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  3. 人工智慧之道 ~ 打造不會胡說八道的 AI 知識庫
目前生成式 AI 的主流技術 Transformer 的技術特性，
每次問 AI 的回應可能都會不一樣！
更詳細的說明，可以參考台大電機李宏義教授的課程內容 (如下圖)。


AI 幻覺產生的不確定性，
會遺漏重要資訊就不足為其奇了。

例如，
急診醫師判斷病人症狀是否是過敏所引起時，
臨床表現中，各種症狀的「分布比例」是很重要的判斷依據 (圖1)。

但請 ChatGPT 依據特定教科書內容回應時，
經實驗，大約有 40% 的機率不會列出比例的分布 (圖2) [註]。

雖然 AI 進展非常快速，
但離 AGI 還有一大段距離，這類問題短時間內並不容易解決。

因為這和內容、應用情境有關 (需求)，
需要很有經驗的「人類專家」才能判斷。

例如，
過敏的臨床表現，數據分布很重要，
但研究論文的許多實驗細節的數據就不一定這麼重要了，有時候想看的是整理後的趨勢等。

現階段，我們是可以針對特定應用領域訓練 AI 模型，
但這需要大量的成本與人才參與，目前比較難做到，除非願意投入大量的資源，但這又有 CP 值的考量 ...

要如何避免 AI 的不確定性呢？ [1]
以現在的技術，最簡單的方式就是

  1. 不要讓 AI 生成
    這樣 AI 就沒機會歪樓了。

  2. 直接輸出「人類」整理好的經驗 (FAQ)
    不經過 AI 生成，就能避免一本正經胡說八道。

可是寫 FAQ 很麻煩耶 ...
這沒辦法，麥當勞的玻璃要乾淨，現階段的技術就只能「每天擦」 ...

其實沒想像中困難喔，
只要每天花10分鐘，抓住幾個關鍵就能搞定！[2]


