每天學一點 AI

Episodes

1. 第 30 集｜AI 真的開始幫人類做科學研究了嗎？

   28 Oct 2026 · 5:15 · S1 E30

   AI 可以協助找研究線索，但提出假設和驗證假設是不同階段。用植物的生活例子理解科學證據。 本集重點： • AI輔助假設生成：由資料比較與模式發現，提出可供檢驗的研究方向。 • 驗證層級：候選線索、初步實驗和後續確認不是同一件事。 • 重要結果回到原始資料與實際測試確認 Powered by Firstory Hosting

2. 第 29 集｜AI 開始走出螢幕，會發生什麼事？

   28 Oct 2026 · 5:08 · S1 E29

   說出杯子在哪裡，和真的把杯子拿過來，是不同的能力。認識感測、控制與實體安全。 本集重點： • 實體AI需要感知、判斷、控制和硬體共同完成動作及回饋。 • 展示條件與日常可靠度不同，實體操作需獨立安全限制與停止機制。 • 重要結果回到原始資料與實際測試確認 Powered by Firstory Hosting

3. 第 28 集｜AI 到底住在哪裡？

   23 Oct 2026 · 5:08 · S1 E28

   手機上的 AI 不一定都在手機裡運算。從日常筆記看懂本地、雲端與資料流向。 本集重點： • 雲端與本地／裝置端AI的差別，在於模型與本次運算發生的位置。 • 同一項服務可混合本地和雲端步驟，資料流向需要逐功能確認。 • 重要結果回到原始資料與實際測試確認 Powered by Firstory Hosting

4. 第 27 集｜AI 為什麼好像越來越認識你？

   21 Oct 2026 · 5:15 · S1 E27

   AI 記得你的偏好，還要知道何時不該套用。用具體回饋與情境說明，讓個人化保持有用、可修正。 本集重點： • 個人化可參考偏好、歷史與回饋，不等於每次對話都即時重新訓練底層模型。 • 長期偏好與本次情境需要區分；記憶應可檢查、修正與管理。 • 重要結果回到原始資料與實際測試確認 Powered by Firstory Hosting

5. 第 26 集｜AI 可以一直幫你工作嗎？

   19 Oct 2026 · 5:04 · S1 E26

   AI 能不能在你離開後繼續工作？從活動回饋整理出發，認識背景執行、進度保存與停止條件。 本集重點： • 背景任務需要實際執行環境與任務管理；等待一次回答不等於已啟動背景工作。 • 持續執行需要進度保存、完成條件與停止界線。 • 重要結果回到原始資料與實際測試確認 Powered by Firstory Hosting

6. 第 25 集｜AI 越會做事，我們越要知道怎樣才算做好

   15 Oct 2026 · 5:40 · S1 E25

   AI 說完成了，我們怎麼知道它真的做好？ 這一集把驗收標準變成生活方法：先說清楚什麼結果才有用，再用正常、缺漏和衝突案例，檢查 AI 是否真的解決問題。 本集重點： • 做了很多步驟、產生很多頁，和真正解決問題是不同的事情。 • 把「簡單、好用、正確」改寫成可觀察、可核對的條件。 • 現場經驗能幫我們找到 AI 不會自動知道的困難。 • 用資訊完整、缺少日期與前後衝突等案例做小型任務測試。 •…

7. 第 24 集｜多找幾個 AI 幫忙，事情就會做得更好嗎？

   13 Oct 2026 · 5:28 · S1 E24

   # 第 24 集｜多找幾個 AI 幫忙，事情就會做得更好嗎？ AI 找得越多，工作真的就會越好嗎？ 這一集從準備初學者教材出發，看看哪些工作適合分頭進行、哪些必須等待前一步，以及怎麼避免多個 AI 交回重複或互相矛盾的結果。 本集重點： - 多代理人合作是把可獨立的任務分出去，再由統籌者接回結果。 - 查資料可以平行，但檢查最後教材必須等待草稿完成。 - 每個代理人未必共享完整對話，交接時要說清楚目的、對象與資料範圍。…

