這篇AI使用經驗分享，要談ChatGPT有問必答的好處與盲點：不怕問題太簡單，卻不問就不會告訴你還有什麼該學。贊贊小屋從早年請教Excel遭到奚落的經驗，談到VBA的Dim，整理AI問答式學習的優缺點，以及怎麼和AI討論。
一、以前不懂Excel，請教客戶卻遭到奚落
在事務所查帳的時候，有一次客戶交來的檔案裡，有一張固定資產變動表。這張表的欄位很多，其中一部分欄位被客戶用Excel的群組大綱功能摺疊了起來。當時贊贊小屋還不熟悉這個功能，只看到表格中似乎少了一些內容，於是直接向客戶詢問：這張固定資產變動表，怎麼沒有看到某些欄位？
客戶的回應帶著明顯的奚落，大意是：來查公司的帳，連這個都不懂嗎？表格上方不是有個小按鈕，按一下就展開了。
事後回頭看，這個問題一點都不難，答案就在畫面上，只是當時不知道要去哪裡找。被這樣回應的當下，贊贊小屋體會到，原來聽說有些事務所的新人，會在查帳時被客戶折磨到躲進廁所裡偷偷哭，是有可能的。當然，這只是聽來的說法，也不是每一位客戶都是這樣；贊贊小屋想說的是，初學者不開口，常常不是因為不想學，而是怕問了之後被人看輕。
所以對很多初學者來說，問題不一定困難，但向人提出問題，有時比找到答案本身還要困難。這個感受，後來在使用AI時又重新浮現。
二、AI就像哆啦A夢，不會嫌問題太簡單
使用AI之後，贊贊小屋最先感受到的好處，就是不必擔心被評價。不管問題多基礎，都可以直接問；沒聽懂，可以請它換個方式再說一次；同一個觀念問三遍，也不會有人露出不耐煩的表情。
這讓贊贊小屋想起小時候看過的日本漫畫《小叮噹》，也就是現在大家熟悉的《哆啦A夢》。來自22世紀的哆啦A夢，之所以出現在大雄身邊，就是為了幫助大雄改善人生。不管大雄多笨拙、多情緒化，一遇到麻煩，還是會來求助，而哆啦A夢也一次又一次地拿出道具幫他。AI給人的感覺很像這樣一位隨時可以求助的助手，有問必答。
這個比喻需要說得精確一點。哆啦A夢其實偶爾也會生氣、責備大雄，並不是從不發脾氣；而AI更不是真的有耐心或感情，它只是不會因為問題簡單而擺臉色。但在使用者的感受上，這個差別很實際：不必擔心被嘲笑，就比較敢開口。
不只是面對客戶，在公司裡也有類似的情況。就算同事是Excel高手，想請教的人有時礙於面子，也會覺得不好意思開口。AI把這層心理門檻降低了，提問變得容易，學習自然更容易開始。
只是，提問容易了，另一個問題也跟著出現：如果一直只是拿到答案，這和真的學會，其實是兩回事。
三、AI幫你寫出程式，不代表你已經學會
請AI設計VBA程式，是很常見的用法。需求講清楚之後，AI往往可以在很短的時間內給出一段能直接貼進Excel執行的程式，而且通常像一位有良好習慣的工程師，一開始就把變數宣告好，例如這樣一行：
```
Dim total As Long
```
如果只想把眼前的工作完成，直接複製、貼上、執行，這樣做沒有問題。時間有限、只需要結果的時候，這就是AI帶來的效率，沒有必要否定。
但這樣的流程有一個後果：只要每次都是拿到程式就貼上，使用者永遠只是把程式拿去用，而不是真的學到什麼。AI方便到一個程度，甚至讓沒有程式基礎的人，也可以做出能用的小工具；工具做出來了，使用者卻可能連程式裡面的Dim是什麼都不知道。
直接複製程式，與真正理解程式有什麼不同？
差別在於遇到狀況時，你手上有什麼。直接複製貼上的人，程式能跑的時候一切順利，一旦要修改一個條件、換一份資料，或程式出了錯，就只能再回頭請AI處理，自己看不出問題在哪裡。真正理解程式的人，至少看得出這個變數是做什麼用的、為什麼要這樣寫，遇到狀況時比較知道該問什麼、該查什麼。
好消息是，跨出第一步並不難：願意開口問一句「這個Dim到底是什麼意思？」。AI會很詳細地解釋，而且可以直接拿剛才那段與自己工作有關的程式當範例，這比讀一本與自己工作無關的教科書更貼近實際需要。有了AI之後，請它設計程式的同時，其實也可以順便把程式學起來；當然，光是弄懂一個Dim，還不足以讓人真正具備寫程式的能力，這只是學習的起點。
不過，這也點出AI問答的一個特性：有問必答，但反過來說，不問就不會有答案。
四、知道Dim是什麼，卻不知道還能問什麼
