| 誤 | AI 第一天就很神 | 正 第一天像 Google 換了件外套，改了十一輪才開始上班 |
| 誤 | AI 做完就好 | 正 會改壞，一定要驗收 |
| 誤 | 越盡責越好 | 正 要給停止條件 |
| 誤 | 報告越多越好 | 正 每天寄是噪音，有異常才通知 |
| 誤 | 讓 AI 盯著流程就好 | 正 第一版用成了數位警察，同仁覺得被監視 |
| 誤 | 同樣的錯不會再犯 | 正 犯了兩次，才立下規則 |
一直整理相同資料・一直提醒別人・一直回答相同問題・很怕忘記，只能靠自己記得
「請先訪問我，了解這件工作的目的、步驟、判斷方式與風險，再幫我提出一個最小、最安全，而且可以由人檢查的 AI 協作方式。」
今晚，問 AI 這一句。試過之後的結果，也歡迎告訴我。
你上一次翻報紙，是什麼時候？
以前看到有用的資料，我會拿剪刀剪下來。一張一張，收進資料夾。
現在，它們都住進了數位大腦。找得更快了。可是翻的感覺，沒了。
所以我用一份報紙的樣子，寫這些筆記。
回到老方法，未必是退步。科技跑得很快，我想在旁邊，留一點人的溫度。
我是 Curtis。在台灣，一家做視覺辨識設備的公司做事。
這幾年，我想做好三件事。讓公司轉型。讓自己成長。對社會，有一點貢獻。
這份筆記，也是我交給自己的作業。
這裡記的，是工廠裡、城市裡，還有和 AI 一起工作時看到的事。做對的，做錯的，都記。
如果有一兩則對你有用，就把它剪下來收著吧。
半年裡兩次想到同一件事：科技要和人文放在一起。
三月的時候，我和協會的夥伴們去台中中區走讀，請老師導覽這一區的歷史。想法很簡單，我們都在台中做事，應該多認識一點自己所在的城市。
九月去上了台灣文明學院，兩天半，白天走淡水河，晚上上 AI 的課。結束時我寫下的心得只有一句：科技還是要跟人文結合。寫完才發現，這跟三月在中區想到的是同一件事。課裡有兩句話一直記著。
我們台灣是落地生根，不是落葉歸根。
Agentic AI 的生產力紅利，其實就是信任紅利。
科技和人文，根基都是人。人才能偉大與獨特。機器的精度是人調出來的；AI 能被放手做多少事，也取決於人和人之間有多少信任。
也有擔心的地方。短影音和 AI 影音正在大量製造新的敘事，取代舊故事的，不一定是更好的東西，可能只是演算法餵出來的故事。模型如果有偏見，敘事就會跟著有偏見。這是國家層次的問題，不是一個人或一家公司能解決的。我能做的，大概是先把自己的知識和資料好好留在自己手上。