,210 --> 00:32:20,750
對 對 所以

304
00:32:20,750 --> 00:32:22,110
你看像這種東西就是

305
00:32:22,110 --> 00:32:23,990
你說這個是哪一種思考

306
00:32:23,990 --> 00:32:24,490
問對問題

307
00:32:25,080 --> 00:32:30,600
對,然後問對問題 我們就會去區分 你現在的目標,然後你不能動的限制,跟你能夠動的障礙。

308
00:32:30,900 --> 00:32:36,720
那你看就是像這樣的一個小小地區分,它其實真的改變了整個家庭的氛圍。

309
00:32:36,900 --> 00:32:43,260
然後 你甚至 過去很不會想說 我要用這種方式來去解構 家裡跟人溝通的互動模式。

310
00:32:43,460 --> 00:32:53,080
所以為什麼我們說密涅瓦這些思考習慣真的是很人類底層的東西,它什麼問題都能夠解,因為所
有的問題,講白就是這幾件事情而已。

311
00:32:53,590 --> 00:32:57,970
對。哇,這是,你讓我有一種人類已知用火的感覺。真的。

312
00:32:59,230 --> 00:33:06,550
這是完全不同的維度的一個解決問題,真的完全不是說你知道什麼,你學會什麼知識的問題,

313
00:33:06,770 --> 00:33:15,750
是一個等於是用不同的維度思考去解決問題,而這些維度你也不用像佳達一樣 去辛辛苦苦唸一個碩士
,

314
00:33:16,030 --> 00:33:22,740
你只要能用它就好了嘛。而且你在用的過程中你自己也長見識了,哦,原來可以這樣思考。對。

315
00:33:23,230 --> 00:33:26,530
因為像剛剛那個例子就是,他經過跟爸爸溝通,他有學會問這個問題啦。

316
00:33:26,590 --> 00:33:27,290
對,對,對,

317
00:33:27,290 --> 00:33:27,770
他可以用

318
00:33:27,770 --> 00:33:28,930
來別的
方法。對,學了最快的方法。

319
00:33:29,050 --> 00:33:31,650
而且應該說以前都是我要先學會個東西,

320
00:33:31,850 --> 00:33:33,170
我才能解決問題。

321
00:33:33,370 --> 00:33:35,670
對。現在是問題先解了,你順便學會東西。

322
00:33:35,950 --> 00:33:42,110
對,這是我們傳統教育給大家最大的一個窠臼耶,因為我看到,尤其是我身邊 這次來的學員很多,

323
00:33:42,410 --> 00:33:51,210
就是幾乎有一半都是所謂的AI新手,但是他在,他本身都是很資深的主管,他在某個領域有很資深的
、很深度的一個經驗。

324
00:33:51,700 --> 00:33:58,720
但是他從來不會想說要用科技來去解決問題,只是想要踏入AI這個領域。所以其實對AI有蠻大的恐
懼的。

325
00:33:58,960 --> 00:34:00,340
對,其實還蠻多人的。

326
00:34:00,480 --> 00:34:04,680
對,然後其實我後來發現,他們真正最後就是為什麼會不敢踏出去的原因。

327
00:34:04,940 --> 00:34:14,600
因為他們之前從小到大都是好學生,然後都是成績很好。然後他們習慣把AI當成是一個專家或一個老
師。然後我遇到過超多次課堂,

328
00:34:15,120 --> 00:34:21,060
就是明明他手上有AI工具,然後他轉過頭來問我說,欸老師我可以這樣問AI嗎?就你不直接問他,
你問我!對啊,

329
00:34:21,060 --> 00:34:23,400
你問他。但是

330
00:34:23,400 --> 00:34:25,080
就是如果你可以把這個心魔拿掉,

331
00:34:25,409 --> 00:34:31,590
像其實在,這其實有個理論,叫做媒介理論,它告訴你說,你要怎麼去對待科技,

332
00:34:31,710 --> 00:34:37,489
其實科技應該是你的延伸,你的體驗的延伸,所以什麼是車子,車子就是你的腳的延伸嘛,

333
00:34:37,570 --> 00:34:39,590
所以當你腳可以走更遠的地方,

334
00:34:39,790 --> 00:34:47,330
你對於距離就有不同的感覺,所以你要想像的是AI是你的延伸,如果是你自己的延伸,你就不會不敢
問它的問題,所以我發現很多的,

335
00:34:47,389 --> 00:34:51,110
就是這些所謂的新手們,你只要跨過那個門檻,

336
00:34:51,580 --> 00:34:59,020
其實你後面就知道怎麼運作了。然後像我最近看那個李飛飛跟那個Master Class的那個創辦人
,他們有一場那個訪談,

337
00:34:59,060 --> 00:35:05,160
我覺得他也講到這個事情,有人問那個Master Class的那個創辦人說,如果你的員工完全
不會AI,

338
00:35:05,600 --> 00:35:11,360
然後 跑過來問你說我該怎麼學,你會怎麼教他。他說我過去會直接丟YouTube影片給他,但我發現沒
有用。

339
00:35:11,540 --> 00:35:20,060
他說我就會請他坐下來,然後帶著他一起做一個小project,然後他發現其實那個小project其實也許是蠻簡單的,

340
00:35:20,100 --> 00:35:26,760
然後他發現原來可以做這麼多事情,只要他能夠跨出第一步的那個心魔,開始hands on做一些
事情。

341
00:35:27,250 --> 00:35:29,770
他對於AI的那個體驗就完全不一樣,後面他自己就會了。

342
00:35:29,810 --> 00:35:33,010
真的就是那四個字,原來可以。對對對。

343
00:35:33,210 --> 00:35:40,250
像之前,我們也遇過有同仁是這樣子,他說,那個Bryan,可是我用AI,

344
00:35:40,410 --> 00:35:45,070
那接下來如果遇到問題怎麼樣,我就跟他說,你也可以問AI你遇到這個問題要怎麼辦。

345
00:35:45,330 --> 00:35:47,990
對。可是真的會卡住欸,有些時候就是,

346
00:35:48,630 --> 00:35:53,130
像我們前陣子,我們公司,我的partner開發了一個我們自己的CIN系統

347
00:35:53,130 --> 00:35:55,950
然後也開發了一個我們新版本的網站,

348
00:35:56,070 --> 00:35:59,850
然後呢,開發好了,看起來沒問題,接下來要進行測試。

349
00:36:00,210 --> 00:36:06,570
然後,我的同事就說,啊,可是這裡面那麼多功能,我們要怎麼測試啊?

350
00:36:06,630 --> 00:36:13,160
然後我的同事馬上花了一分鐘,就給他一個測試計畫,印出來。然後我同事就說,

351
00:36:13,560 --> 00:36:17,440
怎麼會有這個設施計劃?這個也可以問AI,我要怎麼測你開發出來的東西?

