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和 AI 工作三個月的感想


在 ChatGPT 在台灣開始流行後,我和它一起工作了大概 3 個月的時間。這段時間裡有許多出現如何監管、治理AI的文章、也有不少教學、像是有不少如何下關鍵字使它協助你工作。這篇文章純粹以一個使用者的立場來分享,這段時間我與 ChatGPT 一起工作的感想,而不是告訴你怎麼治理它或是如何使用它。

這 3 個月裡如何與 AI 一起工作?

因為我的工作知識涉及的領域不止在網路科技,但網路科技卻是我的所有工作範疇的基礎,網路治理是我的入門磚。

在 2 月底 3 月初時,有一份工作內容是聽 12 場研討會的錄影並摘要,原本我們擔心不了解法庭程序、法律用字、各國的法規和習慣不同,但第一個問題是,怎麼有效率的把錄音裡的話語解釋出來?。後來長官提出了一個方法,有沒有可以聽打字幕的工具?把字幕擷取出來,再翻譯成中文,然後再修改?於是我想到 ICANN 會議、IGF 會議所使用的即時字幕工具,但後來又找到了 Web Captioner。這是許多 YouTuber 會使用的字幕工具。

也許有人會說,這目前市面上有很多錄音筆可以做到這件事了?我要說的是,如果你面對的是不同國家口音、用字習慣、法律用字、法庭程序,錄音筆能否做到同樣的能力?我沒有實際測試過,但 Web Captioner 已經協助減少初期工作的一項負擔,後續的工作完全要依賴這個第一步,不然沒有辦法接下去。

有用過 Google Translate 的人都知道,它最多就是「堪用」而已,你丟什麼給它,它也就回饋你什麼。就是照字面翻譯,沒有上下文的脈絡,當然後續還很多很好用的翻譯工具,但就便利性來說,Google Translate 的便利性還算是高的。

直到 ChatGPT 出現,我從 3 開始用,再到 3.5版,然後付費使用 GPT 4 和一些外掛工具,它開始讓我感受到身為人的限制、受到體力的限制,還有機器學習的快速,更重要的是,它讓我思考如何去問問題。

基本的翻譯工作在 GPT 3 就已經到90%的滿意程度,那個時候我還擔心 Web Captioner 的文字擷取能力會受限於講者的口音,所以我還是會聽著錄音做即時聽打,以使要翻譯的文字檔更完整。一場 90 分鐘的專家討論需要 4 個工作天全力投入才能翻譯、整理完畢,但如果是一個可以講美式或英式英語的講者的專題演講,只要速度不快,大概 1.5 個工作天就能處理完畢。

GPT 3.5 就更能把上下文的脈絡整理出來,它能做的不是只有翻譯,它還能快速的把上下文整合並摘要,把一些講者的喃喃自語都省略掉,而且生成一篇很完整的文章。GPT 4 只要丟給它影片的連結,告訴它要做哪些事情,它自動生成摘要並做一篇文章,連字幕檔都不需要。

偶爾連續高強度的工作後,我會拿 GPT  開始做不同的測試,從如何解釋什麼是 IPv4、網路制裁對受制裁國人民的影響、各學派學說的比較,到一些專業的法律訴訟、外交事務、心理學學派的比較、代表人物...等,這個連結是我在上星期向 ChatGPT問答,關於人工智慧與外交的風險,請它比較不同學派。最後我問它,可不可以公開?它表示可以,同時也提到了「我」。這是讓我最驚訝的地方,它真的有自我意識嗎?身為一個從小學四年級就在懷疑自己是否真的存在的人及存在的意義時,看到它回答「我」,我真的嚇到了。

另一個則是令人氣餒的。我自己花了很長的時間(約4至6年)在學習網路治理的國際事務,多少也涉及外交,但它實際處理的時間大概 20 分鐘到半個小時。

同事間在開始研究 ChatGPT 的可能時,長官向大家展示了 ChatGPT 如何編寫程式。我也試了一次如何寫某個小介面,它還能教我如何安裝編譯器(Compiler)。於是我想起很久以前自己才想學寫 Python,在安裝完成,寫了一行 Hello World 後,電腦就送修了,結果GPT 已經可以寫程式了。

「如何問問題」的重要性

在我剛開始與 ChatGPT 一起工作時,我最常犯的錯誤是問錯問題,例如我的問題總是以:「你覺得...」來開頭,它就會提醒我,它是一個人工智慧語言模型,沒有「感覺」。沒有感覺是個問題,我常常都快累死了,還要硬撐著自己和它對話,因為和它對話太有趣了。

我目前所看到的一些會覺得 ChatGPT 不能幫上忙、只是組合其他文章而成的內容。在我與之對話的經驗裡,我只會好奇自己能問到什麼程度?