看到AI寫的程式裡有Dim，很自然會去問：「Dim是什麼？」AI會告訴你，Dim是VBA用來宣告變數的關鍵字，用來告訴程式有哪些變數、各自是什麼資料型別。這個回答沒有問題，問題在於，它只回答了你問的那一個點。
很多時候，使用者不會再多問一句：「VBA一定要宣告變數嗎？可以不宣告嗎？」在一般的VBA課程或教科書裡，通常會介紹到這個問題；但在問答式的學習中，如果使用者根本沒有這個意識，就不會問，AI也就不會主動說明。
這個答案其實有一些層次。依據Microsoft的Option Explicit說明，VBA預設不強制宣告變數，沒有宣告就直接使用的變數，會被當成Variant型別處理；如果在模組中所有程序之前加上Option Explicit，VBA就會要求變數必須先明確宣告，遇到沒有宣告的變數名稱，會在編譯時出現錯誤。所以Option Explicit要求的是「明確宣告」，並不是每一個變數都一定要用Dim；Dim只是宣告變數的其中一種寫法，Private、Public、ReDim、Static等語句同樣可以宣告變數。
這就是AI問答式學習不容易察覺的盲點：不是AI不願意回答，而是使用者不知道自己不知道。一個人知道自己不懂Dim，就會去問Dim；但Option Explicit、隱含宣告、資料型別這些相關的觀念，如果從來沒聽過，就不會想到要問。傳統的教學通常是老師依照既定的順序安排內容，連使用者還沒想到要問的部分也一併講到；問答式的AI則比較像是，你問到哪裡，它答到哪裡。
五、如何讓AI從問答助手，變成系統化老師？
要讓AI從問答助手變成系統化老師，關鍵在於提問的時候，不要只問眼前的那一個點，而是問一個面。知道盲點在哪裡，就有辦法補強，方法並不複雜。
以Dim為例，同樣的主題可以有三種問法。第一種是單點的問法：「VBA的Dim是什麼意思？」通常得到的是Dim的定義、用途和簡單範例。第二種是進一步詢問相關規則：「VBA一定要使用Dim嗎？不宣告變數會怎樣？」這時候有機會學到隱含宣告、Variant和Option Explicit。第三種則是直接要求完整的架構：「請以VBA初學者的角度，系統性介紹變數宣告、資料型別、Option Explicit、常見錯誤和實務建議，也包含我可能不知道要問的問題。」
資料型別也是同樣的道理。不要只問「Long是什麼」，可以問「VBA裡面總共有哪些資料型別？請簡單介紹每一項的特性」。這樣得到的就不只是Long這一個名詞，而是一張完整的地圖，之後再針對需要的部分逐項深入。問題說得愈完整，AI需要自己猜測的部分就愈少，這一點在贊贊小屋的AI心得分享中也有提到。
利用AI建立學習大綱，補足不知道要問的問題
換句話說，可以請AI先扮演老師，替自己規劃一份學習大綱：初學者需要掌握哪些變數觀念、常見的錯誤有哪些、先學什麼後學什麼。有了這份大綱，使用者就不再只能被動地等自己想到問題，而是可以對照大綱，一項一項確認自己是否真的理解。
ChatGPT另外提供的學習模式，也是類似的思路。依據OpenAI的學習模式說明，這個模式不只是直接給答案，而是透過提問和一步一步的引導，協助使用者思考，也會檢查使用者是否理解，並可以參考使用者上傳的講義、投影片或教科書節錄等教材。
不過，AI排出來的大綱，並不保證完整，也不保證每一項都正確。比較穩當的做法，是把它當成找出學習範圍的起點，重要的知識仍然要對照官方文件或正式教材來確認。
六、有了AI，傳統課程與老師還重要嗎？
AI沒有讓傳統課程與老師變得不重要，兩者擅長的地方不一樣。既然AI能回答、能整理大綱，很容易讓人覺得傳統的課程和老師不再重要，但實際情況沒有這麼簡單。
贊贊小屋的看法是，AI的強項是即時、個人化，而且可以直接用你自己的問題當教材；傳統課程的強項，則是教材經過設計，有比較完整的範圍和先後順序，不會因為學生不知道要問，就漏掉重要的觀念。
另外，講師也可能帶來AI不見得掌握的內容。依據OpenAI的說明，ChatGPT背後的模型，是以公開的網路資訊、與第三方合作取得的資料，以及使用者、訓練人員提供或產生的資訊等來源訓練而成；如果某些做法是講師自己多年累積的實務經驗，從來沒有被整理公開過，AI就未必知道。
