ChatGPT是「巨型典範轉移」，不只帶動產業發展，也有點像當年網際網路誕生。微軟創辦人比爾蓋茲更大讚ChatGPT等新應用程式將改變世界。

聊天機器人ChatGPT去年11月推出後，僅花兩個月就達成用戶破億，成為史上成長速度最快的應用程式，帶動人工智慧（AI）軍備競賽，也讓投資ChatGPT技術的微軟有機會挑戰Google長久以來的搜尋引擎霸主地位。

到底什麼是ChatGPT？一般人如何使用？有哪些優缺點？微軟創辦人比爾蓋茲（Bill Gates）2月大讚ChatGPT等新應用程式能透過訓練改善閱讀與寫作，提高辦公效率，將改變世界。

ChatGPT是什麼？　有請「本尊」說分明
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ChatGPT使用方法很簡單，在對話框輸入想問的問題或想聊的主題，就能快速獲得一段透過生成式AI（Generative AI）技術呈現的回答。例如詢問「什麼是ChatGPT」，會得到以下答案：

「ChatGPT是一種基於GPT（Generative Pre-trained Transformer）的大型語言模型，由OpenAI訓練。它是使用深度學習技術，通過對大量文字數據進行預訓練而得到的，可以產生自然語言文本的模型。

ChatGPT是一種對話型的GPT模型，其訓練目的是讓模型能夠以自然、流暢的方式進行對話。因此，它可以應用於多種對話場景，例如聊天機器人、問答系統、智能客服等。」

從這段回答可以發現幾個關鍵字。ChatGPT的基礎是「大型語言模型」（Large Language Model），也就是具有超過1,000億個參數的自然語言處理系統，由於資料量龐大，導致開發和維護十分困難，大多數企業無法使用或訓練大型語言模型。

另一個關鍵字OpenAI是ChatGPT開發商，多年來與微軟密切合作。微軟2019年宣布向OpenAI投資10億美元（約新台幣305億元），共同為微軟雲端平台Azure開發新技術；今年1月再加碼對OpenAI進行「為期數年、價值數十億美元」的投資，相當看好生成式AI前景。

不過，開發和訓練AI需耗費昂貴成本。OpenAI執行長阿特曼（Sam Altman）去年12月曾透露每則聊天的平均成本大約數美分。OpenAI預估2023年將賺進2億美元，相較微軟長期將投資的數十億美元有明顯落差。


ChatGPT回答非萬能　恐存在偏見或邏輯謬誤
ChatGPT的優點是事先已在龐大語料庫學習，可以理解自然語言，產生流暢的對話；同時可根據不同的應用場景和需求調整，或透過修改模型架構來擴充能力。

ChatGPT只用兩個月時間就達到用戶破億，遠快於Instagram約兩年半、TikTok約九個月。在受到眾人追捧的同時，也有不少缺點待改善。

舉例來說，ChatGPT性能取決於訓練數據的質與量，為達到良好性能，需要大量的訓練數據。

其次，ChatGPT透過大量語料庫進行訓練，這些語料庫可能存在偏見，會影響ChatGPT生成文本的客觀性。有時候ChatGPT可能無法全面理解上下文語意，導致回答不符合問題的實際意圖，也可能不符合現實或不合邏輯。

OpenAI對這些缺點也心知肚明，3月14日推出更強大的語言模型GPT-4，在律師資格考試模擬測驗中，成績為應試者前10%，也就是勝過九成考生；同時具備圖像辨識能力，例如用戶發送一張冰箱內部的圖片，GPT-4不僅能正確辨識圖片內的東西，還會編造依這些東西做出的食物。

微軟已宣布把ChatGPT背後的生成式AI功能應用在具代表性的Excel、Word和Outlook等辦公軟體，能瞬間製作出會議紀錄、日曆或PowerPoint投影片等。

AI浪潮來勢洶洶　企業界迎巨型典範轉移
電信業和科技業都感受到這股AI浪潮有多大。台灣大哥大總經理林之晨形容ChatGPT是「巨型典範轉移」，不只帶動產業發展，也有點像當年網際網路誕生，原本查資料要去圖書館，有了網路之後可以隨時查。沒有ChatGPT之前，解決問題需要求助於人，現在有了「學霸同事」ChatGPT，什麼事情都可以問它，根本就是萬能助理。人類要開始學習如何使用類似ChatGPT這樣的工具，讓學習、工作和生活變得更好。

代工大廠和碩董事長童子賢形容AI仍處在「中學」階段，還沒到大學或研究所程度。AI會取代哪些產業還不可知，但是AI對於判斷圖形和聲音非常擅長，會強化科學家的判斷能力，目前還沒到取代人類的階段，大部分是強化工程師、作家和學生的學習能力。

LINE台灣資料工程部資深經理蔡景祥表示，生成式AI的回答可提供從未想過的角度，幫用戶閱讀大量資料、進行摘要，成為動腦夥伴，是相當好的工具。例如想廣告文案毫無頭緒時，過去需要大量閱讀或問朋友，現在透過與生成式AI互動，可自己慢慢釐清想法。

