雖然 OpenAI 的新聞讓人覺得他們可能跌落神壇，但是最近在使用上還是覺得這個 AI 助理非常強大。
想像一下你和一個新進同事解釋上班的事情，同事可能不可能一次就把交代的事情學到位，反而要多次的練習。
其實我們以後在 AI 相處的時候也是如此，給予助理一個代辦事項，然後開始執行，發現哪裡不好之後，馬上修正方向。
這邊就以畫畫為例。
一開始是和小孩在玩 OpenAI 多模態的功能，想說整合之後到底有多厲害，所以問小孩想要畫什麼圖片。
第一次題詞：幫我畫一隻貓咪，他住在一個芝麻饅頭裡面。想像一下這隻貓咪的頭從咬了一口的芝麻饅頭裡探出來。然後風格用卡通版本，可愛一點。
然後出現了一隻咖啡色的貓咪圖片。
其實已經超級可愛了，但是其實我們心中想像的芝麻包是白色的然後內餡黑色，所以開始迭代修正方向。
第二次題詞：我其實要的芝麻饅頭是外面白色的，芝麻餡在裡面是黑色的。
結果圖片修正後確實有出現黑色的餡，但是並不像市面上賣的芝麻包一樣。
所以我想說，不然給他看一張照片作為參考好了。
第三次題詞：我給你一張芝麻饅頭作為參考，我不要咖啡色的外皮。
外加放上一張網路上隨便抓的芝麻饅頭照片。
然後 AI 總算把顏色弄對了，但是看一看好像覺得哪裡不太對勁。
原來是饅頭的切線看起來就很怪，所以決定再修正一次。
第四次題詞：很接近配色和設計了，但是我希望貓咪得頭是和第一張你給的圖片角度一樣，不是從饅頭的正上方探頭，而是從側面探頭出來。
這次其實已經接近心目中 90% 的樣貌了，就是一隻貓咪藏在芝麻包裡面探出頭來，可能就是眼睛我比較喜歡第一個版本吧。
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看到這裡，你一定覺得，這不就好像我平常在和同事工作的樣子嗎？
交代他一件事情幫忙，然後如果他夠厲害，一開始就會問好最後成品需要呈現的樣貌。
如果一次做不好，那就多修正幾次，最後就會達到想要的樣子。
其實大型語言模型在這方面和人類是非常相似的，也會因為語言的曖昧不明而產出不盡人意的結果。
但是只要不斷的學習，那麼他們就會變得更厲害，甚至比自己還要厲害。
所以在看到這些科技發展這麼迅速的時候，不妨停下腳步想想，與其追隨那些日新月異的技術，何不找出自己工作上適合的模式然後慢慢磨合那個配合度呢？(其實是自己買了一堆課根本上不完，也學不來)
雖然不到完全取代自己的工作，但是利用這些已經建立好的邏輯和流程，一個人還是可以製造出兩三個人的產值的！
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