作者：陳以婕 李慕約有限公司 專案經理
以下內文相關之 AI 工具，歡迎使用：
逐字稿整理小幫手 GPTs
設計工具小幫手 GPTs
在產品設計與用戶訪談中，逐字稿分析是個繁重而關鍵的環節。作為設計師或產品經理，從大量的逐字稿中提取出有價值的洞察，往往需要投入大量的時間與精力。我們團隊希望透過 GPT 技術，為設計師從對話角度，開發協助設計師逐字稿分析工具，旨在解決逐字稿繁瑣處理過程中的極大挑戰。
本專案的起點源於我們對設計師日常工作的理解：逐字稿的數據量龐大且常常無結構，要從中挖掘有意義的見解並套用到設計框架中，如 Customer Journey Map、Empathy Map 和 Business Model Canvas，是一個極具挑戰性的過程。我們的目標是開發一套工具，不僅可以自動化這些繁瑣的工作，還能引導使用者在不同步驟中提供補充資料，並生成具有排版的報告，不只是完成報告，更是在生成的過程中更了解產品或服務的特性及目標。
開發過程：如何讓工具更高效
在開發過程中，我們做了大量實驗，以下分享三個核心需求的開發經驗與限制：
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如何讓回答基於事實
我們知道生成式AI的一個常見問題是「幻覺式回答」，即 AI 生成虛構或不正確的內容。因此，我們在設計GPT工具時，特別強調回答必須基於使用者上傳的逐字稿內容。為此，我們設計了以下幾個機制來確保回覆的真實性：
-依據逐字稿內容：每個回應都會根據逐字稿中的具體內容進行生成，避免 AI 自由發揮。例如，GPT 會先檢視逐字稿中是否包含使用者的提問，如果答案為是，才會再進行回應，提升答案的準確率。
-提示資料缺失：如果逐字稿中缺少一些關鍵資料（例如發言者姓名或具體的背景資訊），GPT會主動詢問使用者是否可以補充這些資料，並將其加入分析過程中。這不僅增強了回答的準確性，也避免因資料不全而產生的誤導。
限制：prompt 能夠降低杜撰的機率，但仍然會因為 AI 的推理能力而有推測性回答。
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串接 Google Drive 與圖片排版的實驗
為了使分析結果更加實用，我們使用 GPT Action 的功能，將 GPT 工具與 Google Drive 整合，設計了一個自動生成的報告排版系統，當使用者呼叫 Action 的功能時（例如：幫我製作成 Google Slides），功能就會啟動。這一功能的重點在於：
-自動化報告生成：使用者在完成逐字稿分析後，生成的結果會自動套用到事先設計好的 Google Slides 模板中。這樣一來，設計師不僅能獲得完整的逐字稿分析報告，還能立即查看已排版的視覺化結果，然而這些結果會儲存在 GPT 開發者的雲端資料夾中，若上架會需要考量資安問題。
-模板化的圖片與文字呈現：系統能夠自動將文字結果轉化為視覺化的設計框架，例如 Business Model Canvas 或 Empathy Map，並將其以圖片形式嵌入到報告中，這不僅減少了手動整理的時間，也讓結果呈現更加專業、美觀。
限制：
-需要考量逐字稿的資安規範，因為生成結果目前儲存在 GPT 開發者的雲端資料夾。
-當生成字數太多時，可能會超出版面而影響美觀。
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引導使用者補充資訊
AI在分析逐字稿時，常常會遇到資訊不足的情況。因此，我們在指令中增加多個確認點以及資料補充詢問，幫助使用者在分析過程中提供更完整的資料：
-互動式確認：GPT在每個步驟分析完成後，會與使用者進行確認，確保生成的內容符合期待，並詢問是否需要進行補充或修改。這樣的設計既能提升使用者參與感，也確保逐字稿中的每一個細節都被充分利用。
AI並非萬能：隨機性與人類輔助的必要性
儘管我們的 GPT 工具能在很大程度上提高逐字稿分析的效率與準確性，但 AI 並非萬能。生成式 AI 仍然會因為內部機制的隨機性，產生不夠理想的結果。這意味著，人類的輔助和審查仍然不可或缺。
-生成內容的隨機性：即使GPT在大多數情況下能給出高品質的回應，仍可能會出現一些不符合預期的答案。這些答案可能是語句調整過於簡略，或在某些情境下跳過了重要的步驟。這就需要使用者在每個生成結果後，對其進行檢查和調整，確保最終的結果符合實際需求。
-人類的審查與補充：AI 的優勢在於自動化和效率，但對於某些更細緻或高層次的分析工作，仍需要人類的輔助。設計師需要根據生成結果進行判斷，並在必要時提出修正，這樣才能使整個分析過程真正達到理想效果。
結語
在這次開發的過程中，我們深刻體會到「清晰定義」與「正確提問」的關鍵性價值。每當我們與 GPT 進行對話，卻未能獲得預期中的分析結果時，反而成為了一個契機，讓我們反思自身的問題設計是否有改進的空間。這樣的過程不僅可以重新審視問題本身，也促使團隊在探究「問題定義」時，對逐字稿中的內容結構產生了更深刻的理解。
這正是我們所期待的「人機協作」能夠帶來的化學效應 —— AI不僅是工具，它也成為引導我們重新思考、反覆推敲的夥伴，讓我們在與技術的互動中，持續精進自己的洞察與分析能力，這樣的協作，不僅提升了工作效率，更讓我們在每次迭代中，走向更準確、更深刻的發現。
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