電子製造服務廠鴻海董事長劉揚偉指出，人工智慧生成內容服務創造更多新應用，推升雲端伺服器需求，降低元宇宙內容生成成本，促進元宇宙應用發展；此外，電動車和自動駕駛應用，也會帶動資料和數據儲存商機。

根據研究機構TrendForce統計，截至2022年，AI伺服器出貨量占整體伺服器比重近1%。2023年在聊天機器人相關應用加持下，預估AI伺服器出貨量將年增8%，2022年至2026年複合成長率將達10.8%。


生成式AI上線後超進化　站巨人肩上發展應用
前Google工程師、iKala共同創辦人暨執行長程世嘉接受《全球中央》採訪提到，原本預期生成式AI技術還要三年才成熟，不料ChatGPT提早三年推出，上線後又以更快速度迭代。

GPT先前版本的推理能力還不顯著，不擅長解數學題目，現在GPT-4已經有邏輯能力，可以看手繪草稿就產生網站程式碼。程世嘉認為，這已經足夠讓前端工程師恐慌，因為GPT-4取代了程式設計和編碼工程兩個任務。

他預期「會寫程式的機器人」接下來幾個月發展將突飛猛進，呼籲企業立刻採用AI提供加值服務，例如製造業可透過AI提升產線良率、檢測更多瑕疵，或用AI設計新的電路和電腦架構。對於有應用場域的科技公司，這會是大躍進的機會。

「AI已經不是可有可無的選項，必須當成基礎設施發展。」程世嘉直言，科技進展還在加速當中，正確的因應策略非常重要，不該再打造「台版ChatGPT」，現在GPT只有美國玩得起，台灣再走相同路線會浪費國家資源，應該考慮「站在巨人肩膀上」發展相關應用，「千萬不要站在巨人腳邊，一定會被踩死」。


台灣發展AI對話引擎　「不必跟ChatGPT一樣」
在產官學共識下，國家科學及技術委員會3月30日宣布將推動台灣發展「可信賴AI對話引擎」，提供一個讓政府、業者在各自專屬需求與領域下，可應用的對話模型，並預期在不同階段逐步釋出預訓練模型。

台灣人工智慧實驗室創辦人杜奕瑾分析，「台灣如果做一個跟ChatGPT一樣的東西，就沒有什麼意義了」。台灣具備演算法和算力相關能力，可以訓練大型語言模型，但需要有人「做莊」，把本土語料集結起來訓練模型，打造讓產業可以信賴、快速的解決方案。

杜奕瑾認為，台灣自行發展生成式語言模型，比較偏向「防守」性質。OpenAI開發的ChatGPT已經變成一種商業AI模式，如果倚賴OpenAI的AI服務，可能以後會變得沒有選擇，就像台灣很多數位服務都依賴國外業者，有一點「數位殖民地」的感覺。

他建議以台灣的場域和應用為主，去訓練自己的大型語言模型，就像台灣人工智慧實驗室訓練語音辨識模型「雅婷」的思維，如果拿國際上的語音辨識模型用在台灣，對於中文、英語和台語夾雜的語音，辨識能力並不好，才決定自己訓練模型，目的是為了解決台灣的需求。

杜奕瑾直言，「如果未來語言模型都由某幾家公司提供，可能會變成超級強權。當一個技術成熟，你又太倚賴某一家公司的話，會有一些壟斷的風險」。


AI搶飯碗也創造新工作　衍生學術倫理疑慮
高盛集團最新研究顯示，隨著ChatGPT等人工智慧產品問世，全球多達3億個就業機會可能受影響。勞動力市場可能發生變化，從歷史上看，科技進步會使工作變得多餘，但同時也會創造新的工作機會。

高盛分析美國及歐洲就業市場，約三分之二的工作在一定程度上恐受到自動化影響；受影響最嚴重的國家為香港、以色列、日本、瑞典和美國。

另一個值得關注的議題是學術倫理，教師擔心這項科技可能助長作弊和剽竊等行為。

香港大學一度宣布，禁止所有課堂、作業和評估中使用ChatGPT或其他AI工具。臺灣學術倫理教育學會則主張以開放、包容態度接受新科技發展，但也要了解科技的侷限，建議大專、研究單位在制訂相關規範時，須多面向討論溝通，說明可用或禁用的情境。

臺灣大學3月13日公布「針對生成式AI工具之教學因應措施」，建議師生先溝通，釐清課程使用AI工具規範，最好也明白標示在課程大綱內。

臺大也提出，目前已有多款偵測工具可用來判斷學生是否在作業中使用ChatGPT。不過臺大提醒，如果生成內容經過修改而不是被直接使用，偵測的困難度更高。同時，由於AI生成的內容為隨機文字組合，即使偵測工具判定作業中有使用AI生成的文字，也無法提供確切的證據，教師應謹慎看待。