352
00:36:17,660 --> 00:36:25,600
這也可以問,可是有些時候我們就卡住,因為我們把AI當成一個專家,我好像應該先準備好,先問點
有水準的問題,怎麼能就這樣丟給你呢?

353
00:36:26,000 --> 00:36:28,640
可是其實你就是應該打破這些窠臼。

354
00:36:28,820 --> 00:36:32,000
對,所以大概會幾個步驟啦,所以如果聽眾朋友可以,

355
00:36:32,120 --> 00:36:38,980
如果想要開始進入AI的世界的話,我覺得幾個可以練習的事情,第一個其實不管是像李飛飛,或是這
些各界的AI大佬,

356
00:36:39,040 --> 00:36:43,440
大概唯一的第一個提醒就是,你要開始跟AI進行多輪的深度互動,

357
00:36:43,470 --> 00:36:51,230
然後你要相信現在的AI的模型的水準,他到3到5輪,大概至少能夠解決你80%的問題,沒有什麼
狀況這樣子。

358
00:36:51,590 --> 00:36:55,150
好,那但是你也要知道AI的限制,什麼意思呢?

359
00:36:55,150 --> 00:37:02,510
就是AI也會有路徑依賴,AI也有可能會進到一個死巷子裡面,然後出不來,所以這個時候怎麼辦呢
?

360
00:37:02,530 --> 00:37:10,190
這就是我們所謂的指揮AI的做法,就是好,那你又不會只有一個AI,那你可以怎麼辦?像我們的學
員就會說,那我就可以,

361
00:37:10,620 --> 00:37:17,360
把我跟這個AI的討論打包,而且我試著跟他說,我現在我覺得你都解決不了我的問題,我想要做到什
麼什麼程度,然後你都做不到。

362
00:37:18,240 --> 00:37:21,180
請你幫我打包我們剛剛的討論,我要拿去,比如說你在Cloud做,

363
00:37:21,300 --> 00:37:22,900
你說那我要拿去給ChatGPT審。

364
00:37:22,960 --> 00:37:23,900
對,我也常在幹

365
00:37:23,900 --> 00:37:24,040
這種事情。

366
00:37:24,040 --> 00:37:32,540
對,然後其實AI會幫你整理好,然後還告訴你說,那ChatGPT如果要審的話,需要做哪些
事情,然後請他回答完這些事情之後,再回答給我,告訴我該繼續怎麼做。

367
00:37:32,680 --> 00:37:34,400
然後我說,欸,這樣Cloud會不會不高興?

368
00:37:35,560 --> 00:37:36,800
真的,你把他當什麼?

369
00:37:37,600 --> 00:37:44,820
對啊,對啊,所以他,對,所以如果當你跨出這一步,然後就是開始想要有這種各種不同指揮的方式之
後,你會發現,哇,

370
00:37:45,230 --> 00:37:47,930
你根本就不用去等人回答你啊,AI就可能回答你。

371
00:37:48,010 --> 00:37:52,310
沒錯,然後還有一個方法我也跟大家分享,你剛剛講真的是路徑依賴,

372
00:37:52,330 --> 00:37:56,650
有些時候可能一開始問的不對,或者是AI誤解你的意思,它會跑到一個死衚衕,

373
00:37:56,750 --> 00:37:59,790
然後你感覺這個大概不會有你要的答案的時候,

374
00:38:00,030 --> 00:38:06,830
這時候我就會跟AI說,好,基於某種不用解釋的原因,我們剛剛的討論全部是錯的。

375
00:38:07,740 --> 00:38:11,340
有沒有可能這世界上存在,邏輯上存在另外一個跟這個相反的論述。

376
00:38:11,340 --> 00:38:13,920
這個也很有用。

377
00:38:14,040 --> 00:38:18,120
他就會把前面通通翻掉,然後你就會發現,柳暗花明又一村。

378
00:38:18,520 --> 00:38:19,540
對,就是魔鬼代言人。

379
00:38:19,700 --> 00:38:20,140
對,對,對。所以

380
00:38:20,140 --> 00:38:25,000
像我們後來的學員他們其實,因為像如果你有那個76個思考習慣的基底的話,

381
00:38:25,120 --> 00:38:32,140
或是80個思考習慣的基底的話,你就可以直接指定就是說,好,那請幫我從裡面找 我剛剛都沒有用過
的思考習慣來做辯論。

382
00:38:32,240 --> 00:38:37,380
對,對,對。
對,然後他就可以直接兩邊辯論,然後得到一個新的答案的可能性。所以我覺得就是,

383
00:38:37,860 --> 00:38:44,200
當你有很多的積木,就可以任意地組合,那個之前查理蒙格講過嘛,就是每一個人都需要多元思維模型
,

384
00:38:44,300 --> 00:38:45,020
不然你就會,

385
00:38:45,060 --> 00:38:51,460
如果你只帶,像我是如果只帶著過去律師的思維模式,就會就是好像看什麼都是需要打下去的釘子,對
,

386
00:38:51,560 --> 00:38:59,120
就是你就會只看到法律人的思維,但是當你有這麼多思維模式的時候,而且我會希望他們可以自動幫我
跳出來 糾正我

387
00:38:59,510 --> 00:39:08,350
所以像我最近在做很多課程的時候,之前我每次都被PM打槍啊,然後說,欸,不行,老師你這個講的
太難了,然後就要做什麼調整。

388
00:39:08,550 --> 00:39:16,790
但是我後來每次發現,他們每次都這樣調整我,那我就想說,那好,不然我要請AI先幫我整理一下,
你用哪些思考習慣用來幫我解釋一下就是,

389
00:39:16,930 --> 00:39:24,950
我到底每次都會犯什麼偏誤的問題,然後幫我設計出一個就是李佳達矯正器的skill,然後未來每
次我出的稿子要給PM之前,

390
00:39:25,110 --> 00:39:28,950
它會先幫我先過一次的告訴我,欸,你又哪些過去的毛病又犯了。

391
00:39:29,500 --> 00:39:38,720
我覺得就是現在你必須要透過訓練過的AI幫助你去擴展你的認知跟視野,纔可以幫助你也自己能夠擺
脫那個路徑依賴,這個很重要。

392
00:39:38,860 --> 00:39:46,310
我覺得你解釋的非常具體,這是讓我有很多靈感,我覺得這整件事情有點像是玩音樂的人。

393
00:39:47,350 --> 00:39:54,290
以前你要做一首歌,你要有一首曲子,你得學小提琴,你得去彈鋼琴,一個人一輩子能學幾種樂器,

394
00:39:54,470 --> 00:40:01,350
可是現在有了電子樂器之後,你根本不用去彈吉他、學小提琴,你只要有一個這個MIDI的混音器,

395
00:40:01,470 --> 00:40:06,190
像周杰倫的歌裡面有鼓、有中國風,可是你要懂什麼?

