观念平台－AI风口浪尖上的选择

面对当今AI风口，选择好好学习并运用AI仍比选择忽视更为适当，惟未来AI世代对政府、社会、家庭及个人而言，都是前所未有的挑战。图／美联社

2023年号称生成式AI元年，ChatGPT的发布让大家惊声连连，AI从过去仅能执行单纯任务，语音助理不时冒出「抱歉，我不懂你的意思」，突然进化成可将复杂资料整理归纳重点、写报告、写程式、诗词对句、编写歌曲、创作图片及影片，并展现专家水准。此一惊人进步让大家看见其潜力，微软火速入股ChatGPT开发商OpenAI，Google、Apple、Amazon及Meta也加快脚步投入研发，面对AI大爆发，学者比拟当今为AI的工业革命。

■三种机器学习法交替或 合并使用，让AI更强大

AI的智慧来自机器学习，学习方法分为监督式学习、非监督式学习和强化式学习等三类。监督式学习系指工程师先将电脑要学习的物件做标记，电脑在学习过程中透过误差比对，不断修正以达到更精准的预测，此方式优点是准确率高，缺点是需仰赖大量事前人工作业，当范围扩大时将难以持续。非监督式学习则不设定任何限制，电脑透过检视大量资料寻找潜在关系，例如比对可能导致患者生病的原因，适用于资料探勘初期或大量资料比对，缺点是造成较多功耗，也可能将不重要的特征过度放大，造成结果偏误。强化式学习是不给电脑任何资料，让电脑从互动中学习，电脑自环境的正向与负向回馈中学习并逐步形成预期，使达成目标的行动越来越有效率。

以上这些方式透过神经网路演算法平行运算、分析机率、推测使用者想法并产生结果，工程师亦可对演算中所设参数权重进行微调，三种学习方法可合并或交替使用。

此外，AI对语言的掌握度也有长足进步，透过检视大量文学作品、维基百科及聊天纪录等资料，AI知道语言的语法结构，透过分析知道每个字后面适合接什么文字，一点一点把句子完成。此与人类的思维逻辑不同，人类心里会先想好一个句子的大概内容才讲出来，但电脑在出现前半句文字时，甚至还不知道后面要说什么，不过透过高速运算，一样可以生成出非常逼真的语言，甚至让我们在对话时感觉不出差异。ChatGPT系OpenAI第四代模型，过去因为语言模型容量不足导致效果不佳，演进至今才一鸣惊人，可见大语言模型是AI成功的关键之一。

以目前发展模式来看，AI最适合担任助手角色，如电影钢铁人中Tony Stark那位得力的AI助理Jarvis，它可以帮忙检视现场是否有危险状况、有哪些逃生出口、有多少敌人，检查钢铁人的身体状况及盔甲损坏情形并协助更换零件等。AI可以是一位称职的助手，但它仍需要能掌握全局，也懂得如何下指令的伯乐。如同AI可以为电影生成特效与音乐，但若缺乏一位好导演来设计故事内容，安排铺陈方式及优秀的演员诠释，那只会让这部电影显得虚有其表。台积电创办人张忠谋说未来透过AI协助，更多人可以自己创业，但「没有创意的创业，通常不会成功」，可见AI仍然须与适当的人搭配才能发挥最佳效果。

■利之所至弊亦随之，股神巴菲特示警

但AI并非完美无瑕，许多人担心可能造成严重失业、诈骗或形成自我意识反噬等问题。AI在应用上仍遭遇许多困难，如完全自动驾驶汽车迟迟无法上路、麦当劳得来速AI点餐变成灾难现场等，但预期AI神速的进步仍将持续蚕食人类工作，科技专家李开复认为将造成50％白领工作者失业，以金融、医疗、法律及教育等产业首当其冲，「唯有顶尖者才能生存」。特斯拉执行长马斯克也曾说AI技术是他「最大的恐惧」，未来「可能我们谁都找不到工作」，但他瞄准节省人力成本仍推出Optimus机器人为特斯拉寻求业绩蓝海。股神巴菲特示警AI可能导致诈骗横行，并将AI与发展核武相提并论，认为让精灵从瓶子放出来并造成负面结果后，已无法再让精灵回到瓶中。

对于AI形成自我意识事，李开复认为未来十年可能性不高，但他认为AI带来的真正危机不是奴役人类，而是让人类丧失斗志；曾参与ChatGPT开发，来自英国爱丁堡大学资讯学院的Mirella Lapata教授认为，与其担心未来不确定的事是否发生，不如关注迫在眉睫的气候变迁问题，若认为AI技术可能被误用，亦可参考核能的作法，由政府进行管制。

因此，面对当今AI风口，选择好好学习并运用AI仍比选择忽视更为适当，惟未来AI世代对政府、社会、家庭及个人而言，都是前所未有的挑战。