生成式 AI 好多霧煞煞！教學場域應用怎麼挑？老師帶你了解入坑前該知道的事情

自 2022 年 11 月，OpenAI 發布 ChatGPT 以來，生成式 AI 相關題材的應用平台宛如宇宙大爆炸一般，隨便在瀏覽器上搜尋 AI 就能找到無花八門的工具，免費、付費錯綜複雜，讓人想要入手卻又無從下手。

其實我們先了解生成式 AI 的基本原理、他的能力與侷限，我們再來做選擇。

生成式 AI 平台的能與不能

生成式 AI 是什麼？

首先我們要明白目前檯面上的「生成式AI」其實只是 ANI（Artificial Narrow Intelligence）或弱 AI（Weak AI）的一種，正如其名，生成式 AI 存在的目的就是為了「生成模仿人類行為的工具」，並透過自然語言技術（Natural Language Process, NLP）讓電腦裝置能夠理解人類的語言、生成人類語言，不需要透過程式語言編寫就能達成，降低了一般人入門的門檻也正是生成式 AI 能夠風靡全球的原因。

所以各位使用生成式 AI 的平台時，會感覺「它」會思考、很像個人，但請記得「它」只是在「模仿」你的行為，「它」不「理解」你輸入、它輸出的任何一句話。

透過上面這些基本概念，各位老師們就能知道生成式 AI 為何能夠這麼像人了，目前市面上的生成式 AI 平台包含不脫「文字式」、「圖片式」兩大類型，而本文聚焦在「文字式」先討論。

文字式生成式 AI 是什麼？提醒與使用原則

文字式的生成式 AI 是將 GPT（Generative, Pre-trained, Transformer, GPT）、大型語言模型（Large Language Model, LLM）結合的產物，因為背後有大量預先訓練好的語言材料結合以「機率」為本的生成模型，因此他能夠處理各種語言形式的任務，除了人類的各種語言，還包括和電腦溝通的「程式語言」。

就如前面所言，「它」是按照「機率」來生成文字內容雖然這個機率讓它能進行創作，但是也同時產生精確度不足的內容問題，也就是人稱的幻覺現象（hallucination phenomenon），而且「它」是為語言形式的任務所創造，所以生成式 AI 的數學邏輯相當差。

所以使用 AI 生成內容（Artificial Intelligence Generated Content, AIGC）的重要原則就是：「敢於詳細提問，小心求證使用」，不論「文字式」、「圖片式」的生成式 AI 都是如此。

截自數位敘事力期刊 IG 第56期。圖片提供： 吳奇老師

生成式 AI 的觀念和技巧

筆者很清楚，坊間進行提示工程（prompt engineering）的教學不勝枚舉，而提示工程就是和生成式 AI 溝通的技巧。

筆者這邊也根據個人經驗分享，使用觀念上，在和生成式 AI 互動的時候，可以設想生成式 AI 是個「人」，請用和人互動的方式和它互動，另外因為生成過程本身是按照機率，因此生成內容未必正確，所以使用觀念上採取「給任務」而非「搜尋」（甚至部分生成式 AI 平台未必能從網路搜尋資料，沒辦法回答最新問題）。

就像你有一位小助理，你會用人話和他溝通，而對於他完成的任務成果妳會謹慎檢查、來回要求它修正到最理想狀況，這些看似沒什麼卻是使用生成式 AI 最重要的觀念！

OpenAI (2023) 發佈了官方提示工程文件，筆者本已撰寫一份網路平台的【GenAI 教育應用手札&指令】撰寫過程、整合自身經驗、OpenAI 文件，提出以下撇步：

5 個生成式 AI 應用技巧

1. 對於生成結果進行多次修正
2. 協助清晰的指示（清楚描述你要他完成的任務，例如：任務完成條件）
3. 將任務切割成小環節（因為不同平台有文字量限制，任務分段能有最佳效果）
4. 提供參考資料或格式（助理需要你告訴他該怎麼做，他會做得更好）
5. 部分平台具有瀏覽網路資料的功能，可由人工輸入或指令AI調用網路資料，生成的效果就會更好！

——筆者自行編寫【GenAI教育應用手札&指令】

截自數位敘事力期刊 IG 第56期。圖片提供： 吳奇老師

四大生成式 AI 平台介紹（各自介面功能）

大型語言模型的經營、管理相當的困難，因此多半由規模較大的公司把持資源，目前較為熱門的平台總共有四：ChatGPT (GPT-4)、Bard、Claude、Microsoft Copilot 這四個平台，以下筆者將會根據自身經驗分享各個平台的功能特色，以及推薦使用對象。

