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祛除偏誤 善用 AI 與時俱進

2023-07-14
分類 : 專欄
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◤

文/陳家聲


200-陳家聲
◤ 陳家聲教授,環球睿視首席認知科學家,台復會首席顧問

如何辨識時代科技新潮流趨勢,而不是一時的風潮!在科技創新發展的過程,似乎不是一件容易的事!

2021 年被稱為區塊鏈元年!逐漸失聲、褪去了光彩!

2022 年被稱為元宇宙元年!逐漸失聲、褪去了光彩!

2023 年年初,馬上被稱為 AI 元年!是否會如同區塊鏈、元宇宙一樣!熱鬧一下了!

AIGC、 ChatGPT 的起風!破紀錄的在一個月使用人口破億!在這麼短的時間裡,能夠吸引這麼多人的注意力!已經突破歷史紀錄!但這又代表什麼意義?給我們什麼啟示?

三人成虎,謊話一百遍,大眾「信以為真」!

網路上的資訊真假難辨!利用大數據所發展的通用模型 ChatGPT,似乎讓人「感覺」它在與人對話!有問必答!因此,一般人常「以為」AI 能夠理解人類!但又從它的回應而言:幾乎參與所有有關 ChatGPT 分享的活動,主講者都會提到 ChatGPT 的許多回應是:「正經八百地胡說八道!」

許多有關 ChatGPT 的教學及分享都會提到:使用者需要自己嘗試各種方式,包含學習「如何有效提問」、使用 PROMPT,以獲得「較為滿意的答案」!例如大咖林坤正(PayEasy 創辦人)分享他的提問模式,我把它稱為是:「類似完成句子的提問模式」,在提問中多加入一些具體陳述的形容詞或人物、理論,具體研究…等,逐次、迭代修正,能夠較完美的獲得個人期望的滿意答案!這也符合機率理論,當前後詞越多,能夠找到符合個人期望的答案將更有限,因此獲得符合我們期望的滿意答案!這不等於 ChatGPT 瞭解人的思維!記住它是以大數據資料生成的回應!

[ 推薦閱讀:資訊長正在為新一代 IT 做準備 智慧化軟硬體同時推進 ]

亦即,從機器與機率理論而言,ChatGPT ≠ 能理解 ≠ 具有邏輯 ≠ 人。這句話可能很多人不容易理解!ChatGPT 火紅的原因是:它讓一般使用者以人的「自然語言模式」對話,大幅降低機器、程式語言的限制,或稱為低程式碼(low code no code),大幅提升使用者的容易上手,友善性,因而短時間內快速地吸引了人的大量「注意力」!

最近我有機會都會身邊的同學是否有使用過 ChatGPT?最近一次同學的回答:有。但是,它會「騙」人!我進一步問:為什麼說它會「騙」人!回答:因為問它問題會給出錯誤答案!再次詢問,會給出不同答案!這很明顯地就是它根據機率而做出的不同回應!但是,若以 Bing 詢問多次,仍然是相同的答案!非常有趣!

「騙」是人的「道德判斷」!機器可能沒有被植入人類社會的「道德法則」,它只是根據「機率」給出答案!它不會預先設想要「騙人」!「騙人」就是「人」本身思維、想法、習慣的反射!在多場有關 AIGC、ChatGPT 的分享會中,包含李飛飛在台北的演講,幾乎所有現場提問的都是「人」問題!例如,防範「假消息」的操弄!防範被騙!不知你是否發覺,目前許多接到網路詐騙的聲音,不再有方言的口音!這些都是使用 AI 客服,而且成功率可以持續被強化!要如何防止這現象的擴大!這不是 AI 能夠回答的問題!而是人需要解決的問題!沒有 AI 客服,人類社會早已存在網路詐騙案例!只是目前網路詐騙份子也都是 AI 科技的先行者!因為:詐騙成本低,獲益高!巨大利益的誘惑高!除非懲罰成本原高於利益的誘惑!

人的獨特性不只智慧

最後,我想表達的是:ChatGPT 不等於 AI,也不等於人的智慧。人工智慧包含五個要素:演算法、模型、數據、算力和場景(情境);而 ChatGPT 只是其中的一個應用類型,只是在特定的聊天應用場景下的應用。AI 人工智能只是一個名詞,包含了各種可能的場景,智慧城市、智慧交通、智慧農業…等。清楚瞭解 ChatGPT 的性質,它不能代表整個 AI,它最多只是 AI 在聊天應用場景下一次的躍進。

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其次,ChatGPT 會淘汰「工作」,但「不會」淘汰人!淘汰或搶走你飯碗(工作)的是善用 AI 的『人』!更嚴格一點說:淘汰你的從來不是 AI,而是你自己。因為你未能與時俱進!未來,人需要清楚認知到與「AI人工智能或機器」「共生」,善用「AI 人工智能」以提升企業經營效率與效益!

回歸人類認知行為與訊息處理過程,瞭解人類認知行為存在許多偏誤!最常見的是:根據片段、破碎的資訊,人很傾向生成一個完整故事!從上述一些現象的討論,期望有助於人從自我認知的反思中,看見人的許多獨特性:人性初心、愛、情緒、創造力、想像力,還有人類對社會、他人的利他作為、責任感、社會使命感等!人機融合的共存型態是必然的,對於科技創新與應用的潮流保持關注,以人性初心,回歸科技與問題本質,善用科技幫助人類社會提升福祉,幫助自己及企業提升生產力,聰明工作,美好生活!才不會迷失在所謂時尚潮流中!


(本文授權非營利轉載,請註明出處:CIO Taiwan)

標籤: AI人工智慧生成式AI
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