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ChatGPT「出任務」,人類準備好與 AI 協作了嗎?

ISSUE #091

ChatGPT「出任務」,人類準備好與 AI 協作了嗎?

Apr 11, 2023

ChatGPT 近期登上媒體熱搜,2022 年底推出後成長飛快,從簡短回答、寫文章,到寫程式碼、辨識圖像。機器腦跟人腦相比,AI 的演算技術到什麼程度?我們該如何看待未來人與機器的結構性變遷?

# ChatGPT沒有這麼聰明 # AI不是理工人的天下 # 利用AI工具賦能

陳信如

陳信如 / 採訪編輯

採訪寫作

陳卓君

陳卓君 / 副總編輯

審訂

圖片來源 - Unsplash

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此次與談人

張秉霖

張秉霖

Instill AI 創辦人

李俊宏

李俊宏

逢甲大學資訊工程學系教授

蘇木春

蘇木春

國立中央大學資訊工程學系教授

發生什麼事?

人工智慧(Artificial Intelligence)為模擬人類思考、邏輯、行為能力的機器,OpenAI 在 2022 年底推出智慧型對話機器人 ChatGPT,因其優秀的真人對答表現,AI 應用討論四起。

  • ChatGPT 推出兩個月即突破一億用戶數,相形 TikTok 和 Instagram 各花費 9 個月和 2.5 年才達成,可見大眾的關注與好奇。GPT-4 語言模型不僅通過美國律師資格考試,也在 34 項不同領域的測試名列前茅,包含宏觀經濟學、寫作、數學、調酒學,且分析圖像內容,像辨識圖片中冰箱裡的食材。(Forbes
    • 軟體工程師開發出「ChatGPT 指令大全」,使用者可將提示詞個人化,利用此工具寫報告、準備面試、開發程式、撰寫履歷等。(Explain This
  • 除文本生成器外,亦出現音樂影像等 AI 生成器,使用者只要輸入場景、情緒、風格、樂器、藝術家等關鍵詞,系統即生出對應的旋律或圖像,降低藝術創作門檻。


AI 是模仿大腦網絡?會「思考」嗎?

人工智慧研究從 1950 年代開始,共經過三次浪潮,前兩次因無法釐清人類思考流程而失敗,第三次研究出機器學習方式、深度學習技術,讓 AI 大躍進發展。(未來城市

  • ChatGPT 為深度學習的大型語言模型(Large Language Model,LLM),用大量文本訓練其識別、彙整、翻譯、生成內容的能力。(MarkReadFintech
    • 深度學習模仿人腦的多層神經網絡,讓演算法在各層次挑選特定的特徵並分析,數據量越大,生成結果越準確。(ALPHAcamp
  • 儘管 ChatGPT 功能很強,但其並非真正理解問題,只是在大量參數訓練下,找出回饋機率最高的文字,無法對現有資料做判斷與推論。 (詳見文末 國立中央大學資訊工程學系教授蘇木春訪談)
    • 目前的數學模型尚無法複製大腦中化學物質的傳遞與整合,AI 各模組間未有複雜關聯,離邏輯推演、情感流露還有一段距離。(詳見文末 逢甲大學資訊工程學系教授李俊宏訪談)
  • 電子遊戲設計師 John Carmack 認為實現通用人工智慧(Artificial General Intelligence,AGI)的關鍵在「模擬大腦」了解大腦運作後,才能寫出讓機器把記憶、生活、目標所連結的「意識」程式碼,預期可在十年內到位。(INSIDE
    • Instill AI 創辦人張秉霖指出,真實世界尚有很多「人類的性質」無法被數位化,像觸覺及味覺,若無法被數位傳遞,就無法帶入 LLMs 訓練,且人腦與感官互相連動,就跟我們邊思考會邊踱步一樣,演算法在此方面模態的數據仍相當不足。


人機協作的未來?

