做AI 的主人 — 發揮你的好奇心！ feat. 職人訪談計畫
作者阿好本業資料科學家，業餘就用文字說說有趣故事。紀錄身邊奇人軼事，《程式猿吃香蕉🍌》客座專欄作家
生成式 AI 掀起滔天巨浪，掀起了人類的深層恐懼：
「人類會不會被取代啊？」
「聽說 AI有九歲智力？」
「 AI會思考？」
由 ChatGPT 為首帶領的 AI 大軍，寫文章寫考題畫圖樣樣通，甚至做得比人類還要好上許多，連不懂的題目都可以有模有樣鬼扯一番，那 … 我們還混什麼吃啊？
雖說已經聽過不少技術人有類似的擔憂，但～說真心話，本人雖然靠著技術吃飯多年的，但我可是滿心期待 AI 技術成熟，成為真正的幫手！畢竟當年我還是個文藝少女時，對於寫程式的高門檻，可說是吞下許多眼淚和驕傲才進入的窄門呀～～～如今 AI 已經成熟到能夠降低技術門檻，更加容易實踐腦中迸發的各種想法，難道不是夢寐以求嗎？
無論你現在是戰戰兢兢準備迎接 AI 的挑戰，還是正滿心期待進入夢寐以求的 AI 大同世界，讓我們先來釐清一件事幫大家壓壓驚：人類有哪些東西，是AI永遠無法學會，也無法取代的！我們的優勢，是什麼呢？
你想到答案了嗎？AI學不會的就是好奇心啦！
風格、思考方式模式，都可以透過大量的訓練資料模仿，只有好奇心無法被學走！
何以見得？不妨從最常見的邏輯思考「七何分析法 5W2H」來看生成式 AI 在執行任務上到底扮演什麼樣的角色？
▍沒人能代替你問為什麼
大家發現了嗎？不管其他六項 AI 做得比人類好多少，各位親愛的好奇寶寶們，只有「WHY」這個是人類專屬！也就是說，AI 沒能代替你問為什麼，幫你追根究底！
想不到吧？？AI的十八般武藝幾乎就要唬住全人類了
但是我們擁有最棒的本能：好奇心！
雖然令人遺憾的是，在講求效率，高度分工的資本主義社會之中，我們太常為了 WHAT/HOW/WHEN … 這些事情而煩惱，想要問問 WHY，只會浪費時間，遭到同事的白眼，所以好奇心常常就被壓抑著無法發揮。但是這波 AI 革命，正是讓你我可以再次回歸重視 WHY 的立場之時，有了聰明的人工智慧小幫手幫我們解決技術的細節問題，那我們就可以專心追究 WHY 啦！
身為資深好奇寶寶的我，在成長過程可是好奇心滿滿，自得其樂探索各種問題不說，還常常丟出一堆問題煩死家長和老師….糗事不說，就讓我來分享一下有了AI之後，充滿好奇心的好處有什麼！簡而言之，有以下兩點：
好處之一：創新的燃料
有好奇心，就會問為什麼，然後思索跟找資料，不斷的探索。在過程中，往往會為了新的發現充滿驚喜，觸發更多新的想法，或者是找到偉大理論產生的契機。就拿牛頓來說好了：有多少人坐在蘋果樹下看著蘋果掉落，但是就只有牛頓擁有好奇心這強大的燃料，遇到了問題，想知道答案，所以一路的問下去，於是乎，地心引力理論就誕生了！
就算不追尋偉大的理論，充滿好奇心的人，也可以源於對現狀的質疑，為了追尋答案，不斷問問題跟嘗試錯誤的過程中，不知不覺各種知識技能上身，在生活中走出自己的路。
又要想當年了（清喉嚨），還是文藝少女的我，只是好奇人世間有許多美好的文字音樂，這麼多的智慧跟藝術結晶，要了解其中的脈絡關聯，是不是可以讓電腦也一起幫忙嗎？那時的我，連寫出一個 for 迴圈的程式能力都還沒有，就靠著問人翻書（不要懷疑！我真的去圖書館借了資料採礦 Data mining 想要理解這個大學問)，然後查到 Machine learning 的分類分群「似乎」、「好像」可以解決心中疑惑，然後一路研究下去，拼命開外掛，越累積越多，越走越遠，不知不覺中，現在已經走在資料科學領域這條路上了。
