AI共學指南：從心法到工具、實戰應用，系統化升級學習思考力
AI工具爆炸成長，真正的競爭已不是誰用得多，而是誰用得好，懂得與AI共學的人，才是未來真正的高手。AI教育專家蔡明順親授實戰心法，帶你從「用工具」進階為「用AI成長」，一步步修煉出升級版的自己。
文／邱煜庭 由Cheers人才永續頻道授權轉載
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當AI將知識取得門檻降至最低，這場學習革命的重點在誰更懂得與「AI共學」！從心法、招式到實戰與工具，AI教育專家一步步拆解，教你把AI從「工具」升級為「學習拍檔」，修煉出升級版自我。
「當AI出現後，每個人能力水平變得相近，差別就落在主動性，以及懂不懂運用AI幫助學習。」臺灣人工智慧學校校務長蔡明順指出。
所謂「AI不會取代人，只會取代不會用AI的人」，這句話揭示的未來近在眼前，特別是在學習與提升能力方面。
從蒐集資訊、整理、分析、到提取轉換成知識都能加速進行的AI時代，懂得運用AI協助學習，就能在能力上甩開其他人一截。
然而，具體要怎麼做呢？過去曾在美商Oracle甲骨文、SAP思愛普擔任過高階主管，目前投入AI教育，培育超過1萬2千位AI人才的蔡明順不藏私，大方給出他的AI學習心法、秘訣以及工具建議。
接下來，就讓我們跟著前輩的腳步，循序成為懂得活用AI的武林高手。
AI共學心法：明心見性，掌握AI共學祕訣
蔡明順指出，他的學習模式已從「單向吸收」躍升為「與AI共同創造」，把AI當成共學拍檔。
這就是所謂的「元學習」（meta-learning）：學習如何學習。他從設計學習策略，到不斷優化與AI提問與知識整合流程，不僅效率提升3至5倍、跨領域學習障礙降低，更從知識獲取轉向批判思考與創造力的培養。
「就像是一個人不僅學會如何釣魚，還掌握了如何在任何水域、使用任何工具高效地學會釣任何種魚的方法。」蔡明順表示。
他以兩個實戰案例說明運用方向：
1. AI共學與效率
「在課堂上我用手機錄音錄影，專注於於理解，筆記只記錄關鍵重點。回家後再將錄音和筆記上傳到NotebookLM。」
NotebookLM能替蔡明順辨識內容、重組架構並生成完整筆記，過濾無關資訊。且其將文檔轉為Podcast的功能，更讓蔡明順無時無刻都能複習，甚至，AI還能提供模擬考題。
蔡明順表示，這套系統讓他從傳統筆記抄寫解放出來，效率提升三倍並深化了理解與應用。
2. 角色扮演與對話
他還會上傳傑出人物的傳記、訪談和新聞至AI工具中，建立「私人董事會」系統，作爲虛擬導師群。
蔡明順說明：「面對重大決策時，我會諮詢這個董事會，讓AI模擬可能的建議與思考方式。」
比如需要創業決策時，可以先思考方案再請董事會給予反饋，從多角度檢視問題。不只獲取知識，更能模擬與頂尖人物對話的過程，讓AI升級為思維的擴增器。
AI共學招式：循序漸進，拆解練功路線圖
了解心法方向後該如何進行，蔡明順指出關鍵在「提示工程」技巧——如何用提問引導AI提供有深度的內容，成為有問必答的私人教練。細分為以下四個步驟：
- 鎖定目標——將學習目的寫得具體明確。
- 角色設定——為AI設定角色與任務，使其成為該領域的教練。
- 反饋循環——用思維鍊 (chain-of-thought) 持續微調提示。
- 統整反思——將AI提供的知識與經驗融合內化。
以下用準備一場商業簡報為例說明。
首先，確認目標是「在15分鐘內有效傳達複雜的市場數據」。
第二，以此設定AI的角色與任務，分別為數據科學家（簡化複雜數據）、故事專家（提供敘事結構）、設計顧問（建議視覺呈現）和反對者（提出尖銳的質疑）。
第三，建立思維鍊，與每個「角色」深入互動，不斷調整問題。蔡明順表示，特別有效的是讓AI分析簡報初稿，然後以「如果是賈伯斯（Steve Jobs）做這個簡報，他會如何改進？」等問題獲取靈感。
最後，便是回到個人層面，將獲取的建議經過消化後融入簡報。
蔡明順認為，以此四步驟不斷迭代，不僅簡報結構更緊湊、故事張力更強，更重要的是鍛鍊了跨域統整與精煉資訊的能力。
