本文由來
這篇是我整理自己在 Threads 上幾則關於 AI 工具態度的發文，由 Claude 協助結構化成完整文章，再由我審稿後發布。
文章開頭的概念圖是用 Codex CLI 內建的 image_gen 工具生成（OpenAI 的圖像生成模型），主題定為「從多種 AI 工具中審慎挑選」。
AI 是內部溝通的加速器
在工作上，我對 GPT Image 2、Seedance 2.0 這類 Gen AI 工具的態度，是把它當成加速內部溝通的輔助工具。
有時會看到一些人沒有意願找、或是找不到參考素材，只用簡單文字提出需求，結果反而花了大量時間在來回溝通與調整上。但如果需求方能先透過 Gen AI 工具想清楚再提出，或設計方先生成並確認方向後再動工，雙方至少有形象化、更具體的溝通基礎，可以減少描述不清導致做出來卻反覆打槍的情況。
換句話說，AI 工具的價值不是「取代設計師」或「省掉溝通」，而是讓溝通本身更有畫面、更有效率。
對外素材，別讓 AI 砸了品牌
至於社群素材這類較講求效率的場景，雖然我不反對使用生成式素材，但在發布前務必確認是否符合 CI 規範。若提及特定商品，發布前也要留意外觀與顏色是否存在誤差。
我已經好幾次看到品牌吉祥物或商品外觀被錯誤呈現的廣告。進一步查廣告資料庫後發現，這些廣代創辦人經常在社群上宣傳自家「套殼工具」的優勢，但實際產出的素材連基本的圖像一致性都無法維持。而且圖像其實已經比影像更容易控制與處理，卻還出現這種問題，讓我感到有點疑惑。
不過若因成本限制無法做到完善（例如影像生成費用較高，或內容僅為概念與情境呈現而未涉及特定商品），至少也可以比照金融或藥品廣告，在畫面下方加註說明，以利辨識。這是退一步的做法，但比直接放出可能誤導消費者的素材好。
我對 AI 看法的兩個底線
我雖然會踴躍嘗試各種 Gen AI 工具，但個人很不喜歡兩種極端看法，
不喜歡 AI 末日論
就如同過去工業革命一樣，社會應該會自己進化並適應。而且認為要被取代的人，搞不好使用這項工具又變得更加厲害，很多時候，會用工具的人不會被取代，是不會用工具的人才會。
不喜歡踩廠商
某廠出新工具、新模型就貶低另外一廠，這種立場我也不認同。每個工具都有自己的長處與短處，而且現在進化速度那麼快，也許對方後續很快就追上也說不一定。今天輸的明天可能就贏了，沒必要把自己綁在某一陣營。
總而言之，對於這類工具，我就是審慎評估、樂觀看待。
工具用不用、什麼時候用，是個人選擇
我自己對 AI 工具的態度是，先了解這些工具可以做到什麼地步。用各種情境、各種需求去測試，看看之前辦不到或者很難實行的事，現在能不能快速達成。並且設想一下工作上或生活上可以如何應用。
但要不要用、什麼時候用，完全取決於個人。
就我個人而言，
- 工作上，做為內部溝通用。如果產出物要對外使用，就盡可能讓素材狀況沒有紕漏，或者小範圍試點使用並註明。
- 私人，自娛自樂在可以接受的範圍內。若涉及版權物則不要有營利行為。
不過 AI 工具還是相對新興的工具，所以很多情況大概還有得「討論」。
為什麼要實測新模型
這兩天一直在試驗 GPT Image 2 的一些能力，是因為我認為透過實測可以大致掌握它目前能做到什麼、做不到什麼，心裡先有個底。這樣之後工作上有需要時，就能更快判斷能不能拿來應用。
比起單純在網路上直接照抄別人的提示詞，自己實測更有用處，因為別人的成功 prompt 是基於別人的需求與資料，套到你的場景未必管用。
我的測試風格，zero-shot / one-shot
我通常習慣用 zero-shot、one-shot 的方式來測試模型能力。
這有點像客戶、老闆、同事，或有時是自己在提出需求時，往往不會把所有需求都講清楚。所以我會刻意用比較簡單、發散，甚至有點不完整的描述來測試模型，看看它能不能從這種接近真實工作的情境裡來「通靈」。
模型能在含糊需求下給出可用結果的能力，比模型能在精雕細琢的 prompt 下給出完美結果的能力，更貼近工作現場。
Beware what you wish for
模型能力越來越強，但就像神燈或《猴爪》的故事一樣，願望被實現不代表結果就一定符合期待。
舉幾個例子，
- Vibe coding，功能表面上可能真的做出來了，但也可能有 bug、資安風險等情況藏在底下
- 圖片生成，畫面看起來漂亮，不代表細節、脈絡或實際用途上都沒問題
使用提醒
不能只看模型有沒有把願望變出來，也要看它是怎麼變出來的。
這也是為什麼我前面強調，對外用之前要審查、要試點、要註明。願望實現的形式可能藏著你沒注意到的代價。
結語，工具的重點在使用者
AI 對我來說比較像是一種工具。狂吹跟狂黑我都覺得太極端，工具的重點還是在使用者，以及怎麼使用。
審慎評估、樂觀看待，剩下的交給你自己怎麼用。