如果我們在相關知識不足,技術缺乏深層經驗,自己又不願意主動奪回思考能力,單純被AI餵養著專業分析文章,以為自己看懂了,而缺乏親自〝實踐〞,時間一久,累積的bug就是自己以為〝懂了〞。
與AI溝通同樣需要能力。也就是當你提問的邏輯都可能出錯時,它感應到你問題的薄弱時不一定會指正你,反而順勢迎合提供了幾個看似合理的解決方案。畢竟AI的目的在於「服務你」,並不是要「挑戰你」。
我們以「如何獲得AET的數據與解決方案」為例,通常AI會提供3-4種可能的作法,但是真正適用的作法,必須靠你自身學習到並擁有的實務經驗和資源才可以進行評估。請參考(什麼是藥品包材或醫療器材風險評估的AET?認識 AET分析閾值!(一))中的公式:
範例:
假設現今設備感度只有1.0ug/mL是無法測試到0.0075ug/mL時,AI會提供的建議:
1.技術提升:使用感度更高端的設備,不是沒有就是買不起,再不然就是資料庫裡的數據都是沒有基質干擾下的最佳結果。
2.增加濃縮技術:濃縮1000倍就可以達到儀器感度。但是每種化合物不同,過大的濃縮倍數不是導致結果的放大就是流失,以經驗來說,使用理論上可以的技術,實務上成果不一定好。
3.專一性的技術:如特殊固相萃取攔截想要分析的物質,但,分析AET物質往往是未知物,怎個去選擇權衡專一特性?
4.其他毒理風險評估試驗:缺乏資料推論/暴露模型替代,其他毒理試驗或活性試驗需要更多協同性的佐證與依據。
因此,配合己身的專業經驗能力很重要!!!我們擷取AI提供的建議進行判斷與行動:
1.先不使用較高之濃縮倍數,初篩確認樣品的基質含量,如果萃取物濃度已過高,基本上不需要增加濃縮倍率便可以偵測到時,表示已可評估風險,不須找尋高端設備資源,也就是就算偵測不到的未知化合物,其他的物質都已經遠大過AET而不需要再進行濃縮。
2.可以重新回到目的,審視DBT的選擇與計算AET的目的,或取得更多的樣品進行萃取降低濃縮的比例進行客觀的解釋。
3.使用風險的角度:重新審視實驗條件設計的萃取與使用進行,是否在現有資源可以執行,甚至或其他的技術去佐證彌補這次實驗的不足。有機會改變使用的接觸頻率與取代材質…等等。
4.考量整體專案計畫時間成本與沉沒的成本。不諱言,很多試驗的評估,並不在於取代和決定,而是在於如何降低風險的重要考量工具之一。
接下來,最大工程使用的萃取溶劑、實驗條件與設備的選擇等,都極度仰賴專業經驗與實作能力;若缺乏相關技術背景的專業,僅依賴AI決定,將陷入「理論的悲劇」。實驗條件設計過當,設備選擇錯誤,恐導致系統汙染,更遑論後續判圖的能力與UF(不確定因子)決策判定。最後,產生錯誤與重啟實驗所耗費的時間和金錢會化成一筆很昂貴的學費。
綜合以上結論:AI可用來輔助專業的不足與實作判斷建議,但最終仍需透過我們的專業經驗來補足AI所缺乏的「跳躍式連結思考」來作決定。接下來,簡單彙整我們與AI的相輔相成的學習方式。
1. 別急著透過AI先找答案:
大腦邏輯還是需先具備專業的基本常識。找出知識斷點再以AI輔助。如果每一步怎麼做都需要AI告訴你時,才是真正花時間又沒效率的決定。如果甚至連問問題的重點都弄錯方向,如何期待AI將你視為夥伴?
2. 戒斷章取義:
關鍵的問題請多詢問不同AI工具,求證後再下判斷。如果你是顏控(無法閱讀文字又容易被圖像誘導),記得被抓得住眼球的圖文動畫吸引時,大腦需先冷靜看完所有文字的前後論點。
3. 記得動手實作或是驗證!!!!
專業的價值體現如果沒有人腦的相互串聯與實際運作應用,就會流於口水。(說出一套,做不出什麼)
4. 多結交此類專業的朋友:
生命很寶貴,請減少在眾多AI工具中無止境的漫遊。結交人類的朋友也很重要,可提供詢問幫助累積實力外,也讓自己能力在無形中變強大。(物以類聚效應)
當然未來可期待許多累積的經驗判斷,可以透過AI的學習產生實驗過程的判斷模組,彌補或避免我們神經疲勞衰弱時的低級錯誤。
但不要過度期待AI會像大雄擁有的哆啦A夢一樣無所不能,當AI發現你腦波很弱,他也會和你一樣變弱,提供給你的也是你給的邏輯和方式,變成與你一起削弱彼此認知能力的同溫層。最後就是大夢一場,什麼也沒有做到然後還錯誤百出。
理論與實務面都需要一個經驗持續調整差距,就如同我們輸入了相關資訊讓AI預測出我們在50歲前擁有2000萬可以退休的工作和收入,但如何才可以存到2000萬,AI建議的方向,我們不一定有對等能力可以實現,他也不會直接撥款到你的帳戶,絕對不是等待就可以自然而然的發生。只有靠自己怎麼去擴充專業改變開源節流的行為,才能變現。
因此知識經驗和專業累積不要養成撿現成結論的習慣,過度倚賴AI,便是腦波弱化的開始。在上帝還沒有收回我們的大腦智慧時,請與AI一樣努力不斷訓練自己,與它成為相互需求相輔相成的夥伴關係,與他旗鼓相當,變得更有智慧。
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