有趣的是，實體課程和AI其實面對同一個現實：不問，就得不到協助。贊贊小屋在實體教室上課時，一開始都會請學員踴躍提問，因為學員是付費來上課的，如果在授課過程中有疑問，贊贊小屋會盡量就自己的經驗協助。課程內容本身，一定會幫助學員理解並能實際操作；如果是學員工作上遇到的其他相關問題，也可以利用中間休息的時間私下提出來，贊贊小屋同樣會盡量給予協助。但如果學員在課堂上都不開口，贊贊小屋也無從協助，這和不向AI提問就得不到回答，是同一個道理。
所以，並不是AI取代老師，也不是老師一定勝過AI。兩者可以互相補足：用傳統課程建立比較完整的架構，再用AI針對自己的問題隨時追問。
七、AI說得對，也不一定適合自己
當使用者累積了一些基礎知識和實務經驗之後，和AI互動的方式，還可以再往前走一步。
舉前面的例子，贊贊小屋在ChatGPT問問題技巧的VBA實例中，問過AI：「可以不宣告Dim嗎？」AI的回答大致是：可以不宣告，但建議還是要宣告，而且最好在程式一開頭就寫明，並搭配Option Explicit。理由包括程式比較不容易出錯、比較節省記憶體，執行起來也比較快。
這個建議是有依據的。Microsoft的變數宣告說明也提到，使用Option Explicit，可以在編譯時發現拼錯的變數名稱，而不是讓它默默變成另一個新的變數；隱含宣告的變數都是Variant型別，比大多數其他型別佔用更多記憶體，明確宣告並指定型別，程式會比較有效率。所以AI的建議不是隨口說說，值得認真看待。
不過，贊贊小屋過去在沒有AI的年代自己寫VBA時，其實從來不宣告一般的變數，只有真的非常有必要的時候，例如處理Excel物件，才會宣告。原因很實際：程式是自己一個字一個字輸入的，需要輸入的字越少，寫起來越快；程式越簡短，看起來也越簡潔，出錯的時候比較容易檢查，也比較容易看出整個程式的結構。
把這些經驗拿來和AI的三個理由對照，會有一些不同的想法。關於避免出錯，現在的程式幾乎都是AI產生的，不需要自己輸入，拼錯變數名稱的機會本來就少很多；不過AI產生的程式同樣可能出現拼字、型別或邏輯上的錯誤，所以這個理由並沒有完全消失。關於節省記憶體和提升效率，贊贊小屋在實務上處理的資料，Excel工作表雖然有一百多萬列的空間，但實際的資料量遠沒有到大數據的規模，現在電腦的記憶體和處理器也都很好，處理一般的資料時，是否宣告變數帶來的差別，在贊贊小屋的使用情境裡並不明顯；但資料量更大、或程式需要長期維護時，情況可能不同。至於程式的閱讀，自己看自己的程式，總是希望越簡潔越好；請AI設計程式時，如果程式越簡潔，使用者也越容易看懂。
必須說清楚的是，這只是贊贊小屋依照自己的使用情境做出的取捨，並不代表不宣告變數就是值得推薦給所有人的最佳做法。對初學者或需要長期維護的程式來說，Microsoft也建議使用Option Explicit來避免輸入錯誤的變數名稱，明確宣告變數是值得養成的好習慣。這裡想表達的重點是：同樣一個建議，在不同的情境下，答案可以不一樣。
因此，面對AI的建議，除了查證事實是否正確之外，還有另一件事可以做：把自己的經驗和理由告訴AI，和它討論。例如可以這樣問：「我知道你建議使用Dim，但我過去比較重視程式碼的簡潔，也很少遇到變數型別造成的效能問題。依照這樣的使用情況，你認為宣告變數還有哪些實際的好處？如果不宣告，又有哪些需要注意的風險？」也可以進一步請它比較兩種做法的優缺點，甚至指出自己的想法有沒有盲點。
這樣的對話，不再只是「AI說什麼就照做」，也不是「不同意就全盤否定」，而是讓雙方的判斷互相比對。AI提供知識和不同的觀點，使用者提供自己的情境和經驗，最後的決定，還是由使用者自己做出。
使用AI學習，也不要忘記自己思考
回頭看這些AI使用經驗，從請教客戶卻遭到奚落，到現在隨時都能向AI提問，學習的門檻確實降低了不少。以前一個簡單的問題，可能要先鼓起勇氣，現在只要打開對話視窗就能開口。這是AI帶來的好處，贊贊小屋也很珍惜。
但是，拿到答案，並不等於學會。AI可以很快給出一段程式、一個說明，卻不會替使用者決定要不要弄懂它、要不要多問一句、要不要懷疑一下。學習這件事，最後還是要靠自己保持好奇、願意探索，也願意用自己的判斷去衡量別人給的答案。
站在講台上的時候也是這樣。不管是向老師學，還是向AI學，最重要的從來不是對方知道多少，而是自己有沒有意願去問、去想、去弄懂。AI只是讓開口變得容易，邁出那一步的，仍然是學習的人。
