國立臺灣文學館黃學員分享

TryAI 平台孵化 AI Bot 的創作分享與回饋

從痛點出發

為處理館藏上萬筆來自日本與西洋的「藏書票」,研究員面臨資料龐雜、文化背景差異及語言隔閡等巨大挑戰。

🧑‍🎓:「因為我們館藏有一批藏書票,主要來自日本,文化背景比較遠,研究範圍實在太廣大了。所以我希望 AI 可以幫我做一些前置的資料收集和翻譯,來應對這些未知領域。」

核心心法:先餵養知識

採用「先餵養,再提問」的策略。將藝術家名單、圖像分析報告等既有研究資料上傳至 Bot 知識庫,為 AI 建立專業背景,使其理解研究脈絡與專有名詞。

🧑‍🎓:「我會先丟一些我覺得有幫助的東西,讓他了解我正在做什麼。」

使用回饋:資料正確性高

經過反覆驗證,TryAI 平台產出的資料正確性高於坊間的 ChatGPT,這對於講求精確的研究工作至關重要。

🧑‍🎓:「在正確性的部分,我覺得它其實有比 ChatGPT 還要強。」

使用回饋:具體建議

增加「能力邊界」提示

當 AI 無法爬取特定網站時,應主動告知「此資料無法搜尋」,避免使用者困惑。

提供「白話版」AI 模型指南

提供直觀說明,幫助使用者依據「做研究」、「做公文」等情境選擇最適合的工具。

介面直覺化

因介面較素樸,建議增加即時 AI 或說明書等引導,減少使用者摸索時間。

下一個境界:代理式 AI 研究員

期待 AI 從問答助理進化為能處理大規模結構化資料的「代理人」,自動搜尋並填寫 Excel 欄位,如藝術家年代、風格等,大幅節省研究時間。

🧑‍🎓:「我會希望有一個幫手可以幫我撈資料,然後自動填入 Excel,比如說做 metadata 的建置...」

核心優勢:資訊安全

黃學員強調,在政府內部安全可信的平台上執行 AI 任務至關重要,能確保研究資料不會外洩,這是政府發展 AI 應用的核心優勢。

🧑‍🎓:「有這樣的幫助我也比較敢在政府的平台做,不怕資料平白被不清楚背景的AI軟體拿走。」

共創期待:見證臺灣 AI 茁壯

黃學員的案例展現了第一線業務人員的強大創新動能。這份共創精神,正是推動數位轉型與智慧政府不斷前進的核心力量。

🧑‍🎓:「可以幫忙的話我當然可以。因為其實我也蠻期待臺灣的 AI 可以建立起來。」