396
00:40:06,250 --> 00:40:14,160
第一個你要理解這些樂器的特色,就是你講的各種思考法,你不用真的擅長它,可是你要知道有這種思
考法。

397
00:40:14,810 --> 00:40:24,770
就像你要知道 鋼琴是什麼樣的聲音 二胡是什麼樣的聲音 你不用真的會彈 第二個你要懂樂理 因為這些音符不能隨便亂丟在一起

398
00:40:24,770 --> 00:40:34,830
你要知道節拍 知道樂曲的感情 這個就是我們使用AI的這些技巧 只要有這個合起來 世界上所有的音樂

399
00:40:34,830 --> 00:40:35,330
你都可以在一臺電腦裡面做出來

400
00:40:35,580 --> 00:40:43,780
對,Bryan其實講的非常好,因為Anthropic就是這樣描述的,他說其實正確使用AI的方式就是指揮Orchestra,

401
00:40:43,900 --> 00:40:49,140
然後它就是用樂團這個比喻,對,然後有我的音樂老師,他也是個工程師,

402
00:40:49,240 --> 00:40:58,280
他第一堂課就會用一句話告訴大家 為什麼學音樂現在會變得這麼簡單,是因為什麼叫做作曲,就是讓音
符在對的時間出現在對的地方。

403
00:40:58,900 --> 00:41:01,860
那其實它的背後就不是隻是我們要去學什麼什麼東西,

404
00:41:01,940 --> 00:41:06,060
你只要瞭解像剛剛講的每個音器的音色,

405
00:41:06,160 --> 00:41:08,140
然後瞭解一些基本的節拍跟樂理,

406
00:41:08,220 --> 00:41:11,100
在它該出現的時候讓它出來就好了。

407
00:41:11,610 --> 00:41:14,210
對,像那個我有在聽一些電音啊,

408
00:41:14,270 --> 00:41:15,910
那個大家應該知道Alan Walker,

409
00:41:16,210 --> 00:41:18,990
他其實是,就是一個小孩子,

410
00:41:19,150 --> 00:41:25,090
他在家裡就是他媽給他買一臺電腦,他完全沒有任何音樂訓練,他就是開始在那邊玩玩玩玩玩,

411
00:41:25,210 --> 00:41:32,870
最後他變成那個電音界非常大的大神級的人物。對,其實這種人越來越多,可是為什麼大部分人還是沒
辦法?

412
00:41:33,050 --> 00:41:36,650
我覺得關鍵就是你能不能掌握這些思考的積木。

413
00:41:37,180 --> 00:41:45,720
我覺得前面還有一個更底層的東西,尤其是我現在看到臺灣教育最缺失的一塊就是,發現現在的孩子沒
有喜歡的東西耶。

414
00:41:45,840 --> 00:41:51,880
對。就是,你問他說你有沒有喜歡什麼,你有沒有愛好,沒有耶,我覺得這個好恐怖喔。

415
00:41:52,020 --> 00:42:00,750
我自己有在教這個國高中的課,我感覺其實很多小朋友是,其實是有,可是他不敢講。

416
00:42:01,190 --> 00:42:03,330
為什麼?因為他知道那是不對的。

417
00:42:03,890 --> 00:42:12,610
比方說 他可能將來想當總統,他覺得他萬一講出來 同學會笑他,爸媽會跟他說你想當總統那你現在好好
唸書啊,你這次考那麼差。

418
00:42:13,100 --> 00:42:22,790
就是我看過一個研究 是國外的研究,他說小孩子10歲以後 就開始停止講他將來的願望,所以就是社會
化。

419
00:42:23,360 --> 00:42:29,800
壓抑了,因為其實美國小孩會一樣,他知道可能他前幾年小一小二還說我將來要當太空人,

420
00:42:29,880 --> 00:42:33,520
到三年級發現太空人數學物理要好,可是我

421
00:42:33,520 --> 00:42:34,840
就給自己壓力,

422
00:42:34,920 --> 00:42:37,920
對就給自己壓力,或者是別人就說那你不行要趕快唸書,

423
00:42:38,020 --> 00:42:44,410
他又不想唸書,哇那我還是閉嘴 不要當什麼太空人,因為那是很愚蠢的,可是我覺得有了AI之後,

424
00:42:44,570 --> 00:42:52,110
我覺得我們反而要回頭,在教育上鼓勵大家去做夢,因為很多夢想其實已經有工具,可以慢慢讓你一步
一步成真。

425
00:42:52,500 --> 00:42:56,600
對,搞不好還不用一步一步,因為它會直接接觸到全世界最好的素材。

426
00:42:56,720 --> 00:42:57,460
是是是。

427
00:42:57,680 --> 00:43:06,040
而且就是像最近我看到那個清華的,北京清華的一個開源的項目,就覺得非常厲害,它完全顛覆了過去
的課堂設計,

428
00:43:06,160 --> 00:43:12,480
就是你只要,它現在的概念就是說,你只要隨便輸入一個關鍵字,它就可以直接生成一個AI的課堂,

429
00:43:12,620 --> 00:43:22,410
然後課堂裡面就是AI的老師,然後做了一個AI的簡報,然後還會幫你生成AI的同學跟助教,所以
如果你不敢直接跟老師講話,你可以at這個同學或同學,

430
00:43:22,410 --> 00:43:22,770
問說 欸你剛剛聽得懂嗎

431
00:43:22,770 --> 00:43:40,390
但老師也看得到你們的對話 所以老師會馬上解釋說 噢同學剛剛問得很好 然後在那邊繼續講 它的關就是 它是完全客製化 你的需求設計的課堂 但是又不是隻有你在參與 好像是有一個課堂得完整的體驗 所以我覺得未來就是 很有可能是

432
00:43:40,600 --> 00:43:46,520
你要決定你要學什麼,然後你就可以去得到那個學習的環境,然後就得到那個領域最好的知識。

433
00:43:46,680 --> 00:43:55,500
但我覺得還是回到我們剛剛討論的那個前提就是,你要先想學,你要知道這個學的東西對你有什麼幫助
,然後你有這個意願跟動機,你就可以學得很好。

434
00:43:56,140 --> 00:44:03,080
所以 還是要知道自己的渴望在哪裡,這個很重要。我覺得佳達你分享的例子都很實務,所以你這些年
,

435
00:44:03,730 --> 00:44:10,210
就是不光是一個老師,你確實也幫了這些同學,還有一些企業的客戶去解決問題,對不對?對。

436
00:44:10,290 --> 00:44:13,490
可不可以再給大家,你最近做了一些有趣的例子?

