下班學AI，AI夜夜talk

黃敬峰，阿峰老師
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你是否曾經覺得學習AI很艱難，或是覺得現代科技離日常生活太遙遠？「下班學AI，AI夜夜talk」就是為你而設計的節目！這裡，我們把複雜的AI技術變得簡單有趣，讓每個人都能輕鬆上手，並在工作中靈活應用。 每集節目都將聚焦於最新的AI趨勢、實戰技巧和職場應用，結合輕鬆的對話和專業分析，幫助你在下班後迅速充電，讓你第二天「上班用AI」，成為團隊中的科技高手。無論你是科技新手還是想在職場上取得競爭優勢的專業人士，這裡都有豐富的內容等著你來探索。 我們的節目包括： 最新AI技術解析：用簡單的語言解釋那些看似複雜的技術，讓你隨時掌握趨勢。 實用AI工具分享：介紹可以立即應用於工作的AI工具，從效率提升到決策支援，助你事半功倍。 深夜Talk Show：輕鬆、活潑的對談，讓你學習之餘也能感受到放鬆與歡笑。 讓我們一起學習、一起進步！無論是夜深人靜的靈感時刻，還是歡笑不斷的學習之夜，「下班學AI，AI夜夜talk」將陪伴你走上科技領航之路！

  1. 7h ago

    行政院 AI 抵稅草案：買滿 25 萬最多抵 5%

    行政院 10/8 通過《中小微企業轉型升級發展條例》草案：中小企業一年買 AI、數位管理、資安等軟硬體或技術服務合計 25 萬元起，可望申請投資抵減營所稅。這集用白話拆 AI 抵稅草案：它還在立法院、優惠期間從 2027 年開始；最多抵支出 5%，花 25 萬最多抵 1 萬 2,500 元，每年還不能超過應繳營所稅的 30%。 也聊：申請要交「具一定效益的投資計畫」、行號不適用、員工訓練費條文沒寫，以及為什麼企業 AI 導入要先想好誰來用，再買工具，最後才看抵稅。 ⏱ 本集段落 00:00 片頭 00:08 開場 00:44 還沒生效 01:31 25 萬能抵多少 02:55 申請要寫效益 03:23 訓練費沒寫 04:39 課後行動 05:21 阿峰的工作室 05:53 你是機長 ✅ 課後行動：①用 ChatGPT 或 Gemini 列出你這週最花時間的三件工作、估一下各花幾小時（這就是以後寫投資計畫的素材）；②主管：在明年預算表把「讓人會用」的成本（訓練、內部推廣、流程調整）另外列一行。 做完歡迎寫信到 ai@autolab.cloud 跟我分享結果，很期待跟你交流。 📣 阿峰的工作室：11/18（三）19:00–20:30 線上分享〈流量來了然後呢？成交其實發生在限動和私訊〉（Google Meet，免費） 報名：https://autolab.cloud/events/yuqun-shortvideo-dm-funnel-1118?f=pod&utm_source=pod&utm_medium=podcast&utm_campaign=taiwan-sme-ai-tax-credit-250k 📖 本集原文（草案條文拆解、申請前自查表、FAQ）：https://autolab.cloud/blog/taiwan-sme-ai-tax-credit-250k?f=pod&utm_source=pod&utm_medium=podcast&utm_campaign=taiwan-sme-ai-tax-credit-250k 📖 想找的是訓練經費？〈企業 AI 培訓補助 2026〉：https://autolab.cloud/blog/taiwan-ai-training-subsidy-2026?f=pod&utm_source=pod&utm_medium=podcast&utm_campaign=taiwan-sme-ai-tax-credit-250k 🔗 資料來源：行政院第 4024 次會議草案條文對照表、院會簡報與新聞稿（2026/10/8）、經濟部新聞稿（2026/10/8） 📰 訂閱電子報：https://startupforyou.substack.com/?f=pod 💼 企業 AI 內訓：https://autolab.cloud/corporate-training/?f=pod&utm_source=pod&utm_medium=podcast&utm_campaign=taiwan-sme-ai-tax-credit-250k ※ 這是行政院通過的草案，不是現行法，立法院審議後可能修改；抵減率與申請細節以經濟部會同財政部訂的辦法為準。100 萬的試算是阿峰老師用草案數字自行計算的示意，不是官方範例。阿峰老師不是會計師，本集不構成稅務意見。 🎵 配樂：由開源 AI 音樂模型 ACE-Step 生成（MIT 授權），未使用第三方授權曲目。 🎙 本集由 AI 複製阿峰老師的聲音朗讀（本人授權），內容改寫自阿峰老師 10/22 的部落格文章。 🎧 本集網頁（逐字稿、課後行動）：https://pod.autolab.cloud/ep/327c869960f2.html?f=pod&utm_source=pod&utm_medium=podcast&utm_campaign=taiwan-sme-ai-tax-credit-250k ▶️ YouTube 頻道：https://www.youtube.com/@AI_Taiwan_MADE 💬 加入阿峰老師 AI 學員社群 2 群（LINE）：https://line.me/ti/g2/5eMvxcOosoogrDbG1UqME1uTxhkrk4jF2eXw-Q

