自從生成式 AI 爆紅，這幾年相關研究、工具、服務、應用如雨後春筍般快速成長，「如何與 AI 協作」已經成了這個世代無法逃避的顯學。
但 AI 實在發展得太快，從一開始感覺笨笨的、需要靠各種「咒語詠唱」(提示詞工程) 才能表現得比較好，到現在已經有了很誇張的「理解能力」，雖然還是不時會亂講話就是了。
俗話說「人生如戲」，隨著 AI 的進展，我們與它協作的方式也不斷改變，就像在演一場對手戲一樣。這篇文章我想分享自己的觀察，聊聊目前可以如何透過「角色扮演」更順利地驅動 AI，達成想要的目標。
AI 逐漸成為資深演員
在兩三年前，當時的 AI 沒這麼聰明，有著滿滿人類知識卻不知道如何正確表現出來，那時工程界很流行運用「咒語」，也就是透過一堆提示詞設定角色框架，讓它變得比較聽話。
「咒語詠唱」的內容落落長，例如「你是一位 XX 領域的資深專家，擅長運用 OO 技術，對話的時候必須 XXX，絕對禁止 *** 行為…」(下略千字)，需要一定的技術與運氣。
但目前的 AI 基礎能力已經很高，許多麻煩事也在各種研究與大公司的努力下處理掉了，我們只要簡短地拋出問題，它也能回答得有模有樣。
這不表示目前「為 AI 指定角色」的功能沒用了，反而是它成為了全能資深演員，我們可以用更精簡的方式說明需求，一般人比較不會再碰上幾個字有差異就造成「詠唱失敗」的困境。
例如「請用小孩都懂的方式告訴我某某知識」、「請當作挑剔的消費者批評這個文案」，這樣就足夠讓它調整互動方式，聚焦特定視角。
人類也需要角色扮演
當 AI 成了全能資深演員，為了與它更好地協作，我們的角色也要動態調整，這段就分享三個工作時可以扮演的角色。
首先嘗試當個「慣老闆」吧！現在的 AI 可以一口氣處理很多事，如果想測試它的極限，或者有一堆基礎繁瑣的重複性任務，丟給 AI 做就對了！
當老闆不用客氣，直接下明確指令叫 AI 處理，甚至不明確也行 (很多老闆不都這樣嗎？)，例如「幫我把這堆文件整理成重點摘要，大概 500 字。」或是「我有做某某小遊戲的想法，請直接幫我生出來。」看看 AI 能做到什麼程度。
再來可以扮演「主管」或是「專案經理 (PM)」的角色，負責決定大方向並且做基礎規劃、任務拆分等工作，然後把執行面丟給 AI 去做。
就像上面小遊戲的例子，當老闆給了不明確的指令，你很可能會發現 AI 做得亂七八糟，或是雖然有成果但不是我們要的。這時專案經理必須負責決定小遊戲的目標與定位，然後分成比較能明確執行的任務，有了這些骨架，AI 就能生出更接近期望的成果。
我們也能扮演「求教的同事」，聞道有先後，AI 有著我沒接觸過的知識與經驗，我可以透過來回對話邊問邊學，當然必須小心 AI 亂講話，從各種不同管道學習與查證仍是必要的。
為任務找到適合的角色
與 AI 協作的時候，它和我們都是演員，而且在一場戲的不同期間還可能分別扮演不同角色，聰明的協作者懂得適時切換角色，如同川劇變臉一般順暢。
就拿冷蛋寫文章來舉例：首先可以當個「合作夥伴」，提出一些自己的想法，與 AI 一邊腦力激盪查資料；接著我可能會切換成「專案經理」，告訴 AI 這篇文章的定位、受眾、目標等等，每一段我想講什麼內容，請 AI 幫忙生出大綱結構。
有了這些輔助，我就能更順暢地產出文章，也會包含更完整的觀點。文章寫完後再當個「慣老闆」，指示 AI 幫我檢查錯字、排版，甚至加上圖片與說明，打包上傳，只在真正要發布前讓我做最後確認。
不同任務可能有不同的「角色分配」，大家可以嘗試為自己的工作找到適合的劇本。
AI 時代，我們就是導演
雖然 AI 越來越強，但它畢竟不會讀心術及預測未來，也不可能做出適合任何人的行動，在我們的人生舞台上它始終是個「接戲的演員」。
我們是自己的導演、編劇兼演員，在戲中與 AI 演出一場場對手戲，而主角當然是我們。AI 可能是最佳配角，但它演得如何還得看我們的帶動能力。
下次使用 AI 時，先想想自己當下要扮演什麼角色，當角色定位對了，與 AI 協作就會如魚得水，事半功倍。
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