8. 第 23 集｜不用一直打字，也能把工作交代清楚嗎？

   11 Oct 2026 · 5:29 · S1 E23

   # 第 23 集｜不用一直打字，也能把工作交代清楚嗎？ 不用一直打字，真的也能把工作交代清楚嗎？ 這一集從口述一份長輩手機教材出發，看看怎麼在語音對話中修正需求、確認 AI 的理解，並把討論和正式指令分開。 本集重點： - 語音輸入是把說話變成文字，即時語音對話則是在來回互動中逐步釐清任務。 - 有麥克風不等於取得所有工作權限，還要看模型、連接與工具實際支援什麼。 - 先說清楚目標、使用對象與限制，再請 AI…

9. 第 22 集｜AI 要怎麼找到你自己的工作資料？

   8 Oct 2026 · 5:19 · S1 E22

   留言告訴我你對這一集的想法： https://open.firstory.fm/user/cmrr83q4t08zx01tj0qewgmgn/commentsAI 很會整理，但它真的找得到你今天要用的那份資料嗎？ 這一集從會前找信件、企畫與行事曆出發，說明 AI 如何在授權範圍內取得工作資料，以及為什麼來源和版本比資料多寡更重要。 本集重點： • AI 的一般知識，不等於你自己的最新工作資料。 •…

10. 第 21 集｜AI 會看畫面，也能幫我們按按鈕嗎？

    6 Oct 2026 · 5:11 · S1 E21

    AI 看得懂按鈕，就能真的替我們按下去嗎？ 這一集從活動網站草稿的日常情境出發，區分看懂畫面、執行動作與驗證結果，說明 AI 如何在受限工具與權限下操作網站或軟體。 本集重點： • 只收到截圖，不代表 AI 已經取得操作電腦的能力。 • 點選、輸入與捲動需要額外工具和清楚的權限範圍。 • 電腦操作應該採取看一下、做一下、再確認的回饋流程。 • 寫程式、操作既有工具與直接資料介面，是不同但可以並存的方法。 • AI…

11. 第 20 集｜AI 開始做事之後，人應該站在哪裡？

    6 Oct 2026 · 5:02 · S1 E20

    當 AI 開始替我們做事，人應該站在哪裡？ 這一集從駕駛與導航的例子出發，說明 AI 分擔執行工作之後，人的角色如何轉向設定目標、提供現場經驗、處理例外與承擔責任，也談到逐步確認與整體監督的差別。 本集重點： • AI 可以協助執行，但真正的目標仍要由人決定。 • 現場經驗與限制常不在一般資料裡，需要由人補充。 • 流程遇到例外時，人要重新判斷優先順序與方法。 • 重要階段可以採用「人在迴路中」，確認後再繼續。 •…

12. 第 19 集｜AI 第一步做錯，後面會發生什麼事？

    1 Oct 2026 · 5:26 · S1 E19

    AI 第一步做錯，後面為什麼可能越做越完整、卻越來越偏？ 這一集從活動日期被看錯的例子出發，說明多步驟 AI 工作中的錯誤傳遞，也談到為什麼不必檢查每一個小動作，卻要在真正關鍵的位置設置檢查點。 本集重點： • 前一步的結果會成為後一步的基礎，小錯誤可能一路被帶下去。 • AI 產生的成果越完整、越專業，錯誤反而可能越不容易被發現。 • 日期、人名、地點、金額與對象等起始資料，應先由人確認。 •…

13. 第 18 集｜固定工作流程和 AI 代理人，有什麼不同？

    29 Sep 2026 · 5:22 · S1 E18

    固定工作流程和 AI 代理人，差別到底在哪裡？ 這一集從洗衣機與 Podcast 製作的例子出發，說明固定流程如何讓重複工作更加穩定，也談到當資料、風險或任務條件改變時，為什麼需要加入 AI 的理解與判斷。 本集重點： • 固定工作流程會預先安排步驟，適合穩定、重複而且變化不大的工作。 • AI 代理人適合處理流程中需要理解情境、選擇方向與調整步驟的部分。 • 固定流程和 AI 代理人不是互相取代，而是互相配合。 •…

