AI 素養不是工具，是「問」、「找」、「生」、「留」四動作
為什麼我教 AI 不從工具教起，也不從 prompt 教起
title: AI 素養不是工具，是「問」、「找」、「生」、「留」四動作 subtitle: 為什麼我教 AI 不從工具或 prompt 教起 seal: 教材 eyebrow: Courseware · AI Literacy lead: 工具三個月換一輪，但解決問題的素養，換不了。 notes: 開場前，可以先問學員：「過去一個月，你為了工作學了哪個新的 AI 工具？現在還每天在用嗎？」藉此點出工具來來去去的特性，引導到「素養比工具重要」的主題。 [開場] 「我該學哪個 AI 工具？」是問錯了問題 {#我該學哪個-ai-工具-是問錯了問題} 意思是：追逐工具，是在迴避一個更難的問題：你到底想解決什麼？
::: pair [常見問題] 「老師，我該學哪個 AI 工具？」 「現在最紅的 prompt 模板是什麼？」 [根本問題] 「我手上這個模糊的目標，該怎麼拆解成可以被執行的步驟？」 :::
<!-- notes: 這一頁用對比來破題。先講出大部分人心中都有的疑問，然後直接點出「這個問題問錯了」。接著，把問題從「工具選擇」導向「問題定義」，為接下來的「問、找、生、留」框架鋪路。 --> [總覽] AI 素養的四個核心動作 {#ai-素養的四個核心動作} 意思是：AI 協作不是單一的「詠唱」技能，而是一個完整的工作流程。
::: steps 問 (Ask) 把模糊的目標，拆成可驗證的小問題。 找 (Find) 判斷 AI 給的資訊來源是否可信。 生 (Generate) 給予 AI 明確的約束，產出可用成果。 留 (Retain) 把驗證過的成果，變成可複利的知識資產。 :::
<!-- notes: 快速介紹今天會講的「問、找、生、留」四個動作。這裡只要點到為止，讓學員有個地圖就好，不用深入解釋。可以強調：「大家最常練習的只有第三個，但真正的差距，其實藏在其他三個裡面。」 --> 問：唯一不能外包的動作 {#問-唯一不能外包的動作} AI 可以幫你找、幫你生、幫你整理，但它永遠不知道你要解決的「真正問題」是什麼。
<!-- notes: 這是第一個章節的開頭。用青瓷底的章名頁來做段落區隔。強調「問」這個動作的不可替代性，告訴學員，這是身為人類工作者最核心的價值所在。 --> 把願望，拆解成問題 {#把願望-拆解成問題} 意思是：好的問題有邊界、有對錯、答完你知道下一步要做什麼。
::: pair [這是願望] 「幫我做個網站。」 [這才是問題] 「這個表單送出後要即時驗證 email 格式，還是等後端回？使用者在網路慢的時候會看到什麼？」 :::
<!-- notes: 用一個具體的例子，讓學員體會「願望」和「問題」的差別。可以請學員想想自己工作上的一個「願望」，試著把它拆解成至少一個具體的「問題」。這會讓概念更有感。 --> 金句 {#金句} 「問完之後，如果你不知道拿什麼來判斷答案對不對，那你還沒問完。」 — 講者
<!-- notes: 這是一句非常關鍵的判準，值得用一整頁金句頁來強調。念出這句話，然後停頓幾秒，讓學員消化。可以補充說：「這是我自己的試金石。每次我覺得卡關，十之八九是問題還沒問對。」 --> 找：重點從「怎麼搜」變成「信誰」 {#找-重點從-怎麼搜-變成-信誰} 你得先問清楚，才知道要找什麼。而 AI 幫你找完後，你的工作才正要開始。
<!-- notes: 進入第二個章節。點出順序的重要性：「先問，再找」。並帶出這個時代「找」的重點轉變：從搜尋技巧，變成資訊判讀的能力。 --> 你的工作不是搜尋，是判斷來源 {#你的工作不是搜尋-是判斷來源} 意思是：AI 會搜、會翻文件、會整理。人的工作，是當那個守門員。
判斷資訊時，至少問這三個問題： 這是一手文件（官方 docs），還是二手轉述（某人的心得）？ 這份資料有日期嗎？三個月前的答案還算數嗎？ 當我追問「這是哪來的」，AI 答得出來嗎？ 注意：最危險的不是找不到資料，是找到一篇寫得非常好、但已經過期的文章。
