從AI到生成式AI的思維轉變

【文/黃泓嘉 圖片提供/楊俊益、達志影像】

生成式AI 浪潮1 年了,缺工救星,有效提升生產力、解放人力被貼上諸多標籤,遇事不決何不問問ChatGPT,也成爲工作者的下意識想法;憂慮被生成式AI 取代與使用的便利性上的兩難,也存在我們心中。面對劃時代的新產物,該學習、該思考、該憂慮什麼?

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從AI 到生成式AI,數位科技持續推動生產與社會的進步,但不同以往AI主導的數位轉型,生成式AI 浪潮在2022 年11 月由OpenAI 推出的ChatGPT 引爆後,科技巨頭無不投入生成式AI 的研發競賽之中,競相推出顛覆性的產品。

從上知天文下知地理的ChatGPT 能撰寫論文、詩詞問答、產出程式碼;Midjourney 能根據你的指令生成圖片;到最近生成式AI 影片公司Pika Labs 能根據輸入文字,生成高畫質的卡通、3D 動畫抑或真人電影片段,諸多應用在短短1 年中爆發性成長,也迅速入侵併改變我們的工作型態。生成式AI 如何改變我們的工作?

企業爲何不同於以往,數位轉型動輒數十年的過程,反而大步導入生成式AI ?擁有多年教學經驗的物聯網與生成式AI 專家,中國生產力中心講師楊俊益爲我們解答,轉型影響爲何如此廣泛與迅速。

生成式AI 低成本唾手可得

生成式AI 各項產品甫問世1 年多,就對諸多產業造成重大影響,過往AI 可沒有如此巨大壓迫力,楊俊益指出一大關鍵:「生成式AI 與AI最大差異,是生成式AI 讓每個人唾手可得。」

以往的AI 它是科技的相關應用,比如:臉部辨識科技,在識別個人以及強化使用者身分驗證;智慧工廠的打造,需導入MES 系統,自動化設備機械手臂等,都需企業事先在軟體與硬體設備投入成本,這也是企業端的AI 應用推行許久,卻沒辦法一開始就迅速且大規模開展。反觀生成式AI,像ChatGPT 付費版只需每月20 美元,只要有網路就能在任何位置使用,免費版本ChatGPT、Microsoft 的Bing AI 也能讓普羅大衆做到許多事情。想把腦海中的想像呈現, 藉由Midjourney 跟Bing 就可以實現;碩士班學生在撰寫論文時,把PDF 電子檔原文餵給ChatGPT,它可以幫你摘要、分段,甚至重新潤稿。楊俊益指出過往企業AI 應用是由上至下推行,但生成式AI 爲何讓人覺得一夜間火爆全球,是因爲它是由下往上蔓延,當廣大基層員工、學生都能免費或者低廉成本使用生成式AI,

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其影響力自然無遠弗屆。

生成式AI 改變基層員工 GPTs改變中高層主管

生成式AI 已實際在工作中應用,2023 年9 月全球飲料領導品牌可口可樂與AI 合作,推出可口可樂Y3000 風味,運用AI 技術調製西元3000 年後的獨特風味,從配方調配、風味設定、瓶身設計皆與AI 共同打造;日本7-11 宣佈

導入生成式AI 協助新產品企劃,預計能將新商品開發過程從10 個月縮短至1 個月左右。

楊俊益觀察受生成式AI 影響最大的職業,行政人員、資料分析員、行銷企劃、軟體工程師等,從資料整理、數據分析、方案規劃、程式碼生成,只要提問正確,生成式AI 如ChatGPT 都能給出7 至8 成完整的答案,對於提升工作效

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率與產出有極大幫助。對於大衆擔心自身職業是否會被取代淘汰,楊俊益說道:「被淘汰的不是職業,而是不會使用生成式AI 的人。」

起初這些生成式AI 應用,被當成提升個人生產力的工具,適合基層員工使用。但楊俊益指出,當OpenAI 於2023 年11 月6 日的開發者大會上推出GPTs(客製化機器人模型),可以建立公司專屬的知識庫,將公司歷年相關資料歸納蒐集,

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中高階主管可輕鬆存取,利用GPTs 進行統計分析,輔助做出營運決策。

以往建立一個分析模型,需要專業程式設計師,曠日廢時不斷逐步調整,如今不用寫程式,運用自然語言(白話文)敘述問題與需求,就能創建客製化GPTs,能立即調用資料並進行分析統計,不只客製化公司GPTs,它也能

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根據需求剋制部門GPTs。楊俊益觀察,這也是許多企業開始佈局GPTs,搶佔先機建立自身知識庫的原因。

工作者的思維轉變 提問能力成未來關鍵力

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世界快速變動科技不斷革新,工作者除須學習新技術的應用,更重要的是學習成長的心態,也就是思維上的轉變。楊俊益認爲在面對生成式AI,可以分成2 種來談,一種是被動式學習,當他發現別人1 小時做完他1 天的工作,因

工作上需要或欠缺,他的學習速度就會很快。另一種較困難的是素養的養成,不是指學歷或能力上的進修,而是面對新事物時,會思考如何去更好的使用它。以生成式AI 來說,素養養成就是如何進行好的提詞(提問),這也需要

時間與經驗的累積,去發現怎樣的提問有好的迴應。並不是複製別人成功的提詞就行,這樣只是複製但沒有創造的能力,而是透過修改嘗試不同提詞,形成自己有效的提詞知識庫,隨時能變化運用。

