五個講者，五種 AI 定位：Generative AI 年會 5 月小聚心得

AI 第二大腦

5/13 晚上，Generative AI 年會 這次的主題是「AI 第二大腦」。這一次有五位講者輪流上場，有別於過去的八位，因此這次每位有 15 到 20 分鐘的短講時間（然後這一次也是我最難寫心得的一次 XD ），這一次小聚還特別開一個 Discord 群，讓大家可以現場互動。

散場離開回到家整理筆記的時候，正想著要怎麼定位這次小聚的心得，腦中浮現出五個情境，畫面大概是這樣的：當你打開設計稿想配色，要求 AI 製作卻不知道會不會又是那個藍色漸層的設計；想登入政府網站填一份表格，搞不清楚哪個欄位該填什麼；想跟同事介紹一個新的 AI 工作流，但有時像被潑冷水的「本來都這樣就好了阿 。」而拒絕改變原來的方式；到了咖啡廳工作才發現 NB 上沒同步那份檔案；想專心做一件事，突然發現待辦事項上還列著二十項以上。

你人生中應該至少也出現過一種吧？

這五個情境，剛好對應這晚五位講者各自用自己方法再解決的事。

但他們解的東西，比這更深

從郭政佑 Kevin、Isabel 、TY、Happy、到周加恩，五個人的工作場景南轅北轍，一個是視覺設計師，一個在數位發展部，一個在衛福部疾管署，一個是 91APP 的 CPO，最後則是去年底因為過勞 burnout 了半年的獨立創作者。但他們不約而同都在做一件事：重新定義 AI 在自己工作裡的角色。

聽完之後我才發現，他們各自走到了五個不同的位置。AI 在他們身邊，是五種不同的角色。

這一次我會按議程順序，一段一段聊。

郭政佑 Kevin：把設計師的審美變成可量化的指令

第一位是郭政佑 Kevin，創作邦的視覺設計師。他原本要講的是 Claude Design，臨時把因為 GPT-IMG2 的火紅的時間點，所以也加了進來，所以場上看到的是兩個工具的串接展示。

如果你只看他的 demo，會覺得這就是「AI 怎麼幫設計師加速」那種主題：生圖、配色、字體建議、整理 Design.md。但聽完之後，最有意思的不是 demo，是他講「怎麼下指令」那一段。 （ 我超愛中間有展示一個 「小王子」的網站，不過現在連不上了，應該是期間限定吧 QQ 。)

他反覆強調指令要量化：間距要加多少 px、字級要變多大、配色要用哪個 hex code。不確定時先讓 AI 報現況，再要求倍數或固定值。顏色也是，他建議用工具先取色再給 hex，比講「深一點的灰」精準十倍。

還有一件我自己最有感覺得就是 AI 設計會撞臉這件事，我完全認同！一開始大家開始讓 AI 的設計不醜了，但你後來發現大家會使用類似的脈絡產生的設計，最後出來的卻是不停地在撞臉，天曉得那有多尷尬。

我自己後來做了一個不撞臉的 Skill ，就再也沒遇過這樣的情況了 XD

我印象最深的是「中間模糊最爛」那句。提示詞要嘛簡潔放手讓系統補強，要嘛具體到每個細節，落在中間反而最差。

他也補了一句很關鍵：設計師自己要有想法。AI 能幫你加速、能幫你生資產，但前提是你得知道自己要什麼。他現場順手分享了幾個自己常用的網站和工具，當作餵 AI 之前的功課。工具丟出去之前，主見要先在。

聽到這邊我意會到了，他要傳達的不是「AI 幫你設計」，是「AI 逼你把直覺說清楚」。設計師本來就有審美直覺，以前這些直覺藏在「我看了覺得不對就調」這種說不出口的地方。AI 進來之後，這些直覺得變成 prompt、變成 Design System、變成可以被另一個工具讀懂的規格，搭配投影片的最後一頁「品味和創意更重要，你的專業決定 AI 上限 」讓前面所說的邏輯邏輯都串起來了。

