Synthesis /綜合整理

綜合整理的核心是將複雜資訊進行精煉和重組，使其以簡單、易於理解的結構呈現。它透過提取多個來源的資料或內容，將其歸納到一個單一的輸出中。這一過程中可能包含一定程度的摘要，但重點在於重新組織和結構化資訊。

定義和操作方法

綜合整理的輸入可以是多種資料來源，例如文字、圖片或資料表格。AI工具透過提煉關鍵資訊，幫助使用者快速理解核心主題，併為其分配類別和關鍵詞。以下是幾個具體的應用場景：

1. 開放畫布工具：例如 Miro 和 Figjam，這些工具允許使用者選擇多個便籤或文字輸入，AI會提煉出主要主題併為其分類。

2. 資料分析工具：將多個資料點或資料集彙總為單一的圖表或儀表盤。

   

3. MidJourney 的 /blend 功能：將兩幅或更多圖片中最顯著的特徵結合到一個輸出中。

細節與變體

綜合整理模式常與其他功能（如摘要和多模態技術）結合，充分展現其實用性。

1. 使用者選擇與自由度：使用者可以自由選擇要合併的內容，或由工具進行初步整理，隨後再由使用者調整。例如 Perplexity 工具可以生成初始資料來源，使用者可增刪以完成更精準的綜合整理。

2. 分類方式：工具可提供基於關鍵詞、情感或其他特質的分類選項。例如，在 Miro 工具中，使用者可按情緒或主題聚類。

3. 多模態輸出：
   • 資料表可轉換為更直觀的資料視覺化，如圖表。
   • 影片和文章可合成為一個符合使用者需求的課程。
   • 工具可以透過探索不同形式的輸出，提升其易用性和實用性。

優勢

1. 易用性：
   • 使用者無需複雜的指令或操作，只需選擇需要綜合的內容並觸發操作即可完成。
   • 適合所有技術水平的使用者。

2. 多模態適應性：輸出形式多樣，可根據使用者需求靈活調整。例如，將資料錶轉換為圖表，或將多種媒介整理為統一的課程。

風險 (Potential Risks)

• 缺乏警示:在畫布等應用場景中，AI可能難以向使用者清晰傳達其侷限性，使用者可能基於錯誤的結論做出決策。對AI的組織方式缺乏質疑可能導致誤導。

• 誤用風險：使用者可能忽略綜合整理中的不足之處，例如未充分考慮資料間的邏輯關係或隱藏的偏差。