老師，做簡報到底要用哪一種 AI？
「老師，現在做簡報，到底要用哪一種 AI 比較好？」這是近來經常有人問我的問題。
生成式 AI 快速發展。有些工具強調簡報，有些擅長圖片、影片、程式或研究整理。今天試用這個，明天訂閱那個，好不容易熟悉操作，又聽說別的平台推出了更厲害的新功能。
但我們真的需要這麼多 AI 嗎？我反而會建議：與其不斷嘗試各種 AI，不如選擇適合自己的主力平台，深入鑽研，看看究竟能把它發揮到什麼程度。
這不是認為某個 AI 能解決所有問題，而是想問：當我們不斷比較、切換、重新學習工具時，是否反而忽略了真正想完成的事情？
從一堆軟體，到一個逐漸整合的 AI 平台
回想過去，寫文章需要文書軟體，製作簡報需要簡報工具，設計海報需要影像編輯軟體；架設網站，還得學習程式與網站管理。行事曆、郵件、資料分析與資訊安全，又各有不同工具。
如今，我們能透過對話請 AI 協助撰文、規劃簡報、生成圖像、分析資料，甚至參與網站開發。部分 AI 平台也能在取得授權後，串接郵件、行事曆及其他服務。
這讓我忍不住開玩笑：「以前要訂閱一堆軟體，現在好像只要訂閱一個 AI，就擁有全世界了！」 當然，這只是玩笑。XD
專業軟體仍有不可取代之處，網站也需要網域與託管服務；進階功能可能另有成本。不過，整合趨勢的意義不只是少買幾套軟體，而是從「學習如何操作各種工具」，轉向「學習如何定義需求、與 AI 協作」。
Microsoft（2026）的工作趨勢報告也觀察到，當 AI 代理逐步參與執行，人類設定方向、掌握成果與判斷的角色更值得關注。
從一封 eTag 郵件，看見 AI 的另一種角色
最近有件小事，讓我對功能整合有了更直接的感受。某天晚上，我收到一封看似來自 eTag 的服務通知，主旨有正式的案件編號，內文附上查詢連結與電話。因為已經很久沒有使用相關服務，我還在納悶是不是有什麼帳務未處理。
沒想到，先前設定的 AI 郵件提醒任務傳來通知：「立即注意｜疑似 eTag 釣魚郵件」。提醒指出寄件來源與官方網域不符，建議不要直接點擊信內連結或撥打信內電話，而是透過官方管道查證。
原來 AI 不只協助寫文章、做簡報，連可疑郵件也有機會幫忙留意。簡直像多了一位數位守門員。XD
不過，這並不代表 AI 可以取代防毒軟體。陌生海外網域是警訊，卻不能單憑它確認詐騙；AI 的提醒也可能誤判。FTC（2024）提醒，遇到冒用熟悉機構的可疑通知，應改從自行確認的官方管道查證。
過去，我們常在發現問題後詢問 AI；現在，在適當授權與設定下，AI 也有機會先提醒我們注意問題。 有時候，它不必替我們做決定，一則及時的提醒就很有價值。
功能還沒學完，AI 又自己長大了！
傳統軟體買回來後，我們慢慢熟悉功能；但生成式 AI 不只是修正錯誤或改善介面，更不斷加入新的能力。
從文字到圖片、語音、文件理解，從資料分析到圖像生成、程式開發與跨工具協作。各平台功能與使用條件並不相同，但可以確定的是：我們學習 AI 的同時，AI 本身也正在進化。
OECD（2025）在探討生成式 AI 的通用技術特徵時，也談到廣泛應用、持續改進及促成其他創新的潛力。
所以我常常會問 ChatGPT：「最近又有什麼新功能嗎？」不是期待每次都有驚喜，而是提醒自己，不要用昨天對工具的認識，限制今天的可能性。
以前是軟體買回來，功能慢慢學；現在是功能還沒學完，AI 又自己長大了！ 想想還真有趣。XDD
與其訂閱十種 AI，不如深入鑽研其一
如果 AI 不斷增加功能，我們是否需要同步增加訂閱？我想，未必。對多數一般使用者而言，時間與注意力往往比訂閱費更加珍貴。
每多用一個平台，就多一套介面、資料管理方式與工作習慣。如果每套都淺嚐即止，最後可能知道許多名稱，卻沒有真正熟悉一套。
我的策略是：一個主力平台，其他工具按需補充。 先挑選符合需求、成本負擔得起的 AI，再探索哪些重複工作可以改善、哪些功能還不熟悉、哪些判斷需要自己掌握。