在 AI 快速發展下,不少人有學習焦慮,出現「機器取代人類」的討論,iKala 執行長程世嘉表示 AI 並非取代「工作」,而是取代「任務」,工作會被解構而非消失。(工商時報

  • 不是 AI 取代人,是被懂得運用 AI 的人取代。
    • 蘇木春指出,學習程式語言不是必要,但要懂得組合 AI 工具。例如要完成一本童話電子書,可以利用 ChatGPT 生成童書的文本,搭配 Midjourney 生成的圖像再加上 MuseNet 的配樂。
    • 李俊宏特別為非資工領域的學生開設手機程式設計課程,一個學期就學會影像辨識、感測器、晶片設計等,實作後不如想像困難。
  • 部分工作將被取代,但同時創造新工作。
    • 張秉霖認為未來一定會有更多意想不到、滿足人類七情六慾的行業,可用被 AI 釋放出的人力來填補,像幫人遛狗的工作,就是現代人工作忙又想養寵物而出現的。
    • 研究自動化的專家發現,當 AI 越加發展,將提高生產率、一部分工作會自動化、一部分工作會整合並創造出新工作,像自駕車增加帶動測試駕駛功能的安全駕駛員需求。(The World Street Journal
  • 機器無法取代創造力,但人機協作有助於增加靈感。
    • 李俊宏強調,人類會受到外部刺激,將醫學、哲學、文學等各種領域連結起來,激盪思考,機器就無法舉一反三。但人在缺乏靈感時,能請 AI 生成一些圖案,激發自己產生更多創作。


未來該如何?

  • 張秉霖分享,雖然現在新東西出來的速度快,但在商業本質下,各種複雜的軟體最終都會落地到一般人可輕鬆操作的介面,可先等待別人做出成果後,再跟上學習也不遲,不需過度焦慮。
  • 蘇木春提醒,未來 AI 工具開始收費後,能用精簡提示詞生出最符合需求的「提示工程師」將扮演重要角色,擁有某領域的專業知識並懂得運用新工具,將是競爭力的關鍵。

ChatGPT 風潮下,大家開始想像如何與 AI 共生、同工。人工智慧背後運作的邏輯為何?要用什麼樣的心態來迎接此革新?請看《旭時報》與專家的深度對談。

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深度對談

question
question
我們期待 AI 能如真人思考、有情緒流露的感覺,現階段的科技距離期待多遠?「機器有人性」的期待,可能會給人類帶來什麼問題? 6 則對談comments 2023-04-11 08:07:41
蘇木春

蘇木春

國立中央大學資訊工程學系教授

ChatGPT 雖然看起來十分多才多藝,也有它通過醫學或法律考試的報導,甚至被炒作成具備感情和自我意識,但說實話,它並非真的理解問題,只能算文字接龍的頂尖武林高手而已,而且訓練資料也是在 2021 年前的,不要誤以為他有人性就過度信賴他。

人工智慧模型利用深度學習的方式,雖讓機器發揮類似大腦神經網路的作用,但僅為透過大量資料從中作迴歸(regression)計算而已,是一個具大量參數的計算模型,機器無法解釋其推論的結果。ChatGPT 不是因為了解問題才給出答案,他只是回饋出最高的機率的文字,不能對現有資料做正確的判斷,也無法進行因果關係的推論,這是 OpenAI 團隊未來要解決的問題,因此我同意 DeepMind 創辦人哈薩比斯的看法,機器要如人思考雖然有可能發生,但這一天的到來仍十分遙遠。

至於「機器有人性」的期待是否是好的,我認為...

2023-04-11 08:11:24

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李俊宏

李俊宏

逢甲大學資訊工程學系教授

從技術層次來講,AI 產品是基於「化約論」發展出來的,化約論就是將大問題拆解成小問題,小問題再細分為小小問題,層層細分直到分解出可以個別處理的小問題,而下層的小問題解決後,組合起來就可以解決上層較大的問題,進而解決中問題,最後解決大問題,像蓋房子會分成打地基、建骨架、佈線、灌漿、裝潢等部分,而不同部份分時分工進行實作、組合, 最後把房子蓋起來。

AI 的基礎程式建立過程也是這樣,寫小程式的函式片段組成小模組、小模組組成中模組、中模組組成大模組,這種方式要可行的前提是,模組之間的相關性不能太複雜,然而生物體遵循「整體論」,人類的器官彼此之間都有其關聯性,心臟的跳動除了進行血液的交換外,同時也會跟肝脾肺腎等臟腑進行共鳴,讓身體有好的循環,甚至跟皮膚,骨骼和其他單元間也有極其複雜的交互作用,不能說皮膚的功能就只是皮膚、心臟的功能只是心臟,把不同的器官組起來就可以做出一個人。

以此為基礎思考...

