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最近公司內的自動化部門，所訓練的專家維修系統似乎是要交出成果，所以再詢問每個人的使用心得(基於Chatgpt，以Macbook訓練)
當下我輸入了兩個問題
1.請告訴我SAW區Hanmi機台遇到真空異常該如何排除
2.請告訴我DISCO機台真空異常時該如何排除
這兩個問題中，Hanmi的回答在我看來八九不離十，而DISCO的部分則是出現完全看不懂的回答，點開資料源發現過去的歷史紀錄竟然是除溢膠機跟壓合的紀錄，這讓我啼笑皆非
興許是訓練的資料量不夠，所以第二個問題沒有答出有用的東西，加上今晚使用Gemini詢問事情的結果，我個人的感受如下
1.AI時代，會被淘汰的是只會使用AI但不具備專業的人
確實AI經過訓練，回答的精度可以提升很多，但何時達到完美，似乎沒有盡頭，當一個小目標達到時，就會出現新的目標。而AI可以在完美的過程中完成80~99%之間的事情，但終究有1%是無法達到的，而這1%就是關鍵
以我提出的問題來說，正因為我對自己的區域熟悉，我能夠分辨出第二個問題的回答是充滿問題的，而我可以憑自己的經驗以及認知去處理DISCO的事情；但今天如果對象換成一個新人，估計就會在琢磨AI回答選項，東西在哪個位置
換言之，當自己的能力只能依靠AI，而不具備把使用AI當作一個工作選項、能夠靠自己去完善最後1%的人，那就注定被淘汰
2.AI崛起，未來或許只有能力極端的人可以留下
一種是低技術、低成本，換成AI工具顯得不划算；一種是無可取代，AI也無法勝任，例如管理職或是研發職
而中間的階級則是處於可以被取代，且具有一定的投入價值，唯有精進自己專業、具備強烈的正向風格才有活下的本錢
3.表達事情的言語準確度，以及對於事情的分析能力，對於使用AI至關重要，但這也絕非只對使用AI重要
第一個問題，我將我的範圍限縮在SAW的區域，以及Hanmi的機型，所以回答得的範圍可以很精準
第二個問題，對於我這個在SAW區的負責人來說，聽到DISCO就知道這個機台是切割機，但這對於AI來說卻是陌生的詞彙；除去過去維修紀錄甚少，所以沒有訓練到之外，當沒有提出足夠多的條件，AI拼湊答案的依據就只能鬼扯，而且AI無法判別自己拼湊的答案的真實度及可靠度，這也是證明AI無法完全取代人的原因之一