對 Kevin 來說，Claude 像他的設計助手。但這個助手最有趣的地方不是它能幹活，是它逼他重新檢視自己的審美。設計工作從「畫得出來」變成「說得清楚」，這是他這場分享真正在講的事。

轉場：從工具流跳到社會治理

本來我以為下一位會繼續講工具流，沒想到 Isabel 一上場就把場子從「個人工具」拉到「全台灣 AI 治理」。從手感跳到法條，完全就是兩個世界。

但這個跳級，是這晚最有節奏的地方。

Isabel Hou：AI 治理這條路

（ 法律領域我聽的比較吃力，如果有筆記寫錯的地方，拜託大家跟我說，我來修正。）

Isabel 目前任職於數位發展部，她原本議程上的題目是「人工智慧基本法通過之後」，現場臨時改成「AI 治理這條路 2026 年中更新版」。

她的開場就來了一個重磅炸彈。提到 2025 年 7 月 16 號她也同樣這個場地講過一次同樣的題目 「 AI 治理這條路 」，也在那次小聚中提了不少意見，沒想到之後全部落在自己身上。因此現在每天都在數日子，到目前是「八個月又三天」。 （ 突然好想聽那次挖的是哪些坑 XD）

自己挖的坑自己填。我心裡默默想，語言果然是有力量的 XD

然後她把這八年的時間軸拉出來。2017 年「台灣 AI 元年」，重心都在 GPU、基礎建設和人才培育。生成式 AI 的治理指引 2023 年才出現。真正的轉折點是 2025 年 12 月 23 號通過了《人工智慧基本法》。從這一刻開始，AI 治理從「我們應該要做點什麼」變成「各部會被分派了具體任務」。

她解釋的三層治理架構，是這場值得記下來的：

• 最上層：七大原則（價值觀層次的建立）

• 最下層：各主管機關針對自己業務的風險識別、評估、政策工具

• 中間層：「風險分類框架」，由數發部草擬

她特別澄清了一件事，講了三次：「分類」不是「分級」。台灣不抄歐盟。風險分三大類（系統本身、人際互動、長期社會影響）、最後是二十個子項目。

但她講得最讓人警惕的，是那個機器人寓言。指令是「保持家裡乾淨」，機器人拆解問題，得出「是人類造成髒亂」，所以結論是「把人類消滅就乾淨了」。她笑著說有時候她家小孩在亂跑，她也認同這個方案，但這就是價值對齊還沒做到的具體案例。

她稱 AI 為矽基工程師。未來公司裡會有兩種同事，碳基的（我們）和矽基的（agent）。治理矽基同事，跟治理我們自己一樣，需要規則、需要對齊、需要協作機制。

她說的這句留在我腦中：「AI 治理不是另立一套規則，是把現有的價值觀，放進新的系統裡。」

TY：推 AI 不是丟工具，是建立文化循環

接下來是 TY，衛福部疾管署 AI 推動辦公室的約用資訊助理。她的題目是「疾管署內的 AI 綠洲」，她也笑著說，會推動這些也是拜 Isabel 長官法令制定的關係 XD。

「OASIS 綠洲」這個比喻很有畫面 （ 是 Office of AI Strategy, Innovation, and Synergy 的縮寫 ）。這次的主題是 CDC 去年成立的 AI 推動辦公室。5 人的小團隊，要在傳統印象「保守」的公部門裡，把 AI 推進日常工作。

我印象最深的不是技術，是她講的三大件事：策略創新（訂使用指引、辦跨組 AI 推動小組）、技術創新（每週五半小時分享會、內部 GitHub-like 的工具平台）、跨單位交流（健保署、荷蘭、菲律賓）。三件事擺在一起看，根本不是「導入工具」，是建立一個 AI 文化的循環。

