Allen Mind Lab｜Notes from the Lab

最近在準備職能治療管理學課程時，我把第一週的授課簡報延伸成四篇網站長文，並搭配海報，作為學生課後複習的學習資源。

這個過程，讓我開始思考一個有趣的問題。

現在使用 AI 協助寫作，往往能在短時間內得到一篇架構完整、文字流暢的文章。有時候，完成後甚至覺得沒有太多地方需要修改。

但這是否代表文章已經足夠好了？還是我們面對一份看起來很完整的稿件時，反而不容易看出其中的問題？

如果再請另一個 AI 來審查 AI 產出的文章，究竟會發生什麼事？

於是，我開始嘗試一套小型 AI 編輯室的工作方式：由我決定文章目的與核心觀點，讓一般 GPT 協助初稿，再交給設定了 AML 編輯原則的自訂 GPT 進行校閱。審稿意見會回到原本的對話修訂，必要時反覆數次；遇到文獻疑慮，則回到原始資料，由我親自檢視。

這個流程最有意思的地方，並不是兩個 AI 誰比較厲害，而是我開始從「請 AI 幫我做」，轉向「如何安排不同 AI 一起做」。

剛好我正在準備管理學，於是也發現：目標、分工、品質改善、風險控管與當責，這些原本課堂上討論的概念，竟然也可以拿來重新理解自己的工作流程。

當然，AI 審 AI 並不等於完成事實查證。不同 AI 可能共享相同的盲點，綠燈也不代表文章完全正確。最後仍然需要由人判斷、驗收，並對發布內容負責。

這篇文章不是技術發明，也不是已經驗證有效的研究，而是一位非資訊背景的專業工作者，正在摸索如何與 AI 協作的實務紀錄。

AI 的進步，讓我們能夠完成更多事情；但真正值得學習的，也許是如何重新設計工作，讓不同能力形成協作，並讓人的判斷與責任始終留在其中。

至於這間小型 AI 編輯室，目前仍然只有一位真人總編輯，偶爾還得兼任資訊長、品管主管與網站維修人員。

看來組織架構逐漸成形，人力編制仍有待改善。XDD

閱讀完整文章與海報： https://allenmindlab.com/articles/ai-review-quality-collaboration

如果您也正在使用 AI 協助寫作、教學或專業工作，歡迎回信分享：您會如何安排 AI 的產出、審查與最後驗收？

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