437
00:44:13,590 --> 00:44:14,610
我覺得像就是那個,

438
00:44:15,290 --> 00:44:20,490
我很堅持就是在我的新課裡面一定要做一對一諮詢,因為我才知道說大家遇到的困難點是什麼。

439
00:44:20,590 --> 00:44:26,870
我講兩個很有趣的例子,然後一個是一個超過60歲的法師。法師?

440
00:44:26,970 --> 00:44:32,550
對,他在諮詢的時候跟我說,老師,我要怎麼樣用AI教我學Python。我說,蛤,你現在60歲,

441
00:44:32,550 --> 00:44:33,170
法師要學

442
00:44:33,170 --> 00:44:34,150
Python
對,你為什麼要學Python

443
00:44:35,020 --> 00:44:43,880
他就說,因為我想要重建寺廟的法會系統,因為每次都幾千人,然後系統已經20年沒有更新了,那個
之前寫系統的人早就不知道到

444
00:44:43,880 --> 00:44:44,840
哪裡去了。

445
00:44:45,160 --> 00:44:51,780
然後他問了AI之後,AI告訴他說,你要寫這個系統,需要用Python。所以他的反應就是,好
,那我去學Python。

446
00:44:52,280 --> 00:44:58,060
你說應該不是這樣吧,應該是你的重點不是學會一個程式語言,你的重點是應該是把法會系統做出來。

447
00:44:58,300 --> 00:45:05,600
所以你應該跟AI討論的是,怎麼樣去拆解一個法會系統該有什麼東西,然後讓AI幫你逐步地做出來
,這才對。

448
00:45:05,960 --> 00:45:09,200
然後他聽完這句話就忽然間就,喔,原來是這樣。

449
00:45:09,200 --> 00:45:10,780
他可能本來把它當Google用。

450
00:45:11,320 --> 00:45:17,720
對,然後我覺得應該是說,他覺得AI也許可以幫他寫,但是他如果看不懂Python,他就不知道
AI寫的好不好,

451
00:45:17,980 --> 00:45:25,940
所以他自己要去學,結果呢,他就去買了一堂Python的線上課,然後卡在第一個章節的第一個練
習題就已經半個月不知道怎麼做了,

452
00:45:26,020 --> 00:45:35,860
對,所以像這個是一個我覺得很典型的例子,另外一個很有趣的例子是,我剛好這個禮拜接觸到全
國蠻大的一間法人智庫單位,

453
00:45:35,960 --> 00:45:38,260
他們的AI組長,然後跑來跟我諮詢說,

454
00:45:39,030 --> 00:45:47,970
老師是我們家的董事長,提了一個需求,說他希望能夠做出一個會議結束之後就能夠摘要出會議剛剛重
點的一個AI工具。

455
00:45:48,030 --> 00:45:52,910
我說 蛤?這不是早就有一堆軟體跟硬體在做的事情了嗎?

456
00:45:53,050 --> 00:46:02,810
然後他說對,可是我們的老闆 他就一直得不到,他就很想要。我就說好,那我們慢一點,我們現在看一
下,理一下發生什麼事情。

457
00:46:03,320 --> 00:46:06,720
然後那時候我就開始用拆解問題的方式去一個一個問他問題。

458
00:46:06,840 --> 00:46:14,160
所以第一個,好,所以是你們沒有用過這種就是可以直接即時做會議記錄的軟體或AI工具嗎?

459
00:46:14,260 --> 00:46:22,860
喔,他說有,可是呢,因為做完之後呢,每一個主管都要審一次,因為他們怕他們做出來那個結論或是
摘要那個董事長不滿意,

460
00:46:22,940 --> 00:46:29,620
對,所以每一層的主管都要審一次。好,就是說那為什麼每一個主管都要審一次,然後審出來的結果會
發生什麼事情?

461
00:46:29,800 --> 00:46:33,360
他說喔對,所以每一層主管審完都會有一些東西不見了。

462
00:46:33,850 --> 00:46:41,650
對,就是他們會刪掉一些東西嘛,然後那為什麼每次他們刪掉一些東西之後,就後來董事長都不滿意,
因為沒有人知道到底董事長要什麼。

463
00:46:42,310 --> 00:46:48,670
對,所以換句話說,他們從來沒有去整理過董事長他最後下的那個指定跟最後摘要出來的東西,他怎樣
才會滿意。

464
00:46:48,750 --> 00:46:51,070
每個層級用不同的角色去各自揣摩。

465
00:46:51,190 --> 00:46:53,970
對,然後最後又卡在一個死穴就是,

466
00:46:54,460 --> 00:46:59,120
那因為後來每次做的東西董事長都不滿意 所以董事長就歸咎成是工具的問題

467
00:46:59,120 --> 00:47:06,660
所以每次都叫他們去那不然去換一個工具這是軟體 不行換成硬體 然後到底什麼時候你才會給我這個我要的會議記錄跟摘要呢

468
00:47:06,660 --> 00:47:14,800
所以後來其實我們就反過來 就是直接找了過去一百場董事長他在過程當中他講了什麼話 

469
00:47:14,800 --> 00:47:15,580
然後他後來自己修的結果

470
00:47:15,580 --> 00:47:16,800
公告出去他說

471
00:47:16,800 --> 00:47:23,200
他的那個內容是什麼 然後這兩個就是因為這是他修過的 所以修完之後就得到一個技能包就是

472
00:47:23,830 --> 00:47:30,950
可以就是百分之百轉譯董事長的話是無損的。有這個技能包之後,這個工具就出來了。

473
00:47:33,720 --> 00:47:37,780
關鍵是你怎麼去解構這個問題,而不是一直換工具。

474
00:47:37,900 --> 00:47:42,320
對,因為AI其實是一個放大器,你一開始問錯問題,就放大你的錯。

475
00:47:42,600 --> 00:47:50,640
對。那你這次把這個思考方式為主,然後搭配AI,這門課叫AI超級大腦,是不是?

476
00:47:50,880 --> 00:47:57,700
對。那現在市面上,哇,這個AI課雨後春筍啊,好多好多,那你可不可以講講這門課,

477
00:47:57,760 --> 00:48:01,460
適合什麼樣的人,還有跟其他AI課最大的特色在哪裡?