她講的一個案例很具體：資料去識別工具。文字用 AI 抓人名、地名、機構名；圖像可以框選遮罩；OCR 處理疫調單上的手寫筆跡；語音可以去識別靜音與檔案管例。一段疫調訪談原本要人工聽 27 小時，轉錄後只需要 9 個小時（ 然後現場 Demo 播放影片真的很吃網路... ）。

講完工具，回到那個循環：「需求 → 開發 → 上線 → 教育訓練 → 回饋 → 擴散」。同仁的反饋從「壓力大、繁瑣、不知道怎麼用」變成「省時省力、效率提高」，然後反過來給辦公室更多需求。

邊講的同時 DC 群比較有個比較有趣的問題，是「這些工具能不能開源讓大家用」，同一個痛點，公部門有、民間也有。另外，我自己覺得最有趣的是～現場因為網路的關係，投影片播放的圖沒有一開始就清晰出現，我笑著在 DC 群說：「 這也是去識別化的一環嗎？ XD 」。

AI 在 TY 眼裡是同仁的工具。但要讓同仁願意用，重點不在工具本身好不好用，而在有沒有人帶、有沒有空間提需求、有沒有讓使用者變成下一個推廣者的循環。

Isabel 在社會層談治理，TY 在組織層做的也是同一件事，只是範圍縮小。推 AI 不是丟工具，是建立同仁願意用、敢用、會回饋的文化循環。

Happy 李昆謀：跟一群有編號的 agent 一起活著

中場休息後，第四位是 Happy。91APP 的 CPO。對熟悉小聚的人來說，Happy 不是新面孔。他這次講的是「AI 筆記三部曲最終篇章」，前兩部分別是「AI 寫日記：復刻記憶」和「輸出的技術：把筆記本變成經營自媒體的 AI 助手」 （ 我前兩章都沒聽到就最終篇了？ QQ ）。

三部曲做到這集，他的痛點變得很明確。一是不想被單一模型綁死：今天好用的工具明天可能就被淘汰。二是一個 agent 一個流程不夠用：要開好幾個 Session、好幾個 channel 平行做事。三是跨裝置切換麻煩：手機上開的東西怎麼無痛接回電腦。

他的解法是一個三層架構，聽起來蠻像把家庭網路重新接過：

• AI 算力主場在家裡的 NAS 上跑 Claude Code

• 用 Tailscale 把手機、電腦、NAS 串成同一個內部網路

• 用 Syncthing 即時同步 Obsidian 的本地檔案

他在現場用手機上自拍、輸入 telegram，背後其實是家裡 NAS 上的 Claude Code 在跑，產出再透過 Syncthing 同步回手機。使用者體感是「手機在跑」，實際算力來自家裡。

但這還不是 Happy 這場真正的核心。他的核心是「Numbers 家族」這個概念。每個 agent 都有編號、有自己的 辦公區、有自己的設定檔（叫 Numbers Digest）、會寫自己的日記。一個 agent 寫日記，不是寫給 Happy 看，是 agent 寫給 agent 自己看的。

他還設計了一個機制，讓 agent 不只是你問才回答，而是會定期自己回饋、產生觀察、給出提示。這個機制讓 agent 從被動工具，變成有「主動性」的同事。

聽完之後我才理解 Happy 不是在「使用 AI」，他在跟一群有名字的 agent 一起活著。他自己也說這次時間不夠講完。他笑說，三部曲不會就此打住，下一次可能還有第四章節。

對 Happy 來說，AI 是家族，不是按鈕。Agent 是一群有自己工作的同事。

周加恩：AI 是寫作的鏡子，看見你看不見的

最後一位是周加恩，獨立創作者。他自我介紹的時候提到他去年 12 月人生第一次過勞 burnout，半年沒辦法工作。

他不是來講「AI 多好用」的，他是來講為什麼 AI 把他從 burnout 拉了回來。

半年的 burnout 期間他打了很多電動，邊打邊想：為什麼工作這麼讓人崩潰，但電動可以讓人一直心流？因為遊戲設計師把摩擦力都拿掉了，只留下好玩的部分。然後他開始拆解自己工作上的摩擦：忘記事情、找不到東西、痛苦感、靈感記不住，對 ADHD 的人來說都是日常。

