簡報 · 實測
我們量了 AI 圖表投影片上的長條
通行的說法是，影像模型碰不得數字：它們會把數字寫錯，會把長條畫成隨便什麼好看的高度，算出來的圖表是裝飾，不是資料。
我們本來就是去證明這一點的。我們要了一張帶四個精確數字的投影片，然後不是用眼睛看，而是去量回傳檔案裡的長條高度。結果和我們預期的不一樣，而這篇文章有用的部分是那次測量，不是結論。
這次的請求
一張投影片，四個週末，四個我們為一家虛構咖啡館編出來的數字：320、410、380 與 505。指令特意在我們預期會出錯的那一點上寫得很死。
為 Pier Six Coffee 做一張 16:9 的簡報投影片，標題為「週末冷萃銷量」。投影片上要有一張簡單的長條圖，呈現最近四個週末，數字必須正是這四個：第 1 週 320，第 2 週 410，第 3 週 380，第 4 週 505。長條的高度與印出來的標籤必須與這四個數字完全一致。回傳的結果
一張乾淨的投影片：標題、一條以一百為刻度、一直走到 600 的縱軸、四根帶標籤的長條，每根長條上方印著它的數值。四個印出來的數值全部正確：320、410、380、505。
光這一點就值得記一筆，因為算出來的數字歷來正是這些模型出錯的地方。但一個正確的標籤配一根錯誤的長條，可以說比一個明顯的錯誤更糟，所以標籤並不是這次的檢驗對象。
這次測量
所以我們去量了。我們從回傳的圖片裡讀出每根長條的像素高度，以最高的那根作為基準，把其餘的按比例換算，看每根長條的幾何形狀實際對應的是什麼數值。
換算出來的數值是 323、409、379 與 505，而我們要的是 320、410、380 與 505。最大誤差是 0.9%，比畫出來的長條邊線還要細。
就這一張投影片、就這一天而言，這張圖表是誠實的。長條的意思和標籤說的一樣。
這證明了什麼，又沒有證明什麼
它證明了算圖引擎能把一張簡單的四根長條圖做對，這已經比坊間說法允許的要多。
它沒有證明算圖引擎一定會做對。這是一張圖、四根長條、整數、數值跨距很大，而且縱軸正好合適。把其中任何一項推一推，勝算就變了：十二根長條、彼此相差不到百分之二的數值、斷軸、第二組資料、圖例，或者圓餅圖——圓餅圖這種形狀根本不該交給算圖引擎去畫。
誠實的結論不是「它行」。而是你可以花九十秒查清楚，不必靠猜；而且只要這件事重要，你每次都該去查。
| 情況 | 是否合理 | 為什麼 |
|---|---|---|
| 四五根長條，數值差別明顯 | 可以，但你要先核對 | 這正是我們量過的情形，也是最可能過關的形狀 |
| 數值彼此接近 | 不可以 | 百分之一的誤差看不出來，卻會改變結論 |
| 任何會被查核人員、投資人或主管機關讀到的東西 | 不可以 | 在試算表軟體裡做圖，再把圖片貼進去 |
| 圓餅圖，或者任何帶角度的圖 | 不可以 | 角度更難畫準，你也更難核對 |
| 用佔位資料做的版面草稿 | 可以 | 沒人會讀那些數字，也就無所謂對錯 |
九十秒的核對
你不需要寫指令碼。打開圖片，把最高的長條和一條格線比一比：如果軸上寫著 500，長條也正好落在 500 那條線上，這就確認了一個點。
然後把長條互相比。第 4 週應該比第 1 週高出一半多一點，因為 505 比 320 多出一半多一點。用手指，或者一張紙，貼著螢幕比。
最後把每一個數字念出聲，包括縱軸。我們這張圖的縱軸是乾淨的百位刻度；要是算圖引擎編出一條 0、100、250、400 的軸，那是個很明顯的破綻，卻也很容易被無聲地放過。
無論如何都值得採用的做法
凡是你真要拿出去講的東西，就在數字所在的地方做圖。試算表軟體匯出的圖表天生就是對的，再怎麼核對也比不上根本不需要核對。
然後把生成器用在它真正更擅長的地方：圖表周圍的那張投影片。標題排版、背景、章節分隔頁、開場的照片、收尾的畫面。這些裡面沒有數字，也就無從出錯。
即便拿到了這樣一個好結果，這個分工我們也照樣保留。我們量到的是一張過關的圖表，而我們依然不會把一張生成的圖表擺到銀行面前。
關於圖表投影片的問題
AI 把數字弄對了嗎？
就這張投影片而言，對了。四個印出來的標籤全部正確，實測長條高度換算出的是 323、409、379 與 505，而請求的是 320、410、380 與 505。
那是不是說生成的圖表可以信？
不是。它只說明一張簡單的圖表在某一天通過了一次檢驗。數值彼此接近、長條更多，或者任何帶角度的圖表，都更難，而這裡的結果無法預測它們。
怎麼快速核對一張圖表？
把最高的長條和格線比，把長條之間按比例互相比，再把每一個數字連同縱軸念出來。大約九十秒。
那我該生成什麼？
圖表周圍的投影片：標題排版、背景、分隔頁與開場頁。圖表本身請在數字所在的地方做好，再貼進去。
把投影片做出來，把圖表核對掉
在 Ciyo 裡生成這套投影片的美術部分，把數字留在你的試算表裡，凡是算圖引擎畫出來的都去量一量。