478
00:48:01,950 --> 00:48:08,560
像我們這堂課就是我會用那個密涅瓦大學 他的那個創辦人 的那個概念就是一定要主動學習

479
00:48:08,560 --> 00:48:13,680
所以主動學習就是我不要再一個一個思考習慣講 因為我這樣講到天荒地老都講不完

480
00:48:13,680 --> 00:48:20,300
所以我自己像模組裡面 我主要是挑的就是 目前全世界就是都在使用AI上面遇到的20個最大的問題

481
00:48:20,300 --> 00:48:21,340
挑20個最關鍵

482
00:48:21,340 --> 00:48:23,740
的然後直接讓你去實際解解看

483
00:48:23,740 --> 00:48:26,180
然後我也會跟你講說我是用哪些思考習慣來解的

484
00:48:26,180 --> 00:48:28,520
可不可以隨便講幾個讓我們大概知道什麼像

485
00:48:28,520 --> 00:48:31,660
比如說怎麼樣讓怎麼樣去確認你的AI是對的

486
00:48:32,500 --> 00:48:34,200
內容是真實的,怎麼驗證。

487
00:48:34,380 --> 00:48:39,380
然後如果你現在要導入一個AI的工具到你的團隊,要怎麼導?要選誰來當pilot?

488
00:48:39,700 --> 00:48:46,320
像這種問題。所以基本上我們就看到,還有就是什麼,像現在製造業都在困擾的事情,

489
00:48:46,380 --> 00:48:51,500
就是怎麼把老師傅腦袋裡面的隱性知識變成知識庫,讓你可以拿來使用。

490
00:48:51,860 --> 00:48:57,780
對,像這些東西其實就是,它之後本質上目前的全球的最佳的實施的方法,

491
00:48:57,860 --> 00:49:03,200
大概就是你可以想像的幾個思考習慣,大概3到4個就可以做成一個工作流,你就可以解了。

492
00:49:03,400 --> 00:49:10,660
對,所以當你發現,去對照一下,喔,原來要做成這樣,只要這些東西的組合,然後就可以設計一個技
能包,

493
00:49:10,720 --> 00:49:15,000
然後你自己就可以拿來使用,你就會更有把握說,欸,所以AI可以怎麼樣幫我。

494
00:49:16,000 --> 00:49:19,120
除了這個之外,我還是覺得你一定要有hands-on,要實作。

495
00:49:19,320 --> 00:49:26,320
所以像我們就會設計了21天的任務,就是你進來之後你先不要急著看課,你就先開始直接,先一天一
天,

496
00:49:26,340 --> 00:49:34,600
每一天做30分鐘,做一個小的project,然後把事情完成,先開始建立你跟AI的感受,就怎
麼樣去認識AI跟使用AI的方法。

497
00:49:35,190 --> 00:49:40,830
然後我很堅持就是一定要有一對一諮詢,因為我覺得每一個人都會卡在不同的地方,不管你是新手還是
老手。

498
00:49:41,130 --> 00:49:42,430
一對一

499
00:49:42,430 --> 00:49:42,770
是可以跟你本人諮詢嗎?

500
00:49:42,770 --> 00:49:43,350
對,跟我本人諮詢。

501
00:49:43,350 --> 00:49:45,710
可是你這課賣了好幾千套,你怎麼諮詢啊?

502
00:49:45,770 --> 00:49:48,310
所以就需要很強的時間管理,

503
00:49:48,430 --> 00:49:56,850
然後因為剛好就是每一個人的學習的進度會不太一樣,所以有些人想要全部都學完再來約,有些人想要
先約,所以就變成說剛好時間會錯開。

504
00:49:57,150 --> 00:50:00,090
那我確認一下,所以買了你這門課可以跟你一對一諮詢?

505
00:50:00,170 --> 00:50:00,710
對對對對對。

506
00:50:01,240 --> 00:50:02,860
哇,這個很少看到。

507
00:50:02,940 --> 00:50:08,120
所以就是,我覺得那個健檢是一定要做,因為我發現,一個是讓我自己知道痛點在哪裡,對,然後一個
也是看到,

508
00:50:08,280 --> 00:50:14,000
讓大家,就是,我覺得,就像剛剛那個法師的例子,就是如果他沒有來做那個諮詢,他永遠,

509
00:50:14,340 --> 00:50:15,500
對,他就會困在那裡,

510
00:50:15,560 --> 00:50:21,140
對,我覺得那個,要幫助同學們的這個重點是在這裡,然後,其實,我們現在,

511
00:50:21,620 --> 00:50:25,820
現在整個 我覺得像我們前面提到McKinsey說有60%的人不知道怎麼用嘛。

512
00:50:25,900 --> 00:50:26,400
對對對。

513
00:50:26,420 --> 00:50:34,060
像微軟其實在今年7月其實做了一個非常大的調整,他們成立了一家新的公司叫做Frontier Company 他這家公司是幹嘛的,

514
00:50:34,120 --> 00:50:43,980
就是他們過去有大量幾千個工程師是在做企業的諮詢或專業的顧問的,全部調來這個部門,為什麼?因
為他們發現他們企業都不會用AI,所以他覺得,

515
00:50:44,600 --> 00:50:53,560
就是與其這樣,我就不如直接我就駐場,我就直接有一個團隊,我的未來就是,它這個叫做FDE,就
是我直接駐場到你們家,把你們教會,然後甚至直接微調,

516
00:50:54,040 --> 00:50:56,100
是非常適合你們那個企業該怎麼用。

517
00:50:56,160 --> 00:50:57,840
FD這個職位現在,

518
00:50:58,080 --> 00:50:58,940
非常熱門。

519
00:50:59,020 --> 00:51:01,700
變矽谷超重要,deployment最關鍵。

520
00:51:01,780 --> 00:51:08,560
對,所以換句話說,他其實告訴你一件事情就是,AI你自己去用想的是沒辦法的,你一定要真的去實
際地,

521
00:51:08,660 --> 00:51:15,160
拿你的問題跟痛點實際來解一遍,才會知道該往什麼方向走。所以像,我希望至少在我的課程裡面能夠
,

522
00:51:15,640 --> 00:51:22,140
盡量做到類似FDE的角色,我至少能夠幫每一個人做到他的目前的AI流程的診斷。

523
00:51:22,180 --> 00:51:26,060
你這樣講就很清楚了,你這門課還有你個人就是幫大家做這個Deployment, 

524
00:51:26,460 --> 00:51:33,800
真正讓他用,因為我是覺得其實如果大家還記得,大概就是我們上次訪問佳
達那時候,

525
00:51:33,840 --> 00:51:38,440
這是2024年,那時候其實大家都還在講什麼,你要怎麼下prompt,

526
00:51:38,480 --> 00:51:41,660
什麼訪問上一大堆下prompt的十個技巧,

527
00:51:41,760 --> 00:51:48,780
什麼要怎麼問,然後那時候有一大堆工具,你要怎麼串,然後還分析不同的AI,

528
00:51:49,160 --> 00:51:53,400
反正就是都是一些skill的問題,我那時候就在懷疑,

529
00:51:53,850 --> 00:52:01,770
如果我還要學那麼多東西,那跟我以前在學code,才能跟機器工作有什麼差別?結果果然,現在這
些都不用學了。

530
00:52:02,200 --> 00:52:09,480
因為AI它本身進化很快,而且它的目的就是要取代人際界面嘛,我們以前要學很多,有很多障礙,

531
00:52:09,540 --> 00:52:16,660
它都擺平了,可是你會發現大部分市面上的課可能還是在教你那些skill,

532
00:52:16,720 --> 00:52:17,700
工具啊,

533
00:52:17,700 --> 00:52:24,160
那些東西就算現在有用,我認為幾個月甚至半年之後可能也都改了,

534
00:52:24,220 --> 00:52:25,540
或是沒那麼多加持,

535
00:52:25,600 --> 00:52:28,220
我們其實就是用我們人最基本的語言。

536
00:52:28,760 --> 00:52:32,840
就應該是它最好的界面,可是問題來了,你怎麼去思考?

