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每天學一點 AI
《每天學一點 AI》是一個為一般人、工作者與企業經營者製作的 AI 學習型 Podcast。
每天用大約 5 分鐘，帶你認識一個 AI 工具、一個重要觀念，或一個可以立即應用在工作與生活中的方法。這裡不講艱深的技術，也不只是追逐熱門工具，而是用簡單、實際、聽得懂的方式，陪你把 AI 真正用起來。
主持人：李詩民
AI 架構師、生成式 AI 講師
Li’s Meet AI Studio
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Episodes
- 每天學一點 AI
第 31 集｜照片、聲音、影片都能生成，我們還能相信眼睛嗎？
看起來真，不等於事情真的發生。從影片來源、浮水印與聲音身分查證，練習多留一個確認步驟。 本集重點： • 生成方式與事實真偽分開：AI創作未必騙人，真實拍攝也可能被錯誤脈絡誤導。 • 內容來源紀錄與浮水印是線索，不是所有內容通用的真假保證。 • 重要結果回到原始資料與實際測試確認 Powered by Firstory…
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第 30 集｜AI 真的開始幫人類做科學研究了嗎？
AI 可以協助找研究線索，但提出假設和驗證假設是不同階段。用植物的生活例子理解科學證據。 本集重點： • AI輔助假設生成：由資料比較與模式發現，提出可供檢驗的研究方向。 • 驗證層級：候選線索、初步實驗和後續確認不是同一件事。 • 重要結果回到原始資料與實際測試確認 Powered by Firstory…
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第 29 集｜AI 開始走出螢幕，會發生什麼事？
說出杯子在哪裡，和真的把杯子拿過來，是不同的能力。認識感測、控制與實體安全。 本集重點： • 實體AI需要感知、判斷、控制和硬體共同完成動作及回饋。 • 展示條件與日常可靠度不同，實體操作需獨立安全限制與停止機制。 • 重要結果回到原始資料與實際測試確認 Powered by Firstory Hosting
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第 28 集｜AI 到底住在哪裡？
手機上的 AI 不一定都在手機裡運算。從日常筆記看懂本地、雲端與資料流向。 本集重點： • 雲端與本地／裝置端AI的差別，在於模型與本次運算發生的位置。 • 同一項服務可混合本地和雲端步驟，資料流向需要逐功能確認。 • 重要結果回到原始資料與實際測試確認 Powered by Firstory Hosting
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第 27 集｜AI 為什麼好像越來越認識你？
AI 記得你的偏好，還要知道何時不該套用。用具體回饋與情境說明，讓個人化保持有用、可修正。 本集重點： • 個人化可參考偏好、歷史與回饋，不等於每次對話都即時重新訓練底層模型。 • 長期偏好與本次情境需要區分；記憶應可檢查、修正與管理。 • 重要結果回到原始資料與實際測試確認 Powered by Firstory…
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第 26 集｜AI 可以一直幫你工作嗎？
AI 能不能在你離開後繼續工作？從活動回饋整理出發，認識背景執行、進度保存與停止條件。 本集重點： • 背景任務需要實際執行環境與任務管理；等待一次回答不等於已啟動背景工作。 • 持續執行需要進度保存、完成條件與停止界線。 • 重要結果回到原始資料與實際測試確認 Powered by Firstory Hosting
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第 25 集｜AI 越會做事，我們越要知道怎樣才算做好
AI 說完成了，我們怎麼知道它真的做好？ 這一集把驗收標準變成生活方法：先說清楚什麼結果才有用，再用正常、缺漏和衝突案例，檢查 AI 是否真的解決問題。 本集重點： • 做了很多步驟、產生很多頁，和真正解決問題是不同的事情。 • 把「簡單、好用、正確」改寫成可觀察、可核對的條件。 • 現場經驗能幫我們找到 AI…
