CHATGPT (GEN-AI工具) 輔助創新 Q&A
根據一年多的應用ChatGPT 以及其他多種生成式AI (GEN-AI) 工具輔助創新的成功經驗，總結一些疑問並在此簡短回應。
Q1. 用AI輔助創新，可以直接產生具體方案嗎？
A1. 不行，這是由於生成式內容不會自動產生技術特徵，需要逐漸引導，並且會根據引入資料的細節程度，產生對應的生成內容，通常為了避免機密資料外洩，有幾種方法，其中最簡單的就是將技術方案去識別化後再進行提問。
Q2. 既然無法產生具體方案，如何能夠宣稱可以產生技術構想方案？
A2. 這是因為如果是熟悉技術的專業人員，本身對於技術特徵與參數等關鍵細節資訊非常熟悉，所缺乏的在於突破慣性思考的引導，因此引入創新工具可以有效地突破技術人員本身的慣性思考束縛，這時候只要有新的構想出現，例如找到突破的限制條件的概念方式，就可以很容易的逐漸引導產生具有技術特徵與技術參數的具體的技術方案細節內容！
當然，這一部分，需要由熟悉技術領域的技術人員參與，才能區分出那些構想可行以及那些構想不可行。
Q3. 生成式AI工具(Ex. CHATGPT) 產生的內容是否容易被其他使用相同生成式AI工具的其他人所模仿得知?
A3. 不會，這和操作流程以及對應內容的複雜程度有關，簡單說就是是否經過結構化內容設計的多重提問組合，結構化內容設計結合多重提問模組(multi-shots models, MSM)，這和0-shot或few-shot提問的提示詞組屬於完全不同概念，透過MSM手段，讓生成式AI工具所生成的內容，經過比對測試，不論在細節描述程度與創意構想方面，皆可以有效大幅降低其他人取得相同構想方案的生成機率。
評估使用GEN-AI 工具輔助創新的優缺點與改善建議：
S優點：
1. 突破慣性思考： 利用MSM手段，讓GEN-AI工具可以幫助技術人員超越固有思維，提供全新的視角和創意構想，這對於需要創新解決方案的領域特別有價值。
2. 快速原型和構想生成： 利用MSM手段，讓GEN-AI工具可以迅速生成多種構想和方案，加速初步設計階段的創意過程，這對於初期產品開發和創新極為有利，縮短並減少 Try-Error 和 Time2Market的時間成本。
3. 資料處理和分析能力： 利用MSM手段，讓GEN-AI工具能夠處理大量資料，快速分析與識別模式。
W缺點：
1. 技術特徵和細節的限制： 如Q1所述，AI無法自動產生包含所有技術細節的完整方案，這限制了其在需要高度專業知識的技術領域的應用。
2. 依賴質量輸入： AI的輸出質量高度依賴於輸入的資料質量和詳細程度。若輸入資料不夠豐富或不夠精確，生成的構想可能無法達到預期效果。
3. 智慧財產和創意保護問題： 如Q3所述，雖然結構化問題可以減少模仿的可能性，但仍存在知識產權保護的挑戰，特別是在競爭激烈的行業中，因此在使用使需要注意去識別化的特徵描述。
R改善建議：
1. 強化技術參數生成： 設計高效率模型，根據給定的技術領域和參數要求，更準確地生成包含技術細節的解決方案，例如Fine-tuning 技術結合特定技術領域資料庫，再配合MSM使用。
2. 提升數據處理和分析模型： 引入專門訓練的模型來處理特定領域的數據，針對特定領域進行Fine-tuning 技術或需要更新資訊的RAG 技術，例如專門針對汽車工業、生物技術或可持續能源或是銀行客服等行業調教出客製化GEN-AI模型使用，再配合MSM使用。
3. 優化結構化提問設計： 利用MSM多層次模組設計，制定更複雜的提問和輸入策略，增強AI生成內容的獨創性和實用性，降低被模仿的風險。
4. 促進跨學科合作： 讓技術領域專家與AI專家的合作，使GEN-AI工具可以更深入地理解並解決特定領域的產業問題。
