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ChatGPT 之父來台!促成了生成式 AI 巨浪、8 歲就會寫程式的他有什麼來頭?

2023-09-25 鉅亨網
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(2023.9.25 更新)ChatGPT 之父、OpenAI 創辦人山姆.奧特曼(Sam Altman)將在今(25)日抵台出席永齡基金會和天下雜誌共同舉辦的「人工智慧如何形塑人類未來」論壇;奧特曼在論壇中將與創辦了線上教育平台 Coursera 和 DeepLearning.AI 的史丹佛大學教授吳恩達 (Andrew Ng)以及馬里蘭大學講座教授暨工業人工智慧中心主任李傑進行對談。

奧特曼成立OpenAI、打造出 ChatGPT 實際地帶動並加速了生成式 AI 的普及,更是一連串 AI 浪潮不可或缺的推手之一,究竟奧特曼是什麼樣的人?背後理念為何?一起來看看他的故事。

聊天機器人 ChatGPT 仍在創造紀錄,在它推出僅僅兩個月後,已經達到活躍用戶破億,成為歷史上增長最快的消費者應用程式。與之相較,根據 Sensor Tower 數據,TikTok 在全球推出後用花了約 9 個月時間,達到 1 億用戶,Instagram 更是用了 30 個月才達上億用戶等級。

這也讓之前一直低調行事的 OpenAI 執行長山姆.阿特曼(Sam Altman)一夜暴火,成為人們爭相想了解的風雲人物。

延伸閱讀:可能比你還會寫作、答題!ChatGPT 爆紅的啟示:AI 取代人力的那一天,終於不遠了?

ChatGPT 走紅全球!OpenAI 執行長山姆.阿特曼(Sam Altman)是誰?

美國媒體報導,現年 37 歲的阿特曼在密蘇里州聖路易長大,他 8 歲時就已經學會如何撰寫程式,及自己拆解麥金塔(Macintosh)電腦。他就讀於當地一所私立非宗派大學預科學校 John Burroughs School,在一個基督教團體抵制學校舉行的一次有關性慾的集會後,他向社區公開自己的同性戀身份。

第一次創業:創立移動應用程式 Loopt,估值曾破 50 億台幣

隨後,阿特曼在史丹福大學學習了兩年計算機科學,之後和兩個同學一起輟學,全職開發他們的移動應用程式 Loopt,這個程式用於與他們的朋友分享用戶的位置。

Loopt 是創業加速器 Y Combinator 的首批 8 家公司之一,Loopt 估值曾達到 1.75 億美元(約新台幣 52 億元),但並未獲得多大成功,最終創辧人在 2012 年以 4300 萬美元的價格將 Loopt 出售。在這段期間,阿特曼和 Loopt 的共同創辦人之一 Nick Sivo 約會 9 年,然後在賣掉公司後分手了。

OpenAI 執行長山姆.阿特曼(Sam Altman)
OpenAI 執行長山姆.阿特曼(Sam Altman)

第二次創業:創立風險基金、擔任 YC 總裁

在 Loopt 後,阿特曼創立了一家名為 Hydrazine Capital 的風險基金,並籌集 2100 萬美元,其中包括他從 Loopt 獲得的 500 萬美元中的很大一部分,及來自億萬富翁企業家和風險投資家 Peter Thiel 的投資。

阿特曼將其中 75% 的資金投入了 YC 公司,並領投了 Reddit 的 B 輪融資。在 2014 年,當時 28 歲的阿特曼就被 Y Combinator 創始人 Paul Graham 選中,擔任 Y Combinator 的總裁。

在擔任 YC 公司總裁期間,阿特曼還於 2014 年秋季,在史丹福大學教授了一個名為「如何創業」的系列講座。2015 年,29 歲的阿特曼還入選了福布斯 30 位 30 歲以下風險投資榜單。