延伸閱讀：
  1. 寫 Q&A，抓住 3 個關鍵就很簡單！
  2. AI 胡說八道的特性，要如何避開？

附註：
這是 2025/6 月所做的實驗，使用 ChatGPT 4o 和 4.1 minn 模型。


圖1：有列出分布的比例。
8258691b695523ed5d817671f5e22163.png


圖2：遺漏重要的「分布比例」資訊。
2bbc9feb3afbe5d869a0bf14cbedd08a.png

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    資料夾名稱
    人工智慧之道 ~ 打造不會胡說八道的 AI 知識庫
    上傳者
    蘇德宙
    單位
    台灣數位員工
    標籤
    案例, AI 胡說八道, AI閉嘴, AI技術原理
    建立
    2025-06-23 06:44:42
    最近修訂
    2025-12-15 13:59:23
    引用
    2
    1. 1.
      第一章、人工智慧之道
      1. 1.1
        一本正經、胡說八道的結果 ~ GenAI 鴻溝
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        AI 人工智慧之道 ~ 打破砂鍋問到底！
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        降低寫 FAQ 的門檻
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      第二章、需求 & 解法
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      2. 2.2
        每天10分鐘，3 個月內打造專屬的 AI 知識庫
      3. 2.3
        用 AI 進行 10 倍速經驗傳承
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        已經有文件了，為什麼還要寫 FAQ？
      8. 3.8
        只有文件的 AI 知識庫，不會成功！
      9. 3.9
        寫 FAQ 很麻煩耶 ...
      10. 3.10
        寫 FAQ 的好處
      11. 3.11
        FAQ：怎麼寫？
      12. 3.12
        有記錄到的這麼少，還值得做嗎？
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        建立 AI 小幫手，3 分鐘搞定！
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        依據 AI 統計資料，持續改善的操作流程
      3. 4.3
        寫 Q&A，抓住 3 個關鍵就很簡單！
      4. 4.4
        從互動中，整理 Q&A (邊做邊紀錄)
      5. 4.5
        從 AI 的回應中，整理 Q&A
      6. 4.6
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      7. 4.7
        PDCA 持續改善 (含案例)
      8. 4.8
        Q&A 執行時的常見問題
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      第五章、記錄經驗 ~ 可以很簡單、有效！
      1. 5.1
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      2. 5.2
        向 AI 學習！
      3. 5.3
        FAQ 怎麼寫？
        1. 5.3.1
          寫 FAQ (1) ~ 快速、高品質的標準化流程
        2. 5.3.2
          寫 FAQ (2) ~ 問題，要怎麼描述？ (原則與步驟)
        3. 5.3.3
          寫 FAQ (3) ~ 內容，先講重點就對了 (PREP)
        4. 5.3.4
          寫 FAQ (4) ~ 前提，有時候很重要
        5. 5.3.5
          寫 FAQ (5) ~ 排版，可以畫龍點睛！ (凸顯重點、增加可讀性)
        6. 5.3.6
          寫 FAQ (6) ~ 案例練習 (下標題、排版)
      4. 5.4
        表達框架
        1. 5.4.1
          表達框架 (1) ~ PREP 先講重點就對了
        2. 5.4.2
          表達框架 (2) ~ SCQA 提案就要這樣寫
        3. 5.4.3
          表達框架 (3) ~ 改變方程式 (Why & How + Action！)
      5. 5.5
        整理技巧
        1. 5.5.1
          ChatGPT 好的回應，就存起來不要浪費！
        2. 5.5.2
          問題不清楚的，怎麼整理 FAQ？ (用猜的、反問)
        3. 5.5.3
          寫工作日誌，一兼二顧 ~ 提高工作效率 + 記錄經驗
      6. 5.6
        寫文件
        1. 5.6.1
          文件：用「重點」來整理就會簡單很多
        2. 5.6.2
          操作手冊 (1) ~ 設計原則
        3. 5.6.3
          操作手冊 (2) ~ 流程 & 案例練習
    6. 6.
      第六章、知識管理 ~ 挑戰與突破
      1. 6.1
        知識管理的需求、挑戰與突破
      2. 6.2
        打通任督二脈：邊做邊記錄、下次照著做
      3. 6.3
        用 AI 實現「邊做邊記錄、下次照著做」
      4. 6.4
        突破 (1) ~ 經驗，進不去？
      5. 6.5
        突破 (2) ~ 知識過時、不完整、重複？
