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時論廣場》ChatGPT是天使 還是惡魔?
台灣亞太產業分析專業協進會 院士 林建甫
中信金控首席經濟學家、 台灣大學經濟系名譽教授

人工智慧研究實驗室OpenAI於2022年11月30日發布了全新的聊天機器人模型ChatGPT。厲害的是這新技術能根據用戶提示,模仿人類對話,自動生成內容。從0到100萬用戶,ChatGPT只用了短短5天。相比之下,Netflix花了3年半的時間才吸引到這麼多用戶,而Facebook也用了10個月才突破100萬用戶大關,可見ChatGPT的受歡迎程度,令人難以等閒視之。

AI(人工智慧)誕生於1956年,現在正在深刻地改變世界。1997年IBM「深藍」(Deep Blue)打敗人類西洋棋冠軍。當時在猜,要打敗人類的圍棋冠軍要100年,但是時隔20年,2017由谷歌旗下公司DeepMind開發的AlphaGo擊敗了當時圍棋世界翹楚的中國柯潔、韓國李世乭。

早期的AI就是電腦憑藉快速的計算能力,以蒙地卡羅演算法搜尋可能最好的棋步,讓IBM深藍勝出。現在AI更擁有堅強的西洋棋數據庫,已經做到當棋盤上少於9個棋子的時候,人類完全沒有辦法獲勝。

圍棋棋盤19x19的複雜程度遠勝於西洋棋。AlphaGo使用了兩個深度神經網路,一用來評估盤面狀況,一用來預測下一落子,這兩者可大幅縮減搜尋的範圍。根據 Google在《Nature》期刊發表的論文,其主要的核心技術在:一、深度神經網路;二、加強式學習;三、蒙地卡羅樹狀搜尋。其中深度神經網路的特點在於可自動產生特徵,然後利用這些特徵來做分類;再藉由加強式學習將深層搜尋的結果回饋給神經網路做修正,以進行自我訓練。這個特點使得AlphaGo及後來的進化AlphaGo Zero、AlphaZero ,非一味靠棋譜背誦模仿,而能下出自我的風格。

ChatGPT的GPT,其為「生成式預訓練轉換器」(Generative Pre-Trained Transformer)技術,已經進化到3.5代。基本作法是根據從網路上獲取的海量資料、文本,分析之後以近年蓬勃發展的「人類反饋的強化學習」(Reinforcement Learning from Human Feedback)進行訓練,並且還能夠根據上下文,用相關的人類自然語言生成回應,進行真實、流暢的對話。ChatGPT不單是聊天機器人,還能進行撰寫翻譯、郵件、文案、腳本編寫等任務。令人驚豔的還有幫助人們寫程式代碼,進行與電腦的溝通。

然而ChatGPT不是沒有罩門。正因為是基於大數據的學習模型,其問答中能給出的答案還是源之於訓練的資料,因此,只要沒有在原來的訊息集合中,都不可能給出好的答案。例如即時性的問題,如新聞、股票等,就不能獲得滿意的回覆。因此創作者們短期內還不用太擔心有工作被替代的危機。甚者,現階段的聊天機器人仍然缺乏批判性思考、道德決策能力。

另外有趣的是,當資料庫有不是確定的答案,ChatGPT也會亂猜。如果人類指出錯誤或問它是否確定?它也會認錯或狡猾回答其他的解答。另外,下的關鍵字或任務描述不同,甚至時間有幾分鐘的差異,就會蒐集到不同的資料,最終生成的作品就不會相同。這都會挑戰到學校老師對學生交的作業或作文批改時抄襲與否的研判。

由於ChatGPT的強大力量,一項調查顯示,截止2023年1月,美國89%的大學生都是用ChatGPT做作業。巴黎政治大學(Sciences Po)更宣布,該校已向所有學生和教師發送電子郵件,要求禁止使用ChatGPT等一切基於AI的工具,旨在防止學術欺詐和剽竊。

總之,如果就蒐集彙整資料,ChatGPT已經可以順應人類思考的邏輯,再以人類語言寫出不錯的作品。然而以專業的眼光,ChatGPT也還只是替人類做一些初級的工作,目前無法處理科學的研究或社會上複雜的分析工作,這些還是需要人類的深度思考、智慧和判斷力。

哲學家休謨曾說:「一切科學都與人性有關,對人性的研究應是一切科學的基礎」。因此我們也不用排斥ChatGPT,而是把它當個聰明的夥伴。隨著GPT技術的不斷發展,未來拼湊技巧、溝通表達再更進化,我們可以期待未來AI生成的文件可以為人類帶來更多的便利。

資料來源:中時新聞網

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