以簡報為例，不只是叫 AI 做二十張投影片，而是先釐清聽眾、教學目標、內容重點，再討論架構與視覺呈現。網站開發也是如此，從資訊架構到程式與操作檢查，可以逐步建立協作流程。
深入使用不等於品牌忠誠。遇到更合適的專業工具，仍應保持彈性。真正值得累積的是可以帶著走的能力，而不是對某個平台的依賴。
當 AI 越來越全能，我們更需要什麼能力？
AI 的能力越來越強，是否意味著我們不再需要專業知識？我反而認為，判斷力可能更加重要。
Microsoft（2026）觀察到人類在目標設定、品質管控與成果判斷中的角色；OECD（2026）也提醒，生成式 AI 即使改善了任務表現，仍未必等於真正的學習。
AI 能快速做簡報，不代表教學一定有效；能協助架站，不代表就符合著作權、資安與無障礙要求；能整理文獻，也不代表引用資料必然正確。執行門檻降低，問題定義、專業判斷與成果驗證的重要性反而更加凸顯。
這也呼應 AML 曾討論的「從知識工作者到判斷工作者」。NIST（2024）的生成式 AI 風險管理架構則提醒我們，可靠性、資訊品質與相關風險都需要評估。
當工作流程和資料越來越集中，還必須留意平台中斷、訂閱變動、隱私與授權問題。我們可以享受整合的便利，卻不必放棄數位自主權。
擁有更多功能，不代表需要做更多事情
最後，我想回到生活本身。以前製作簡報花上好幾個小時，現在 AI 可能縮短了準備初稿的時間。但省下的時間，真的變成休息時間嗎？還是我們開始要求自己做出更多簡報、文章與計畫？
以前不會架站，可能就先放下念頭；現在 AI 能協助寫程式、建立頁面，我們反而想：既然能做網站，要不要再做個工具？工具完成後，是不是還能建一套系統？
原本希望 AI 減輕工作，結果因為能做的事情變多，反而替自己增加更多事情。XD
所以 AI 時代的職能平衡，值得重新思考。科技能使某些事情更容易，卻不會替我們決定哪些事情值得投入。
至於我，大概還是會隔一陣子就問一句：「最近又有什麼新功能嗎？」畢竟，好奇心很重要。
有能力做更多，不代表需要做更多。 真正重要的，始終是我們想過什麼樣的生活。
參考資料
- Microsoft（2026）。2026 Work Trend Index Annual Report。https://www.microsoft.com/en-us/worklab/work-trend-index/agents-human-agency-and-the-opportunity-for-every-organization
- Calvino, F., Haerle, D., & Liu, S.（2025）。Is generative AI a general purpose technology? OECD。https://doi.org/10.1787/704e2d12-en
- OECD（2026）。OECD Digital Education Outlook 2026。https://doi.org/10.1787/062a7394-en
- NIST（2024）。Generative Artificial Intelligence Profile。https://doi.org/10.6028/NIST.AI.600-1
- FTC（2024）。Phishing scams can be hard to spot。https://consumer.ftc.gov/consumer-alerts/2024/12/phishing-scams-can-be-hard-spot
編輯註：本文分享個人 AI 使用經驗與工具選擇哲學，並非特定 AI 品牌推薦。疑似釣魚郵件案例尚未經完整技術鑑識，AI 提醒不取代資訊安全防護或官方查證。不同平台功能與資料處理條件應以實際服務為準。本文由作者提出觀點，透過生成式 AI 協作撰稿與校閱。