2023-04-06 10:54:11

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張秉霖

張秉霖

Instill AI 創辦人

情感表達能力很大一部分取決於每位使用者的主觀感受,也許有些人認為 ChatGPT 已有情感交流的能力,因能透過特殊題詞,讓 ChatGPT 裝作冠冕堂皇或幽默風趣,甚至要下流低俗也行,但這種交流終究流於一來一往的形式,若真實生活中有一位像 ChatGPT 一樣說話風格的人,你會想跟他做朋友嗎?想像有個人會制式性回答你,交談時也不會插你話、戳你傷疤、揭你隱私,講錯話時只管道歉認錯,這是什麼樣的體驗?這樣對方一點「人味」都沒有,細思極恐,恐怖谷效應。

我認為人的情感很複雜,甚至捉摸不定,當彼此間講禮貌、講客套時,會有疏遠感,但若不知分寸跟你靠的太近,又會覺得對方很沒禮貌,想要保持距離。這種人與人間交流的藝術、不同人種文化之間的差異和尺度該如何拿捏?目前網路上有這方面大量的客觀資料來訓練 LLMs(Large Language Models,大型語言模型) 嗎?

若再上升到「人性」,ChatGPT 就離的更遠了。我們都具有...

2023-04-10 15:32:45

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蘇木春

蘇木春

國立中央大學資訊工程學系教授

見仁見智,當初人工智慧的研發初衷是希望開發出一部像人類大腦一樣,有感知、學習、推理及決策等能力的智慧
2023-03-29 09:51:24

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question
深度學習是在複製大腦的運作機制?可以做到思考、因果關係推論嗎? 6 則對談comments 2023-04-10 15:22:04
蘇木春

蘇木春

國立中央大學資訊工程學系教授

現在以深度學習為基礎的人工智慧,基本上仍算是過去類神經網路的延伸,只不過有了更有彈性的網路架構和訓練演算法,其基本精神是先從模仿一個單一神經細胞受到刺激的反應開始,神經細胞受到刺激後,細胞膜電位差產生改變,往後傳遞到突觸末端,釋放神經傳導物質來改變下一個神經元的細胞膜電位,再試圖將此類神經元組合成複雜的類神經網路架構,來模仿大腦的運作方式,但大皮質層的運作是更複雜的「階層式」關係的處理模式,除了接收訊息和處裡訊息之外,還牽扯到大量資訊的回饋和感覺的統合,若要讓人工智慧能邏輯推理、知道因果關係,就需要產出更好的數學模型。

因果關係和邏輯推理是...

2023-04-07 14:35:10

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李俊宏

李俊宏

逢甲大學資訊工程學系教授

深度學習是模擬人類大腦神經元運作的情況,利用程式讓機器有學習的能力,以前稱為「類神經網路」,但模擬方式很陽春,大腦神經元透過髓鞘傳遞電訊息,而髓鞘跟髓鞘間還有電訊號和化學訊號的轉換傳遞,類神經網路並未將化學物質傳遞的部分模擬出來,產生的計算量就己經相當龐大,不過複雜度離真正人類大腦神經元的運作還是天差地別。

當初在創立人工智慧這個專有名詞時,有經濟學家、數學家、電腦工程師、醫生等各職業的人共同參與在內,希望利用計算機科技發展出逼近人類能力的機器,然而目前的 AI 都是...

