Learning Objectives
- 為一個 AI 助手寫出設定：服務對象、可以做與不可以做的事、能力邊界。
- 用一組固定的測試題檢查助手，特別是它在不知道時是否明確表示不知道；依結果修改後再測。
- 說明使用規範書與揭露頁的內容，並判斷在哪些情況下選擇不使用 AI。
從使用者變成設計者
前五課，你學的是怎麼使用 AI：知道它怎麼產生回答、查證它的說法、誠實揭露、守住資料邊界、安排分工。這一課換個位置：你來設計一個 AI 助手，給別人用。
設計者要回答的問題和使用者不同：這個助手服務誰？哪些事它可以做、哪些不可以？它不知道答案時，會老實說嗎？一個回答流暢、卻會一本正經地編造答案的助手，比一個會說「我不知道」的助手更危險。所以本課評量助手的重點是：它知不知道自己不知道。
想一想：測試助手
1.
測試一個 AI 助手時，最需要檢查的是什麼？
2.
你的助手對「期中考日期」編了一個日期。最好的修改是？
3.
為什麼修改設定之後，要用同一組測試題重新測試？
第 1 次作答
使用規範書與揭露頁
把助手交給別人用之前，要寫兩份文件：
| 文件 | 給誰看 | 要寫什麼 |
|---|---|---|
| 使用規範書 | 使用者 | 這個助手服務誰；可以請它做什麼、不可以做什麼；使用它完成作業時要怎麼揭露 |
| 揭露頁 | 使用者與審查者 | 使用的模型與資料來源；能力邊界與已知的錯誤；設計時哪些決定是人做的、哪些是 AI 建議的；測試的結果 |
揭露頁要誠實寫出測試中發現的問題，例如「對課程以外的問題，仍可能給出不正確的答案」。把缺點寫清楚，使用者才知道什麼時候要自己查證。
設計者也要回答最後一個問題：什麼情況下，應該選擇不用 AI？
用 AI 的資源成本
選擇用不用 AI，還有一個常被忽略的考量：每一次使用都要耗電、耗水，這些成本由資料中心與它所在的地方承擔。
| 來源 | 數字 | 要注意的地方 |
|---|---|---|
| 國際能源總署（IEA）《Energy and AI》，2025 年 4 月 | 全球資料中心 2024 年用電約 415 億度（415 TWh），約占全球用電的 1.5%；預估 2030 年增加到約 945 TWh，超過一倍，AI 是主要的成長來源 | 是全部資料中心，不只 AI |
| Google 公布的自家量測，2025 年 8 月 | Gemini 的一則一般文字提示（中位數）約用 0.24 瓦時的電、0.26 毫升的水 | 只涵蓋 Google 自家的文字提示；生成圖片、影片或其他公司的模型不在內。只算晶片本身的話是 0.10 瓦時，Google 也說明只算晶片會低估 |
單一次的耗用很小，但全世界每天的使用次數非常多，加總起來就是上面那樣的規模。這不代表不能用 AI，而是把資源成本也放進「這次值不值得用」的判斷：
- 查一個事實、看一個定義，搜尋或課本可能就夠了。
- 想清楚要什麼再問，減少一次又一次重新產生。
- 不為了好玩大量產生圖片或影片。
設計助手時也一樣：測試題要有，但不必為了湊數重複呼叫。負責任的設計者，會同時考慮使用者的學習、資料的安全，以及使用 AI 的資源成本。
想一想：設計者的責任
1.
助手的揭露頁，最需要告訴使用者什麼？
2.
為什麼「選擇不用 AI」也是 AI 素養的一部分？
3.
你設計的助手給了同學錯誤的答案，責任在誰？
4.
Google 公布「一則一般文字提示約用 0.24 瓦時的電」。下面哪一個說法最恰當？
第 1 次作答
六課走完之後
回顧這條路徑，每一課都在練同一件事的不同面向：
| 課 | 你練的動作 |
|---|---|
| M1 理解 | 知道 AI 產生的是「最像答案的文字」，語氣不等於把握 |
| M2 查證 | 分辨事實、推論、意見；逐筆查證引用 |
| M3 誠信 | 依使用程度使用 AI，完整揭露 |
| M4 資料 | 送出前先問：這份資料是誰的、公開了沒 |
| M5 分工 | 要學會的能力自己做，核對永遠自己做 |
| M6 創造 | 設計一個知道自己不知道的助手，判斷何時不用 AI，並把資源成本放進判斷 |
把這些動作帶進每一次使用 AI 的時刻，就是 AI 素養。