阿特曼少為人知的另一面:喜歡賽車,為未來災難「做足準備」

阿特曼曾向 2 個 YC 共同創辦人透露過自已的一些愛好,包括喜歡賽車,他有 5 輛車,包括 2 輛麥拉倫(McLaren)和一輛早期的特斯拉。

阿特曼還告訴初創公司 Shypmate 創辦人,表示由於世上存有致命的合成病毒,以及攻擊人類的 AI 或核子戰爭的可能性,他為此預做準備,自己有槍枝、黃金、碘化鉀、抗生素、電池、水、防毒面具,還有一大片土地在加州大瑟爾,必要時可以飛過去。

阿特曼的母親是一個皮膚科醫生,他還有一個兄弟 Jack,是員工管理平台 Lattice 的共同創辦人兼執行長。並和另一位兄弟 Max 一起,在 2020 年推出一個名為 Apollo 的基金。

2015 年,阿特曼就和特斯拉 CEO 馬斯克等人一起創辦了 OpenAI,目標是確保人工智慧不會消滅人類,包括 LinkedIn 聯合創始人 Reid Hoffman 和知名投資人 Peter Thiel,承諾投資 10 億美元。

OpenAI
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2018 年,馬斯克宣布退出 OpenAI,阿特曼則於 2019 年 3 月辭去 YC 總裁職務,專注於 OpenAI 的工作,他繼續擔任 YC 的董事長。

生成式人工智慧大行其道!ChatGPT 正創造歷史,阿特曼:不會取代搜尋平台

2019 年,OpenAI 宣布重組為一家「有限營利(capped-profit)企業」,那個時候,阿特曼曾被問到 OpenAI 如何盈利,他的回答是「我們不知道」。這一年,OpenAI 接受了微軟 10 億美元的投資。

OpenAI 向公眾發布了流行的生成 AI 工具,包括 DALL-E 和 ChatGPT。DALL-E 和 ChatGPT 都被稱為「生成式」人工智慧,這意味著機器人根據輸入的訊息,創建自己的藝術作品和文本。其中,ChatGPT 於 2022 年 11 月 30 日發布後,阿特曼發推文,表示這一產品在 5 天內已達到超過 100 萬用戶。

延伸閱讀:ChatGPT 爆紅,企業也要加快導入應用技術?BCG:管理者應該先做 3 項評估

2023 年 1 月,微軟再次宣布將向 OpenAI 投資「數十億美元」。雖然沒有透露投資的具體細節,但外界報導,微軟的投資價值 100 億美元,也使得 OpenAI 估值達到 290 億美元。

當前新聞的熱點之一,放在 ChatGPT 是否未來將取代傳統搜索。不過阿特曼淡化了這一可能性,他表示 ChatGPT 不會取代搜索,但在未來某一天,可能有 AI 系統可以做到此事。

(本文出自 鉅亨網

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海外布局加速、AI 重塑職能,企業如何降低人才風險?精英文化與 Pearson 談數據驅動的人才決策

2026-07-27 經理人 x 精英文化
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當 AI 重新定價職場能力,昨天評估人才的方法,還能辨識明天需要的戰力嗎?來自 Pearson 與精英文化的專家指出,從即戰力轉向重視敏捷力、溝通等無形能力,人才管理正走向持續評估與賦能的新結構。

對台灣企業而言,與國際市場的深度連結從來不是選擇題。無論是半導體、精密製造,到積極拓展海外據點的金融業,企業急需確認人才是否具備「在變化的環境中快速適應、有效溝通協作」等能力。過去企業多透過經歷、年資或單次能力測驗判斷人才是否適任,但當工作環境逐漸國際化、職能快速變動,傳統評估方式已難以反映同仁在真實工作情境中的表現。尤其當團隊需要跨國協作或外派人才時,未充分掌握其適應力、溝通力等特質,對企業來說已經是不可忽視的風險。

對此,熟悉東京市場多年的 Pearson(培生集團)亞太區人才解決方案負責人 Stuart Connor,與深耕台灣企業外文培訓與評測多年的精英文化產品經理 Johnny 都指出:AI 時代,企業的人才佈局能否跟上職場的變動,取決於是否掌握人才多面向的能力數據。

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Stuart Connor 認為,應用 AI 提前讀懂全球人力市場職能需求的變化,對於輔助企業決策非常重要。
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AI 正在壓縮職能的生命週期,企業如何提前應對?