2023-04-07 14:36:12

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張秉霖

張秉霖

Instill AI 創辦人

有些人說 ChatGPT 已經到達了 Artificial General Intelligence (AGI) 的水準,我個人是認為這還言之過早。以目前像 ChatGPT 這類 Large Language Models (LLMs) 來說,就是單純地針對 encoder-decoder network 的模型規模化,讓模型參數量直達數千億以上,再搭配大量從網路上能夠抓取的文字、圖像資料來進行非監督式學習的訓練,雖然效果確實有顯著的提升,使用者也可以感受到 ChatGPT 有如同真人般的互動,但要讓 LLMs 跟真的人類一樣思考、表達、推理,那完全是另外一回事

目前的科學發展,我們對於人腦到底是如何運作的所知甚少,目前的人工智慧研究還處於...

2023-04-10 15:33:45

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蘇木春

蘇木春

國立中央大學資訊工程學系教授

透過觀察現象,反推出現象的成因後,推測未來的結果,很多應用情境都需要「解釋」,才能提高對模型的信心度
2023-03-29 09:52:59

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question
ChatGPT 在發展上的挑戰為何? 2 則對談comments 2023-04-10 15:23:29
張秉霖

張秉霖

Instill AI 創辦人

首先在於其正確性,ChatGPT 這種 LLM 的強項在於總結和重新表達,假設它的訓練數據只收集到 2021 年九月,它的能力就是把在這個時間點前的訓練數據,做很有效的消化,消化完後再已擬人的方式回答,但答案不會以「準確性」為優先考量,而是以「擬人性」的表現為優先,因為它就是用這種獎勵機制被增強式學習(Reinforcement Learning)最佳化的。例如你可以試著問它:「誰收購了 Twitter?」

再者,對於所有基於深度學習的 AI 產品來說...

2023-04-10 15:22:41

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「持續收集數據」和「持續迭代模型」是兩個避免不了的問題,尤其以 ChatGPT 這種 LLM 是以通
2023-04-10 15:23:29

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question
假使技術、演算、硬體設備上不是問題,人類有哪些價值是 AI 絕對無法取代的? 5 則對談comments 2023-04-10 15:03:39
蘇木春

蘇木春

國立中央大學資訊工程學系教授

我認為人類特有的創造力、推理能力、聯想力、同理心、自制力、道德感、見義勇為的熱血和感性特質等,都不是人工智慧可以擁有或取代的,雖然目前有不少繪畫、動畫、音效和音樂的生成式人工智慧表現得十分驚艷,所生成的內容比一般人要有水準,GPT-3 也寫過心靈雞湯的勵志文,奪得科技媒體「Hacker News」排行榜冠軍,看似很有藝術創造力和美感,也懂得如何撫慰人心。

但我認為它們本身並不具備創造力、美感和同理心只是透過最佳化的演算法,調整模型內的參數,達到事先設定的目標函數而已,可以說是某種程度很不可思議地融合既有的訓練資料,生成出很不錯的內容。不同意我的看法的人可以引用莊子和惠子關於「魚之樂」的對話來反駁我,就是惠子曰︰「子非魚,安知魚之樂?」這方面的看法就有點見仁見智了。

2023-04-07 14:37:31

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李俊宏

李俊宏

逢甲大學資訊工程學系教授

人類的厲害之處在於想像力跟創造力,而且人能夠跨很大尺度的舉一反。有個成語叫「庖丁解牛」,形容一個叫庖丁的廚師可以很俐落的用刀子將骨肉分割開,皇帝從庖丁的說明中認知到養生之道。「道」是哲學的範疇,養生之道則隸屬醫學,在一件事上把不同領域的解剖學,哲學,醫學連接起來,創造出新的想法,只有人類能做到。

會被取代掉的通常是不願意自我成長、沒有在專業上加深的人,不管任何行業,只要經驗夠深就會累積 domain 的 know-how,而累積過程本身也是一種解決問題的 know-how,好的記者不用擔心被取代,雖然 ChatGPT 也會寫文章,但在訪談很多人後,記者會學習到溝通技巧、文章寫作技巧、建立人脈,這就不是 AI 能取代的,AI 也不能...

