30 秒重點
- 會用 AI 的關鍵是會委派、會描述、會判斷、會負責，不是會背指令
- Delegation：這件事要全交、部分交、當顧問、共同創作，還是乾脆不用 AI
- Description：讓 AI 知道什麼叫做好，包含格式與過程
- Discernment：你要有能力判斷結果對不對，AI 讓產出變快，責任不會一起交出去
- Diligence：資料能不能給、要不要揭露、出錯誰負責
- 分級：低風險可逆的高度委派，中風險要抽查，高風險不可逆的由人決定
很多人問一件事能不能 AI 化。比較有用的問法是：AI 應該負責到哪一層。
Delegation：先決定交多少
同一件工作有 5 種交法：AI 全做、AI 做一部分、AI 當顧問給建議、跟你共同創作、完全不用 AI。
不要因為工具做得到就自動化。判斷依據是這件事出錯的代價，以及你有沒有能力檢查。
Description：讓它知道什麼叫做好
描述不只是輸出格式，也包含過程與合作方式。例如：資訊不足時要先問你，不要自己假設；要附來源；不要改動哪些段落。
講得越清楚，來回次數越少。一個好用的檢查是：把你的交辦拿給一個沒參與過的人看，他做得出來嗎？
Discernment：你要判斷得出來
這是最容易被略過的一項。AI 讓產出變快，但不會把責任一起拿走。越高價值的工作，越需要你自己的專業判斷。
如果一份成果你根本沒有能力判斷對錯，那它現在就還不適合交給 AI 獨立完成。
Diligence：資料、揭露與責任
3 個要先想清楚的問題：
- 客戶資料能不能丟進去？ 個資、合約、財務資料要先確認邊界
- AI 協助到什麼程度要不要揭露？ 看平台規則與你所在產業的規範
- 出錯誰承擔？ 對外發出去的東西，責任在你
工作分級怎麼做？
| 風險 | 例子 | 做法 |
|---|---|---|
| 低風險、可逆 | 摘要、轉格式、腦力激盪 | 高度委派，不用每次檢查 |
| 中風險、可驗證 | 文案、研究初稿、分類 | AI 做，加抽查或規則驗收 |
| 高風險、不可逆 | 簽約、付款、客戶承諾、敏感發布 | AI 準備，人決定 |
怎麼替一件工作設計分工？
挑一件你每週都會做的工作，4D 各寫一行：
- 這件事要交到哪一層
- 什麼叫做好
- 我要怎麼確認它做對了
- 出錯時誰負責、要不要揭露
這 4 行就是你的第 1 份 AI 工作設計。驗收的具體做法，可以看AI 說做好了，我怎麼知道它沒騙我。
常見問題
我怎麼知道自己判斷得出來？
試著說出這份成果哪裡可能出錯、你會怎麼檢查。說不出來，就代表現在還不能放手。
全部都自己檢查，那還有省到時間嗎？
有。檢查通常比從零做快很多。而且低風險的工作本來就不用每次檢查，把力氣留給高風險的部分。
AI 寫的內容要主動說是 AI 寫的嗎？
看發布平台的規則、產業規範與你跟客戶的約定。沒有規定時，我的原則是：讀者如果知道了會覺得被騙，那就該講。
想先搞懂 AI 為什麼會出錯，可以看Claude 能做什麼、不能做什麼。
想跟著一步步練習，也可以免費加入下班後一人公司 Skool 社群，課程裡有練習可以做完拿到社群討論。