14. 第 17 集｜你只告訴 AI 目標，它真的知道下一步嗎？

    28 Sep 2026 · 5:21 · S1 E17

    只告訴 AI 一個目標，它真的知道下一步該做什麼嗎？ 這一集從一般聊天型 AI 與 AI 代理人的差別出發，說明 AI 如何把較大的目標拆成可以執行的步驟、選擇工具，並在完成一步之後根據結果決定繼續或調整方向。 本集重點： 一般聊天型 AI 通常是交代一步、完成一步；AI 代理人會嘗試依目標安排中間工作。 代理式流程可以記成四個動作：看目標、想步驟、使用工具、檢查結果。 AI…

15. 第 16 集｜不會寫程式，也能請 AI 做出自己的小工具嗎？

    26 Sep 2026 · 5:17 · S1 E16

    不會寫程式，也能請 AI 做出一個真的可以操作的小工具嗎？ 這一集以課程簽到頁面為例，說明怎麼把模糊的想法整理成清楚需求，再請 AI 協助產生初步版本。程式出現之後，工作還沒有結束；我們仍要實際測試、發現問題、提供回饋並反覆修改。 本集重點： • 需求要說清楚使用對象、輸入內容、操作規則、預期結果與不能發生的情況。 • AI 看不到我們心裡的畫面；描述越模糊，它需要猜的地方就越多。 • AI…

16. 第 15 集｜中文是語言，程式碼也是語言嗎？

    4 Aug 2026 · 5:12 · S1 E15

    我們用中文說明需求，AI 為什麼能把它轉換成電腦可以執行的程式？ 這一集用煮一碗麵和課程簽到頁面的例子，說明自然語言與程式語言的差異。自然語言常依賴情境和經驗補足沒有明說的資訊，程式語言則把工作拆成更清楚的規則與步驟。 本集重點： • 自然語言通常用來表達想要什麼，程式語言進一步描述電腦要怎麼做。 • 人類編寫的是程式語言，之後再由相關工具轉換或解讀成電腦可執行的指令。 •…

17. 第 14 集｜AI 為什麼需要工具？從會回答到真的完成事情

    2 Aug 2026 · 5:02 · S1 E14

    AI 很會回答問題，為什麼還需要工具，才能真的替我們完成工作？ 這一集用沒有鍋具的廚師和課程報名流程，說明模型與工具的分工。模型負責理解需求，工具則讓 AI 有機會讀取外部資料、進行精確處理，或執行會改變真實內容的行動。 本集重點： • 沒有工具時，AI 通常只能說明方法；有了工具，才有機會實際執行。 • 常見工具可以分為讀取資料、精確計算與執行行動三類。 • 讀取文件、修改資料與寄出信件，是影響程度不同的權限。 •…

18. 第 13 集｜AI 搜到資料，為什麼答案還是可能不一樣？

    1 Aug 2026 · 5:01 · S1 E13

    AI 都已經上網搜尋了，為什麼答案仍可能不同，甚至出錯？ 這一集把 AI 回答問題的過程分成「生成、搜尋與查證」三件事。搜尋可以找到可能相關的資料，模型負責閱讀與整理，而查證才是確認資料是否真的支持最後的結論。不同模型、工具、方案、資料品質與思考深度，都可能讓答案產生差異。 本集重點： • 生成、搜尋與查證彼此相關，但不是同一件事。 • 搜到資料不代表資料最新、地區正確，也不代表模型理解無誤。 •…