537
00:52:32,940 --> 00:52:37,480
對,所以就是那個底層的思維邏輯,我們說那個80個思考習慣,

538
00:52:38,250 --> 00:52:42,410
如果 如果你稍微知道這些是什麼,你就可以直接使用它去教AI幫你做事。

539
00:52:42,550 --> 00:52:48,750
但如果你不知道也沒關係,你就把你真實問題丟給AI,然後讓AI教你在這邊可以怎麼用思考習慣,
你也可以學。

540
00:52:48,890 --> 00:52:53,050
所以我覺得這次這堂課可能會跟過去一般的AI課會有最大的差別。

541
00:52:53,190 --> 00:53:02,270
所以,而且我覺得大家都在講嘛,說那個AGI就是通用性人工智慧,有的人說三年,有人說今年就會
有,反正各自各樣。可是我覺得,

542
00:53:02,740 --> 00:53:06,280
你這個課程的定義是,就算AGI出來,它也有用的課。

543
00:53:06,420 --> 00:53:11,360
對啊,因為就變成說你的模型越強,它就只幫你把這些人類底層的思維模型用得越好。

544
00:53:11,480 --> 00:53:16,560
對。很多課AGI出來其實我看是沒有用的,對不對。

545
00:53:16,560 --> 00:53:17,980
就它原來做的工具都不用了。

546
00:53:20,320 --> 00:53:23,740
現在看來這個課還是有這個永續的價值。

547
00:53:23,820 --> 00:53:28,500
對,而且就是現在我們的設計的工具是模型越強,它的分析能力就越強。

548
00:53:28,520 --> 00:53:28,960
越簡單越好。

549
00:53:28,960 --> 00:53:34,200
就像我們剛剛講的問對問題的工具嘛,所以如果現在那個ChatGPT又更新到5.7、5.8,

550
00:53:34,320 --> 00:53:38,320
那它未來幫你分析問題架構的能力就越厲害。

551
00:53:38,480 --> 00:53:40,360
對對對,很有趣。

552
00:53:40,600 --> 00:53:48,680
那我們的聽眾有一些是創業者,有一些在公司當主管,也有一些是上班族。我們就以這三種人來看。

553
00:53:49,970 --> 00:53:56,740
你這門課使用前、使用後,可以為它帶來什麼樣具體的效果 比如說我們先講創業者好了,創業者
怎麼用這門課?

554
00:53:56,840 --> 00:54:04,160
像我們裡面有很多學員其實是,大概有兩種創業者,一個是他本身,比如說他是四大會計師事務所,

555
00:54:04,200 --> 00:54:09,840
然後即將要退休,他過去比如說一輩子都在做,就是那個企業傳承啦,財務規劃、財稅規劃等等,

556
00:54:09,960 --> 00:54:15,440
他希望把他的專業變成是第二事業的曲線,然後去創造自己的,創造自己的事業在退休之後。

557
00:54:16,210 --> 00:54:24,550
那像這個,他的馬上涉及到的問題就是第一個,你要怎麼把你過去的經驗變成是一套可以付現的AI的
技能或是知識庫。

558
00:54:24,610 --> 00:54:25,430
知識變現。對對

559
00:54:25,430 --> 00:54:31,670
對,所以這樣,這個其實就是,他自己沒有想過這個問題,他就是球來就打,有案例在,他會知道怎麼
接,可是像,

560
00:54:32,340 --> 00:54:39,300
他過去的這些,我們就會跟他們分析說,那你要怎麼開始建立你的骨頭跟肉,你要用什麼樣的分析架構
,

561
00:54:39,360 --> 00:54:44,080
是你的職業生涯告訴你,最適合能夠拿來解決這些問題的東西。

562
00:54:44,320 --> 00:54:46,720
知識要商品化,是一個要跳躍的門檻。

563
00:54:46,820 --> 00:54:55,460
對,然後再來就是他的肉,因為他不能夠用他過去在四大裡面的案例,所以你要去找到其他的案例,再
重新去設計一套,就是可以跟

564
00:54:55,830 --> 00:55:01,210
客戶解釋的東西,對,那這東西要怎麼從底長出來,所以這是這羣人的一個部分。

565
00:55:01,650 --> 00:55:06,890
還有一羣創業者,是我覺得他們是很想要抓AI的風口的人,然後他們大概會有兩種形態,

566
00:55:06,890 --> 00:55:16,490
就是他們想去找就是有沒有哪些進入門檻很低,然後AI就可以直接幫他完全做完,然後deploy
,然後就可以去賺現金流,然後賺一把就跑的人。

567
00:55:17,020 --> 00:55:23,480
然後他們就比較是怎麼樣透過這些思考習慣去找到最適合可以馬上賺一把就跑的題目

568
00:55:23,480 --> 00:55:33,400
那另外還有一種我覺得很有趣就是 他本身已經有一些創業的內容 他希望加入一些AI的元素 然後這裡面有一個例子我覺得是超有趣的 他是一個很厲害的發明家 然後他們的主要產品是

569
00:55:33,400 --> 00:55:35,780
做那個 就是什麼檳榔攤的跑馬燈

570
00:55:35,780 --> 00:55:37,720
那種對不對然後他就說

571
00:55:38,750 --> 00:55:46,350
我在想說那AI可以怎麼幫我去優化這件事情,因為他想得很實際,所以他就想說我做一些很low tech
的改變,

572
00:55:46,470 --> 00:55:53,610
所以像他們現在發現就是之前 每次那個檳榔攤的老闆娘要改字啊,他都要打電話,然後讓他們工程師,
然後要去coding,要去改對不對,

573
00:55:53,790 --> 00:55:57,090
他就多加了一個小小的介面,然後就是讓他可以,

574
00:55:57,530 --> 00:56:05,130
就老闆娘直接語音跟他說,幫我改什麼什麼字,然後把這個輸入接上去他原來那個跑馬燈,然後現在忽
然間他們的銷量就多了兩倍,

575
00:56:05,250 --> 00:56:09,330
因為他們過去本來還每次都要找工程師的,現在每一個人他們都自己可以

576
00:56:09,330 --> 00:56:09,790
操作,

577
00:56:09,790 --> 00:56:11,670
就是個非常小的改動,

578
00:56:11,770 --> 00:56:18,890
然後AI就幫他們做到,然後業績就翻了兩三倍,所以你既有的事業,怎麼樣用AI直接幫你加速,這
也是一個很常見的題目。

579
00:56:19,070 --> 00:56:19,970
哇,很有趣。

580
00:56:20,380 --> 00:56:22,640
那企業裡面的主管呢?我猜這個應該也是。

581
00:56:22,820 --> 00:56:29,620
這是大宗。對。其實就變成說,我們會一起討論就是說,你現在的工作裡面,到底遇到最卡關的事情是
什麼?