Stuart 長期為跨國企業解讀勞動市場數據。他建議,台灣企業可以運用不斷更新的 AI 勞動力預測系統,追蹤全球領先市場的職務變化,讓企業及早規劃人才轉型方向,而非等到職能缺口浮現才被動應對。他指出,AI 帶來的衝擊並非均勻分布:對於文書、會計等流程明確、可重複的白領作業,較容易被自動化承接,職缺數量在數年前已顯著收斂。

以軟體開發為例,企業對程式撰寫能力的需求正在改變,轉向重視能運用 AI 工具解決問題、理解商業需求的人才。單一技能的價值週期正在縮短, 世界經濟論壇《Future of Jobs Report 2025》指出,企業最重視的人才特質正快速轉變——韌性與敏捷力、持續學習意願等特質的重要性顯著攀升。 唯有鼓勵人才將能力持續提升與重塑(Upskill & Reskill),才能因應未來職務需求的演進。

AI 是衝擊的源頭,卻也是新世代學習的最好工具

Stuart 認為,儘管職能的生命週期因 AI 而加速壓縮,AI 卻是新世代學習的最好工具。 過去「暫停工作、特地看三十分鐘課程影片、做完測驗就算完成學習」的傳統模式,實證顯示難以形成長期能力;真正有效的學習,需要結合實際工作情境與持續回饋。

Stuart 主張,有效提升職能的方式,應該要將學習進度,鑲嵌在真實工作流程中:AI 可以在員工執行任務的當下衡量溝通表現,或在結束任務後,即時給予教練式的回饋,並依其職務屬性與程度,生成量身訂製的口說練習情境。

學習不再需要放棄生產力,而是可以在工作中自然發生的成長機制,這是過去所做不到的:透過 AI 科技賦能(empower)人才。但在規劃培訓路徑之前,更根本的問題是:現行用以評估同仁外文溝通力的工具,看得見同仁的能力全貌嗎?

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Johnny 認為, AI 已能有效評估員工在全英文情境下的口語應對,反映更真實的溝通能力。
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為什麼評估國際人才時,口說能力比聽讀更關鍵?

評估國際人才時,口說是最容易被忽略、卻風險最高的一環。根據 Pearson 的調查,超過七成非母語受測者的口說能力,會比聽與讀的成績低了至少一個 CEFR 等級。

精英文化產品經理 Johnny 指出,過去企業把評測視為「篩選」工具——達標就過關、未達標就淘汰。但評測的價值如今已不在篩選,更多在於幫助企業理解每位同仁的能力全貌,作為後續培育與讓每個人適才適所的依據。

許多企業目前仍以聽力與閱讀測驗作為主要英語能力判斷依據,但這類評估往往無法反映員工在真實商務環境中的溝通表現;忽略評測外派人員口說能力,極可能導致跨國團隊在日常協作中產生溝通誤解、資訊漏接,進而造成專案延宕與決策效率下降,讓企業付出不必要的成本。

他進一步剖析,跨國會議與管理考驗的是即時多工的綜合能力:與會者須同時聽懂對方、思考答案、組織回應、還要顧及組織交付的溝通任務是否有達成,認知負荷上遠超聽讀測驗的強度。如今 AI 評測在技術上已經相當穩定,可以模擬商務情境強度,並全面性地評估受測者的溝通能力。Stuart 也提醒,口語建立的信任與關係仍是商業往來的根基;在真實溝通強度下得到的能力數據,對企業才有實際的參考價值。

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透過比對培生龐大的全球各產業資料庫,可以得知同仁在全球相似職位的能力水準。
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讓無形能力成為可管理的資產:資料的深度決定 AI 的競爭力