「不去嘗試你不會知道生成式AI可以運用在哪」,楊俊益舉例來說在課堂上他曾問:「有沒有試過用ChatGPT 劃過表格?學員答說那不是要用付費版才行。」其實講明第幾欄、第幾列

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你要放置的東西,再給他需要整理的文章,就可以完成。有問題許多人說就去問ChatGPT,但卻得不到想要的答案,因爲他們不曉得如何正確提問,這纔是關鍵所在,在簡便的工具還是得花時間去累積摸索。

在生成式AI 出現的時代,學習如何邏輯提問,一層一層爬梳所需的答案,方能成爲新時代工作者的素養養成。

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領導者的思維轉變 理解並主動推動生成式AI

對於企業領導者,更需要主動去了解生成式AI 的進展與應用,才能提出新概念並整合產品運用,描繪未來企業願景。當員工明瞭領導者對數位科技的態度與導入的明確方針,會更願意主動去學習新技能創造新機會,這也是所謂的數位

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心態(Digital Mindset),根據《Harvard Business Review》,數位心態是指:「一種態度動和行爲,讓員工和組織得以看到數據、演算法和AI如何開啓新的可能性,並在日益由數據密集的技術,和智慧科技所主宰的商業領域中,描繪成功

之道。」

楊俊益觀察,這波生成式AI 由下至上蔓延,反而上層者的認識最淺薄,但反過來說如果由上而下去推動,其推行速度與企業效能的提升會極其顯著。當員工使用這些工具節省下的時間,他並不會主動去做更多工作或是實現創新,但如果由領導者推行,並配套以薪資獎勵或是其他支持手段,那員工就會有積極意願。

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另外成本的降低也是領導者需研究生成式AI 的原因之一,過往要與企業內部應用軟體進行串接,必須委託外部廠商或是內部招募RD 團隊,甚至配備NIS 伺服器等硬體設備。如今透過GPTs 或是其他生成式AI 應用,就可使用自然語言從資料庫串接所需的欄位,或設定想要的條件值,過往需要程式設計師,用代碼定義明確指令,要去掉空白字,逗號後關鍵字設定等。雖然一開始需要時間去調適模型,但比起以往寫程式的耗時可說天差地別,楊俊益舉例來說:「我創造30 個不同運用的GPTs,只花了2個星期的時間。」

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8 0 分就夠衝擊創意產業 生成式AI 隱憂:侵權、詐騙、資安2

生成式AI 所帶來的改變不只在工作上,各層面的行爲都反向衝擊受影響產業,在圖像生成越趨人性化下,不在侷限於英文、專業提詞,自然語言的中文輸入也能產出腦海中的想法。在此情況下,消費者無須選擇95 分的產品,因爲80

分對他們來說就已足夠,還無須成本。楊俊益舉例:「我有個在景點販售茶包的朋友,過往會請插畫師繪製景點插圖,當作贈品,現在請AIGC生成就行,他說80 分的圖片就好了。」

生成式AI 不管在訓練資料或是使用方法,都存在侵權爭議,例如:運用插畫師過往作品生成相同風格圖片,抑或參考某篇文章,請ChatGPT 以自身口吻重新撰稿。楊俊益觀察,雖然企業、科學家、政府開始警覺開始規範,但會發現民衆會往免費與無限制的地方跑,後期進場的廠商爲了爭搶市佔率,也不斷繞過限制。楊俊益略帶悲觀表示:「未來也許創意工作者,會越發意興闌珊,因爲作品不斷被剽竊使用。」

GPTs 出現是工作者與決策者的福音,但背後暗藏的資安隱憂也隨之暴露,如無防備只要有心人,稍加嘗試就能把所有訓練資料(公司內部數據)、指令語法都竊取而走。日前Google 研究團隊就發現,在ChatGPT 對話中輸入重複特定的單字,將使ChatGPT 吐出原始訓練資料。

犯罪產業使用生成式AI 可能比所有人都來得厲害,克隆(Clone) 複製人聲轉而詐騙你的親友;利用深僞技術(Deepfake) 大量製作假新聞,進行輿論戰。許多企業導入生成式AI 進度緩慢,不是不想而是多方考量,因一不小心商譽可能就

會受損,這也是爲何OpenAI 日前上演公司撤換執行長的風波,其背後是發展人工智慧與擔心人工智慧失控的陣營對抗。

下一個發展重點 多模態AI G P T- V

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話雖如此,生成式AI 被視爲新時代的創新產物,所能帶來的發展與隱憂同樣巨大,楊俊益提及未來的生成式AI,會是文字、圖像、語音、影像等全方位的整合,也就是GPT-Vision(GPT-V), 它是一種多模態(Multi-modal) AI,不僅能書面文字互動,還可以使用其他交流方式,比如接收、判讀再輸出圖像,像是分析醫

療案例等。

生成式AI 發展猶如坐上火箭, 如何追上前沿新知,楊俊益有自身的秘訣,那就是Youtube,只要訂閱10 幾位這方面的專家,就能掌握AIGC 最新趨勢,「因爲他們本身也是競爭者,都需要找出不一樣、更新的運用吸引觀衆,等於他們幫你緊追AI 時勢。」

生成式AI 帶來無限可能,也許在不久的未來,人類所面臨的難題,全球暖化、經濟發展、戰爭分歧都能透過它而得出解方,面對劃時代產物,我們應去了解學習,就如同當年網際網路發明的年代,最終改變了世界與你我。

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