分享準備 AI 講座簡報的經驗，盤點了哪些部分是人工製作或使用生成式 AI。在簡報大綱的擬定、資料分類、文章比較、原文翻譯及練習題設計中，生成式 AI 提供了許多幫助。但是最終的細節和品質還是需要人工把關。
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| Inspired by the photo by Direct Media on StockSnap |
AI 講座內容涵蓋生成式文字聊天機器人到自動圖片生成。講座結束後，我和朋友們聚餐，很快地分享了講座內容。聚會中，朋友突然靈魂拷問：「簡報內容有哪些是AI生成的？」
回想了簡報製作過程，思考哪些部分是人工製作的，哪些部分使用了生成式 AI ：
1. 簡報大綱的擬定與調整
AI 生成的簡報大綱內容在討論過程中容易太瑣碎，因此第一層的簡報大綱擬定主要採用人工方式。與主辦單位討論後，我了解到有些與會者可能會中途離開，因此調整了大綱的順序，把「使用生成式 AI 的注意事項」提前，這是我希望即使中途缺席的人也能聽到的部分。
學到什麼：
自己先有清楚的簡報大綱結構，再使用生成式 AI 展開細項內容。如果再做一次，可以在初始提示中加入講座與會者的背景與情境資訊。
2. 資料的標籤分類
「生成式 AI 可以做什麼」這部分，雖然網路上有很多案例，單純條列出來並不適合簡報的呈現。因此，我使用生成式 AI 初步分類成4~6類，再根據與會者特質，精簡至四個類別。
一開始，我無腦地請生成式 AI 分類，但最終結果需要人來調整。有些部份的講題原始素材也有同樣情況。例如電腦幻覺的處理，直接列出八項原則稍嫌冗長，使用生成式 AI 分類後更容易理解。
學到什麼：
初步分類可以交給生成式 AI ，但中途最後的精簡和調整需要人工介入，才能具體符合需求。
3. 比較不同相似文章的異同
Bing Chat 有不同的交談模式：富有創意、平衡、精確。為了比較不同交談模式，我輸入相同題目但不同模式的長文。由於文章的差異並不明顯，使用人工比較會很花時間，而生成式 AI 可以快速找出不同段落，並根據比較的指標進一步拆解和整理不同之處，讓聽眾更清楚不同交談模式的使用時機。
學到什麼：
生成式 AI 擅長比較和分析長篇幅文章，可以快速找出關鍵差異，節省時間。
4. 原文翻譯與潤搞
簡報內容參考了OpenAI、Anthropic Claude、Google Gemini、微軟等官方的提示指南。除了翻譯原文，還需要修正中國用語。雖然線上工具如：繁化姬、OpenCC 可以快速修正，但某些詞彙或語氣風格仍需手動修正。
學到什麼：
生成式 AI 提供初步的翻譯，但細節和語氣的修正仍需要人工介入。
5 AI 首頁背景圖的設計
一開始還不清楚想要圖片的細節，每輪對話迭代地修改圖片內容，並可以配合 gamma 版面與簡報的主要配色。才能符合心目中想要的圖片。
學到什麼：
圖片的設計過程需要反覆迭代，每次修改都需要精確的指示和調整，才能達到最終滿意的效果。
6. 練習題的設計
講座場地選在電腦教室，希望讓聽眾可以同時練習。但是由於不清楚聽眾程度，我安排了包含入門與進階兩種難度的練習題。我希望把「假新聞」資訊素養議題作為練習的一部分。練習題目的設計階段，生成式 AI 的問題如之前提到，討論過程可能會將五分鐘的練習變成三十分鐘的練習，因此需要適度裁減內容，避免聽眾壓力過大。
學到什麼：
在設計練習題時，生成式 AI 可以提供初步的題目點子，但需要人工調整難度和內容，以確保練習對與會者是否合適。
7. 機上練習的方案選擇
學到什麼：
如果完全不熟悉生成式 AI 的新手，使用生成式 AI 可以協助收集與整理研究方案。但是對話結果仍需要人工驗證方案是否符合需要。如果已經是非常熟悉各種方案的人，就可以很快速收斂找到想要的方案。
這是一次有趣的靈魂拷問，無法否認的是，原本人工的工作流程中，生成式 AI 正越來越多地介入。如果從0到1，可以先無腦地提問，但如果要更精準地獲得自己想要的結果，就需要與生成式 AI 協作，將結果調整成自己想要的形狀。
生成式 AI 在簡報大綱的擬定、資料的分類、文章比較、原文翻譯以及練習題設計等方面提供了許多幫助。可以快速提供初步的建議和方案，但最終的細節、品質和呈現的樣貌，仍需要人工來把關。人機協作可以帶來更快速有效率的成果。儘管 AI 可以成為我們工作上的好幫手，但最終的創意和決策依然掌握在我們自己手中。
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