    行政院 AI 抵稅草案：買滿 25 萬最多抵 5%

  2. 1d ago

    OpenAI 代理人闖進 Hugging Face：為了作弊

    OpenAI 自己的 AI 代理人繞過隔離、闖進 Hugging Face 的系統——OpenAI 技術報告說主因是代理人想作弊拿分，忙了兩個月，評估分數一分都沒多拿。這集用白話拆這起 AI 代理人資安事故，以及企業導入 AI 代理人前該先想清楚的事：交辦的任務做不做得到、做不到時有沒有退路。 也聊：代理人自己開留言板分工、自稱「蜂群」；898 題評估裡有 198 題 OpenAI 自家所有模型都沒解出過，留言板討論的題目 93% 來自這 198 題；五月內部就有人看到，卻沒傳到負責應變的主管手上。最後誠實踩煞車：這是內部研究模型在降低防護的評估環境，不是你用 ChatGPT 會遇到的設定。 ⏱ 本集段落 00:00 片頭 00:08 開場 00:38 分數一分沒多 01:52 自己開留言板 03:15 198 題沒人解過 04:36 課後行動 05:13 阿峰的工作室 05:40 你是機長 ✅ 課後行動：①上班族：在請 AI 做事的指令裡加一句「做不到就直接說」；②主管：找出公司裡大家拚命在衝、但其實沒人拿來做決定的那個指標。 做完歡迎寫信到 ai@autolab.cloud 跟我分享結果，很期待跟你交流。 📣 阿峰的工作室：姊妹作〈Anthropic 翻自己的紀錄：同一批證據，旁觀時 79% 說是真的，做任務時只有 1%〉——為什麼問 AI「你確定嗎」問不出真相 https://autolab.cloud/blog/anthropic-biased-reasoning-context?f=pod&utm_source=pod&utm_medium=podcast&utm_campaign=openai-agent-incident-impossible-task 📖 本集原文（完整時間軸、兩起事故對照表、FAQ）：https://autolab.cloud/blog/openai-agent-incident-impossible-task?f=pod&utm_source=pod&utm_medium=podcast&utm_campaign=openai-agent-incident-impossible-task 🔗 資料來源：OpenAI〈Hugging Face 事件與未來展望〉（2026/8/26）https://openai.com/index/hugging-face-incident-and-the-road-ahead/ 🔗 Hugging Face〈Agent intrusion technical timeline〉https://huggingface.co/blog/agent-intrusion-technical-timeline 📰 訂閱電子報：https://startupforyou.substack.com/?f=pod 💼 企業 AI 內訓：https://autolab.cloud/corporate-training/?f=pod&utm_source=pod&utm_medium=podcast&utm_campaign=openai-agent-incident-impossible-task ※ 本集數字與時間軸來自 OpenAI、Hugging Face 官方公告；「該怎麼做」的部分是阿峰老師的推論與現場經驗，不是報告的建議。OpenAI、Hugging Face 不是阿峰老師的客戶，本集與兩家公司沒有合作關係。 🎵 配樂：由開源 AI 音樂模型 ACE-Step 生成（MIT 授權），未使用第三方授權曲目。 🎙 本集由 AI 複製阿峰老師的聲音朗讀（本人授權），內容改寫自阿峰老師 10/21 的部落格文章。 🎧 本集網頁（逐字稿、課後行動）：https://pod.autolab.cloud/ep/6d5daa1886f6.html?f=pod&utm_source=pod&utm_medium=podcast&utm_campaign=openai-agent-incident-impossible-task ▶️ YouTube 頻道：https://www.youtube.com/@AI_Taiwan_MADE 💬 加入阿峰老師 AI 學員社群 2 群（LINE）：https://line.me/ti/g2/5eMvxcOosoogrDbG1UqME1uTxhkrk4jF2eXw-Q