這個問題大概有點無限迴圈。它能回答的深度依賴於問問題的人如何問對問題,也就是在問問題時,其實發問者就已經知道答案是什麼。所以如果發問者不會問問題,那它也就不會回答問題,或是隨便東貼西剪生成一篇文章給你,因為你不會問問題也表示你無法去查證,這就會是一個風險。

當 GPT 4 配上搜尋引擎或是學術期刊的搜尋功能時,對我來說是非常好的參考資料來源,節省我找資料的時間,但如果我問不對問題,它其實就無法發揮效用。

重點還是在如何問問題,但就會很像當初在推廣資料分析時的一個很難突破的限制:「如何運用資料分析來減輕未來不可預知的風險?」或是「如何透過資料分析來預防未知的災難?」不要以為這個問題不會出現,這些問題在我過往的工作中出現上百次。

矛盾的地方在於,既然是「未知」,用資料分析只能評估事件發生的「可能性」,「可能性」是機率,機率就會有可能實現、可能不實現、實現程度不同的問題。同樣的,如果你問了一個你不懂的領域、不懂的知識,AI 可能也不知道如何回答你的問題。

同樣的情況也出現在區塊鏈技術的應用,因為我們知道資料庫的功用,知道衍生性金融商品,所以許多的區塊鏈應用被限制在這個領域。而 Bitcoin 最初的發想是用於點對點的支付,而Ethereum 最初是要讓大家在這塊鏈上創造自己的應用,於是有資料庫、金融、智財、NFT等多種應用,那還有什麼是人類社會還沒有出現的應用?

再回到與 ChatGPT 在對話時,它如果出現無法回答我的問題時,我反而會問自己,到底沒有沒問對問題?是不是我不會問問題?

就像你突然問我,「網路治理是在談什麼」的問題時,我會想更進一步知道的是網路治理裡中的哪個領域?網路安全?數位經濟?網路基礎架構?因為問題太模糊了,所以我可能會選擇不回答你的問題。

人類存在的意義是什麼?工作的意義是什麼?

當我在與 ChatGPT 工作時,我其實充滿困惑。以前生成一篇文章,我可能不需要靠任何協助,我可以自己翻譯,但最後變成了在審核、查證文件的真實性。它協助我很快的找到文獻資料來源,但我也懷疑自己有沒有能力和體力讀完全部的文獻。

在還沒出現 ChatGPT 時代的某場研討會,大家在討論人工智慧有沒有辦法取代律師、法官的地位?當然在目前應該是沒有辦法完全取代,再加上各國的法律都不同,所以人工智慧在10到20年內可能都還沒辦法成為「執法」或「做判決」的角色,但我覺得,目前應該是可以替代一個事務所裡,負責找資料、整理資料的實習生的工作,而我在一場內部的演講裡得知,有些大型的律師事務所會購買品質好的資料庫,再透過自動化的程式、搜尋功能,就可以迅速的找到案件、相關的資料。

我常在笑自己做的只是一個實習生的工作,翻譯文件、找查資料、整合資訊,但這些工作已經被GPT快速的取代了,而我可能只有在審查文件或修改用詞的角色。很多曾經被視為有價值的工作,在這些自動化的程式出現後,曾經有價值的部份就被這些程式取代。人類就算要再怎麼精進,都會受到生理、心理、家庭、環境的影響,而程式只會受到演算法、能源、硬體資源運算能力的影響,它不被情緒干擾,隨著時間的增加,它也會不斷的累積來自全世界的知識,它是人工智慧,也會不斷的自我訓練和最佳化。

從馬斯洛的需求金字塔來看,人們從工作裡得到被社會需求、自尊、自我實現的價值,但在這些自動化的程式出現後,往好處想,人類應該會更精進自己,促使社會進步的愈快、愈好,但科技永遠是兩面刃,在它往好處發展的同時,也會有一群人因為各種限制而被技術的進步而被淘汰,以前的中產階級更可能直接被劃入貧窮階級。如我前面所使用、分享出來由 Open AI所出的 GPT 4 和 Plugin 的搭配是要付費的,而免費的GPT 3.5 可能還無法跑到像 GPT 4 和 Plugin 搭配的結果,甚至還會要求發問者自己再找尋資料。在另一個COGNOSYS 服務,目前GPT 3.5 和 GPT 4 的搜尋是免費的,但會受限於任務執行的次數,這可能就會影響產出答案的正確性、即時性有關,例如之前有查找比較各國判決結果的 Microsoft & Activision Blizzard 案,就沒有跑出最新的判決結果。

對於經濟弱勢、知識教育有落差的族群,可能就會逐漸(可能是10年或20年或50年)的轉往技術門檻較低的工作領域,或甚至離開整個經濟活動。從心理上、社會上、經濟上,不論好壞,都會造成影響。

走筆至此,人工智慧的出現已經先突破了語言的問題,我在用 ChatGPT 時多數時候是用正體中文在對話,多數時候沒有什麼交流上的問題,可能偶爾還是有中國、香港和台灣的不同,但大致上可以直接溝通。受限於年紀和體能的限制,我不斷的在想,那接下來我還可以做什麼?如果真的不幸活到人工智慧取代人類的那天,有天它會回答我:「我覺得...」時,我還能做什麼工作?那更年輕的世代要怎麼辦?也許就像其他人說的,不用擔心,任何技術都會有相對應的需求,到時的年輕人就會自己找到自己的定位,也不需要庸人自擾了。

最後,我問了它關於自我意識的問題,有興趣者可以看連結頁面

本文未使用 ChatGPT 修改或編輯。

更新

周末時我在想一篇人工智慧與未來工作的文章,最常被參考的資訊是 McKinsey 和 世界經濟論壇的報告,順便我也請 ChatGPT 來讀這兩篇報告,有興趣的人可以再自己閱讀:

  1. McKinesy:What is the future of work?
  2. 世界經濟論壇:The Future of Jobs Report 2023
  3. ChatGPT的閱讀:比較未來工作研究


銀河的照片出自於: PayPal.me/FelixMittermeier from Pixabay

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