19. 第 12 集｜AI 為什麼會一本正經地說錯？

    31 Jul 2026 · 5:17 · S1 E12

    AI 的回答有標題、有日期，甚至附上看似專業的來源，為什麼還可能整段都是錯的？ 這一集從一本可能根本不存在的書出發，說明「AI 幻覺」不是 AI 像人一樣看到不存在的東西，而是模型產生了看似合理、實際不符合事實的內容。語言流暢與事實正確是兩件不同的事；即使 AI 可以搜尋和閱讀文件，重要資訊仍需要由我們實際打開來源確認。 本集重點： • 大語言模型擅長依照上下文接續合理文字，但不會自動保證每一句都經過查證。 •…

20. 第 11 集｜AI 為什麼有時記得你，有時又像第一次見面？

    30 Jul 2026 · 5:20 · S1 E11

    你明明已經交代過活動名稱、對象與不能做的事，AI 為什麼聊著聊著又忘了？ 這一集用「桌面上的工作區」說明上下文，也把跨對話記憶比喻成使用者資料卡。當對話越來越長，較早的資訊可能被整理、縮短，或不再成為回答時的主要參考，因此重要條件需要由我們主動重新對齊。 本集重點： • 上下文是目前任務中 AI 可以參考的對話、指示與相關資料。 • AI 的記憶不等同人類帶著感受、身體與人生經驗的記憶。 •…

21. 第 10 集｜AI 讓影片創作不必從第一步開始

    29 Jul 2026 · 5:35 · S1 E10

    做影片不一定每次都要從企畫、劇本和分鏡的第一步開始。AI 讓創作者可以從意圖、照片、物品、旋律，甚至從「還沒有想法」進入，再逐步補上需要的文字、畫面與聲音。 這一集從空房間的聲音設計、桌上半杯咖啡，以及希望觀眾重新聯絡家人的創作意圖談起，說明如何用清楚的目的帶領 AI，而不是被工具與固定流程限制。 本集重點： • 對白、旁白、環境聲、音效、配樂與安靜都會參與敘事。 • AI 增加創作入口，但大型與多人製作仍需要明確流程。…

22. 第 9 集｜當文字、圖片和聲音合在一起，AI 如何幫我們說故事？

    28 Jul 2026 · 5:19 · S1 E9

    影片不只是把文字、圖片和聲音放在一起。真正讓人留下印象的，往往是這些元素共同傳達的情緒、觀點與價值。 這一集從雨夜歸鄉的畫面談起，聊聊如何先把故事發生的世界、人物、衝突、觀眾與希望留下的感受想清楚，再請 AI 協助發展人物關係、場景、轉折、對白與音樂方向。 本集重點： ・文字、畫面和聲音如何共同形成作品的內在訊息。 ・AI 能協助發展劇本，但沒有真正活過故事中的年代。…

23. 第 8 集｜聲音是流動的時間，也是 AI 時代的重要輸入方式

    27 Jul 2026 · 5:25 · S1 E8

    聲音會沿著時間展開，也不只包含「說了什麼」，還帶著語速、停頓、音高、節奏與情緒。 這一集從語音辨識與文字轉語音談起，聊聊怎麼用口述快速留下想法，再請 AI 協助整理成文章、筆記或 Podcast。使用語音前，也別忘了取得錄音同意、避開個資與機密，並重新核對重要人名、數字和專有名詞。 本集重點： • 聲音與文字之間，可以建立語音轉文字和文字轉語音的雙向橋梁。 • 逐字稿主要記錄說了什麼，未必完整保留語氣、停頓與環境聲。 •…

24. 第 7 集｜為什麼圖片比文字更容易記住？AI 正在放大這種力量

    26 Jul 2026 · 5:11 · S1 E7

    圖片不只是好看，也能透過位置、大小、層次與結構，幫我們安排注意力。 這一集從圖卡、簡報與手機畫面談起：先想清楚每張圖要回答什麼問題，再請 AI 協助做視覺草稿，通常比一開始就大量生圖更有效。 本集重點： - 圖片可以利用空間位置與結構，協助理解和回想。 - AI 生圖前，先討論內容架構與圖卡分工。 - AI 圖片裡的小字、細節與重要資訊，仍要人工核對。 Powered by Firstory Hosting

