MSM_AI輔助創新六大模組 甘苦小故事(短文)

【會話中迷失：大語言模型在複雜任務中的瓶頸與突破】

在使用大型語言模型（LLM）進行多輪對話時，經常會遇到一個難以忽視的問題：「會話中迷失（Lost in Conversation）」。這代表一旦模型在某一輪回答中出錯，錯誤便可能如骨牌般連鎖發生，使得後續回到正軌變得困難。這類問題在處理複雜的技術創新與知識整合任務時，特別明顯。

👉 參考文獻：arXiv:2505.06120

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2025.06.26 首發, 2025.07.07更新
2025©汪周禮

在兩年前(2022Dec~2023May)設計 MSM（Multi-Shots-Models AI 輔助創新方法）時，我也深刻感受到這個挑戰。為了確保模型在多次提問過程中仍能維持高品質與主題聚焦的輸出，除了進行內容的結構化設計，我也導入了多種提示工程技術（Prompt Engineering Techniques）作為模型導向與錯誤校正的關鍵手段。

但即使如此，仍會出現模型陷入迷失或產生幻覺的瓶頸，因此我當時啟用了兩個付費 GPT 帳號進行對比測試與路徑重導，終於建立起完整的 MSM 六大模組架構，並設計出超過 20 組關鍵提問模型（Key Prompt Frameworks）。

MSM AI輔助創新多代理人(Multi-Agents)整合的代理式AI 工作流(Agentic AI workflow)這個架構融合了多項跨領域工具與流程：

• 新產品開發流程：Cooper、PDMA、Crawford、IPD 等。

• 問題解決技術：KT法、RCA、FMEA、FA等。

• 創新方法：Design Thinking（三種版本）、TRIZ等。

• 專利分析技術：FTO、專利地圖、佈局與迴避設計等。

• AI提示工程策略：模組化提示描述、錯誤鏈斷點設計、多輪對話導引技術等。

這套系統的設計過程花了我三個月、研讀超過百篇 AI 相關研究文獻，才整合出這套能真正導入企業實戰的 MSM_AI 輔助創新流程 (PS. 那時候還特地寫了一篇部落格短文紀念)。兩年來已在多家企業的創新專案輔導中，證實其實效，特別是在R&D、專利布局與AI技術應用開發領域，對比過去使用的傳統模式，根據企業專案輔導的統計結果，完整的MSM_AI輔助創新流程平均縮短研發50%開發時間。

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MSM_AI × Agentic LLM 平台 PoC 實戰整合

從2023六月完成開發MSM後的兩年的時間裡，在四大領域 (手機、半導體、新能源、AI技術開發) 累積38 個 成功案例！
近期(2025.07.17update)更新添化工產業，共五大領域，企業應用項目已累積 48個 有效案例。

目前，MSM_AI 模組已可結合如 Dify 等 Agentic AI 平台，作為企業導入大型語言模型的 PoC 驗證方案，協助：

• 提升企業 自建 LLM 平台的內部使用率

• 導入具結構性的創新思維模組，增加思考模式並提高思考效率

• 解決 LLM 在複雜任務中的常見迷失與輸出品質劣化問題 

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📌 大語言模型真正的挑戰，才正要開始。

面對複雜問題的知識組織與創新應用，若無清楚架構與提問引導，LLM 容易失準。這正是 MSM 設計的核心價值：讓 LLM 成為創新引擎，而非失控變數。

後記：

知識經濟2.0- 工作流程 x AI x 專業經驗：下一波知識經濟商模產品誕生地

行業的改變從來都不是由內部開始，而是外部的影響，只是目前可能的影響會出現在ai創造的知識經濟發展模式，新的知識經濟商模正在孕育中，這也是我體驗過悲觀的環境但卻依然樂觀的理由。