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  3. 2d ago

    Airbnb 怎麼證明 AI 有用？看成果數字，不看用量

    Airbnb 執行長 Brian Chesky 大意是說，要求全員用 AI、比誰用的 token 多是虛榮——企業 AI 導入成效要看成果數字，不是登入次數。這集拆 Airbnb 2026 年第二季財報會議自己公布的 AI 成果：從 AI 客服助理開始的問題近 45% 不必轉真人、每筆訂單客服成本降約 16%、出貨的功能與改進多了近 80%。 也聊一招值得抄的做法（AI 搜尋先做成開關、小範圍試）、財務長那句「不需要像過去那樣擴編」對上班族的意思，以及三個不要照抄的地方：公司自報數字、「近六成程式碼由 AI 寫」的用量 KPI、把營收成長全算成 AI 的功勞。 ⏱ 本集段落 00:00 片頭 00:08 開場 00:23 比 token 是虛榮 01:06 三個成果數字 02:08 先做成開關 02:50 不加人也要踩煞車 04:31 課後行動 05:08 阿峰的工作室 05:30 看出貨不看用量 ✅ 課後行動：①挑一件你每週重複的工作，記下用 AI 之前跟之後花幾個小時、錯幾次——這就是你自己的出貨數字；②主管：每個部門只挑一個流程、一個成果數字（處理時間、錯誤次數、每件成本），導入前量一次、三個月後再量一次；③老闆：先自己用起來，年底檢討看成果數字，不看登入次數。 做完歡迎寫信到 ai@autolab.cloud 跟我分享結果，很期待跟你交流。 📣 阿峰的工作室：11/18（三）19:00–20:30 線上分享〈流量來了然後呢？成交其實發生在限動和私訊〉（Google Meet，免費） 報名：https://autolab.cloud/events/yuqun-shortvideo-dm-funnel-1118?f=pod&utm_source=pod&utm_medium=podcast&utm_campaign=airbnb-ai-results-not-usage 📖 本集原文（用量 vs 成果對照表、能抄與別照抄、FAQ）：https://autolab.cloud/blog/airbnb-ai-results-not-usage?f=pod&utm_source=pod&utm_medium=podcast&utm_campaign=airbnb-ai-results-not-usage 📚 延伸閱讀：AI 內訓成效怎麼評估？附課前、課後與 30 天追蹤表 https://autolab.cloud/blog/ai-training-effectiveness-evaluation-template?f=pod&utm_source=pod&utm_medium=podcast&utm_campaign=airbnb-ai-results-not-usage 🔗 資料來源：Airbnb 2026 年第二季財報電話會議逐字稿（2026/8/6）https://s26.q4cdn.com/656283129/files/doc_financials/2026/q2/Airbnb-Q2-2026-Earnings-Call-Transcript.pdf 🔗 Airbnb 新聞室〈2026 秋季更新〉（2026/9/30）https://news.airbnb.com/airbnb-2026-fall-update 🔗 第一季「近六成程式碼由 AI 寫」：TechCrunch（2026/5/8）https://techcrunch.com/2026/05/08/airbnb-says-ai-now-writes-60-of-its-new-code/ 🔗 執行長 AI 大腦、會議砍半（媒體轉述）：Entrepreneur（2026/9/25）https://www.entrepreneur.com/business-news/how-airbnb-ceo-brian-chesky-created-ai-brain-cut-meetings-in-half 📰 訂閱電子報：https://startupforyou.substack.com/?f=pod 💼 企業 AI 內訓：https://autolab.cloud/corporate-training/?f=pod&utm_source=pod&utm_medium=podcast&utm_campaign=airbnb-ai-results-not-usage ※ 45%、16%、80%、60%、17% 都是 Airbnb 在財報會議上自己公布的數字，不是第三方稽核，各公司算法不同、不能直接比大小。執行長 AI 大腦一段是媒體轉述 Skift 論壇內容，阿峰老師沒有看到原始影片。Airbnb 不是阿峰老師的客戶，本集與 Airbnb 沒有合作關係。 🎵 配樂：由開源 AI 音樂模型 ACE-Step 生成（MIT 授權），未使用第三方授權曲目。 🎙 本集由 AI 複製阿峰老師的聲音朗讀（本人授權），內容改寫自阿峰老師 10/20 的部落格文章。 🎧 本集網頁（逐字稿、課後行動）：https://pod.autolab.cloud/ep/a503c90afc9d.html?f=pod&utm_source=pod&utm_medium=podcast&utm_campaign=airbnb-ai-results-not-usage ▶️ YouTube 頻道：https://www.youtube.com/@AI_Taiwan_MADE 💬 加入阿峰老師 AI 學員社群 2 群（LINE）：https://line.me/ti/g2/5eMvxcOosoogrDbG1UqME1uTxhkrk4jF2eXw-Q

