中國醫大深化AI實務應用　從工作現場分享AI協作與問題拆解

(中央社訊息服務20260820 16:35:28)中國醫藥大學持續推動教職員AI增能與實務應用，今（20）日由圖資中心、人力資源室及教師發展中心共同主辦AI工作經驗分享課程，由圖資中心黃景宗以「AI工作經驗分享」為題，從實際建置「海雲平台」的工作歷程出發，分享如何面對原本並不熟悉的平台開發任務，運用ChatGPT協助釐清需求、拆解問題、建立流程及排除錯誤，逐步把想法轉化為可以實際運作的系統。

不同於單純介紹AI工具或程式技術，本次課程聚焦於「AI如何真正進入工作現場」。黃景宗表示，當初面對海雲平台建置任務時，涉及Web Portal、資料庫、VM、Windows Server、Script及RDP等不同技術環節，最大的困難並不只是技術陌生，而是不知道該從哪一步開始。他分享，過去面對不熟悉的任務，容易先想著「是不是要全部學會再開始」；但實際運用AI後，工作方式逐漸改變，從試圖一次解決整個問題，轉為先把目標說清楚，再將複雜任務拆成一個個可以驗證的小步驟。

黃景宗以海雲平台為例，將原本看似複雜的系統架構，先轉化為使用者可以理解的工作流程，包括登入平台、提出申請、取得RDP連線方式，再進入VM及JupyterLab等工作環境；平台後端則透過資料庫保存帳號、申請、狀態及操作紀錄，並透過Script及虛擬環境完成後續作業。他指出，系統開發真正需要關注的，不只是架構或程式本身，而是「使用者按下去之後，下一步會發生什麼」，先讓一條完整的使用流程走得通，再逐步補足功能與細節。

在與AI協作的過程中，他也逐漸形成一套實際可重複使用的工作方法。當遇到問題時，不再只是告訴AI「系統不能用」，而是先描述實際看到的現象、原本期待的結果，再補上相關程式、輸入資料、錯誤訊息與環境資訊，請AI先分析可能原因，提出最小幅度的修改方向，之後再由自己回到實際環境進行測試，並將測試結果再次提供給AI，持續縮小問題範圍。

他分享，實際開發過程中最常遇到的，往往不是大型技術問題，而是版本、路徑、權限、資料格式或VM連線等看似細小的問題。AI雖然可以快速提出建議，但並不代表所有建議都能直接套用於現場，因此更重要的是建立「驗證」習慣。從前端輸入、後端接收、資料庫狀態、Script執行到結果回傳，每一個環節都應留下可以確認的訊號，才能真正判斷問題發生在哪裡，而不是在錯誤發生時一次修改大量程式。

黃景宗也指出，AI為工作帶來最明顯的改變，不只是節省撰寫程式或搜尋資料的時間，而是減少「不知道下一步該做什麼」所造成的停滯。從解釋陌生名詞、拆解系統架構、建立程式骨架，到協助理解錯誤訊息、整理Script及製作文件，AI都可以扮演協作者的角色。他形容，過去面對陌生任務就像站在森林裡找不到路，如今則多了一個可以協助畫地圖的夥伴；但地圖是否正確、實際道路能不能走，仍必須由人親自確認與驗證。

課程最後，黃景宗將這次實作經驗整理為五項工作習慣，包括「先講目的」、「先做最小版本」、「保留驗證」、「把AI當成協作者」以及「人要對結果負責」。他強調，AI可以提供方向、加速開始，但安全、權限、資料與最終成果不能全部交由AI決定，「AI讓我更快開始；但真正讓事情落地的，還是人對目標與結果的負責。」

此次課程也讓教職員看見，AI應用不一定要從大型系統或複雜技術開始，而可以從日常工作中的一個小流程、一項重複性任務，或一個尚未釐清的問題著手。透過持續對話、拆解、測試與驗證，AI可以協助工作者把「不知道怎麼做」轉化為「下一步可以做什麼」，進一步累積校園行政及數位工作場域中的AI實作經驗。

黃景宗也以「AI不會取代工程師，但會放大工程師的下一步」作為分享總結，鼓勵教職員不必等待所有技術都準備完成才開始，而是先從工作中值得改善的一個小流程出發，讓AI成為協助釐清問題、找到下一步的工作夥伴。