（筆者下方提供附圖標記為紅色者為「多數共有功能」、藍色為少數獨有功能，說明圖卡皆來自【數位敘事力期刊】IG，歡迎對於教育科技相關內容感興趣的教育工作者追蹤：數位敘事力期刊 IG。）

1. ChatGPT (GPT-4)

作為生成式 AI 領導平台，ChatGPT 除了目前表現排名前列的語言模型之外，更是現階段功能、服務最為完善的之外，但付費、無付費差異甚大。

在付費的情況下，能夠整合網路搜尋功能（Web-browsing）、進階數據分析功能（Advanced Data Analysis）、AI繪圖（DALLE-3）、檔案分析解讀（File Upload）這三個 OpenAI 提供的進階服務之外，還能使用第三方插件（Plugins）。這些插件能讓 GPT-4 從第三方資料庫或平台調用資源完成任務，也能填補 GPT 的缺點。

例如：Wolfram Alpha 其中包含大量的科學數據資料，讓 GPT 能夠成為數理科目的學習利器；另外，還有其近期推出的 GPTs 功能，原先我們需要為了讓 ChatGPT 完成任務常常需要撰寫繁雜的提示詞，運用 GPTs 能夠做到微調（fine-tuning）的效果，為不同的工作任務打造不同的 GPT Agent 來用 API 調用外部資源完成任務可謂相當方便。

不過雖然 GPT-4 的功能強大，但是終究需要付費，另外一些功能如 GPTs 必須要掌握如調用（function calling）能力，因此 ChatGPT 推薦給試玩的老師們，GPT-4 等進階功能筆者推薦給重度、高階使用者，教育場域想要讓 GPT 扮演學習助理角色，也建議使用 GPT-4 生成結果的精確度才會更高。

OpenAI 於台灣 1 月 5 日凌晨 1:00 才發佈了 GPTs Store 出台的新聞，預計未來 ChatGPT 的訂閱用戶將能共享、精進各自部署、建置的 GPTs。

ChatGPT (GPT-4) 的特色。截自數位敘事力期刊 IG 第56期，圖片提供： 吳奇老師

2. Microsoft Copilot (GPT-4)

Microsoft 在商業上是 OpenAI 競合對手，在 ChatGPT 紅起來之後，Microsoft 將OpenAI 的 GPT-4 的技術整合到 Microsoft 的各種應用程式（例如：Windows 11、Microsoft Office 365、Microsoft Edge（Bing Chat）、Github等平台），讓每一個應用程式都有了一個「共駕」助手，也就是「Copilot」。

換言之，我們未來用電腦做任何的工作任務都會能有一位生成式 AI 助理能夠輔助教師完成工作（若您的電腦作業系統為 Windows 11 的話就可以快去試試看），目前在運用 Microsoft Edge 的 Bing Chat 進行網路資料的整合、圖片生成，儼然是一個免費 OpenAI GPT-4。

目前已經有教師已經應用 Bing Chat 進行圖片分析（來自 GPT-4 Vision 的功能）的作文摹寫教學，更是展現生成式 AI 不同功能的可能性，雖然說生成權杖（token）是有限制的（採取每日限制使用量），但是對於心動想要訂閱 GPT-4 想要預先試用一些功能的話，可以先用用 Copilot 唷。

Copilot的特色。截自數位敘事力期刊 IG 第56期，圖片提供： 吳奇老師

3. Google Bard

Google 作為 Microsoft 的最大主要競爭對手、全球瀏覽器使用覆蓋的霸主，為了跟上 Microsoft 的腳步，發佈了兩種生成式 AI：Bard 跟 Duet AI。

Duet AI 就和前面的 Windows Copilot 一樣是生態系（Google Workspace）串連的「AI助理」；而 Bard 則是和 ChatGPT 的形式更加類似的「AI 聊天機器人」，本文就著重於 Bard。

Bard 不同於前面兩家平台，具有來自 Google 更豐富的資料來源，在使用者使用介面而言，除了同樣具有圖片分析功能（下方有筆者直接請 Bard 針對 112 年會考試題圖片進行分析、寫作）。