25. 第 6 集｜AI 不只會畫圖，它也開始看懂圖片

    25 Jul 2026 · 4:57 · S1 E6

    提到 AI 圖片，很多人先想到的是：輸入一句話，讓它幫我們畫出一張圖。 現在的圖像 AI 還能把文字、既有圖片和不同線索放在一起處理。它可以協助做產品示意圖、海報或簡報的第一版，也能幫忙列出照片中的物品、整理畫面上的文字，提醒我們可能漏掉的細節。 但這不表示它已經成為永遠正確的設計師或另一雙可靠無誤的眼睛。AI…

26. 第 5 集｜學 AI，可以只學會幾個工具嗎？

    24 Jul 2026 · 4:41 · S1 E5

    AI 工具可以很快上手，但介面、功能與平台都會持續改變。本集用瑞士刀與專用刀的比喻，帶你分辨水平型平台與垂直型工具，並從文字、圖片、聲音與影片的資訊轉換，理解真正耐用的能力：問題拆解、判斷與工具組合。 Powered by Firstory Hosting

27. 第 4 集｜把零碎時間變成創作時間：提示詞其實就是把話說清楚

    23 Jul 2026 · 5:10 · Episode 4

    等車、喝咖啡，或工作之間剛好只有五分鐘，過去可能很難完成一篇文章或一集 Podcast；但我們可以先用手機把想法留下來，再請 AI 協助整理成可以繼續修改的初稿。這一集，我們從高鐵站的現場口述談起，看看 AI 如何改變我們使用零碎時間的方式，也把前幾集談過的文字規律與對齊，連到今天的提示詞。 這集會聊到 • 怎麼把零碎時間變成記錄想法與開始創作的時間。 • 人負責主題、觀點與最後判斷，AI 可以協助哪些整理工作。 •…

28. 第 3 集｜同一句話，為什麼你和 AI 理解得不一樣？

    22 Jul 2026 · 5:16 · Episode 3

    同樣遇到一場雨，有人覺得麻煩，農夫卻想到作物終於有水。明明看見的是同一件事，每個人展開的理解卻不一樣。這一集，我們從生活經驗形成的「世界觀」談起，再用《靜夜思》看看語意如何被一步一步壓縮，以及為什麼我們和 AI 對話時，仍要補上足夠的線索。 這集會聊到 • 家庭、生活環境與工作經驗，如何影響我們理解事情。 • 大語言模型從大量資料學到語言規律，為什麼仍不等於擁有人類的生活經驗。 •…

29. 第 2 集｜一個「雨」字，為什麼每個人想到的都不一樣？

    21 Jul 2026 · 4:38 · Episode 2

    # 第 2 集｜一個「雨」字，為什麼每個人想到的都不一樣？ 當你聽見「雨」這個字，想到的可能是忘了帶傘、穿雨鞋踩水，也可能是一段回憶。明明是同一個字，每個人展開的畫面卻不一樣。這一集，我們從這個日常經驗開始，聊聊文字如何壓縮意思，以及和人或生成式 AI 溝通時，為什麼需要讓彼此逐漸對齊。 ## 這集會聊到 - 文字為什麼可以看成一種被壓縮過的意思。 - 錄音、影片、照片與程式碼，如何成為 AI 可以協助處理的資訊。 -…

30. 第 1 集｜生成式 AI 為什麼看起來這麼厲害？

    20 Jul 2026 · 4:38 · Episode 1

    第一次看到生成式 AI 回答問題、寫信或整理零散想法，很容易覺得它好像什麼都懂。這一集，我們從日常的「文字接龍」開始，用不需要技術背景的方式，聊聊它究竟在做什麼。 這集會聊到 • 上下文為什麼會影響 AI 接下來產生的文字。 • 為什麼同一個問題問兩次，可能得到不同答案。 • 生成式 AI 的價值不一定是交出唯一正解，而是幫我們展開選擇。 • 為什麼文字很流暢，仍然不代表內容一定正確。 今天的小練習…