2023-04-11 15:36:39

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張秉霖

張秉霖

Instill AI 創辦人

ChatGPT 說到底就是輔助人們產生文字內容,能被運用在準確度要求不高的領域裡,像自動化生成行銷文案、藝術創作、輔助程式設計等,但它無法勝任高準確度的任務。以目前基於深度學習的 AI 技術來說,不論是 generative AI 還是 deterministic AI 的應用,都還是以輔助人類完成任務為主,如同之前提到的,因為 100% 的準確率不可能辦到,確實人類也辦不到 100% 的準確率,在某些侷限性的任務上,AI 甚至可以有比人類有更好的表現,但那樣侷限性的應用領域在現實世界中很少見。

目前最有效的 AI 演算法是基於數據驅動,人類的價值就體現在「產生數據」,幫 AI 生成數據去訓練 LLMs。我認為這是一種倒果為因的方法學,人工智慧領域勢必會繼續朝另一條完全不同方向的路探索,假使在不久的將來,我們真的找到了人類智慧和思考方法的本質演算法,人類有哪些價值會是 AI 無法取代的呢?

我認為人類的侷限性一直都在於...

2023-04-10 15:34:55

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李俊宏

李俊宏

逢甲大學資訊工程學系教授

寫出像唐詩三百首這種膾炙人口、流傳百世的詩,我們無法把這種跨領域的 domain knowledge
2023-04-11 15:36:51

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question
人類的創造力不也是透過模仿與學習而來的嗎?人類的「創造力」跟機器學習的「創造力」有何差別? 2 則對談comments 2023-04-06 11:28:12
蘇木春

蘇木春

國立中央大學資訊工程學系教授

雖然表面上的結果很像,但創造背後的出發點不同,人創作藝術是基於對事物的美感與覺知,但人工智慧只是黑盒子裡面很多參數調整出來,滿足訓練的目標函數而已,他不是真的有美感或創造力,純粹是計算。

所以人類可以憑空想像出從來沒有見過的東西,但模型只能從他見過的資料去融合、產出,現在有創作者宣稱他們的智財權,因為這些繪畫生成器產出的繪畫,一定程度只是將他過去看過的畫作融合在一起,如果他沒看過,就無法創作出那種畫風,除非你多增加訓練資料,讓他改變繪畫生成結果,但人在不同階段會有不同的心境,進而影響畫風。

2023-04-07 14:38:54

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李俊宏

李俊宏

逢甲大學資訊工程學系教授

粗糙來看其實很像,計算機的輸入、輸出、運算、記憶單元等結構,跟人類的認知模型非常像,但若深入去看會發現差異很大。以創意而言,人類很多創意是來自於不同領域的結合,像輪子被發展出來,可能是有人看到風吹圓圓的東西在地上滾而得到的發想,也有人在夢到蛇,就解出某個複雜的化學式。人類能跨多重領域整合,但電腦若要跨領域,需要處理的數據複雜度就很可能會很高,複雜度呈指數性上升,變成理論上可解但事實上不可解的情況。

機器沒有可能做到創意思考?有可能,但距離真正的人類還是有點遠,以目前很紅的生成式學習來說,若要求 AI 畫出皮卡丘的椅子,程式做得出來,但那之前要先有椅子和皮卡丘的基本素材,不然模型無法生成,也不能做到另一個領域的東西,但人很神奇的能在不同領域間跨來跨去,計算機是「垃圾進,垃圾出」,但人類可以做到「垃圾進,黃金出」,這是人類的超能力。

2023-04-07 14:39:14

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question
未來工作者需擁有「與 AI 溝通的能力」,對於不懂程式語言的人,可如何培養此職能與 AI 協作?如何將 AI 加值在不同的產業上? 6 則對談comments 2023-04-10 15:06:14
蘇木春

蘇木春

國立中央大學資訊工程學系教授

跨領域的知識和能力是必須培養的核心能力,不懂程式語言絕對不代表未來就沒發展機會,重要的是如何善用這些日新月異的 AI 工具,這些工具的生成內容可以是我們的靈感謬思,有了這些初步的發想,加上個人的專業素養後,產製出更有創意和價值的產品和服務,增加職場競爭力。

當大家都習慣使用 AI 工具後,大廠一定會開始收費,屆時所謂的「提示工程師」就扮演很重要的角色,如何用最精簡的提示文字生成出最符需求的內容,才能幫公司用最便宜的成本,產出最有價值的產品或服務。

舉例來說...

