李慕約：AIGC 需要培養的四種能力與精進技巧的三種方法

「李慕約有限公司」創辦人李慕約，過去提供中華電信、玉山銀行等企業客製化的資訊系統服務，但是在去年非常早期就投入於 AIGC（人工智慧生成內容，Artificial Intelligence Generated Content）的嘗試，在許多人都還沒意識到 AIGC 的威力之前，就與薛良斌（布丁）一起號召社群同好，在 2022 年 12 月舉辦了「AIGC 詠唱者忘年會」。

李慕約到底看到了什麼趨勢？又是如何思考 AIGC 對商業的影響？《商益》專訪李慕約，透過他的分享，讓讀者可以對 AIGC 一探究竟。

從大數據資訊服務到協助 AIGC 在企業落地

李慕約過去擅長的大數據相關資訊服務，每一位客戶都有不同的需求，所以等於每一次都在建立新的產品，因此也累積出快速開發系統的能力。要做到這樣的服務，就得先了解使用者的確切需求，因此必須擁有快速完成原型打樣的能力，讓使用者測試是否符合需求，然後才繼續往下發展。要說公司的定位，有點像是顧問公司，也有點像軟體開發公司。

至於為何轉型到 AIGC 的領域？李慕約表示，關於 AIGC，每個人都會有不同的切入點，而自己過去九年所累積的客戶服務經驗，對於現在企業要如何導入 AIGC 所需要的能力其實是一樣的，所以在瞭解了 AIGC 即將對產業造成的衝擊，同時也盤點自己的強項之後，覺得大有可為，就全力投入協助 AIGC 的技術可以在企業落地使用。李慕約認為，現在需要的人才不是 AI 建模，而是透過 API（應用程式介面，Application Programming Interface）串成各種大家可以應用的服務，這剛好是自己過去九年所建立的核心能力。

李慕約舉例，過去室內設計，設計師往往只能先提出一種風格，如果想修改，工程很浩大。但是現在人工智慧可以透過幾張工地的照片，然後輸入簡單的風格指令，就大量而且快速的生成許多版本的設計，讓客戶快速判斷這是不是他要的東西，然後才進入細部設計與調整，這樣的過程真的有點像是魔法一樣神奇。

簡單來說，「通靈」客戶需求的時間可以大幅縮短，以前的流程兩週已經算是很快速，但現在卻是幾秒鐘就可以「看到」一個物件從日式風格變成北歐風格。過去設計師可能三天才能回覆一個修改，但客戶根本已經忘了要改什麼，或是心情已經不一樣了，但是現在可以馬上生成、馬上討論、馬上修改，雙方對於設計的定案都會更篤定、更精準。

但串 API 難度其實很低，我們已經看到許多稍有程式基礎的人直接透過 OpenAI 的 API 在開發自己需要的工具。這麼一來，李慕約的服務有什麼價值呢？李慕約認為，AIGC 的工具很多人都可以快速上手，並且一下子就做到 80 分起跳，所以門檻變低了，但競爭也就變大了，接下來「上手」已經不夠，「契合」反而更顯重要，也就是不只是很快把東西做出來，更要把東西做得好到完全符合需求。

李慕約就分享，在 Midjourney 上「詠唱」（prompt，對 AI 下指令）而得到一張很好看的圖，其實很簡單，但如果要精確地讓 AI 畫出自己想要的圖，水就很深了，比想像中困難許多。這就是為什麼大家都可以輕易上手，於是就可以蓬勃發展。不過如果企業端要導入並且實際進入到生產流程，要求品質很高時，就得花很大量的時間去研究和調整，但難度並不低，這就是李慕約覺得自己公司的服務有價值的原因。

一個很簡單的測試是，當你看到別人的成品，你能不能去想出對方是怎麼做的？當你對整個「詠唱」的過程越了解，你就越能「破解」AI，而進入到「控制」的程度。

但是其實社群上也有不少人覺得，現在 AIGC 的發展已經太過資訊焦慮或疲勞轟炸了，而且不管是 Midjourney 或 Stable Diffusion，在介面上也都還很難用，不如再等幾個月，有更輕鬆好用的軟體出來，或許就不用學「詠唱」了？

李慕約也認同，AI 會變得更強，介面會更友善，但造成的改變其實只是 80 分的高度不一樣了，但如果對自己的要求是做到更細膩，想要 100 分，那麼越早開始學「詠唱」，就是讓自己有更多的時間可以投入去學習，因為越到高階的控制，越難突破，也越需要時間。

AIGC 的詠唱者需要培養的四種能力

李慕約認為詠唱的過程就像是學習一種語言，想要精準控制 AI 生成自己想要的內容，有四種能力需要培養，包括對於語言的掌控能力、創意的生成、懂得如何問對問題，以及鑑賞能力。

像是語言的掌控能力，李慕約發現可以把話講得很精準而貼切，是一個再重要不過的事情了，很多人在接觸 ChatGPT 的時候，覺得沒那麼好用，其實是他的語言不精準。在軟體界有一種說法，好的程式設計師是一般程式設計師的十倍或一百倍，其實 AIGC 也有這樣的現象，有語言掌控能力的人，可以把 AI 系統用到一般人沒有辦法想像的程度，這種差異非常驚人。

那為什麼創意很重要呢？李慕約分享自己的經驗，認為生成圖片是一個非常榨乾創意的過程，得一直思考接下來要玩什麼？此外，AI 可以很容易複製一個流程，所以你的例行工作也可以很快用 AI 來完成，那你就要去想接下來還可以做什麼？包括問出對的問題，處理最有價值的需求。

