在農曆春節假期前，Deepseek-R1 的推出，加上前對沖基金投資分析師、現任 Pastel Network 創辦人兼 CEO Jeffrey Emanuel 發表的《The Short Case for Nvidia Stock》一文，導致輝達市值大跌，連帶影響了 AI 相關概念股與科技股。過年期間，我的社群平台上充斥著 DeepSeek 相關報導。面對如此龐大的資訊量，加上部分訊息難以求證，我先將它們標記起來，再透過 Google NotebookLM 和 OpenAI 的 ChatGPT 進行彙整。
NotebookLM 不僅能集中管理文件、彙整文意，還能透過問答來延伸議題討論。特別的是，它提供了 AI 語音生成功能，能模擬廣播訪談的形式，以兩位主持人對話的方式呈現主題內容。正因我在規劃一份關於生成式 AI 在工作與生活應用的講稿，同時也在研究 AI 應用如何廣泛落地於各產業，我便以 DeepSeek 系列文章為基礎，透過 NotebookLM 和 ChatGPT 製作了一集 Podcast - Deep Dive：DeepSeek 崛起與 AI 變革（目前僅支援英文輸出）。在這集節目中，兩位 AI 生成的主持人分別被我命名為 Nic 和 Ann。
AI 在彙整大量資訊時有其優缺點。優點是它能快速產出架構，幫助我們理解龐大的內容。然而儘管現今的生成式 AI 宣稱具備推理能力，在處理多線資訊時，仍可能出現與事實和資料來源不符的情況。因此錄音檔中提到的某些人名或專家頭銜其實並不存在。另外像 Archerman Capital 對於 DeepSeek 的分析，我找不到原始出處，目前都只看到簡體版。
我的工作流程是先用 NotebookLM 彙整所需資訊，生成一個 Deep Dive 節目廣播，再使用 PLAUD 進行語音轉文字，最後透過 ChatGPT 彙整核實，並輔以 Google 手動查證。以下是這個 Podcast 的中文翻譯，我已針對內容做了修正，雖與原始語音檔有些出入，但不影響收聽體驗。
藉由這篇文章與廣播的結合，我想呈現當前生成式 AI 的具體應用，以及如何透過人機協作來確保資訊正確性。雖然大量討論 AI 的文章、節目、廣播充斥在我們的生活中，可能導致知識獲取的疲勞感並產生反效果。但正如 Podcast 中所強調的：『我們不能忽視 AI』、『我們必須超越死記硬背的學習方式，轉而培養那些 AI 無法輕易取代的技能』、『保持關注、積極參與、並持續保持好奇心』，這些都是面對 AI 時代必須具備的認知與應對方式。
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