AI共學工具：倚天劍或屠龍刀，哪一把適合你？
有了明確步驟，還需找到稱手工具，而市面上AI工具百百種，蔡明順分享他挑選時考量的三件事：學習目標複雜度、專業領域特性、個人偏好。
- 入門探索：ChatGPT（免費版）＋Perplexity，可迅速掃描趨勢與背景。
- 進階深耕：ChatGPT（付費版）、Claude、Gemini，適合長文件推理與多輪對話。
- 專業垂直：Cursor（程式）、ChatPDF（文獻）、NotebookLM（研究整理）。
以上為根據需求由簡到繁列出的參考。蔡明順也舉例說明他如何精準使用不同工具：「為了深入研究新興的可再生能源技術，我運用了一系列AI工具來提升學習效率。」
該工具鏈為：ChatGPT梳理概念→Grammarly精準校閱→Midjourney視覺化技術原理→Gamma一鍵排版簡報。
ChatGPT能針對太陽能、風能的最新發展進行初步探索，快速獲取相關概念和基礎知識。更能協助理解複雜術語，並整理出初步研究方向。
有了方向後，當需要閱讀大量英文報告和論文摘要，利用文法檢查工具Grammarly，能幫助修正語法或拼寫錯誤，協助更準確的理解專業文獻。
接著，能根據文字生成圖像的Midjourney則負責將概念視覺化，例如輸入對特定能源系統或技術原理的描述：「高效能鈣鈦礦太陽能電池結構示意圖」、「離岸風力發電機組運作流程」。晦澀難懂的術語瞬間變為圖像，不再難以理解。
最後，如果想將研究成果呈現給同事或合作夥伴，在利用Gamma的AI自動排版和設計功能，一鍵將文字、圖表或Midjourney生成的圖像整合到簡報中。
「整合這些工具後，我在短時間能就能進行深入研究並產出高水準內容。」蔡明順表示。
AI共學實戰：返璞歸真，從知識走向實踐
即便工具與各種方法論推陳出新，但AI尚不是無所不能。對於其局限性，蔡明順指出，AI特別適合語言、程式、商業分析等結構化知識；但對需要實際體驗、練習或高度創意的項目，如游泳、作曲仍有限。
另外，對使用AI的缺點，如助長思考惰性、資訊準確性等等也必須有所警惕。
特別是資訊準確性問題，蔡明順認為是最大風險，而他也給出建議解決方法，包含：交叉驗證資訊、使用引用功能，以及培養批判思維。
「我們應該將AI作為起點而不是終點。」蔡明順語重心長。
他表示，過去在面對照顧罹患失智症父親的挑戰時，他就意識到AI共學的幫助與侷限。
AI能提供專業的失智症知識，如疾病進程、常見症狀和基本照護技巧等等，「但當他突然情緒激動、拒絕用藥時，AI給的建議，例如溫和堅定地解釋就完全不適用。」蔡明順提到。
因此蔡明順發展出「三明治學習法」，同樣以照顧父親為例：先以AI獲取醫學知識基礎，中間層是透過與醫護、長照人員互動驗證所學，最外層則是真實情境應用，也就是實際與病患相處的親身體悟。
從中獲得最珍貴的收穫，蔡明順認為是：「AI能告訴我『該做什麼』，但只有人與人之間的真實連結才能教會我『該如何做』。」
AI共學修煉：內功為本，系統性學習決勝負
綜觀整體概念，其核心精神仍繫於人的自主性與判斷力，不該完全仰賴AI。
要確保這點，蔡明順提出結構化的學習框架。
首先，設定SMART學習目標，也就是具體(Specific)、可衡量 (Measurable)、可達成 (Achievable)、切實可行 (Realistic），以及具時限 (Time-bound)。
其次，採用「70、20、10」學習模式，除70%實踐應用，20%與AI互動學習，仍有10%透過傳統學習資源，這是為了保證資訊準確，以及培養判斷能力。
第三，建立定期複習與反思機制，以隨時調整策略。
最後則是形成學習社群，與他人分享AI共學心得，互相砥礪更能維持動力。
無論使用何種方法，人類價值與判斷仍必須在駕駛座，蔡明順認為：「學習過程始終是要由人類主導。」
（原文標題：我獨自升級：從工具選擇到情境應用，AI專家傳授共學心法、逐步拆解實戰攻略）
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