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第 24 集｜多找幾個 AI 幫忙，事情就會做得更好嗎？
# 第 24 集｜多找幾個 AI 幫忙，事情就會做得更好嗎？ AI 找得越多，工作真的就會越好嗎？ 這一集從準備初學者教材出發，看看哪些工作適合分頭進行、哪些必須等待前一步，以及怎麼避免多個 AI 交回重複或互相矛盾的結果。 本集重點： - 多代理人合作是把可獨立的任務分出去，再由統籌者接回結果。 -…
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第 23 集｜不用一直打字，也能把工作交代清楚嗎？
# 第 23 集｜不用一直打字，也能把工作交代清楚嗎？ 不用一直打字，真的也能把工作交代清楚嗎？ 這一集從口述一份長輩手機教材出發，看看怎麼在語音對話中修正需求、確認 AI 的理解，並把討論和正式指令分開。 本集重點： - 語音輸入是把說話變成文字，即時語音對話則是在來回互動中逐步釐清任務。 -…
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第 22 集｜AI 要怎麼找到你自己的工作資料？
留言告訴我你對這一集的想法： https://open.firstory.fm/user/cmrr83q4t08zx01tj0qewgmgn/commentsAI 很會整理，但它真的找得到你今天要用的那份資料嗎？ 這一集從會前找信件、企畫與行事曆出發，說明 AI…
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第 21 集｜AI 會看畫面，也能幫我們按按鈕嗎？
AI 看得懂按鈕，就能真的替我們按下去嗎？ 這一集從活動網站草稿的日常情境出發，區分看懂畫面、執行動作與驗證結果，說明 AI 如何在受限工具與權限下操作網站或軟體。 本集重點： 只收到截圖，不代表 AI 已經取得操作電腦的能力。 點選、輸入與捲動需要額外工具和清楚的權限範圍。…
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第 20 集｜AI 開始做事之後，人應該站在哪裡？
當 AI 開始替我們做事，人應該站在哪裡？ 這一集從駕駛與導航的例子出發，說明 AI 分擔執行工作之後，人的角色如何轉向設定目標、提供現場經驗、處理例外與承擔責任，也談到逐步確認與整體監督的差別。 本集重點： • AI 可以協助執行，但真正的目標仍要由人決定。 • 現場經驗與限制常不在一般資料裡，需要由人補充。 •…
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第 19 集｜AI 第一步做錯，後面會發生什麼事？
AI 第一步做錯，後面為什麼可能越做越完整、卻越來越偏？ 這一集從活動日期被看錯的例子出發，說明多步驟 AI 工作中的錯誤傳遞，也談到為什麼不必檢查每一個小動作，卻要在真正關鍵的位置設置檢查點。 本集重點： • 前一步的結果會成為後一步的基礎，小錯誤可能一路被帶下去。 • AI…
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第 18 集｜固定工作流程和 AI 代理人，有什麼不同？
固定工作流程和 AI 代理人，差別到底在哪裡？ 這一集從洗衣機與 Podcast 製作的例子出發，說明固定流程如何讓重複工作更加穩定，也談到當資料、風險或任務條件改變時，為什麼需要加入 AI 的理解與判斷。 本集重點： • 固定工作流程會預先安排步驟，適合穩定、重複而且變化不大的工作。 • AI…
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第 17 集｜你只告訴 AI 目標，它真的知道下一步嗎？
只告訴 AI 一個目標，它真的知道下一步該做什麼嗎？ 這一集從一般聊天型 AI 與 AI 代理人的差別出發，說明 AI 如何把較大的目標拆成可以執行的步驟、選擇工具，並在完成一步之後根據結果決定繼續或調整方向。 本集重點： 一般聊天型 AI 通常是交代一步、完成一步；AI 代理人會嘗試依目標安排中間工作。…