或許可以這樣思考，知識經濟系統裡面的每一個構成組件中，幾乎所有的組件都會收到ai影響，這樣的影響隨技術發展與應用模式而動態變化，傳統的認知將會被改寫，簡單說，我們習慣的單點工作站模式，將會被工作流模式改變，以前要五個人（五個工作站）可以完成的事，現在可能ㄧ兩個人就可透過ai工作流完成，所以，比如說，新的價值方向會出現在不同工作站的整合上，誰能處理好新工作流的整合與輸出品質，就會創造新的知識產權商機，現在很多人都把眼光聚焦在被取代掉的工作站，這是沒有意義的事。

沒有價值或低價值的工作一定會被ai取代，這個是趨勢，時針在轉，真正要關注的焦點在於，如何從新出現的ai工作流中找到知識產權的商機。

這樣的變化用過去的思考模式一定難以理解，因此要把自己站在10年後來看過去五年的發展，就可以推測未來五年的變化與機會了。

站在10年後回看今天，我們會看到什麼？

或許我們將會驚訝地發現，不是哪個人被AI取代了，而是哪個產業沒能及時整合AI工作流，最後被時代淘汰了。

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MSM AI輔助創新 企業研發系列- 創新式專利迴避設計工作坊，歡迎企業包班～

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若企業對 MSM_AI輔助創新有興趣，歡迎與我聯絡現場 DEMO 事宜！

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TRIZ ，在AI 時代即將重構的創新工具：從高門檻知識工具到創新驅動引擎

#AI時代來臨，TRIZ 的應用進入新階段

   TRIZ（Theory of Inventive Problem Solving）自1980年代起即在全球工程與創新領域廣泛推廣， 作為一套歷經超過 40 年全球推廣的創新方法論，過去以其穩定的創新系統架構與強大的問題解決能力，在工程技術創新領域享有極高聲譽。其工具體系完整，從早期的矛盾矩陣、發明原則、物理矛盾、理想解到擁有嚴謹邏輯架構的功能分析、技術系統進化趨勢到ARIZ等進階工具，構成完整的創新問題分析與解決框架，滿足從創意開發到解決核心技術問題的需求。

 然而，回顧過去數十年在世界各國跨國企業的實施經驗發展，讓我們發現到，TRIZ 長期面臨的挑戰始終不脫離三大瓶頸，分別是：

學習門檻高、知易行難、應用成本高。

  

基礎工具知識需超過百小時培訓時間(從LV1~LV3, 24+32+108 共164 hrs) ，並且要能真正熟練，除了這些工具知識以外，更需要累積數年專案實務經驗，因此TRIZ工具即使具備強大創新應用潛力，這使得TRIZ 難以大規模普及，例如中小企業，尤其是在非工程背景或資源非常有限的企業中，也因此TRIZ工具用人才過去長期以來僅普遍存在於大型跨國企業或少數高階技術開發團隊中。

關鍵字：AI, TRIZ, Innovation, AI輔助創新, AI_LLM_For_Innovation

#AI_LLM崛起，打破 TRIZ 工具知識的學習門檻

 

隨著大型語言模型（LLM, 如 ChatGPT、Claude、Gemini 等）的應用普及，TRIZ 的工具知識正在迅速被「語意提示（Prompt Engineering）」所替代。透過結構化提示描述設計，TRIZ 工具不再需要靠人工死記與手動分析，而是能由AI LLM 強大的資料收集處理與分析和生成的能力，快速推導出如矛盾問題模型、可能的理想解方向、發明原則以及更進一步結合ARIZ應用於解決困難問題流程等生成內容。