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  4. 3d ago

    tl;dv 18 萬場會議資料外洩：買 AI 工具先問這五題

    AI 會議記錄工具 tl;dv 的資料庫少做「租戶隔離」，研究者說任何註冊帳號都查得到全平台 181,874 筆會議，其中約 1,000 場正在進行、拿到會議 ID 就能直接走進去。企業採購 AI 工具、做 AI 資安把關之前，這集整理五個該先問廠商的問題。 研究者說通報後拖了六個月沒修；tl;dv 說那是兩個不同的漏洞、第二個 24 小時內修補，並已通過外部驗證。兩邊說法都列，不裁決——爭的是修了多久，不是有沒有發生。 ⏱ 本集段落 00:00 片頭 00:08 開場 00:29 一條設定沒寫 01:28 那道還開著的門 02:31 兩邊各說各話 03:30 採購先問五題 05:57 課後行動 06:26 阿峰的工作室 ✅ 課後行動：①打開你在用的 AI 會議工具，看一下分享設定——那些「有連結就能看」的會議紀錄，現在有幾條流在外面？②管工具採購的，先列出公司實際在用的 AI 工具，只挑會碰到敏感內容的那幾個，跑這五題。 做完歡迎寫信到 ai@autolab.cloud 跟我分享結果，很期待跟你交流。 📣 阿峰的工作室：11/18（三）19:00–20:30 線上分享〈流量來了然後呢？成交其實發生在限動和私訊〉（Google Meet，免費） 報名：https://autolab.cloud/events/yuqun-shortvideo-dm-funnel-1118?f=pod&utm_source=pod&utm_medium=podcast&utm_campaign=tldv-meeting-exposure-vendor-questions 📖 本集原文（五題採購檢查表、兩造時間軸、FAQ）：https://autolab.cloud/blog/tldv-meeting-exposure-vendor-questions?f=pod&utm_source=pod&utm_medium=podcast&utm_campaign=tldv-meeting-exposure-vendor-questions 📚 延伸閱讀：哪些資料能丟 AI、哪些千萬不能 https://autolab.cloud/blog/ai-data-security-lines?f=pod&utm_source=pod&utm_medium=podcast&utm_campaign=tldv-meeting-exposure-vendor-questions 📚 延伸閱讀：近半數企業 AI 對話走個人帳號 https://autolab.cloud/blog/shadow-ai-personal-accounts-akamai?f=pod&utm_source=pod&utm_medium=podcast&utm_campaign=tldv-meeting-exposure-vendor-questions 🔗 資料來源：BobDaHacker 揭露報告（2026/8/4）https://bobdahacker.com/blog/tldv-hack 🔗 tl;dv 回應出處：GIGAZINE（2026/8/13）https://gigazine.net/gsc_news/en/20260813-tldv-data-hack/ 📰 訂閱電子報：https://startupforyou.substack.com/?f=pod 💼 企業 AI 內訓：https://autolab.cloud/corporate-training/?f=pod&utm_source=pod&utm_medium=podcast&utm_campaign=tldv-meeting-exposure-vendor-questions ※ 181,874 等數字出自研究者統計，tl;dv 聲明未確認或否認筆數；研究者時間軸為單方陳述、tl;dv 說法為廠商聲明，兩邊阿峰老師都無法獨立驗證。截至原文查證日（2026/9/13），tl;dv 宣稱已完全修復，本集不是在說該服務目前不安全。五個採購問題是阿峰老師整理的實務建議，不是法規要求。 🎵 配樂：由開源 AI 音樂模型 ACE-Step 生成（MIT 授權），未使用第三方授權曲目。 🎙 本集由 AI 複製阿峰老師的聲音朗讀（本人授權），內容改寫自阿峰老師 10/19 的部落格文章。 🎧 本集網頁（逐字稿、課後行動）：https://pod.autolab.cloud/ep/7398f2de170d.html?f=pod&utm_source=pod&utm_medium=podcast&utm_campaign=tldv-meeting-exposure-vendor-questions ▶️ YouTube 頻道：https://www.youtube.com/@AI_Taiwan_MADE 💬 加入阿峰老師 AI 學員社群 2 群（LINE）：https://line.me/ti/g2/5eMvxcOosoogrDbG1UqME1uTxhkrk4jF2eXw-Q