不談人生大問題和偉大理論，我們把鏡頭拉近一點，執行專案的工作需要好奇心嗎？當然需要啊！！！如果沒有在一開始就問對問題，七何分析法「5W2H」的第一步：「WHY」沒能搞清楚弄明白為何而戰，最常發生的結果就是把事情完成之後 … 就沒有然後了。沒有目標的做事邏輯，就算把事情做好了，不知道為什麼而做，也不知道做的是對是錯，那麼就算執行本身是好的，但是成果沒有意義，只是浪費人生！
好處之二：多問幾句，釐清現況，才能把事情做對
有了好奇心，問對問題，定義問題，才能精準解決問題啊！
再度來到熟悉的開會場景，專案會議開頭經常是這樣的：
🧑💻專案經理：串流當道，老闆有個新想法！不如在新聞首頁新增「電影追劇」分類吧？大家是否有什麼想法或是想要討論的呢？
很多時候，發問都是圍繞著工程細節，怎麼做？「HOW」
接下來，專案啟動，開始討論時程「WHEN」，人力安排「WHO」….
但是，為什麼要做？「WHY」？往往不會花上很多時間討論，畢竟時間就是金錢，職場上哪有這麼多時間討論「WHY」？
回到七何分析法 5W2H，光是在專案開始之初，多問一句「WHY」，寫出來的計畫書就會是天差地遠。如下表 (認真問問題組和直接開工組的差別)：
✋ 認真問問題組：基於好奇心，問了很多個為什麼（見藍色字體）。就可以清楚定義問題，針對問題詳細規劃，精準解決問題，
⚒️ 直接開工組：是先做再說，落到執行項目時因為缺乏問題主軸，參考他人的做法也可以繼續往做，所以專案還是可以做完。不過這種狀況只適用於熱門題目，不怕沒資源繼續，沒東西可參考（誤）。
問對問題，比解決問題更重要啊！
好奇心，可以開創遠大如牛頓發現物理定律，貼近至你我的生涯規劃、專案執行，這些都是要靠好奇心開啟的關鍵點。日常工作中，問對問題才可以把事情做對 Do the things right！
大力鼓吹多點好奇心，多問為什麼的好處，無非都是因為 AI 生成技術在完成任務的點數大增。人類應該花更多時間在探索世界，尋找答案之上呀！
每一場革命，都會帶來新興職業。接下來我想談談的是下一個世代新興技能：Prompt 吟遊。
▍新興技能之一：Prompt 吟遊
Prompt engineering 有人說是「吟遊」，有人翻譯成「提示」。
到底吟遊什麼鬼？需要怪奇咒語嗎？因為我們呼叫 google 大神的單一關鍵字搜尋大法，遇上 AI 大軍已不再實用啦！要好好的跟人工智慧互動，我們必須要下一連串的精準關鍵字，才能產生預期的結果。在不懂這些語法的人看來，不就像是吟遊詩人或者念咒的巫師？
工程師、設計師、視覺設計、精品藝術 … 我們這些各行各業的麻瓜們，對 AI魔法的期待與恐懼是什麼？如果要跟 AI 好好相處，又要去霍格華滋的哪個學院學習咒語呢？
《程式猿吃香蕉🍌》將開啟全新企劃，面對 AI 的衝擊，針對以下兩類族群進行深度職人訪談：
原本就熟悉寫程式
工程師，寫程式不是本來就跟唸咒語差不多神秘了（？）理當容易上手。但念咒語跟寫程式的邏輯雷同嗎？能完成多少程度的專業工作呢？
領域專家
擁有強大領域知識（Domain knowledge）如設計師？視覺設計？藝術家？工作日常不會碰到程式語言，但好像又有被 AI 取代的危機？到底要怎麼在這場革命中找到利基點呢？
我很期待強大的生成 AI 所帶來的新世界，接下來將會一系列的職人深度訪談～
首發訪談：資深 AI 工程師 (AI公司機器學習科學家)！你怎麼看？
期待下次相見！
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