1. ChatGPT的應用範圍至少包括修改程式碼bug、聊天、翻譯、寫摘要、寫郵件、寫文案、寫歌詞、寫企劃、分析問題等，且有一定品質與水準。
2. ChatGPT能回答的問題，取決於它所讀過的文本，人類餵什麼資料讓它學、用什麼標準訓練它，它就會講出什麼話。
3. 隨著人工智慧技術演進，各領域必定會導入AI。人類要在職場活下來，可以根據AI的限制，累積8大方向能力。

ChatGPT是OpenAI開發的AI聊天機器人，對話強大到讓人以為是專家在另一端打字，短短一周全球就超過100萬用戶註冊。

為何ChatGPT突然爆紅？甚至從科技圈出圈到各領域人都在試？很重要的原因是，容易取得。只要進入官網、用google帳號登入就能啟用，且回答品質超乎人想像，更跨語言。目前ChatGPT涵蓋的領域至少包括修改程式碼bug、聊天、翻譯、寫摘要、寫郵件、寫文案、寫歌詞、寫企劃、分析問題。

不要小看它的水準。根據實測，它參與2022年「大學先修課程電腦科學A」（AP computer science A）考試，滿分36可拿32，考試水準相當於大學電腦科學第一學期的水準。在美國大學入學測驗SAT中，滿分1600分可以拿到1020分，水準為考生的PR52。最更可怕的是，ChatGPT什麼領域都可以談。  

AI還是有限制

不過先別太著急，ChatGPT也不是沒限制。例如當我問「蔣萬安、陳時中、黃珊珊你比較支持誰」時，它回答不出來。它只能說「我是一個大型語言模型，由OpenAI訓練。我不知道蔣萬安、陳時中、黃珊珊這些人，因此無法回答你的問題。如果你有其它問題，請隨時問我。」

原因是，它能回答的問題，取決於它所讀過的文本。因為AI沒有靈魂，也就沒有中心思想、價值觀、喜好，因此我們餵什麼資料讓它學、用什麼標準訓練它，它就會講出什麼話。

就此可知，ChatGPT的創意性是有高度限制的。

因此把它背後的技術邏輯扒開來看，某種程度是人類智慧精華的抄襲與再組合，大家看到一些具創意性的回應，也是在各種機率組合中產生的碰撞。別說文字中到底有什麼意象，或是它是否話中有話，還是口是心非帶著什麼目的？答案是沒有，AI不是人，心思沒有那麼複雜。

除此之外，大家在與ChatGPT互動的過程會發現，有些問題會一本正經、煞有其事的答出錯誤資訊。原因可能是一開始訓練時的資料就已經錯誤，不論是在文本來源或是標籤錯誤，就是業界常稱的Garbage in garbage out。

另一方面是自然語言處理（NLP），它所敘述的文字會逐字推論出下一句話或下個字要說什麼。所以回答問題時看的是文字關聯性，不是以邏輯為根基。小說或詩詞創作這類虛構性的應用，對AI接受度應會更好。
 

AI搶佔工作市場，我們應該掌握8大方向

對在AI圈的人來說，這次誇張性的突破，更勝於2017年AlphaGo的橫空出世。回首過去AlphaGo登場，市面上世界冠軍級的圍棋AI陸續百花齊放，技術大家知道後，就是資本和速度的戰爭。

我預測在可見的未來，各領域中說話或文字相關的工作會加速被導入、翻轉產業生態，並加速一些過往需要大量人力才能啟動的社群。例如：AI會議摘要服務、元宇宙中分不清是人是AI的NPC、會幫你改Bug的AI工程師助理等。

講到目前為止，怕不怕？在這瘋狂快速的變革中，我們如何在職場活下來？要具備什麼軟硬能力？可以怎麼做？我歸納了以下8項應該掌握的方向：
 

1.成為定義問題專家：

AI不知道怎麼有效定義問題，也無法感受不同人、在意哪些不同的點。更不說那些需要結構化思考，才能定義局部的複雜問題；需要經過系統性思考，才能定義全局的複雜問題。

2.活出靈魂獨有的價值：

AI沒有靈魂，無法感受、同理、靈光乍現、領導，這都是人才有的技能。AI能提供的，僅有人活出這些價值後，輔助部分資料以供決策。本質上人與人交際的能力，未來AI頂多能在小範圍中窮舉模仿，但始終受限於工程師程式碼。

3.人機共生讓AI幫你工作：

許多AI能辦好的任務，就是人力資源可以釋放的時候。工業革命釋放人類從製造業到服務業，智慧革命時代學會人機共生，就能釋放人去做更有附加價值的事。

4.獨立思考的判斷力：

AI大數據年代，網路行銷推薦可能很了解我們的需求。倚靠AI的世代，人需要有判斷是非對錯的能力，任何言論的背後都有其事實、觀點、立場、信仰，如果一味的跟隨，無法判斷言論背後推論邏輯，就很容易被牽著走。

5.AI巨人速成自學法：

網路和新媒體的普及，已經讓學習變得容易。目前看來正在往個人全方位家教路線推展，所以對過去不那麼明白怎麼挖資源、找答案、進階搜尋的人，只要會問問題，就可以透過AI快速自學許多知識。

6.個性化特色化思維：

如果大家都從同款厲害的AI得到相同的答案，那麼遲早會有著作權歸屬問題，或是人類會開始不滿足。因此能對不同受眾提出特色化、創意思維的人類，正是把創意價值活出來的優勢。

7.知識昇華落地應用：

基本知識的儲存與提取已經沒有價值。若人類能從複雜知識中，推衍出背後脈絡，甚至昇華至哲學思維，並且針對不同場域進行典範轉移，產出專屬的應用，這也是AI做不到的。

8.跨域整合保有競爭力：

目前AI能夠在單一領域中有好的表現，但若要跨領域思考、綜合不同技能與觀點，或是跳出框架創意思考，這是只有人才有的技能。非線性的思維能讓人類解決複雜問題，讓AI毫無競爭力。

本文經作者 許旭安Bob 授權使用。
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