ChatGPT 爆紅的啟示：AI 取代人力的那一天，終於不遠了？

多年來，人工智慧（AI）統治世界一直是許多人擔憂、且並非不可能的事，但誰知道，這會從藝術和文學領域開始呢？藉著 AI 圖像生成器 Dall-E 2 主宰人工智慧話題數月之後，OpenAI 又藉著 ChatGPT 回到了網路社群的討論當中。

ChatGPT 不僅僅是個聊天機器人，而是上知天文下知地理、可以針對使用者問題給予相應的長篇回覆；問答解惑、寫程式和 debug，甚至撰寫論文、劇本小說詩歌等，都難不倒它，只是有時還是會出現令人啼笑皆非的答案，但都還編得有模有樣、有時也令人驚豔。

ChatGPT 是什麼？能做到什麼事？

ChatGPT 是由 OpenAI 開發的自然語言處理（NLP）模型「GPT-3」延伸出的「GPT-3.5」製作的，可以透過大量數據，來分析和理解輸入文本的含義，並判斷上下文來生成相應、連貫的回應。而 GPT-3 這個模型也是當前最大的語言處理模型之一，擁有 1750 億個參數，內容大部分來自網路，包括數十萬條維基百科條目、社群貼文和新聞，讓 ChatGPT 能夠相當自然地組織語句。

自從上周 ChatGPT 開放公眾使用以來，已經吸引超過 100 萬人使用，社群媒體也湧現了大量用戶的測試截圖，主題廣泛，個個都在測試人工智慧的極限。

看起來 coding 難不倒它：

寫詩也有模有樣，對英文詩的押韻也有一點概念：

甚至基本的學術論文（且將可能會為學校帶來一些問題）：

但可詢問的內容也有限制，例如，它的培訓內容只限於 2021 年以前的資訊：

甚至有資訊出錯的時候：

ChatGPT 有可能取代 Google 嗎？

外界公認 ChatGPT 在 AI 界最大的突破，就是能處理非常廣泛的主題。再者，ChatGPT 以對話的方式進行互動，以人們無法企及的速度打包整理資訊，甚至能處理對話中出現的不同人物、地點和時間等資訊；可以把它理解成文字版的 Siri 或 Alexa，但 ChatGPT 更能理解問題、更知道用戶想要什麼。

專家也認為，ChatGPT 首先威脅到的就是搜尋引擎。比起一條條的藍色連結列表，整理好的資訊、有邏輯的解釋，似乎更吸引人。

觀察點一：ChatGPT 可自行生成內容，並結合前後文意對話

目前搜尋引擎的運作方式（如 Google）是匯集大量資訊，而非創造資訊。透過在輸入框輸入關鍵字，搜尋引擎會透過演算法，抓取、索引以及排序匹配的資訊，然後再由用戶尋找自己需要的內容。但 ChatGPT 很不一樣的是，可自己生成內容，給出單一、即時的答案，還能結合前後文意，進行多輪對話。

觀察點二：ChatGPT 能不能判斷訊息真偽？

不過，雖然 ChatGPT 資料源自於大量網路內容，但也會有出錯的時候；而使用搜尋引擎可以從多個資料來源交叉對比。正如一些 AI 研究人員所解釋，這是因為這樣的聊天機器人基本上是「隨機鸚鵡」（Stochastic Parrots）—— 也就是說，它們的知識僅來自訓練數據中的統計規律，而不是像人類一樣，擁有複雜和抽象的理解能力。

甚至，推特（Twitter）現任執行長伊隆．馬斯克（Elon Musk）透露，ChatGPT 可以使用 Twitter 資料庫，且眾所皆知 Twitter 垃圾訊息氾濫。這表示 ChatGPT 必然學到了許多缺少事實核查的內容，甚至被用來生成不實的消息、惡意散播。

綜合眾多缺點來看，ChatGPT 短時間內應該不會威脅到搜尋引擎。但 ChatGPT 仍在起步，在未來，也有可能改變我們獲取資訊的方式。

AI 取代人力的那一天，終究要來臨？

不過，這也引發了另一個問題，這會不會取代一些工作？雖然許多用戶表示，根據大量測試結果，ChatGPT 並不是那麼聰明，但各行各業的專業人士都開始擔心。程式可以仰賴 AI、學術論文甚至可以迴避反剽竊軟體，飯碗不保、知識原創性出現危機。

根據 TechCrunch 與麻省理工學院的研究員兼經濟學家、風險投資者保羅·凱卓斯基（Paul Kedrosky）的訪談，凱卓斯基認為，「OpenAI 正在推動美國經濟 100 年來最具破壞性的變化。」

在訪談中，Kedrosky 用機械化的汽車工廠來比喻，指出這與自動化進入汽車工廠、並且讓汽車工人失，很不一樣，「製造工廠中的機器人雖然對在工廠工作的人們造成了破壞性的影響，並產生了令人難以置信的經濟後果，但它們並沒有轉身開始『吸收』工廠內部的一切，一個部門接著一個部門吸收。而這不僅僅是我們可以預想到的，且這是你應該預想到的。」

用 ChatGPT 寫論文不是喜事一樁，是扼殺了你的思考

而在教育領域，Kedrosky 也認為 ChatGPT 對高等教育來說也是個威脅，尤其 ChatGPT 用於撰寫論文可以算是剽竊，「 寫文章的目的是為了證明你可以思考，但縮短了（寫作）過程、且達不到目的⋯⋯我們不再知道他們有沒有作弊，所以這表示，一切都必須在課堂上完成（作業）並且必須受到監督。」這都需要更多教育工作者在第一線努力，因此學校可能會變得更貴、更小。

但對於未來職業的威脅，凱卓斯基仍同意比較樂觀的看法，「⋯⋯只要有『顛覆』，就會有其他機會，人是會流動的，會從一個地方到另一個地方、從一個職業到另一個職業。我們不應該如此固執，認為這個技術（AI）的發展讓我們無法改變或是遷移。」

資料來源 / The Verge、TechCrunch、The New York Times、BBC；本文出自數位時代