<!-- notes: 這一頁提供具體的判斷清單。可以舉例，例如請 AI 查一個 API 的用法，它給了你一篇半年前的教學部落格，但其實官方文件上週剛更新，用法已經完全不同了。強調「過期資訊」的危險性。 --> 生：最好玩，也最被高估的動作 {#生-最好玩-也最被高估的動作} 這是最有成就感的一步，所有 demo 都在演這個。但它也是四個動作裡，最容易被 AI 取代的。
<!-- notes: 進入第三章。先肯定「生」的樂趣與成就感，讓學員產生共鳴。然後話鋒一轉，點出它的陷阱——它看起來很厲害，但單靠它，無法建立長期價值。 --> 你的價值在於「給約束」，不是「按生成」 {#你的價值在於-給約束-不是-按生成} 意思是：沒有約束的生成，產出量很大，可用率很低。
約束，才是你的專業知識所在： 風格約束：不要用這個字、要符合這份品牌規範。 技術約束：要放在這個檔案結構裡、不要動到那個模組。 格式約束：產出成 Markdown 表格、引用這份文件的編號。
<!-- notes: 這一頁是「生」的核心。強調人的價值在於「提要求、給限制」。可以把學員比喻成「導演」，AI 是演員。導演的工作不是自己演，而是告訴演員「我要什麼、不要什麼」。 --> 留：沒人教，但差距全在這裡 {#留-沒人教-但差距全在這裡} 你這個月跟 AI 對話了幾百次，三個月後，剩下什麼？如果答案是「什麼都沒有」，那你就錯過了唯一能複利的部分。
<!-- notes: 這是整份簡報最想強調的重點。用一個強烈的問句開場，直接戳中大部分人的痛點：學過就忘，用完就丟。預告「留」是拉開差距的關鍵。 --> 留，是把對話變成資產 {#留-是把對話變成資產} 意思是：git push 之於程式碼，就是「留」之於知識。沒留下來的，就等於沒發生過。
::: pair [留給自己] 判準：「三個月後的我，會不會想再看一次？」 不會就別留。知識庫的價值來自密度，不是篇數。 [留成資產] 判準：「三個月後的我，會用什麼關鍵字搜？」 留下當時卡住的問題，而不是事後美化的標題。 :::
<!-- notes: 這裡提出兩種「留」的模式與判準。可以舉例說明「留成資產」的關鍵字技巧。例如，筆記標題不要下「Git Worktree 詳解」，要下「Git 如何同時在多個分支開發又不互相影響」，因為後者才是你會去搜尋的原始問題。 --> 「留」的入口條件：先驗證 {#留-的入口條件-先驗證} 注意：沒驗過的東西不要留。這比不留更糟糕。
錯的筆記，三個月後會以「我自己寫的」這個權威身分回來誤導你。 沒留，只是沒收穫。 留錯，是污染水源。
<!-- notes: 強調「留」的紀律。這是一個非常重要的提醒。可以分享自己曾經被自己寫的錯誤筆記誤導的慘痛經驗，增加說服力。這不是在追求完美，而是在保護未來的自己。 --> 這不是清單，是會複利的循環 {#這不是清單-是會複利的循環} 意思是：問、找、生，每次都得重新做一遍；只有「留」會累積。
::: steps 問：定義問題 找：尋找資訊 生：產出草稿 驗證後，留：成為下次「找」的來源 :::
<!-- notes: 總結「問、找、生、留」的循環關係。特別強調「留」如何回頭優化「找」的過程。可以說：「你今天留下的筆記，就是明天 AI 模型的私有知識庫，也是你最可靠的資訊來源。」 --> 一個行動 {#一個行動} 「你今天跟 AI 的對話裡，有沒有一句話值得三個月後的你再看一次？」 — 講者
有，就去把它留下來。 沒有，那你今天其實不是在學 AI，只是在用 AI。
<!-- notes: 這是簡報的 Call to Action。不要只給觀念，要給一個可以馬上執行的具體行動。鼓勵學員立刻、馬上打開自己的對話紀錄，動手做一次「留」的動作，把學習變成習慣。 --> 帶走三句話 {#帶走三句話} AI 素養的核心是「問」，不是 prompt 技巧。 生成的價值在於「約束」，不是產出數量。 知識的複利來自「留」，不是用完就丟。
<!-- notes: 最後用三句精煉的話總結整場簡報的重點，幫助學員記憶。念完後可以開放 Q&A，或是再次強調「今天就開始留」的行動呼籲。 -->