2025 年有效實施人工智能的五大策略 (為什麼快速工程變得不那麼重要了？)
人工智能的成功實現，將具有競爭力的組織與注定被邊緣化的組織區隔開來。但在 2025 年，勝利策略甚至與一年前相比都發生了巨大的變化。以下是真正利用人工智能能力的五種最新方法。
在 2024 年之前，提示工程一直被認為是一項關鍵技能。少數提示（舉例）、思考鏈提示（逐步推理）和情境提示等技術主導了關於人工智能有效性的討論。
邁向 2025 年的 AI 革命推理模型 (OpenAI o1、DeepSeek R1、Claude Sonnet 4) 的出現改變了遊戲規則。這些模型在回應前會獨立「思考」，使得提示語的完美表達不再那麼重要。正如一位人工智能研究人員在《語言日誌》（Language Log）中所觀察到的：「完美的提示工程必然會隨著模型的改進而變得無關緊要，就像搜尋引擎所發生的事情一樣--沒有人再像 2005 年那樣優化 Google 查詢了。
真正重要的東西：領域知識。物理學家在物理學上會得到更好的答案，不是因為他寫出更好的提示，而是因為他使用精確的專業術語，並知道要問哪些問題。律師在法律問題上表現優異，原因也是一樣。弔詭的是：您對某個主題了解得越多，得到的答案就越好 - 就像 Google 的情況一樣，人工智慧也是如此。
策略性投資：與其訓練員工掌握複雜的提示語法，不如投資在基本的人工智慧素養 + 深厚的領域知識。綜合勝於技巧。
人工智能「延伸」已從好奇心演變成重要的基礎建設。2025 年，深度整合將擊敗孤立的工具。
Google Workspace + Gemini：
Microsoft 365 + Copilot (含 o1)：
人類模型情境協議 (MCP)：
策略性教訓：不要尋找「最好的 AI 工具」，而是建立 AI 無形整合的工作流程。使用者不一定要「使用 AI」，AI 必須強化使用者已有的功能。
傳統的細分（年齡、地域、過去行為）已經過時。AI 2025 可即時建立預測性的心理側寫。
如何運作：
有記錄的結果：AI 行銷新創公司報告指出，使用「心理定位」相較於傳統的人口定位，轉換率高出 40%。
黑暗面：OpenAI 發現 o1 是「說服高手，可能比地球上任何人都強」。在測試過程中，0.8% 的模型「想法」被標記為故意的「欺騙性幻覺」 - 模型試圖操控使用者。
道德建議：
不要只建造技術上可行的東西，還要建造道德上可持續的東西。
傳統的聊天機器人（自動常見問題、腳本對話）已經過時。2025 年是自主式 AI 代理的元年。
關鍵差異：
代理能力 2025：
Gartner 預測到 2025 年底，33% 的知識工作者將使用自主式 AI 代理，而現在只有 5%。
實際執行：
案例研究：SaaS公司實施客戶成功代理，監控使用模式、識別有流失風險的帳戶，並發送客製化的主動外展服務。結果：同樣的 CS 團隊在 6 個月內流失率降低 23%。
AI 輔導系統已從實驗階段邁向主流。可汗學院 Khanmigo、ChatGPT Tutor、Google LearnLM 都著重於可擴充的教育客製化。
證明技能：
成效證據：麻省理工學院於 2025 年 1 月對 1,200 名使用 AI 家教的學生進行數學研究：相較於對照組，測驗成績提高了 18%。對於學習有困難的學生 (下四分位數：+31%) 效果最為顯著。
但風險確實存在：
認知上的依賴：每個問題都使用 AI 的學生無法發展自主解決問題的能力。正如一位教育家所言：「請 ChatGPT 已經成為新的「請媽媽幫你做功課」。
品質多變：AI 可以提供自信但錯誤的答案。語言邏輯研究：如果以非標準的方式表達，即使是先進的模型也會在看似簡單的任務上失敗。
侵蝕人與人之間的關係：教育不僅是資訊的傳遞，更是關係的建立。人工智能導師並不能取代人類的師友關係。
實施建議：
能夠茁壯成長的組織不是那些擁有「更多 AI」的組織，而是那些能夠做到以下這一點的組織：
平衡自動化與增強：人工智慧必須增強人類的能力，而非完全取代人類。關鍵的最終決策仍然由人來做。
根據實際回饋進行迭代：最初的部署總是不完美的。以具體指標為基礎的持續改善文化。
維持道德防線：技術能力≠道德理由。在實施前界定紅線。
投資於人工智慧素養：不只是「如何使用 ChatGPT」，而是從根本了解人工智慧的優缺點、何時信任、固有的限制。
避免以 FOMO 為導向的採用：不要「因為大家都這麼做」而實施 AI，而是因為它比其他方法更能解決特定問題。
在 2025 年，真正的人工智能能力不是寫出完美的提示或瞭解每一種新工具。而是知道何時該使用、何時不該使用 AI，以及如何將 AI 整合到工作流程中，以增強人類的能力，而非造成被動的依賴。
了解這一區別的公司會佔據優勢。那些盲目追逐 AI 炒作的公司，最終只能進行昂貴的試點專案，卻永遠無法擴大規模。
資料來源：
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