      6. 6.6
        突破 (3) ~ 找不到資料？
    7. 7.
      第七章、推動與執行策略
      1. 7.1
        訂目標 ~ 符合 SMART 原則就對了
      2. 7.2
        如何設計目標？
      3. 7.3
        把義務，化為無痛的習慣
      4. 7.4
        推動，成功方程式 (制度 X 負責人)
      5. 7.5
        改變 or 推動新制度，可以很簡單！「小行為 + 即時激勵」就對了
      6. 7.6
        改變 or 制度設計，要符合 ABC 原則
      7. 7.7
        組織成功變革的 8 個步驟
      8. 7.8
        大家的意願低 (可能因為忙、累)，如何設定目標才能 3 個月完成？
    8. 8.
      第八章、應用
      1. 8.1
        AI 時代，很多人也都在胡說八道 ...
      2. 8.2
        傳統 AI 應用的風險，以護理衛教為例
      3. 8.3
        資訊單位的 AI 小幫手
      4. 8.4
        3 個月，打造 AI 智慧護理衛教服務
      5. 8.5
        護理臨床經驗，可以 10 倍速傳承
      6. 8.6
        醫師案例報告，小改變大效果 (1) ~ 微調「重點整理」 ( take home message)
      7. 8.7
        醫師案例報告，小改變大效果 (2) ~ 使用「重點分析」
      8. 8.8
        每天 10 分鐘，3 個月提升團隊業績 20%
      9. 8.9
        AI 知識社群
    9. 9.
      第九章、PDCA 持續改善，打造更優質的 AI 服務
      1. 9.1
        優化 AI 知識庫 ~ 改善「過時」的問題
      2. 9.2
        優化 AI 知識庫 ~ 改善「不完整」的問題
      3. 9.3
        優化 AI 知識庫 ~ 改善「重複」的問題
      4. 9.4
        優化 AI 知識庫 ~ 以新增 FAQ 為例 (無法回答時)
      5. 9.5
        優化 AI 知識庫，同時進行教育訓練的案例
      6. 9.6
        不滿意的，就改善
      7. 9.7
        都找不到的，就先補 Q&A
      8. 9.8
        找不到 FAQ？就補上去囉
      9. 9.9
        無法回答的，就調整內容
      10. 9.10
        同義詞，找不到怎麼辦？
      11. 9.11
        優化 AI 知識庫 ~ 以新增 FAQ 為例 (AI 答非所問時)
      12. 9.12
        優化案例 (1) ~ 從現有文件中整理 FAQ
    10. 10.
      第十章、案例分析
      1. 10.1
        AI 「彙整」多篇參考資料時，內容可能不夠精準 (解法：建立 FAQ)
      2. 10.2
        有找到相關的文件，但無法依據現有的內容回答 (解法：建立 FAQ)
      3. 10.3
        系統中沒有任何相關資訊 (解法：建立 FAQ)
      4. 10.4
        有正確解答，但缺少重要的圖片資訊。(解法：建立 FAQ)
    11. 11.
      第十一章、10 倍速經驗傳承
      1. 11.1
        70-20-10 學習法則
      2. 11.2
        教育訓練，超高 CP 值的投資
      3. 11.3
        線上課程設計，10 分鐘就上手
      4. 11.4
        測驗 ~ 10倍速經驗傳承的關鍵
    12. 12.
      第十二章、設計測驗
      1. 12.1
        設計測驗，用 AI 就很簡單！
      2. 12.2
        AI 設計測驗 ~ 資料夾的 FAQ
      3. 12.3
        AI 設計測驗 ~ 案例分析
      4. 12.4
        AI 設計測驗 ~ 一般文件
      5. 12.5
        AI 設計測驗 ~ 課程
    13. 13.
      第十三章、我有問題 (Q&A 對症下藥)
      1. 13.1
        寫文件，為什麼這麼困難？
      2. 13.2
        閱讀文件，抓不到重點怎麼辦？
      3. 13.3
        一定要照著做嗎？差一點還好吧
      4. 13.4
        可以直接用現有的資料上 AI 嗎？因為還要寫 FAQ 很麻煩耶。
      5. 13.5
        AI 小幫手會問外面的 ChatGPT 嗎？
      6. 13.6
        寫好的 FAQ，可以用在哪？
      7. 13.7
        QBS ~ 寫一個 QA 還是分拆多個？
    14. 14.
      第十四章、操作教學
      1. 14.1
        [操作] 3 個月打造 AI 衛教小幫手 (含同意書範本)
      2. 14.2
        [操作] 生成 AI 小幫手 QRcode
      3. 14.3
        [操作] 建立護理臨床經驗的 AI 知識庫
      4. 14.4
        [操作] PGY AI 小幫手應用
      5. 14.5
        [操作] 建立電算中心的 AI 小幫手
      6. 14.6
        [操作] km+ 知識管理，10 分鐘快速入門
      7. 14.7
        [操作] 編輯器的基礎教學
      8. 14.8
        [操作] 插入圖片 (for 重點、FAQ)
    15. 15.
      [案例] PREP 改善 ~ 護理衛教「營養夠嗎？」
    16. 16.
      [案例] PREP 改善 ~ 護理衛教「為甚麼裝生理監視器？」
    17. 17.
      [範例] AI 智慧諮詢服務 ~ (給病人)
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