也就因為 AI 生成內容的速度非常快，你可以一次生成上百張圖，有很多選擇，但是可能差異非常細微，得由你來判斷到底哪一個是最好的？而大家對你的評分，就是你挑的東西品味如何？所以你得開始去培養自己的鑑賞能力。

精進自己 AIGC 詠唱技巧的三種方法

一、設定生成目的

除了四種需要培養的能力，李慕約也分享自己在做 AIGC 的時候，會有一個很特定的目的當成最終指引，例如生成給特定人的一封信或一張圖。如果你設定這樣的目標，生成內容的評斷標準就可以變得很明確，通常你會發現一開始生成的信很爛，所以必須重新調整 prompt，一次又一次的重複生成的流程，直到產生達到標準的內容，這樣的過程就是一種很有目的、很刻意的學習。

如果沒有這種設定，你可能會很隨意的玩一玩，然後發現生成的內容不怎樣，或是生成的內容還不錯，但也不知道用在哪裡，於是就沒有後續了。李慕約以自己喜歡滑雪為例，做了一系列各種動物在北海道滑雪的 AIGC，自己做得很開心，朋友們也很喜歡。這樣的過程，你就會被點燃好奇心，開始願意花大量時間在 AIGC 上，自然就會更有機會獲得滿意的作品，甚至知道怎麼控制生成的結果。

李慕約也說，雖然有興趣，但自己過去靜不下心來學畫畫，而現在第一次有工具可以協助自己把腦海中的畫面表達出來，實在太棒了。這種解放激發了李慕約的熱情，也帶來了人生新的想像，甚至會覺得過去在做的大數據沒有太令人興奮的發展，可是 AIGC 的突然出現，除了可能帶來很多工作機會，但反而更不知道未來會怎麼樣？未知，但也充滿可能。

二、開源與模仿

李慕約提到，在社群裡有些人會分享作品，有些人更會分享生成這些作品的 prompt，這些願意分享 prompt 的人就很有開源的精神，大家如果願意彼此交流，成長的速度會非常快。

所以盡可能多發表，例如現在很多人每天選出一張最好的作品發表，透過發表多交朋友，因為你有作品，別人就知道要跟你交流什麼，有朋友就可以互相分享，甚至參加一些實體聚會，然後更快速成長。

三、找到並繞過系統限制

更進階一點的挑戰，李慕約則提到了像是 ChatGPT 這些 AI 系統會因為安全性等需求，設下許多的限制，而這些限制本身就是透過 prompt 去告訴模型，所以如果你的 prompt 夠厲害的話，是有機會可以繞過系統的限制。

從這個挑戰延伸出來的一個洞見就是，如果李慕約想判斷一個人在 prompt 上的功力有多強，可以考驗他知不知道透過 prompt 可以繞過什麼系統的限制？

為什麼 2023 Generative AI 年會值得參加？

李慕約也提到了正在籌辦 Generative AI 年會，希望可以聚集一群很喜歡這件事情的朋友來互相分享。最近的 AIGC 活動非常多，甚至也有很多大咖講者持續在分享，從生成式 AI 的原理、發展，都已經讓大家更了解 AIGC 這個領域了。

但是 Generative AI 年會希望可以有更多實際落地的應用經驗，讓大家知道如果未來要做 AIGC 的話，有什麼樣的可能性？如果能遇到一場演講，對自己的工作有幫助，其實就很值得了。所以講者不見得職稱要很厲害，也不必去講 AI 建模這些比較基礎和理論的東西，但是應該要是過去這幾個月全新投入在玩 AIGC 並且有很多心得可以分享的人。

在年會上，李慕約希望可以有各種領域的生成經驗分享，包括文本生成、圖片生成、影片生成等等，其實這些領域是互相影響的，也可以互相啟發，你可能會從圖片生成的技巧上，想到一個你過去在文本生成沒有嘗試過的可能性，你也可以透過 ChatGPT 去生成在 Midjourney 上使用的 prompt。此外，也希望可以有各種交流的層面，包括法律層面、工程層面等等，把一些大家應該思考，但是平常沒機會接觸的層面，擺到大家面前。

李慕約認為實體活動的特性就是會強迫你去聽你可能不會主動去聽的演講，認識本來你不應該認識的人，但也就是因為這樣，更能激出不同的火花，所以這個年會甚至不會排滿演講議程，還會設計一些工作坊、職涯指引以及社群互動。

如果是一個很好奇，想要學習 AI 語言的人，參加年會就可以幫自己打開 AIGC 這扇窗。同樣的，如果企業想要找到真正對最新 AIGC 趨勢有所了解的人，而不是抱著過去與生成無關的 AI 技術說自己懂 AI，在年會上交流，會比較容易找到對的人選。

最終，李慕約希望參加年會的人，除了可以獲得關於 AIGC 最新且正確的知識，也希望大家可以在年會上交到朋友，如果能學到一些新的技能，在事業上有了新的可能性，還能與新的朋友合作，甚至創業，那都是很棒的發展。

李慕約是即將於 5/6-5/7 舉行的「2023 Generative AI年會」的主辦人之一，同時也擔任講者。他將分享生成式 AI 在商業上進階應用的方法。想掌握最新的 Generative AI 應用方式、跟現場來自各行各業的 Generative AI 實踐者一同合作，可點擊以下報名網址。

核稿編輯：陳涵書

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