→ kevin1221: 把AV換成女同事的臉 36.227.166.62 06/05 20:33
→ albertk1kil: 樓上你的女同事應該很正齁 42.79.94.109 06/05 20:46
認真說大概就工作效率，這也是很多人有感的一點
尤其是進入2026年的Agent時代，直接省下請一個四萬多助理的錢
用年來分的話
2023-2024 Chatbot初登場
幹 這東西只花了四分鐘弄出我花一個禮拜才學會的東西
基本文書翻譯潤飾也可以，非母語比自己這種半吊子懂得多
錢拿去
2025 Chatbot成熟
深度研究(Deep research)出來，直接搜尋網路相關文件後產生結構化報告
指定資料庫還可以更精準回答，把以前最花時間的部分大幅縮短
以前可能花一個禮拜才能整理完，變成十分鐘給你。連你想看的重點都畫好。
資料分析上，雖然可以把輸入資料、想要的分析方法、想要的輸出方式跟他說
要他產生相對應的程式碼，但光輸入資料格式就要像教小孩那樣講。
分析方法也是要指定好那些，p值多少 q值多少。輸出格式還要舉例給他看。
還要手動把程式碼複製貼上，或者貼錯誤報告回去。
來來回回當搬運工
但即使是這樣也是省下大量時間或者找人做的成本(時間、金錢、效率都是)
2026 Agent初登場
正式進入出張嘴年代
文書處理那個太基本略過不提
現在文獻搜索整理不用再下繁瑣的指令，直接呼叫skill下關鍵字就好
幾分鐘後就把完整表格、摘要型表格、視覺化呈現的圖就放在資料夾內
還會舉一反三說 "你忘了OOXX也可以，所以我幫你補上OOXX相關資料"
忘了說即使是現在，我還是不喜歡他們做的PPT
缺乏觀念與深度，強調視覺可看性為主
所以用資料生圖可以，PPT還是自己來
資料整理部分也不用像以前諄諄教誨
指定輸入檔案名稱，甚至模糊字眼都可以，他就會自己去搜索資料夾內相關檔案
自己解析格式後就依照你的要求執行分析 (就算打錯字他也可以從內容猜你要幹嘛)
分析方式也是舉一反三。要他做一個，就順便把同原理的分析公式都幫你寫成
程式碼後自動執行。(AI: 我覺得加這個更好/改這個更好)
有這東西誰還要學Excel、SPSS跟SAS的指令或程式碼??
輸出檔案一樣圖跟表都幫你存檔命名好放在資料夾內
而且現在全自動化，他自己呼叫Docker自己找Container，自己安裝R package
自己弄Python，自己找Github裝東西。
以前你自己還要在那邊安裝A軟體 設定B環境 連結C程式
現在整條流水線他一手包辦，中間各種程式或環境的溝通問題一樣他自己想辦法解決
使巴拉希~不用像以前苦行僧那樣花一堆時間google，嘗試各種方法解決
另外多個Agent下也讓他們各自分工完成，最後繳出成果
1號去找文獻或相關資料，整理出相關方法學與可能結果
2號去把丟給他的資料依照1號的方法學去跑，交出結果
3號把2號的結果驗算以及統整出最後成果
4號當評審給這最後結果評分與評論
(但現在試的結果...目前AI評審感覺偏向中庸)
只能說這個七個月前的影片就說的蠻貼切
https://youtu.be/XHTfeCk0GwQ?list=LL
AI把原本60分就及格的門檻拉高成80分
知識型工作者需多去學習善於使用AI工具
把自身工作的上下游知識或技能弄出一個更深的深度
再結合AI的廣度(降低其他領域的入門深度)弄成雙專長的pi型人才
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