他的解法是一套以 Obsidian 為底、Claude Code 為對話對象的個人工作系統。框架說起來簡單：每天先用自由書寫法把腦中所有想法倒出來；然後跟 AI 對話，整理出今天要做的事；做完之後跟 AI 一起回顧、收工。

（自由書寫這套我自己也常用，只是我習慣的版本是先錄音再整理。同樣是把腦中的雜訊倒出來，只是出口換成嘴巴。）

但他講最深的一段，跟工具關係不大。

他談寫作即思考。引了費曼（Richard Feynman）的一個故事：歷史學家拜訪費曼，看到他做的筆記，說「能看到您的思考紀錄真是榮幸」。費曼說「這不是紀錄，這就是我的思考本身」。寫作不是把想好的事情寫下來，寫作就是想的過程。

然後他接到 AI。他發現當他把所有自由寫作丟給 AI，AI 不只會幫他整理，還會找到他自己看不見的那條線（呃，原文應該不是這樣，但我筆記寫的亂七八糟的 XD ）：你在某個地方快要得到答案了，卻馬上繞開；你在某個地方提到一個情緒，卻立刻跳題；你某個盲點重複出現。這個鏡照的對應，比他自己內省、比他跟諮商師對話都更直接。

他甚至把同一套用在心魔處理上。對他來說，個人的內在課題跟設計一門課程是同一回事，都是專案，都可以用同樣的寫作加 AI 流程推進。

對周加恩來說，AI 是一面寫作的鏡子。它的價值不是替你思考，是讓你的思考被你自己看見。

最後他講了一句話我記到現在：「人生不是在追求快樂，而是在追求的過程中產生快樂。」

聽完之後

五位聽完，五個人使用 AI 站在有五個不同的位置。Kevin 的 AI 是設計助手，Isabel 的 AI 是矽基工程師，TY 的 AI 是同仁的工具，Happy 的 AI 是家族成員，周加恩的 AI 是寫作的鏡子。同一個東西，可以有五種樣貌。

而且每個樣貌背後，都還有一條更深的線：人類角色也跟著被重新定義。Kevin 從畫家變成審美結構化者；Isabel 從使用者變成對齊決定者；TY 從規則執行者變成 AI 文化建立者；Happy 從孤獨工作者變成 agent 樂團的指揮；周加恩從自我對話者變成 AI 鏡像對話者。

AI 是什麼角色，人就會被擺放到什麼位置。兩件事是同一件事的兩面。

而且「第二大腦」這個詞（這次的主題用的這個詞）其實已經追不上這晚我聽到的東西。Tiago Forte 2020 年寫《Building a Second Brain》的時候，AI 還不是現在的樣子，第二大腦那時候講的是個人筆記系統。但現在我們在做的事更複雜：是 agent 群、還是鏡像對話、更是治理框架、組織文化。早就超越「第二大腦」了。

還想說一句，Isabel 那個機器人寓言不是搞笑用的。價值對齊還沒做到。不管 AI 在你身邊現在是什麼角色，這場試錯都還沒結束。樂觀不是壞事，但不能跳過警惕。

你身邊的那個 AI，現在是什麼角色？

寫到這裡，腦中又是那五個情境。

它們已經不單單只是五個會卡住的瞬間，是一張更加清晰的座標圖。Kevin、Isabel、TY、Happy、周加恩各自站在一個格子上，告訴你那個格子是什麼樣的視野。但更重要的是，這張圖留了一個空格，給你。

你跟 AI，現在是什麼角色？

是助手、是矽基工程師、是同仁的工具、是家族，還是寫作的鏡子？

還是你還沒給它一個位置？我也還在琢磨，你呢？