582
00:56:29,880 --> 00:56:30,720
我覺得反而是,

583
00:56:31,120 --> 00:56:37,780
先讓他們問對問題,因為這些主管都是很認真,因為他們會來上課一定很認真,然後呢 他們都會把事情
想大,

584
00:56:37,960 --> 00:56:45,520
就是他們會學一堆的工具,然後想說我到底要怎麼解決這個問題,所以對他們最有用的其實是諮詢,就
把他們 narrow down 到,

585
00:56:45,560 --> 00:56:51,020
所以他們現在最痛的痛點是什麼,然後這個痛點目前最佳的工具是什麼東西。

586
00:56:51,380 --> 00:56:57,320
像我就遇到一個也是IC設計業的主管,然後他說他市面上所有AI課全部幾乎都學完了,

587
00:56:57,440 --> 00:57:04,480
而且他都會用下班時間去做練習題,然後都很認真,但還是找不到到底要用在哪裡,然後我就後來就跟
他諮詢的時候,

588
00:57:04,620 --> 00:57:13,880
透過教練手法跟他討論說,所以你現在最痛的點是什麼?他說其實是 因為他們組內的IC設計裡面的年
資不一,所以有些同仁設計出來的東西就是還是

589
00:57:14,270 --> 00:57:22,270
還是離可用標準有一大段距離。所以那種聽起來就是你要有一個可以去Tune或者是Align大家
的一個AI助手。

590
00:57:22,410 --> 00:57:29,970
所以它如果可以先了解你們的行業的設計規則,還有你們過去的一些設計的例子,它就可以直接去幫那
個人做教練跟調整喔。

591
00:57:30,230 --> 00:57:35,190
所以他最後只用了一個技能包就解決了這件事情,讓整體的設計效率提升了20%。

592
00:57:35,410 --> 00:57:41,710
這就是,就這麼簡單,你不用去學一堆Cloud code,學一堆各種不同的那個設計方法,就解
決了。

593
00:57:42,140 --> 00:57:46,200
對,所以怎麼去問對問題,找到你的痛點是什麼,這還是最核心的事情。

594
00:57:46,760 --> 00:57:54,700
那如果是一般基層的上班族,他其實還沒有到管人,也沒有 更不可能去經營事業,他只是希望讓他自己
日常的工作可以做得更好,

595
00:57:54,760 --> 00:57:57,420
被老闆看到,那這門課會對他的幫助是什麼?

596
00:57:57,480 --> 00:58:01,460
我會幫他在一對一的時候梳理,就是他的現在的工作流程,

597
00:58:01,600 --> 00:58:05,100
AI可以怎麼介入,這樣我自己就遇到了一個是社工師,

598
00:58:05,590 --> 00:58:12,130
好,那他現在的狀況就是說,他每次去拜訪一些高敏感的個案的時候,那,或是,就是他沒辦法錄音。

599
00:58:12,430 --> 00:58:18,650
所以他每次最花時間的就是他結束之後,他馬上要找一個地方趕快坐下來,開始打個案記錄啊,什麼之
類的。

600
00:58:18,890 --> 00:58:25,130
然後,而且就是他遇到很多的困難跟問題的時候,他要等兩三個月之後,他才會遇到督導,他的督導才
能給他建議。

601
00:58:25,720 --> 00:58:33,200
但現在呢,我們如果設計一個AI流程,就發現第一個是,好,那每次他做完個案之後,他離開,然後
他就會有個AI的一個,

602
00:58:33,320 --> 00:58:42,980
就是AI的工具,他直接用語音跟他對話說,欸,所以你剛剛做了些什麼,這個個案有什麼,有什麼發
生什麼狀況,直接用語音幫他把它記錄下來,他只要跟他對話完之後,記錄就打好了。

603
00:58:43,360 --> 00:58:45,460
而且這個記錄裡面,我們還加了一個元素就是,

604
00:58:46,040 --> 00:58:53,920
如果兩個月之後 他的督導看到這份紀錄 會問他什麼問題 我直接把它融入在一開始的訪談裡面 因為他那時候印象最深刻所以

605
00:58:53,920 --> 00:59:01,740
一開始就把督導未來會怎麼問 然後直接把它做成是這個內容裡面的紀錄 所以就等於說他拿到這份紀錄之後他就知道說

606
00:59:01,740 --> 00:59:09,840
所以 未來我可以怎麼請督導協助我 甚至他都知道督導會問什麼問題了 然後他現在就開始去準備 所以我該給這個個案要什麼樣的資源

607
00:59:09,840 --> 00:59:11,140
先畫靶再射箭

608
00:59:12,250 --> 00:59:19,630
對 然後其實他後來跟我講一件事情我很感動,就是說他之前沒有經過這樣AI指揮的訓練之前,他跟AI
互動啊,

609
00:59:19,750 --> 00:59:27,030
因為他都不知道到底要可以給這些他的個案什麼資源,然後他就說,後來ChatGPT就會給他最後
一句話就是,

610
00:59:27,210 --> 00:59:35,490
請諮詢專業人士,他說我就是那個專業人士,我要諮詢誰,對,但現在他把他所有這些社福資源都變成
他的知識庫,

611
00:59:35,590 --> 00:59:41,010
然後把督導過去給的建議都建進來之後,他現在就知道他該去找誰,可以怎麼做了。

612
00:59:41,810 --> 00:59:45,390
欸真的欸,真的都是一些完全不一樣的這種切入點。

613
00:59:45,510 --> 00:59:51,630
就是變成說你要找,你要先盤點一下你的工作流裡面,到底AI可以幫你做些什麼,很多人不會從這個
角度去思考。

614
00:59:52,750 --> 00:59:53,370
這一次,

615
00:59:54,070 --> 00:59:55,270
是跟師傅合作嗎?

616
00:59:55,350 --> 00:59:59,330
對。師傅平臺合作,這個AI超級大腦課,大概什麼時候開啊?