關於 AI 科技在人才管理扮演的角色,Johnny 的見解是:數據為基礎,AI 則是加速器;評測機構是否累積數十年、成千上萬筆真實口說語音數據與對應的評分標準、以及背後專業研究團隊的持續研究,才是 AI 能系統化用於人才評鑑的關鍵。

Pearson 已累積近二十五年的語言評測資料庫,可以提供個人或人資部門,對比到 1,400 種職務角色所需的語言能力門檻;人才決策自此告別經驗直覺,走向以證據為基礎的策略配置。而這套以數據驅動評估的邏輯,正在延伸到語言以外的領域,像是適應力、持續學習意願、問題解決、跨文化彈性、人際敏銳度與韌性,這些過去僅能靠主管直覺判斷的無形特質,如今都能透過行為科學與 AI 轉化為可比較的量化指標。

對於企業來說,評測與培訓是同一流程的前後段:前段多面向了解人才,後段則鼓勵同仁持續學習,對多變的職場更有適應力。如今 AI 已經能一步步引導員工,形成持續精進的學習模式。Stuart 補充,好的系統應具備標準化能力量尺,並切分為循序漸進的學習任務,讓學習者在每次評測、甚至每場視訊會議後,都能清楚掌握自己的位置與精進方向;市場資料也必須動態更新,過時的資料只會導向過時的決策。

人才策略的高度,決定國際化的成敗

回到企業國際化的本質:人才的成長速度就是組織的競爭力;率先建立新一代人才框架的企業,將取得難以複製的先行優勢。精英文化代表的不是某項測驗,而是一套協助企業用數據理解人才的方法,未來將持續引進更完整的評估與發展工具,協助企業建立適應新時代的人才評估框架,讓敏捷力、溝通力與跨文化適應力,成為台灣企業能衡量並重視的人才特質,讓人才決策從經驗直覺走向數據驅動,降低企業在國際化過程中的人才風險。

Pearson 對於人才管理的前瞻思維,透過精英文化在台灣的深耕與轉譯,將更精準地落地實踐。人才管理的典範轉移已然展開:以評測重新理解人才,以數據支持組織決策,以學習驅動長期成長。看懂這場轉變的領導者,將為組織贏得下一個十年的人才紅利。

常見問題 FAQ

Q:想了解各種人才評測,企業可以從哪裡開始?

初步釐清評測目的後,選擇有顧問能力的合作夥伴。好的夥伴能將評測數據轉譯為清晰的報告解讀與培訓方向建議 。目前在台灣,精英文化深耕外文人才評測與培訓逾二十五年,累積超過六百家上市櫃企業客戶實績。

Q:企業要外派員工至全英文工作環境,該用什麼方式評估英文能力?

應優先評估口說。根據 Pearson 調查,超過七成受測者口說能力比聽讀低至少一個 CEFR 等級,僅看聽讀成績會高估外派人才的實際溝通能力,增加跨國協作的風險。

Q:AI 如何幫人資盤點員工的適應力、韌性等語言之外的無形能力?

結合行為科學與 AI 所開發的人才評測,將韌性、學習意願、問題解決、跨文化適應力等無形特質轉化為量化指標。企業可在招募時施測以了解求職者,亦宜用於盤點重點部門,依任務快速組建最適團隊。精英文化與 Pearson 合作引進的人才評測,即涵蓋上述維度。

Q:導入 AI 學習工具,為什麼比看課程影片更有效?

傳統看影片、做測驗的模式,記憶留存率兩天後僅剩三成、一週後降至一成。AI 能將學習鑲嵌在真實工作流程中,於任務當下衡量表現並即時回饋,讓成長在工作中自然發生。

延伸連結:

口說評測,數據為本:探索 Versant AI 英文口說測驗
適應韌性,科學量測:探索人才敏捷力評測
即刻健檢,對標全球:企業英文口說能力健檢工具

[本文由經理人整合行銷部與精英文化共同製作]

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