此一變革使得 TRIZ 學習門檻驟降，例如包括：

 1. 初學者可透過TRIZ工具提示模組與AI互動學習，從做中學，快速上手，縮短TRIZ工具學習曲線的使用方式。

 2. 中階使用者可透過根據根據專案任務需要設計的創新流程，使用AI整合提示包組合，協助產品技術研發相關人員快速完成創新輔助任務。

 3. 專案顧問則可依據自身產業經驗、分析問題類型並設計TRIZ工具對應問題解決的工作流，加上其他工具，整合成專案級的客製化 AI 輔助創新流程。

TRIZ 工具正從「需要理解與掌握」的學科，轉化為「可以調用與應用」的模組，這是目前TRIZ 在 AI 時代所觀察到最關鍵的進化。

 但 AI + TRIZ ≠ 萬靈丹，#TRIZ應用仍需專案經驗支撐

即便 AI LLM 能迅速給出結構化創新建議，受限於AI LLM應用能力限制以及顧問專家對於TRIZ工具理解程度所給予的結構化提示描述，目前 TRIZ 工具的應用依然需依賴領域知識與專業技能的判斷力。若缺乏下列要素，TRIZ + AI 工具依然難以產生實效，包括但不限於例如：

1. 企業內部需求問題脈絡解析能力

2. 相關對技術需求與市場動態的理解

3. 熟悉 TRIZ 工具的實務應用顧問或內部專家引導

4.  再來就是能根據專案需求整合多種不同工具組合設計的使用能力

5. 能整合專案資源與判斷專案可行性的跨域能力

換句話說，TRIZ + AI 加速創新引擎，但創新領航者仍是具備應用經驗的專家或顧問。

#TRIZ應用模式的轉型：從工具學習轉向專案導入

過去TRIZ學習模式從企業和TRIZ專家合作模式觀察發現主要可以分為三類：  

1. 純工具知識培訓：工具知識式學習（課堂講授，理論先行）

2. 企業內部專案模式：企業專案邊做邊學（即學即用，以戰代訓）

3. 專家專案輔導模式：混合式模式（先學工具再實作應用）

 但在 AI 驅動的創新時代，#TRIZ教育模式將發生以下轉變：

 1. 工具知識式學習將逐漸被 AI LLM 模型內化的提示包組合取代  

2. 專案即戰力的邊做邊學模式將成為主流 

3. 知識型顧問轉型為AI提示模組設計師與專案策略整合者  

這一轉型也促使 TRIZ 創新顧問角色重新定義 —— 不再只是教學工具知識，而是設計 AI + TRIZ + 專案流程的整合式創新解決方案。

#TRIZ在AI時代的價值重構：從工具學習到創新驅動引擎

結語：TRIZ 在 AI 時代的意義不再是「學多少工具」，而是「能否有效結合 AI 與TRIZ應用，為企業創造實質專案的創新成果」。AI 解決了 TRIZ 推廣的最大瓶頸——知識工具學習負擔，讓更多人能用得起、用得快。但要能做到誕生創新成果，能不能用得對、用得準，仍需應用經驗與工具方法流程使用設計的融合能力。

因此，未來的創新人才與顧問將不再僅限於 TRIZ 的「教學者」，而是 TRIZ+AI 的「流程設計者、資源整合者、價值實現者」。這場變革不僅是創新工具層的革新，好比是工業革命時代的知識蒸汽機，驅動創新思維與產業應用的進行根本性重構。

下一階段，將預見創新教育與應用焦點將會出現在：

A. TRIZ工具模組的語意化提示優化

B.  AI輔助的TRIZ應用工作流設計

C. 導師/顧問制的企業創新推進模式

 

這將是一場從「創新工具訓練」走向「創新生產力引擎」的徹底變革，也唯有那些能徹底掌握TRIZ工具知識應用在AI LLM上的人，將會帶領企業穿越AI帶來的未知，創造新的成長曲線。

#AI輔助創新

#AI_LLM

#TRIZ_TOOLS

2025© 汪周禮@智合創新
AI輔助創新：AI+TRIZ+NPD+設計思考+專利迴避設計+提示工程描述設計的創新應用整合流程設計專家

AI輔助創新成功經驗：半導體專利技術挖掘、技術風險分析、新能源AI產品技術應用專案開發、創新式專利迴避設計

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