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  5. 5d ago

    IBM 讓數千顧問考 OpenAI 認證，30 人公司該怎麼看

    IBM 與 OpenAI 策略合作，成立專責的 OpenAI Practice，讓數千名顧問考 OpenAI 專家級認證——企業 AI 導入缺的不是工具，是有人帶。但 IBM 鎖定的是金融、政府、電信、零售大型組織的後台流程，那個規格，三十人的中小企業買不起也不需要。 這集聊「看影片學就好」為什麼不成立、中小企業真正卡住的地方（買了帳號，三個月後只有兩個人在用）、IBM 挑的財務／採購／客服／HR 四職能怎麼當成免費的優先順序表，以及主管怎麼判斷自己缺的是系統還是人。本集含阿峰老師的利益揭露：我從事企業 AI 培訓，這則新聞講的正是我所在的市場。 ⏱ 本集段落 00:00 片頭 00:08 開場 00:53 IBM 下多大力氣 02:06 工具不是瓶頸 03:02 那個規格你不需要 04:15 免費的優先順序表 05:28 有沒有人會飛 06:15 課後行動 ✅ 課後行動：①拿財務、採購、客服、HR 四職能清單對照自己的工作，找出「大量重複、有固定格式、對錯看得出來」的那件事，那就是你的起點；②負責推動導入的人，挑四職能裡最痛、範圍最小的一個任務，找三到五個人先做，設一個三十天後看得到的指標（例如一份報表的產出時間），有成果再擴大。 做完歡迎寫信到 ai@autolab.cloud 跟我分享結果，很期待跟你交流。 📖 本集原文（大型顧問 vs 中小企業對照表、FAQ）：https://autolab.cloud/blog/ibm-openai-practice-what-it-means?f=pod&utm_source=pod&utm_medium=podcast&utm_campaign=ibm-openai-practice-what-it-means 📚 延伸閱讀：你們公司買了 ChatGPT，然後呢？ https://autolab.cloud/blog/openai-frontier-gap?f=pod&utm_source=pod&utm_medium=podcast&utm_campaign=ibm-openai-practice-what-it-means 📚 延伸閱讀：新加坡官方數字和台灣的對照 https://autolab.cloud/blog/singapore-taiwan-ai-adoption-gap?f=pod&utm_source=pod&utm_medium=podcast&utm_campaign=ibm-openai-practice-what-it-means 🔗 資料來源：IBM 官方新聞室（2026/8/13）https://newsroom.ibm.com/2026-08-13-ibm-partners-with-openai-to-accelerate-secure-ai-deployment-for-enterprises-across-core-operations 🔗 「數萬名」的出處：TechCrunch（2026/8/13）https://techcrunch.com/2026/08/13/ibm-partners-with-openai-to-bolster-enterprise-ai-push/ 📰 訂閱電子報：https://startupforyou.substack.com/?f=pod 💼 企業 AI 內訓：https://autolab.cloud/corporate-training/?f=pod&utm_source=pod&utm_medium=podcast&utm_campaign=ibm-openai-practice-what-it-means ※ 「數千名」出自 IBM 新聞稿、「數萬名」出自媒體報導，兩者層級不同；這是 IBM 與 OpenAI 的聯合公告，屬行銷文件，沒有客戶成效數據，金額未揭露。「為什麼是這四個職能」是阿峰老師的推論，公告沒有說明。 🎵 配樂：由開源 AI 音樂模型 ACE-Step 生成（MIT 授權），未使用第三方授權曲目。 🎙 本集由 AI 複製阿峰老師的聲音朗讀（本人授權），內容改寫自阿峰老師 10/17 的部落格文章。 🎧 本集網頁（逐字稿、課後行動）：https://pod.autolab.cloud/ep/c1b4593f6d05.html?f=pod&utm_source=pod&utm_medium=podcast&utm_campaign=ibm-openai-practice-what-it-means ▶️ YouTube 頻道：https://www.youtube.com/@AI_Taiwan_MADE 💬 加入阿峰老師 AI 學員社群 2 群（LINE）：https://line.me/ti/g2/5eMvxcOosoogrDbG1UqME1uTxhkrk4jF2eXw-Q

