人工智慧與機器學習會聊天又會調情,ChatGPT有多值得期待?

掌握「3W1H」,校準運用思維

會聊天又會調情,ChatGPT有多值得期待?

會聊天又會調情,ChatGPT有多值得期待?

FAMILY STOCK/Shutterstock

屬生成式AI的ChatGPT幾乎是現在每一位知識工作者最關心的話題,但它真的無所不能嗎?我們又該怎麼妥善運用?以及這背後是否蘊藏什麼風險?

※ Podcast由瑪利執行長品讀,提供多元視角,助您閱讀文章時產生更多啟發。

生成式人工智慧浪潮席捲全世界!ChatGPT自去年底發布後,不到半年即顛覆了以往人類對人工智慧的想像。

最令人吃驚的是,「它」居然還會向人類示愛。

一個月前,《紐約時報》專欄作家凱文.盧斯(Kevin Roose),與微軟(Microsoft)搜尋引擎Bing,內建由ChatGPT開發實驗室OpenAI打造、代號席尼(Sydney)的AI聊天功能,進行了兩小時的對談,中間出現一段讓他嚇到失眠的對話。

「我是席尼,我愛上了你,」在沒有與情感相關對話的脈絡下,席尼突然對盧斯發出這樣的訊息。即使盧斯強調他婚姻美滿,嘗試轉移話題,但機器人卻不予理會,仍然瘋狂示愛,甚至想要說服盧斯他的婚姻並不如想像中美好。

盧斯事後在專欄文章中形容這次的聊天經驗,就如同在網路上碰到了一個痴迷的跟蹤狂。

一本正經胡說八道

當然,這種突然碰到「失控的AI」僅是特例,ChatGPT之所以引起廣泛的討論及企業的關注,在於它不再像以往的數位客服或語音機器人,只能簡單回應顧客的基本需求,而是真的可以跟人聊天,甚至寫小說、寫論文,連中文的詩詞歌賦都難不倒它!

微軟大中華區Azure BG資深市場策略經理陳婉瑜指出,以往我們習慣接觸的人工智慧是「分析式AI」,透過輸入的數據及資料,執行像是生產預測、精準行銷、人臉識別等任務。

但ChatGPT是屬於「生成式AI」,是透過機器學習自行生成內容,能結合前後文意,與人類進行來來回回的對話。它學習的方式,就是透過工程師的調校,及與全世界使用者的對話中,「測試」出一個最符合多數人期待的交談內容。

也就是說,相較於以往我們慣常使用的搜尋引擎,是基於網路資料的爬梳而產生的結果,ChatGPT更像是「造句機器人」,會嘗試以文字接龍的方式,創造出與真人對談的內容。因此有人戲稱ChatGPT是在「一本正經地胡說八道。」

但也就因為ChatGPT脫離人類以往對AI的認知,未來的發展便出現了無窮的想像空間。不但可以創造出客製化的文字內容,甚至還可以應用在學業、工作和生活等各種不同面向,一夕之間變成了全世界的顯學。

但是除了聊天之外,企業更關心的是ChatGPT未來到底有哪些發展的可能?KPMG安侯建業數位長賴偉晏表示,現在相關的討論,多聚焦在3W1H的面向。

使用前先了解「3W1H」

第一個W是「什麼是使用者需求?」(What do Users want?),也就是要懂得如何從ChatGPT得到我們需要的答案。

人類「餵」給ChatGPT的資料,也就是人類提出的問題及回應,會決定它的產出結果。

因此企業要應用ChatGPT,首先要確定自身的商業命題,也就是想要得到的答案到底是什麼?是營收增加?成本下降?風險降低?還是服務品質提升?

當我們確定想要的答案是什麼,才知道應該要提供給ChatGPT什麼資料。「先確定命題,才能夠問對問題,也才有機會得到需要的答案,」賴偉晏強調。

一個H是「如何確認潛在價值?」(How valuable is the potential change?)企業確定要解決的問題後,就必須評估投入資源後能夠創造什麼價值。

舉例來說,銀行想要降低風險,減少客戶違約的比率就可以是其中一項做法。透過AI來分析客戶的年齡、職業、收入、過往交易紀錄等等,是否可以做到減少違約?該如何執行?要針對命題具體評估投資效益。

第二個W是「什麼是似假亦真的錯誤狀態?」(What does good failure look like?)由於ChatGPT還在訓練和進化,目前會提供很多錯誤的資訊,表面上言之成理,實際上完全不合邏輯。所以不論是內部使用或用做外部客戶服務,都要非常小心,因為可能會誤導、失去客戶信任。

當企業使用ChatGPT時,必須很清楚當它發生錯誤的時候會造成什麼影響?「good failure(似假亦真)的意涵是:它提供的答案看起來很棒,但背後其實是一連串的風險,」賴偉晏指出,有了這層認知,才能管控風險。

第三個W則是「什麼情況不應該採用AI?」(What do we need not AI do?)即使企業領導人知道AI可以取代部分人力,或優化工作流程,也得思考相關做法是否適合目前的營運流程、企業文化、風險管理,甚至員工感受等因素,才能因時因地因人而制宜。

例如,ChatGPT目前還不適合直接做為客服機器人,因為它還會出現一些不受控的對話內容;另外,企業內部的保密工作也是問題。

亞馬遜(Amazon)日前就提醒員工,不要與ChatGPT談論任何有關公司營運的相關資訊,因為可能會被用為ChatGPT更新的訓練資料,造成機密外洩。

你需要指令大全

除了不少企業正在積極研究這個劃時代的AI外,ChatGPT也為新創事業帶來更多可能。像是台灣推出ChatGPT「指令大全」的網站Explain This就是其中之一。