617
00:59:59,470 --> 01:00:00,210
已經開課啦。

618
01:00:00,330 --> 01:00:00,790
已經開課。

619
01:00:00,790 --> 01:00:04,050
對對對,所以現在大家隨時都可以報名我們的兩個小時的體驗課。

620
01:00:04,250 --> 01:00:06,190
所以還有一個免費的體驗課嗎?

621
01:00:06,250 --> 01:00:07,010
對,免費的體驗課。

622
01:00:07,070 --> 01:00:09,710
可不可以講一下這個體驗課主要的內容是什麼?

623
01:00:09,810 --> 01:00:14,330
這個體驗課其實我就會至少先讓大家知道指揮AI的四個最基本的步驟。

624
01:00:14,530 --> 01:00:23,730
所以第一個包括,你要先指揮AI怎麼想,怎麼幫你自己先問對問題。這是最核心最重要的事情。第二
個我覺得也很重要的是,我們剛剛一直反覆提到,

625
01:00:24,080 --> 01:00:31,420
AI不懂你的專業,所以你要知道怎麼讓AI幫你專業地想事情,所以怎麼建立你自己的專業的知識庫
,這個也很重要。

626
01:00:31,800 --> 01:00:37,660
第三個就是我們剛剛也稍微有touch到這個議題,就是每個人會有盲點,所以要怎麼樣讓AI幫你
組隊想,

627
01:00:37,740 --> 01:00:43,140
可以讓你去得到不同的角度 去克服你自己的盲點,跟你看不到的一些路徑依賴。

628
01:00:43,900 --> 01:00:48,820
第四個是我覺得當然最重要的事情,就是你要怎麼樣指揮AI幫你一起進步。

629
01:00:49,040 --> 01:00:57,720
就是你不是一直訓練AI讓AI越來越強而已,你要讓AI回來教你,讓你、陪你一起進步。這纔是一
個最優化的一個工作流程。

630
01:00:58,200 --> 01:01:05,620
所以大家可以去報名這個免費的線上體驗,聽過之後,然後再決定你要不要去買這個線上課程,

631
01:01:05,680 --> 01:01:11,540
而且你加入了之後,居然還有免費的一對一跟老師,這個太誇張了,

632
01:01:11,620 --> 01:01:16,320
你這樣有點讓我們其他人很難做生意,以後大家說,欸那個李佳達老師

633
01:01:16,320 --> 01:01:17,820
有這個,真的,

634
01:01:18,180 --> 01:01:25,740
但我又要用你的思考方法來看怎麼破解,這個真的是很不錯,我自己老實說聽了蠻有興趣的,

635
01:01:26,300 --> 01:01:34,480
因為AI進步太快了,你去學一些當前的技巧很可能過一陣子就沒辦法用了,可是真正關鍵的還是你要怎麼
去思考,

636
01:01:34,580 --> 01:01:40,000
我覺得這個很重要,而且你思考的方向沒有很清楚,其實AI很容易就是帶到一個死衚衕。

637
01:01:40,520 --> 01:01:47,520
那最後呢,如果今天這個大家聽完覺得有些啟發,

638
01:01:47,720 --> 01:01:54,920
你可不可以給今天的聽眾一點小小的建議,他聽完這個節目,今天至少可以做一個什麼樣的小測試,或
是做一個什麼樣的小改變。

639
01:01:55,450 --> 01:02:05,490
我覺得就是AI實在對我來講最大的改變就是 每一個人不用從零開始 所以呢 我會建議大家就是 你在做任何的AI開發或是AI的思維的時候

640
01:02:05,490 --> 01:02:15,530
你先多問自己一個問題就是有沒有人已經做過類似的事情 先去多做一件事情 去找到找到別人做過
的best practice或別人做過的

641
01:02:15,530 --> 01:02:18,490
最佳實施的案例 那你就不會站在

642
01:02:19,250 --> 01:02:27,110
從零開始去做的這個基礎上面。那像我自己有做了一個小工具,這其實是來自於密涅瓦一個思考習慣
,叫做差距分析。

643
01:02:27,370 --> 01:02:30,970
所以永遠不會從零開始我們就找到說,現在既有已經選項,

644
01:02:31,420 --> 01:02:37,820
可以幫我們做到什麼程度,我們再去補那個差距就好了。所以,如果我們可以把這個小小的工具呢,

645
01:02:37,900 --> 01:02:45,300
也一起送給那個聽眾朋友,你們可以自己試試看,一個有經過密涅瓦大學思考習慣訓練的AI,幫你做
差距分析,

646
01:02:45,360 --> 01:02:52,300
你未來在開發任何事情之前,他會先告訴你,先幫你搜尋一下有沒有人做過類似的事情,再從這裡開始
,會有什麼不一樣。

647
01:02:52,760 --> 01:03:02,640
我們第一次節目裡面還有這個試喫品 大家可以玩玩看 這是一個很棒的 其實這個思考方法很有用我自己也常用

648
01:03:02,640 --> 01:03:12,390
有些時候同事啊 或是客戶會丟一個問題 然後我第一個問題 丟一個看起來很難的問題 我第一個就是反問他說 以前人都沒有遇過這個問題嗎

649
01:03:12,390 --> 01:03:15,310
然後 有 那我們先看看別人怎麼解

650
01:03:15,860 --> 01:03:24,320
有些時候就有一個開頭了,雖然可能不一定達到100分的答案,可是就有一個開頭。本來前一秒鐘還
覺得,這沒救了,我完全想不出頭緒。

651
01:03:24,560 --> 01:03:29,120
我們就問,世界上難道我們是第一個遇到的嗎?一定不是嘛。

652
01:03:29,620 --> 01:03:36,740
對,這是一個非常棒的切入點。非常謝謝佳達來我們節目,我覺得這次跟上次比又,

653
01:03:36,900 --> 01:03:43,940
欸真的我們剛好這兩次隔了快兩年的節目,真的就是見證了一個人類歷史上AI的大躍進。

654
01:03:44,300 --> 01:03:54,240
上一次節目我記得我們還談到一些趨勢啦,談到一些這個我們要怎麼樣趕快去趕上這些事情,現在其實
真正又回歸到思考了。是。

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對不對,而不是那些AI的模型,哪個好什麼的技能。

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好,希望你喜歡今天這集節目,我覺得AI它其實已經,我甚至認為它已經不是一個工具了,

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它是一個我們重新理解世界,重新優化我們人生的一個方法。

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那蠻推薦大家可以看我們的說明欄瞭解一下,李佳達老師跟師傅合作的這門 AI超級大腦課,我覺得是
非常值得的。

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相信思考,勇於改變 謝謝你的收聽,那我們下次見囉

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謝謝大家,謝謝Bryan,拜拜