生成式 AI 進入高速發展期，愈來愈多企業在工作中積極運用該技術，但要如何將生成式AI的優勢最大化，同時避免其規範上的種種爭議？包括訓練這些人工智慧模型的資料是否有侵權、訓練好的模型有無偏見或歧視、模型所生成的內容，在智慧財產權和著作權上又該如何看待等等，仍然是許多人正在摸索的方向。
用好生成式 AI 的關鍵：如何問出好問題？如何下出好提示？
「在 Midjourney 下指令，進而得到一張好看的圖，其實很簡單，但如果要精確地讓 AI 畫出自己腦袋裡想要的圖，水就很深了，比想像中困難許多。」資訊解決方案供應商李慕約有限公司創辦人李慕約上週末在第一屆 Generative AI 年會上表示，雖然生成式 AI 可以產出及格的成品，但想要更精確、更細緻，如何問出好問題便是重中之重。
李慕約分享了幾個提高 AI 回應品質的幾個方法，像是請 AI 「逐步思考」，或是用引導的方式請 AI 列出優秀作品具備哪些條件，再一一滿足這些條件，一步一步寫出好的作品。宜蘭中山國小資訊組長林穎俊也提到，與 AI 協作時，可以善用「蘇格拉底法」，不斷透過提問，確認想法、找到前提的漏洞，一步步的搭好思維階梯。
另外，AmazingTalker AI Team 負責人林煒勛則認為，「角色扮演」是與 AI 共事的一大關鍵。以 ChatGPT 為例，它平常說話有點籠統，甚至有點笨，但當要求它扮演某個角色回答時，知識水準就會提高。
而在角色扮演的情境下，把問題問得更好有 2 種進階技巧：一是問得更細，把各種能聯想到的用途或場景都向這位專家「請教」；二是盡可能給例子、拋出想法，讓生成式 AI 有跡可循地產出最佳成果，「生成式 AI 心中永遠不會有想要表達的想法，只有人類有。」DataDecision.ai 數據科學家尹相志說。
而李慕約也指出，在人機共存、相輔相成的工作狀態下，ChatGPT 看起來好像比人懂得更多，想法更周全，但人類還有更重要的事要做，那就是「選擇」適合的資訊。「在過去，要從 4、5 個作品裡選一個最好的並不難，但現在有了生成式 AI，人可能需要從 1,000 個選項裡面選擇一個最好的，」他說，「此時選擇的能力就是關鍵。」
問對問題、下對指示，再從中選出最佳解，或許就是人類與生成式 AI 的共存之道。
「詠唱」前中後，該遵守哪些規範？
問對問題、下對指示之後，生成式 AI 便能快速生成內容，然而在「詠唱」（prompt，對 AI 下指令）的前中後，仍有一些規範要遵守。
台灣人工智慧學校基金會秘書長侯宜秀指出，在開始使用生成式 AI 之前，要確認企業內部禁止運用 AI 執行的工作，像是事實查核，以及使用該技術後，若真的出問題，最終還是要由「人」來負責，而這個人是誰，由誰當責，也應該在開始使用之前就確認好。
至於在使用、輸入資料的過程中，也要注意利用他人著作進行 Prompt、利用他人的著作物進行模型 Fine-tune、輸入他人商標、輸入個人資料都是不適切的。侯宜秀表示，AIGC 可能侵害他人著作權，因此建議避免使用僅學習特定作者畫風的專用 AI，除非經權利人授權，也要避免提示中輸入現有著作物、作者名或作品名稱。
而生成的內容，可能不具著作權保護。美國部分法律見解就認為 AIGC 不是人所創作，最好將生成過程記錄下來。此外，若要將 AIGC 運用在醫療、財經、新聞生成上，則需要遵守 Generative AI 的政策規定與使用條款，附上免責聲明，告知受眾此內容為AI生成。
「 人工智慧背後還是『人』，人才是權利義務的主體。」侯宜秀說，在人機協作的時代下，如何運用科技同時兼顧倫理、不侵權，也是新世代工作者的一大課題。
