今天早上校長邀請幾位老師分享AI應用的心得，於是我也盤點了目前自己訂閱的各種生成式AI與生產力服務。這些服務有些是專門為生成式AI而設計，有些則是生產力工具中內建AI功能。綜合下來，每月的訂閱金額加總超過一萬元，如果把API呼叫費用也計算進去，實際花費更高。
目前我訂閱的生成式AI相關服務包括：ChatGPT Pro、Claude Pro、SuperGrok（名稱有點中二感）、Google One（包括NotebookLM Plus與Gemini Advanced）、Perplexity、Gamma Pro、Midjourney Basic，以及Microsoft 365（目前尚未升級到Copilot Pro）。這些工具當中，ChatGPT、Claude、SuperGrok、Gemini、Perplexity在功能上其實有不少重疊之處，例如文字生成、摘要、搜尋整合、文件分析等，但也各自有其擅長領域。對個人來說，不需要永久訂閱所有工具，而是應視使用成效與性價比進行汰換。我的策略是：「誰夠強可以通吃，就留下來；不然就淘汰掉表現最弱的。」目前來看，SuperGrok在這波評比中表現不佳，優先列入淘汰名單，其次是Perplexity。
這樣的反思不僅僅是個人使用效率的檢討，其實也揭示了一個更深層的問題：若學校想導入生成式AI，該如何評估與選擇工具
蘇書平執行長曾指出，生成式AI的導入通常會歷經三個階段
提升個人效率與基礎數位能力
這是導入的第一步，讓教職員能以AI輔助提升自身工作效率，例如教案撰寫、資料分析、簡報設計等。這一階段最大的挑戰是「選擇哪一種工具最合適」。每種模型的介面、能力與限制皆不相同，如果讓同仁自由選擇，雖能滿足個人偏好，但也會導致訓練資源分散、難以標準化。
任務導向、跨工具流程自動化：從「個人效率提升」跨入「流程自動化」，就必須有共通的工具與流程框架，否則很難實現跨部門合作或AI輔助校務工作的自動化執行。但若在第一階段就出現工具分歧，第二階段的整合就會面臨極大困難。
Agentic AI 跨角色任務分工與智慧協作：這一階段幾乎等同於AI融入組織策略與管理邏輯的進階階段，需要完整的知識治理能力與IT架構支援。
在第一階段若沒有統一方向，第二階段的自動化導入就會受到限制，進而影響第三階段的轉型能力。這形成了一個策略上的「鎖定效應（Lock-in Effect）」，一旦初期選擇不當，就可能在未來失去靈活性與效率。
目前看來，最現實的情況可能是——每位老師依然會根據自己的需求選擇AI工具，而校方則應專注於「校務流程」與「系統級任務」的AI導入統籌規劃。例如教務流程中的課程安排、行政作業的資料彙整、人事系統的文件處理等，由學校主導導入統一架構的AI工具，再配合內部訓練與管理機制，才比較能逐步邁入流程自動化的第二階段。
生成式AI的導入不應只看工具的多寡，而要從整體策略與階段性發展目標來思考。對個人來說，可以保持彈性、嘗試多種工具，但對組織來說，統一平台與架構是推動AI應用的基礎。否則，一旦「個人使用」與「組織導入」之間缺乏連結，將無法形成規模效益，也難以支持校務層級的AI轉型。我的猜想是，或許需要有一個「AI服務標準化與導入委員會」，針對不同使用場景制定標準作業程序（SOP），同時提供少數幾種推薦工具清單，逐步協助同仁從個人實驗邁向集體進化。