5. 實施智慧財產教育和管理策略： 對使用GEN-AI工具的企業和個人進行智慧財產保護的教育，並建立應對策略和工具打造智慧財產組合來保護創新成果，例如操作方式紀錄以及實施營業秘密保護作業。
通過這些改進措施，相信可以有效提升GEN-AI在技術創新中的實用性和效率，同時確保創意的原創性和保護。
這是一個AI輔助創新的時代，讓我們透過深度應用AI並結合AI的優勢，開發出更多創新潛能，讓企業和個人可以有效地加速創新效率！
*MSM: 運用TRIZ創新思維模式和方法與工具，整合多種不同的其他創新工具(設計思考、SCAMPER、六頂思考帽等)和解決問題的方法(要因分析、魚骨分析等)，根據結構化內容設計和提示工程技術應用原理，去蕪存菁創造出MSM方法！
**MSM (multi-shots models) 濃縮多種創新工具核心和結構化內容設計概念以及提示工程應用原理，MSM是讓CHATGPT成為輔助創新利器的關鍵因素！簡而言之，就是人們可以不用學習這麼多創新工具，利用 MSM方法 就可以讓ChatGPT 達成 in-text leanring的效果！
2024©汪周禮@智合創新
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以下內容使用CHATGPT根據以上內容創造出短文
釋放AI在技術創新中的潛力：突破與策略
隨著人工智能（AI）技術的不斷進步，其在技術創新中的角色愈發重要。AI不僅能作為推動創新的加速器，還能作為突破慣性思維的強大工具。然而，理解AI在技術創新中的潛力與限制，並制定有效策略來最大化其價值，是每一位技術專家和創新顧問必須面對的挑戰。
AI在技術創新中的優勢
突破慣性思考：AI的一大優勢是其能力於提供非傳統的視角，這對於尋找新的技術解決方案來說至關重要。通過AI，技術人員可以突破固有的思維模式，探索以前未曾考慮過的創新途徑。
快速原型與構想生成：AI可以在短時間內生成多個技術構想和方案原型，大大加速初期的創意過程。這對於快速迭代和在初期產品開發階段篩選最有潛力的想法特別有利。
大數據處理與分析：擁有處理和分析大量數據的能力，AI可以幫助識別市場和技術趨勢，這是手動方法難以匹敵的。這種能力支持更精準的市場需求預測和技術趨勢分析。
面對的挑戰與限制
技術細節的生成限制：如前所述，AI目前無法自動生成包含所有技術細節的完整解決方案。這種限制使AI在高度專業化的技術領域的應用受到限制。
輸入質量依賴：AI的效果極大依賴於輸入的數據質量。如果輸入的數據不夠豐富或精確，生成的解決方案可能無法滿足實際需求。
知識產權與創意保護：在使用AI進行創意生成時，如何保護這些創意不被輕易模仿或盜用是一大挑戰。這需要在技術和法律層面上都有所策略。
策略與改進建議
強化AI的技術細節生成能力：研發更先進的AI模型，特別是能夠在特定技術領域內，按需生成更精確的技術參數和解決方案。
提升數據處理和分析模型：針對特定行業的需求，開發專門的AI模型，以提供更專業和精確的數據分析支持。
優化結構化提問設計：透過複雜和多層次的提問策略，提升AI生成內容的獨特性和實用性，減少被模仿的風險。
促進跨學科合作：鼓勵技術專家與AI專家合作，共同探索如何將AI工具更有效地應用於特定技術問題的解決。
實施知識產權教育和管理：對使用AI的企業和創新者進行知識產權教育，並建立有效的策略和工具來保護其創新成果。
通過上述策略，我們不僅能夠更好地利用AI在技術創新中的優勢，同時也能有效應對面臨的挑戰，確保創新過程的高效與成果的保護。在這個快速發展的技術時代，深入了解和合理運用AI的力量，將是推動持續創新和保持競爭力的關鍵。
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