請 Bard 針對 112 年會考試題圖片進行分析、寫作。截自數位敘事力期刊 IG 第56期。圖片提供： 吳奇老師

Bard 的優勢在於多元形式的輸出，意即如果您用 Bard 生成的結果是文字、計畫書 Bard 會直接引導讓您能夠輸出到 Google Doc，如果你生成的是信件 Bard 會直接引導讓您能夠輸出到 Gmail，如果您撰寫的是程式碼 Bard 會引導到您輸出到 Replit（程式碼免費運行平台）。

雖然說 Google 目前的模型在文字（提示詞、指令）、圖片分析處理量相較於前兩者而言是比較差的，但是 Bard 的圖片分析功能為免費，且仍能透過指令連結網路資源，而且對於「多語言」的表現比前兩者為佳。

官方近日也推出名為 Gemini，優化 Bard 在多模態（multimodality）形式的表現，因此 Bard 筆者推薦給喜歡使用 Google 生態產品的老師們，目前也因為有了 Bard 出色的語言能力，也收到國內外英文、語言教師們的喜愛。

Bard的特色。截自數位敘事力期刊 IG 第56期，圖片提供： 吳奇老師

4. Anthropic Claude

如果說 OpenAI 是 Microsoft 的 AI 研發軍火庫，那麼 Anthropic 就是 Google 的研發軍火庫（Google投資）。

目前 Claude 2 因為出台的時間比較晚，在目前市面上、教學應用社群的普及程度較差，然而不容忽視的是 Claude 背後的 LLM 是目前少數在文字處理表現上能比肩  GPT-4 的 LLM。

雖然相較於其他平台 Claude 的互動介面比較陽春，但是在大量文字處理的能力明顯強於其他平台，有人做過比較發現同樣上傳長篇（上萬字）的文件檔案比照 GPT-4、Claude 的分析成果，Claude 的表現更佳，然而 Claude 比起其他平台更鎖定在企業級的用戶，而且更看重 AI 使用倫理，因此在功能上相對少一些，不過筆者還是推薦給想透過 AI 加速閱讀巨量文本的教學者。

Claude的特色。截自數位敘事力期刊 IG 第56期，圖片提供： 吳奇老師

四大平台的綜合比較

表格整理：OpenAI. (2024). ChatGPT [Large language model]. https://chat.openai.com

2024 教育 AI 的展望：教育端能做的事情

均一教育平台副執行長蔡子揚先生曾經和筆者聊過「AI 應用於教育」此一現象應如命名為「教育 AI or AI 教育」，筆者得出了和均一相同的結論，應命名的為「教育 AI」，可以理解為「應用於教育現場的人工智慧」。

美國一間專門輔導教育端引入生成式 AI 平台的顧問公司「AI for Education」創辦人 Amanda Bickerstaff 提出了 2024 年 5 大教育 AI 的趨勢包括：

1. 長篇寫作評量的價值、目的正在發生改變
2. AI 科技發展下，各個學校應對能力、適應性問題
3. 在維持算力、營運基礎下，許多教育 AI 平台即將由免費轉為長期訂閱制
4. 隨著 AI 商業化普及、訓練資料庫的擴大也會牽涉到更多、更複雜的法律問題
5. 以教育為目的大型語言模型可能會出現

2024教育AI應用趨勢。截自數位敘事力期刊 IG 第56期，圖片提供： 吳奇老師

筆者相當認同第 2 點，筆者於 2023 年受到來自各方的邀請分享生成式 AI 在教學上的應用，發現其實還有很多教育現場對於 AI 抱持著懷疑、拒絕的態度，個人其實頗為憂慮。

仍有許多教育第一線教師可能抱持著「不在課堂上用即可視而不見」的態度，然而消極能抵擋科技公司的競爭與發展嗎？

顯然不行。

2024 年 LLM 將進入邊緣裝置（Apple 已發表相關論文），意即只要接觸電子產品就能使用生成式 AI（行動版能直接使用語音溝通操作），那麼第一線教育者該如何面對呢？

筆者還是一套 slogan「認識、理解、應用」，生成式 AI 不是簡單的科技軟體更新（例如：Windows改版），而是直接改變人機之間的互動模式（例如：電腦由原本的「指令執行」變成「圖形化介面」），進而推動數位生態的發展進程，希望這篇文章對於對生成式 AI 不知如何入手？不清楚生成式 AI 在教育應用風險的教師們有進一步的認識。也請老師們別害怕 AI，現階段的弱 AI 取代不了人，只有不懂 AI 的人被懂 AI 的人取代，快去試試筆者介紹的平台，透過 AI 簡化您的教職工作，重新專注於教學精進與師生關係經營吧！