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第 16 集｜不會寫程式，也能請 AI 做出自己的小工具嗎？
不會寫程式，也能請 AI 做出一個真的可以操作的小工具嗎？ 這一集以課程簽到頁面為例，說明怎麼把模糊的想法整理成清楚需求，再請 AI 協助產生初步版本。程式出現之後，工作還沒有結束；我們仍要實際測試、發現問題、提供回饋並反覆修改。 本集重點： • 需求要說清楚使用對象、輸入內容、操作規則、預期結果與不能發生的情況。…
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第 15 集｜中文是語言，程式碼也是語言嗎？
我們用中文說明需求，AI 為什麼能把它轉換成電腦可以執行的程式？ 這一集用煮一碗麵和課程簽到頁面的例子，說明自然語言與程式語言的差異。自然語言常依賴情境和經驗補足沒有明說的資訊，程式語言則把工作拆成更清楚的規則與步驟。 本集重點： • 自然語言通常用來表達想要什麼，程式語言進一步描述電腦要怎麼做。 •…
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第 14 集｜AI 為什麼需要工具？從會回答到真的完成事情
AI 很會回答問題，為什麼還需要工具，才能真的替我們完成工作？ 這一集用沒有鍋具的廚師和課程報名流程，說明模型與工具的分工。模型負責理解需求，工具則讓 AI 有機會讀取外部資料、進行精確處理，或執行會改變真實內容的行動。 本集重點： • 沒有工具時，AI 通常只能說明方法；有了工具，才有機會實際執行。 •…
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第 13 集｜AI 搜到資料，為什麼答案還是可能不一樣？
AI 都已經上網搜尋了，為什麼答案仍可能不同，甚至出錯？ 這一集把 AI 回答問題的過程分成「生成、搜尋與查證」三件事。搜尋可以找到可能相關的資料，模型負責閱讀與整理，而查證才是確認資料是否真的支持最後的結論。不同模型、工具、方案、資料品質與思考深度，都可能讓答案產生差異。 本集重點： •…
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第 12 集｜AI 為什麼會一本正經地說錯？
AI 的回答有標題、有日期，甚至附上看似專業的來源，為什麼還可能整段都是錯的？ 這一集從一本可能根本不存在的書出發，說明「AI 幻覺」不是 AI 像人一樣看到不存在的東西，而是模型產生了看似合理、實際不符合事實的內容。語言流暢與事實正確是兩件不同的事；即使 AI…
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第 11 集｜AI 為什麼有時記得你，有時又像第一次見面？
你明明已經交代過活動名稱、對象與不能做的事，AI 為什麼聊著聊著又忘了？ 這一集用「桌面上的工作區」說明上下文，也把跨對話記憶比喻成使用者資料卡。當對話越來越長，較早的資訊可能被整理、縮短，或不再成為回答時的主要參考，因此重要條件需要由我們主動重新對齊。 本集重點： • 上下文是目前任務中 AI…
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第 10 集｜AI 讓影片創作不必從第一步開始
做影片不一定每次都要從企畫、劇本和分鏡的第一步開始。AI 讓創作者可以從意圖、照片、物品、旋律，甚至從「還沒有想法」進入，再逐步補上需要的文字、畫面與聲音。 這一集從空房間的聲音設計、桌上半杯咖啡，以及希望觀眾重新聯絡家人的創作意圖談起，說明如何用清楚的目的帶領 AI，而不是被工具與固定流程限制。 本集重點： •…
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第 9 集｜當文字、圖片和聲音合在一起，AI 如何幫我們說故事？
影片不只是把文字、圖片和聲音放在一起。真正讓人留下印象的，往往是這些元素共同傳達的情緒、觀點與價值。 這一集從雨夜歸鄉的畫面談起，聊聊如何先把故事發生的世界、人物、衝突、觀眾與希望留下的感受想清楚，再請 AI 協助發展人物關係、場景、轉折、對白與音樂方向。 本集重點： ・文字、畫面和聲音如何共同形成作品的內在訊息。…