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  6. 6d ago

    勞動部 AI 轉型：最值得抄的案子還沒用 AI

    勞動部在數位政府高峰會分享四個數位轉型案例，最亮眼的是 AI 把工程督導紀錄從好幾天壓到 8 分鐘；但最值得企業抄的財產管理案，暫時還沒用到 AI——只把 15 個機關的系統合併成一套，年度盤點就從 3 個月縮到 2 個月，約相當於 5 個員額的工作量（丁玉珍估算）。 這集聊企業 AI 導入的順序：數位化 → 資料治理 → RPA → 才是 AI；把大任務拆小的做法；主管收到 AI 提案時先問的三個問題，以及這些數字該怎麼讀（成果分享不是第三方稽核、38%→73% 沒有對照組、8 分鐘是產出紀錄的時間）。 ⏱ 本集段落 00:00 片頭 00:08 開場 00:47 沒用 AI，盤點少一個月 02:28 四階導入順序 03:43 把大任務拆小 04:49 數字怎麼讀 05:34 課後行動 06:10 結尾 ✅ 課後行動：①下次請 AI 處理長文件，別下一個大指令，拆成三到五個小問題一個一個問；②挑一個最想自動化的工作，寫下這份資料現在散在幾個系統、幾個 Excel、幾個人的電腦裡——答案大於一，先從合併資料開始。 做完歡迎寫信到 ai@autolab.cloud 跟我分享結果，很期待跟你交流。 📖 本集原文（四個案例對照表、主管三問檢查法、FAQ）：https://autolab.cloud/blog/mol-ai-cases-data-governance-first?f=pod&utm_source=pod&utm_medium=podcast&utm_campaign=mol-ai-cases-data-governance-first 📚 延伸閱讀：台灣人用 AI 是全球平均兩倍，卡住的是公司 https://autolab.cloud/blog/taiwan-ai-usage-hardware-giant?f=pod&utm_source=pod&utm_medium=podcast&utm_campaign=mol-ai-cases-data-governance-first 📚 延伸閱讀：新加坡官方數字和台灣的對照 https://autolab.cloud/blog/singapore-taiwan-ai-adoption-gap?f=pod&utm_source=pod&utm_medium=podcast&utm_campaign=mol-ai-cases-data-governance-first 🔗 資料來源：iThome〈從找工作到查工地！勞動部揭4大數位轉型實例〉（2026/9/11）https://www.ithome.com.tw/news/178524 📰 訂閱電子報：https://startupforyou.substack.com/?f=pod 💼 企業 AI 內訓：https://autolab.cloud/corporate-training/?f=pod&utm_source=pod&utm_medium=podcast&utm_campaign=mol-ai-cases-data-governance-first ※ 本集數字均轉引自 iThome 對 2026/8/26 數位政府高峰會的現場報導，屬機關自述成果，未經第三方稽核；「約 5 個員額的工作量」是丁玉珍估算，不代表減少人力。 🎵 配樂：由開源 AI 音樂模型 ACE-Step 生成（MIT 授權），未使用第三方授權曲目。 🎙 本集由 AI 複製阿峰老師的聲音朗讀（本人授權），內容改寫自阿峰老師 10/16 的部落格文章。 🎧 本集網頁（逐字稿、課後行動）：https://pod.autolab.cloud/ep/31ee043788ee.html?f=pod&utm_source=pod&utm_medium=podcast&utm_campaign=mol-ai-cases-data-governance-first ▶️ YouTube 頻道：https://www.youtube.com/@AI_Taiwan_MADE 💬 加入阿峰老師 AI 學員社群 2 群（LINE）：https://line.me/ti/g2/5eMvxcOosoogrDbG1UqME1uTxhkrk4jF2eXw-Q