2023-03-29 09:54:50

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李俊宏

李俊宏

逢甲大學資訊工程學系教授

人類的優勢是「學習力」,現在的 AI 很好學,學習梯度不會太陡,我過去幫國中生辦過營隊,六小時內就能做出簡單的手機影像辨識 APP,所以鼓勵大家不要自我設限,願意去學是最好的,學得越深越可以掌握細節,若只是想要進行應用,非資工系的學生或社會人士可以學好上手的 Python 程式語言,另外也有些軟體系統適合不懂程式語言的人,用拖拉堆積木的方式在計算機畫面上拖曳設計執行流程,比如說要做股價預測系統,只要設定股票資料來源,決定資料處理的方式來整理、設定機器學習的模型,進行模型訓練、自動驗證,驗證後產出的模型就可以應用。

我在大學開一門「資訊創意」的課,一週上課兩小時,一學期 36 個小時。課堂中教授手機程式設計、手機影像辨識、藍牙通訊、感測器、單晶片程式設計等,限制只有非資工電子電機背景的學生可以修,每年總是會有讓我驚艷的學生期末專題作品出現,其中印象很深刻的是...

2023-04-07 14:39:53

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張秉霖

張秉霖

Instill AI 創辦人

很簡單,我認為不斷學習新工具就對了。軟體工具一開始都會先以很難被使用的介面方式出現,但因人類社會追求效率,追求降本增效的本質,最終都會慢慢演變成普羅大眾極易使用的操作介面,ChatGPT 會爆紅也是因為能讓一般人都能輕鬆操作。

Diffusion Models、Visual Question Answering 這類 AI 演算法和其 demo 軟體,其實早在 2015 年甚至更早,在學術界就已經有許多雛形展示。過去從學術界到業界可能要十年才能落地,但隨著網路普及,溝通效率越來越高,現在幾乎是五、六個月甚至是每個月都會有新的東西出現,並且很快就能被商品化,我相信未來 AI 對於一般大眾的賦能,只會越來越常見,並且越來越容易操作使用

當新工具更快的呈現出來時,普羅大眾的問題不外乎就是「願不願意接受新東西?」、「如何選擇適合自己的工具?」現在全世界開發跟 GPT 相關產品的新創公司就有上千家,但什麼樣的工具才是真的對你有用的?首先還是要願意去學、去了解,才有機會把對你有用的新東西內化。

對於有資訊焦慮的人來說,我的建議是...

2023-04-10 15:42:50

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蘇木春

蘇木春

國立中央大學資訊工程學系教授

我們用 ChatGPT 生成童書的文本,搭配 Midjourny 生成的圖像,將文字和圖像進一步修飾
2023-03-29 09:55:20

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question
每個人都要會寫程式嗎?「提示工程師」需要什麼職能? 2 則對談comments 2023-04-06 10:58:50
蘇木春

蘇木春

國立中央大學資訊工程學系教授

我認為人人都該懂得撰寫程式的想法是大錯特錯,多元的人類社會本來就有不同的需求和工作樣態,怎麼可以要求大家都具備程式撰寫能力?就算是軟體工程師,未來就保證衣食無缺嗎?現在的 ChatGPT 也可以提供不錯的程式碼建議,說不定精進到只要有解決問題的邏輯概念,就能生成相對應的程式碼,所以未來不是被 AI 淘汰,是被懂得善用 AI 工具的人淘汰

提示工程師要具備...