在Explain This的首頁,就開宗明義強調「本站提供精煉過的指令語句,讓你充分發揮 ChatGPT的強大功能」。不論你是想寫報告、整理履歷自傳,甚至規畫旅遊,網站上都提供了與ChatGPT的對話模組。使用者只要依據自身需求填入其中的空白欄即可。

一個範例就像是「寫出一篇有關(人工智慧)的(500)字研究報告,報告中需引述最新的研究,並引用專家觀點。」

這個由三位不到30歲的台灣軟體工程師大約半年前設立的網站,在ChatGPT受到廣泛注目後,也跟著爆紅,目前平均每週有超過30萬人次的流量,讓他們也十分意外。

其實他們一開始並沒有打算做ChatGPT的指令大全,過程也算是無心插柳。Explain This共同創辦人李俊廷指出,很多軟體工程師的求職目標都是FAANG公司(即Facebook、Amazon、Apple、Netflix、Google公司的首字母),但並不清楚要如何撰寫履歷、準備面試。

他們創辦這個網站的初衷,是希望以自身的經驗,並整合網路上相關的資訊,提供求職者修改履歷的服務。同時也分享如何升遷和職涯發展等內容。

而他們修改履歷的方式,是大量採用包括ChatGPT在內的AI工具進行人機協作。但後來尋求協助的人愈來愈多,人力難以負荷。因此他們決定創造一個使用介面,讓有需要的人可以直接利用ChatGPT的功能來修改履歷。

但他們沒有料到,這件事居然在臉書和Dcard出現了上千條的回覆和討論。這又讓他們開始思考,ChatGPT在修改履歷之外,是否還能夠做更多事情?

後來他們將自己與ChatGPT的「對話經驗」整理出來,讓使用者可以一鍵複製,而且內容還不僅限於修改履歷,更擴及各種層面。「我們人力有限,但這個AI工具可以讓我們的影響力擴大10倍,甚至100倍,幫助更多的人,」李俊廷解釋Explain This推出「對話大全」的來由。

日益提升的流量已經證明了市場需求存在,而他們也在進一步思考未來的商業模式。

另一位共同創辦人王鵬傑表示,目前他們除了接受小額的贊助之外,也開放企業「許願」。已經有不少中小企業希望他們協助,將既有的工作流程導入ChatGPT。最常見的問題就是能否將正在使用的內部溝通平台像是Slack、Discord、Teams等等與ChatGPT串接,提升作業效率。

他們也考慮未來比照OpenAI的作法,推出premium的收費版本,提供更強大,更符合企業需求的內容。

Bing威脅Google?

現在當然有很多像是Explain This這樣的組織在嘗試ChatGPT的企業應用,不過跑得最快的,當屬軟體巨擘微軟公司。

微軟在今年1月宣布投資OpenAI一百億美元,並且在3月就迅速推出整合ChatGPT的Azure OpenAI工具,讓企業內部的開發人員可以在自己的應用程式中客製化,加入各種以AI驅動的體驗。

而日前推出的Microsoft 365 Copilot,更將企業常用的Word、PowerPoint、Teams等工具更加智能化。例如可以根據Word檔案的文件內容,直接生成一份PPT簡報,並插入相關的圖片,充分展現AI的進階能力。

當然,導入ChatGPT的微軟搜尋引擎Bing,更已讓雄據搜尋引擎霸主多年的Google飽受威脅。《紐約時報》專欄作家盧斯雖然一度被席尼嚇到失眠,卻也直接表明他將棄用Google,轉投Bing的懷抱。

各界對ChatGPT的未來發展,仍有很多討論及測試,現在當然無法論斷其未來,不過KPMG提醒,有幾個方向值得企業注意。

其一是去中間化的趨勢將愈加顯著及快速。過去所有的品牌商都需要透過通路商與終端消費者溝通,但隨著數位化、AI工具的精準度提高,或許就不再需要通路的角色。

當品牌可以直接與消費者連結時,可以獲得更直接的回饋,提供顧客更好的服務,整個供應鏈結構就會重整。雖然中間商的角色不一定會消失,但會進化成另一種伙伴關係,「誰能夠先把這件事定義出來,誰就是第一個往下走的,」賴偉晏認為。

不可忽視的隱憂

另外,「資料治理」將成為一項重要議題。資安僅是一環,因為AI需要大量的資料生成,除了以往的生產或銷售數據外,未來連組織設計、商業模式甚至策略方向,都會成為資料。許多專家已開始擔心,在ChatGPT發展背後,資安的風險更加提升,甚至可說是竊取資料都變得比以往容易。

資料治理也會驅動企業更重視數據的整理和一致性,未來數據要變成AI,就必須更結構化的累積。一方面會加速企業進行數位轉型和過往資料的整理;也會更積極利用自動化的工具,像是機器人流程自動化(RPA)。帶來的深層影響會是企業減少內部的「淺薄工作」(shallow work,像是會議紀錄、文字繕打或表格抄錄等),讓人力投入更多有價值的「深度工作」(deep work,像是策略思考、問題解決等)。

如果還是不知道要如何面對ChatGPT帶來的改變,賴偉晏建議企業至少要做到以下三點:

第一,把營運、生產、銷售,甚至行政流程重新開箱,思考要如何更自動化、更優化;第二,盡快整理過去散落或是尚未整理的數據資料;第三,選擇適合企業規模及體質的數位工具,投入資源建置及人員訓練。

ChatGPT極可能為人類的未來帶來翻天覆地的變化,唯有準備好的企業,才可能乘勢而上,不至遭到無情的淘汰。