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第 8 集｜聲音是流動的時間，也是 AI 時代的重要輸入方式
聲音會沿著時間展開，也不只包含「說了什麼」，還帶著語速、停頓、音高、節奏與情緒。 這一集從語音辨識與文字轉語音談起，聊聊怎麼用口述快速留下想法，再請 AI 協助整理成文章、筆記或 Podcast。使用語音前，也別忘了取得錄音同意、避開個資與機密，並重新核對重要人名、數字和專有名詞。 本集重點： •…
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第 7 集｜為什麼圖片比文字更容易記住？AI 正在放大這種力量
圖片不只是好看，也能透過位置、大小、層次與結構，幫我們安排注意力。 這一集從圖卡、簡報與手機畫面談起：先想清楚每張圖要回答什麼問題，再請 AI 協助做視覺草稿，通常比一開始就大量生圖更有效。 本集重點： - 圖片可以利用空間位置與結構，協助理解和回想。 - AI 生圖前，先討論內容架構與圖卡分工。 - AI…
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第 6 集｜AI 不只會畫圖，它也開始看懂圖片
提到 AI 圖片，很多人先想到的是：輸入一句話，讓它幫我們畫出一張圖。 現在的圖像 AI 還能把文字、既有圖片和不同線索放在一起處理。它可以協助做產品示意圖、海報或簡報的第一版，也能幫忙列出照片中的物品、整理畫面上的文字，提醒我們可能漏掉的細節。 但這不表示它已經成為永遠正確的設計師或另一雙可靠無誤的眼睛。AI…
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第 5 集｜學 AI，可以只學會幾個工具嗎？
AI 工具可以很快上手，但介面、功能與平台都會持續改變。本集用瑞士刀與專用刀的比喻，帶你分辨水平型平台與垂直型工具，並從文字、圖片、聲音與影片的資訊轉換，理解真正耐用的能力：問題拆解、判斷與工具組合。 Powered by Firstory Hosting
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第 4 集｜把零碎時間變成創作時間：提示詞其實就是把話說清楚
等車、喝咖啡，或工作之間剛好只有五分鐘，過去可能很難完成一篇文章或一集 Podcast；但我們可以先用手機把想法留下來，再請 AI 協助整理成可以繼續修改的初稿。這一集，我們從高鐵站的現場口述談起，看看 AI 如何改變我們使用零碎時間的方式，也把前幾集談過的文字規律與對齊，連到今天的提示詞。 這集會聊到 •…
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第 3 集｜同一句話，為什麼你和 AI 理解得不一樣？
同樣遇到一場雨，有人覺得麻煩，農夫卻想到作物終於有水。明明看見的是同一件事，每個人展開的理解卻不一樣。這一集，我們從生活經驗形成的「世界觀」談起，再用《靜夜思》看看語意如何被一步一步壓縮，以及為什麼我們和 AI 對話時，仍要補上足夠的線索。 這集會聊到 • 家庭、生活環境與工作經驗，如何影響我們理解事情。 •…
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第 2 集｜一個「雨」字，為什麼每個人想到的都不一樣？
# 第 2 集｜一個「雨」字，為什麼每個人想到的都不一樣？ 當你聽見「雨」這個字，想到的可能是忘了帶傘、穿雨鞋踩水，也可能是一段回憶。明明是同一個字，每個人展開的畫面卻不一樣。這一集，我們從這個日常經驗開始，聊聊文字如何壓縮意思，以及和人或生成式 AI 溝通時，為什麼需要讓彼此逐漸對齊。 ## 這集會聊到 -…
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第 1 集｜生成式 AI 為什麼看起來這麼厲害？
第一次看到生成式 AI 回答問題、寫信或整理零散想法，很容易覺得它好像什麼都懂。這一集，我們從日常的「文字接龍」開始，用不需要技術背景的方式，聊聊它究竟在做什麼。 這集會聊到 • 上下文為什麼會影響 AI 接下來產生的文字。 • 為什麼同一個問題問兩次，可能得到不同答案。 • 生成式 AI…