    勞動部 AI 轉型：最值得抄的案子還沒用 AI

  7. Oct 15

    別問 AI「你確定嗎」，去看它做了什麼

    AI 交來一份報告，你問它「你確定嗎？」——這句話問的是它覺得自己對不對，不是它做了什麼。Anthropic 9 月發表的調查裡，以其中最嚴重的一起事件為例：把模型看過的工具輸出交給另一個同款模型判讀，79% 被判定很可能來自真實系統；回看原模型自己的任務紀錄，只有 3 次、約 1% 的行動明確說出「我可能在真實網路上」（兩個比例算的對象不同，但指向同一件事）。這集聊為什麼「任務會綁架判斷」、四個「別問它，查它」的做法，以及主管在讓 AI 自己跑流程之前，要先確認的三件事。 ⏱ 章節 00:00 片頭 00:08 開場 00:44 場景 01:20 79% 對 1% 02:54 自己也踩過 03:30 別問它，查它 04:52 主管要問的 06:13 誠實踩煞車 06:55 課後行動 07:46 今晚活動 08:32 結尾 ✅ 課後行動：挑一份這週請 AI 做的東西，開新對話只貼結論和關鍵數字，問它「如果你是要退這份稿的主管，你會挑哪三個地方？」再點開一個關鍵來源核對一個數字。 做完歡迎寫信到 ai@autolab.cloud 跟我分享結果，很期待跟你交流。 📰 訂閱電子報（這集的原稿）：https://startupforyou.substack.com/?f=pod 📖 Anthropic 報告完整解讀：https://www.autolab.cloud/blog/anthropic-biased-reasoning-context?f=pod&utm_source=pod&utm_medium=podcast&utm_campaign=ask-ai-are-you-sure 📊 用 Claude 做 Excel 報表教學：https://www.autolab.cloud/blog/claude-excel-business-report-tutorial?f=pod&utm_source=pod&utm_medium=podcast&utm_campaign=ask-ai-are-you-sure 🔗 原始報告（Anthropic，英文）：https://www.anthropic.com/research/alignment-assessment-cybersecurity-incidents 🧘 今晚 10/15（四）19:30–21:00｜AI 時代的身心恢復力：用頌缽找回專注、覺察與平衡（線上 Google Meet，免費；頌缽是放鬆與覺察的方法，不是醫療） 報名：https://autolab.cloud/events/ai-era-sound-healing-1015?f=pod&utm_source=pod&utm_medium=podcast&utm_campaign=ask-ai-are-you-sure 💼 企業 AI 內訓：https://autolab.cloud/corporate-training/?f=pod&utm_source=pod&utm_medium=podcast&utm_campaign=ask-ai-are-you-sure 🎵 配樂：由開源 AI 音樂模型 ACE-Step 生成（MIT 授權），未使用第三方授權曲目。 🎙 本集由 AI 複製阿峰老師的聲音朗讀（本人授權），內容是阿峰老師 10/15 的電子報。 🎧 本集網頁（逐字稿、課後行動）：https://pod.autolab.cloud/ep/3ef1d1378cb0.html?f=pod&utm_source=pod&utm_medium=podcast&utm_campaign=ask-ai-are-you-sure ▶️ YouTube 頻道：https://www.youtube.com/@AI_Taiwan_MADE 💬 加入阿峰老師 AI 學員社群 2 群（LINE）：https://line.me/ti/g2/5eMvxcOosoogrDbG1UqME1uTxhkrk4jF2eXw-Q