2023-03-29 09:55:58

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該領域的專業知識,才能知道如何做細部的描述,引導生成器往期待方向走,否則一般人只能用浮面的文字來描述
2023-04-07 14:42:29

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question
將某部分的工作交給 AI 後,人類將有更多時間做哪些更高階的探索?人機協作的結構性關係會如何變遷? 4 則對談comments 2023-04-10 15:07:48
蘇木春

蘇木春

國立中央大學資訊工程學系教授

有些專家的確認為人類會去追求精神層面的滿足、投入社會公益、提升文化和藝術領域等, OpenAI CEO Sam Altman 也認為有了 AGI(Artificial General Intelligence,通用型人工智慧),將為人類社會創造驚人的財富,只要有好的政策來將財富公平分配,就能創造一個更公平、更快樂、更繁榮的社會,但李開復也擔心可能有些人會成為電影「瓦力」裡懶怠和肥胖的人類。

從 BBC Future 報導「AI 助手無微不至,主人的大腦會變懶變蠢嗎?」中提到,寫作涉及了複雜大腦認知過程的協調,包括長期記憶、語義系統、工作記憶和計劃能力,一旦 AI 輔助功能越強大,會不會因此改變大腦的運作方式?所帶來的便利是否影響到人們的溝通方式?從缺手機不可的生活型態中,習慣用鍵盤輸入的我們,常常忘記如何書寫和用字,瓦力的情節並非危言聳聽

大腦是個用進廢退的器官,當我們...

2023-04-11 08:15:09

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李俊宏

李俊宏

逢甲大學資訊工程學系教授

人類生產有三次革命,第一次是農業革命,農業革命後人類開始養殖家畜、進行耕種,食物的問題得到解決,工業革命後機器的大量運用,食衣住行都有更大的進步,第三次是計算機革命,由網際網路、電腦輔助帶動了科技文明的迅速發展。

AI 也是類似情況,它能做固定式的工作,很制式的稿件像股票盤市或是運動賽事的報導就可以由 AI 寫,人類潤稿就好,也能用 AI 來輔助思考,人類還能如何再往上發明?踩在 AI 這個巨人的肩膀上就能看得更遠,文明會有更大的進步。以我個人來說,有了 AI 自動化工具來輔助研究後,相同時間能產出更多的程式或教材,或利用多出來的時間進修、演講、增進武術修為或多陪家人,原本只能做兩個專案,就能做四到五件專案,取代制式的工作也提升生產力。

人類有時會擔心自己的工作被人造物取代,不用害怕這件事,歷史上早就多次發生過此情形,被取代只是一個現象,表示人類的文明與自動化程度又更進一步,只要人類願意持續學習、加強技能、不自我設限,就能一直在藍海遨遊享受快樂的人生。

2023-04-07 14:53:29

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張秉霖

張秉霖

Instill AI 創辦人

我很喜歡一個公式:距離=速度x時間,當速度越快,在一定時間內(有限的生命),我們就能走得更遠;或當我們有更多的時間時,在一定的速度內(有限的肉身能力)一樣可以走得更遠。 AI 的發展讓處理任務的速度更快,透過工業自動化,也能將人類從勞動力中釋放出來而獲得更多時間,所以 AI 的發展定能幫助我們走得更遠。

未來 AI 取代掉某些工作後,會出現更多意想不到、滿足人類七情六慾的新職位,由被釋出的人力去填補這些職缺,像近年來出現了「幫人遛狗」這種職業,是因應現代人工作繁忙但又想養寵物的需求,而 UberEats、Food Panda 等外送服務的出現,則是因為手機普及網路發達,現代人連自己做飯、出門吃飯的時間也想省。新型的商業模式只會層出不窮,我無法預測未來新的需求是什麼,但絕對會有,因為身而為人貴在創造

以我個人來說,希望能有更多的時間投入在自己熱愛的事物上,也許是參與 open-source 軟體專案、開發軟體產品、做 startups。科技的演進會幫助我們更有效率地管理生活、最大化時間的價值,但最終我們還是得回歸初心,認知到工具最終也只是工具,你才是自己生命的主人。

2023-04-10 15:51:21

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蘇木春

蘇木春

國立中央大學資訊工程學系教授

處於衣食無缺的環境下,安逸的生活可能讓人失去動腦爭取突破的動力,人類的文明會就此停滯嗎?還是會像其他
2023-04-07 14:43:45

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