你最近是不是也常在滑手機的時候，
被 AI 課程的廣告攔下來？

現在市場上教 AI 的課程很多。
有人教提示詞，
有人教如何生成簡報、整理會議紀錄，
也有人教你用 AI 寫文案、做圖片。

看久了這些廣告，
好像只要多學幾個工具，
多記幾套指令，
工作效率就能立刻翻倍。

但真正開始用在工作上之後，
我更想分享的，
反而是 AI 可能在哪裡出錯，
以及我是怎麼發現的。

有一次，
我用 AI 比對圖說與 PCCES 標單中的門窗規格，
一共有四十五種不同的門窗。

這項工作要逐一確認，
圖說裡的門窗編號與尺寸，
是否和標單內容一致。

如果靠人工處理，
就得在兩份資料之間來回翻找，
一項一項核對。

這類工作重複、耗時，
又很容易因為看久了而漏掉細節，
這剛好是最適合交給 AI 的工作。

沒多久，AI 就完成比對，
還整理出一份格式完整的報告。

最後的結論是：
四十五項全部相符。

表格整齊，說明完整，
看起來經過嚴格的檢查。

你可能會想，
這不是很好嗎？

但依照我過去編預算的經驗，
標單多少都會有些數字上的瑕疵，
這次 AI 卻告訴我四十五項全部相符，
真的有這麼剛好嗎？

這個結果讓我覺得有點不對勁，
後來進一步追查才發現，
問題出在 PCCES 標單的格式。

有些工項名稱因為太長，
內容會自動分成兩列。

門窗編號留在第一列，
尺寸資料則被排到下一列。

AI 讀取資料時，
只抓到了門窗的編號，
卻漏掉下一列的尺寸。

照理來說，
沒有取得完整尺寸的項目，
應該標示為「資料不足」或「無法判斷」。

但這次 AI 沒有這樣做。

它把「沒有讀到差異」，
直接當成「內容相符」。

最後有超過二十個項目，
其實它根本沒比對到尺寸，
卻全部被算在符合的那一區。

於是，
一份四十五項全部相符的「專業」報告，
就這樣產生了。

你發現了嗎？

AI 沒有跳出錯誤訊息，
也沒有告訴你，
有二十多項缺少完整資料，
它甚至還交出一張漂亮的表格。

如果只看最後的成果，
這份工作看起來已經完成了。

但實際發生的情況是：
AI 沒有讀到資料，
我們卻誤以為它已經完成比對，
這類錯誤比錯字更難發現。

因為錯字一眼就能看出來，
這份統計結果卻格式完整、數字漂亮。

真正危險的 AI 錯誤，
往往不會大聲告訴你：「我出錯了。」

它會穿著西裝、打好領帶，
再把一份看起來很專業的報告交給你。

這次經驗之後，
我開始改變自己使用 AI 的方式。

我不再只看它交出的成果，
也會回頭確認它究竟做過什麼。

有幾項真的取得完整資料？
有幾項完成逐項比對？
又有幾項只是因為沒有讀到差異，
就被算進相符的結果？

當你多問幾句，
AI 卻說不出原因一直跳針時，
就該聞到那股不對勁的空氣。

這也是我逐漸整理出來的：
「趨吉避凶 AI 工作術」。

趨吉，
是運用 AI 處理重複、耗時，
卻不需要太多專業判斷的工作。

讓原本要花上一整個下午的資料整理，
有機會在半個小時內完成。

把節省下來的時間，
留給思考、溝通與決策。

避凶，
則是看懂 AI 容易在哪裡出錯。

知道它可能漏讀資料、省略步驟，
也可能把「無法判斷」，
寫成一個非常肯定的答案。

更進一步，
還要把防錯機制放進指令與工作流程裡。

例如要求 AI：
每一項都必須列出比對依據，
缺少資料時，
必須標示為「資料不足」。

相符、不相符與無法判斷，
要分開統計，
最後的項目數量，
也要和契約詳細表逐一對照。

如此一來，
下一次遇到相同類型的任務時，
重複的錯誤就比較不容易發生。

這些失敗經驗，
慢慢練就了我使用 AI 時的
「 道與術」、「心法與招式」。

「道」，
是提升自己的單位時間價值。

把重複又耗時的工作交給 AI，
把時間放在更需要專業判斷的地方。

「術」，
就是趨吉避凶。

一方面取得 AI 帶來的效率，
另一方面辨認風險、追問依據，
提前降低錯誤發生的機會。

有了道與術，
接下來還要建立正確使用 AI 的心法，
了解 AI 目前的能力範圍。

AI 擅長什麼？
它容易在哪些地方偷懶？
什麼工作可以交給它？
哪些成果一定要回頭確認？

我們可以對 AI 有期待，
但那不該是不切實際的幻想：

輸入一句話，
就得到完全正確、可以直接使用的成果。

這種事情偶爾會發生，
但不能當成常態，
更不能用這種期待，
去設計整套工作流程。

心法建立之後，
才開始學習「招式」的實際應用。

從會議紀錄、工程文件、資料比對，
到簡報製作與知識管理，
依照工作的不同階段，
把 AI 放進原有的流程裡。

學會怎麼做出成果，
也練習看出成果可能錯在哪裡。

使用 AI，
除了追求做得更快，
也要看得出哪裡怪怪的。

收到成果之後，
試著再多問幾句。

懂得運用，
才能趨吉。

聞得出不對勁的空氣，
才有機會避凶。

學 AI，
也要趨吉避凶。.