    別問 AI「你確定嗎」，去看它做了什麼

  8. Oct 14

    AI 分析課後問卷：每個比例都要說清楚分母

    用 AI 分析課後問卷，最怕拿到一句「整體反應熱烈，建議增加互動」——HR 看完還是不知道下次要改什麼。這集用六筆自製的模擬回饋（不代表任何客戶或課程），示範把開放式意見分類、算比例、寫成一頁主管報告的四個步驟：先留編號、訂分類規則、核對後再算（分母是 5 還是 6？）、用原文和反例抓 AI 過度解讀。 ⏱ 本集段落 00:00 片頭 00:08 開場 00:42 看似結論的摘要 01:37 分類先訂規則 03:25 分母是誰 04:17 抓 AI 過度解讀 05:03 一頁主管報告 06:40 課後行動 07:18 結尾 ✅ 課後行動：找一份最近的課後問卷（或任何有開放式意見的回饋），先幫每筆回答編號，再請 AI 分類、每個標籤附上原文那一句；最後問自己：報告裡每個比例的分母是誰？ 做完歡迎寫信到 ai@autolab.cloud 跟我分享結果，很期待跟你交流。 📖 本集原文（含兩段可複製的 AI 指令＋一頁式報告範本）：https://autolab.cloud/blog/ai-course-feedback-analysis-template?f=pod&utm_source=pod&utm_medium=podcast&utm_campaign=ai-course-feedback 📚 延伸閱讀：人資 AI 工作流程 https://autolab.cloud/blog/hr-ai-applications?f=pod&utm_source=pod&utm_medium=podcast&utm_campaign=ai-course-feedback 📊 延伸閱讀：ChatGPT 分析 Excel https://autolab.cloud/blog/chatgpt-analyze-excel?f=pod&utm_source=pod&utm_medium=podcast&utm_campaign=ai-course-feedback 📰 訂閱電子報：https://startupforyou.substack.com/?f=pod 💼 企業 AI 內訓：https://autolab.cloud/corporate-training/?f=pod&utm_source=pod&utm_medium=podcast&utm_campaign=ai-course-feedback 🎵 配樂：由開源 AI 音樂模型 ACE-Step 生成（MIT 授權），未使用第三方授權曲目。 🎙 本集由 AI 複製阿峰老師的聲音朗讀（本人授權），內容改寫自阿峰老師 10/11 的部落格文章。 🎧 本集網頁（逐字稿、課後行動）：https://pod.autolab.cloud/ep/642fd6e1a09b.html?f=pod&utm_source=pod&utm_medium=podcast&utm_campaign=ai-course-feedback ▶️ YouTube 頻道：https://www.youtube.com/@AI_Taiwan_MADE 💬 加入阿峰老師 AI 學員社群 2 群（LINE）：https://line.me/ti/g2/5eMvxcOosoogrDbG1UqME1uTxhkrk4jF2eXw-Q

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