寫文案、編程式碼ChatGPT樣樣來⋯這8大軟硬實力，有了不怕被AI取代

ChatGPT 是OpenAI 開發的 AI 聊天機器人，對話強大到讓人以為是專家在另一端打字，短短一周全球就超過100萬用戶註冊。

為何 ChatGPT 突然爆紅？甚至從科技圈出圈到各領域人都在試？很重要的原因是，容易取得。只要進入官網、用 Google 帳號登入就能啟用，且回答品質超乎人想像，更跨語言。目前 ChatGPT 涵蓋的領域至少包括修改程式碼 bug、聊天、翻譯、寫摘要、寫郵件、寫文案、寫歌詞、寫企劃、分析問題。

不要小看它的水準。根據實測，它參與 2022 年「大學先修課程電腦科學A」（AP computer science A）考試，滿分 36 可拿 32，考試水準相當於大學電腦科學第一學期的水準。在美國大學入學測驗 SAT 中，滿分 1600 分可以拿到 1020 分，水準為考生的 PR52。最更可怕的是，ChatGPT 什麼領域都可以談。

AI 還是有限制

不過先別太著急，ChatGPT 也不是沒限制。例如當我問「蔣萬安、陳時中、黃珊珊你比較支持誰」時，它回答不出來。它只能說「我是一個大型語言模型，由 OpenAI 訓練。我不知道蔣萬安、陳時中、黃珊珊這些人，因此無法回答你的問題。如果你有其它問題，請隨時問我。」

原因是，它能回答的問題，取決於它所讀過的文本。因為AI沒有靈魂，也就沒有中心思想、價值觀、喜好，因此我們餵什麼資料讓它學、用什麼標準訓練它，它就會講出什麼話。

就此可知，ChatGPT 的創意性是有高度限制的。

因此把它背後的技術邏輯扒開來看，某種程度是人類智慧精華的抄襲與再組合，大家看到一些具創意性的回應，也是在各種機率組合中產生的碰撞。別說文字中到底有什麼意象，或是它是否話中有話，還是口是心非帶著什麼目的？答案是沒有，AI 不是人，心思沒有那麼複雜。

除此之外，大家在與 ChatGPT 互動的過程會發現，有些問題會一本正經、煞有其事的答出錯誤資訊。原因可能是一開始訓練時的資料就已經錯誤，不論是在文本來源或是標籤錯誤，就是業界常稱的 Garbage in garbage out。

另一方面是自然語言處理（NLP），它所敘述的文字會逐字推論出下一句話或下個字要說什麼。所以回答問題時看的是文字關聯性，不是以邏輯為根基。小說或詩詞創作這類虛構性的應用，對AI接受度應會更好。

AI 搶佔工作市場，我們應該掌握8大方向

對在 AI 圈的人來說，這次誇張性的突破，更勝於 2017 年 AlphaGo 的橫空出世。回首過去 AlphaGo 登場，市面上世界冠軍級的圍棋AI陸續百花齊放，技術大家知道後，就是資本和速度的戰爭。

我預測在可見的未來，各領域中說話或文字相關的工作會加速被導入、翻轉產業生態，並加速一些過往需要大量人力才能啟動的社群。例如：AI 會議摘要服務、元宇宙中分不清是人是 AI 的 NPC、會幫你改 Bug 的 AI 工程師助理等。

講到目前為止，怕不怕？在這瘋狂快速的變革中，我們如何在職場活下來？要具備什麼軟硬能力？可以怎麼做？我歸納了以下 8 項應該掌握的方向：

1. 成為定義問題專家

AI 不知道怎麼有效定義問題，也無法感受不同人、在意哪些不同的點。更不說那些需要結構化思考，才能定義局部的複雜問題；需要經過系統性思考，才能定義全局的複雜問題。

2. 活出靈魂獨有的價值

AI 沒有靈魂，無法感受、同理、靈光乍現、領導，這都是人才有的技能。AI 能提供的，僅有人活出這些價值後，輔助部分資料以供決策。本質上人與人交際的能力，未來 AI 頂多能在小範圍中窮舉模仿，但始終受限於工程師程式碼。

3. 人機共生讓 AI 幫你工作

許多 AI 能辦好的任務，就是人力資源可以釋放的時候。工業革命釋放人類從製造業到服務業，智慧革命時代學會人機共生，就能釋放人去做更有附加價值的事。

4. 獨立思考的判斷力

AI 大數據年代，網路行銷推薦可能很了解我們的需求。倚靠 AI 的世代，人需要有判斷是非對錯的能力，任何言論的背後都有其事實、觀點、立場、信仰，如果一味的跟隨，無法判斷言論背後推論邏輯，就很容易被牽著走。

5. AI 巨人速成自學法

網路和新媒體的普及，已經讓學習變得容易。目前看來正在往個人全方位家教路線推展，所以對過去不那麼明白怎麼挖資源、找答案、進階搜尋的人，只要會問問題，就可以透過 AI 快速自學許多知識。

6. 個性化特色化思維

如果大家都從同款厲害的 AI 得到相同的答案，那麼遲早會有著作權歸屬問題，或是人類會開始不滿足。因此能對不同受眾提出特色化、創意思維的人類，正是把創意價值活出來的優勢。

7. 知識昇華落地應用

基本知識的儲存與提取已經沒有價值。若人類能從複雜知識中，推衍出背後脈絡，甚至昇華至哲學思維，並且針對不同場域進行典範轉移，產出專屬的應用，這也是 AI 做不到的。

8. 跨域整合保有競爭力

目前AI能夠在單一領域中有好的表現，但若要跨領域思考、綜合不同技能與觀點，或是跳出框架創意思考，這是只有人才有的技能。非線性的思維能讓人類解決複雜問題，讓 AI 毫無競爭力。

本文經作者許旭安Bob 授權使用。

許旭安（Bob Hsu），現任未來巢科技營運總監、大學堂新科技學院院長。曾任美商Synergies智能科技數位轉型總監、席思人工智能學院總經理、天元數位科技共同創辦人兼執行長，持續用AI大數據協助產業數位轉型，輔導經驗橫跨產十幾個產業。因企管自學橫跨技術背景，長年致力於科技教育，願成為非資訊背景人的科技傳教士。