知己知彼，深度解析 ChatGPT 的開發核心與多元應用場景
要掌握 AI 對 HR 領域的深遠影響，必須先理解 ChatGPT 的開發初衷與核心技術能力。孫弘岳教授指出，這款強大的生成式 AI 發展至今，已演進為具備以下關鍵功能的全方位工具：
- 智慧搜尋與即時資訊獲取：整合搜尋引擎（如 Microsoft Bing 已導入 GPT-4 技術），能精準查詢專有名詞、歷史事件及即時資訊。
- 自然語言對話與情境分析：深入分析使用者輸入的脈絡，提供自然且邏輯一致的對答回應。
- 高效商務通訊自動化：能針對複雜信件內容，快速生成高品質的專業回覆郵件。
- 長篇文本摘要與數據結構化：具備強大的資訊提煉能力，能將冗長資料進行分類、條列，甚至自動轉化為結構化表格。
- 跨國語言翻譯與文法優化：除了精準的語言對譯，更能自動偵測文法錯誤並提供專業的修正建議。
- 創意內容生成與藝術創作：透過關鍵字輸入，即可進行故事創作、詩詞或歌詞等感性內容的產出。
- 技術支援與程式開發：協助開發者編寫特定功能的程式碼，並能高效執行程式除錯（Debugging）。
史上增長最快！解密 ChatGPT 如何在 2 個月內突破 1 億用戶？
ChatGPT 的問世被視為科技史上的奇異點。根據瑞士銀行 (UBS) 的研究報告指出，ChatGPT 僅花費 「2 個月」，活躍用戶數即突破 1 億大關，創下史上增長最快的應用程式紀錄。相比之下，同樣達到此里程碑，TikTok 花了 9 個月、Instagram 歷時 2 年半，而 Facebook 則耗時 4 年半。 孫弘岳教授深入解析了 ChatGPT 從 1.0 到 3.0 的驚人演進史：
- 2018 年 ChatGPT 1.0（啟蒙期）： 開發團隊餵入約 5GB 的資料量（相當於 7,000 本書），讓模型初步學習人類的文句結構與用字遣詞。
- 2019 年 ChatGPT 2.0（成長期）： 資料量提升至 40GB。團隊發現了關鍵的「規模法則 (Scaling Laws)」——只要提供越龐大的閱讀資訊，AI 的生成與回答能力就越強。
- 2020 年 ChatGPT 3.0（爆發期）： 資料規模呈現指數級爆炸增長，達到 45TB。此時的 AI 已具備驚人的知識庫存。
由於以人工標註答案耗時又燒錢，開發團隊決定讓 ChatGPT 模擬人工選答案的方式，自我訓練、不斷優化再優化，也就是進行讓 ChatGPT 進行深度學習，後來 ChatGPT 4.0 推出，果然技驚四座。
當心其侷限性！ChatGPT與任何AI的使用說明書
縱使ChatGPT看起來無所不能，不過有利就有弊，使用者可能會發現 ChatGPT 時常會「一本正經地說幹話」，孫弘岳教授引用華頓商學院教授 伊森‧莫利克（Ethan Mollick）所說：「學會使用AI是一種新技能，但像 ChatGPT 這種 AI 工具有侷限性，這是大家必須了解的。」
強調既然瞭解到使用 ChatGPT 或任何 AI 已經成為檔不住的趨勢，那更重要的就是必須先了解它們的侷限性。
同樣的，美國知名哈佛大學（Harvard University）針對ChatGPT也給了學生們幾個使用注意事項：
- ChatGPT不是查資料的工具：因為不會顯示reference（參考來源），寧可使用Bing（有參考來源）。
- 不要在不具備專業知識的領域使用ChatGPT：使用者必須有鑑別資料正確性的能力。
- 對ChatGPT的回答需驗證其正確性。
SHRM 調查：ChatGPT 賦能 HR 的十大關鍵應用場景
ChatGPT 可以協助 HR 做哪些事呢？根據美國人資協會 SHRM 的調查顯示，ChatGPT 最常被使用的場景如下：
- 建立招募標準作業流程
- 完成報到與人事文件程序
- 協助撰寫人力資源制度規章
- 撰寫工作說明書與招募文案
- 產生執行HRIS（人力資源資訊系統）的指令編碼與設定
- 分析會議重要資訊、情緒、參與者
- 根據法令變更及更新所有人資文件
- 診斷薪酬分配是否符合公平就業法
- 協助評估員工績效表現和建議評等
- 快篩員工心理狀況並發出警示訊息
此外，孫教授也引用知名管理大師 David Ulrich，對於 HR 未來工作所也的一篇文章，文中分享他認為「AI 無法取代 HR」的四個原因：
- AI 過於強調過去而非未來
- AI 傳達的是標準而非指導
- AI 產生的回應偏向通用性的回答，無法針對個人客製化
- AI 只能提供概括性概念，無法提供未來具創造性的想法
AI 難以做到的這四個面向，正是 HR 在工作時應好好發揮、集中心力提供價值的地方
AI 如何重塑白領生產力與勞動市場版圖？
在 AI 浪潮下，HR 的核心價值正轉向 AI 難以取代的感性與策略面向。根據 MIT（麻省理工學院） 針對 ChatGPT 對白領工作者影響的初步研究，AI 的導入正觸發一場深刻的生產力革命，其具體影響可歸納為以下三大關鍵發現：
1. 生產力的飛躍：工時縮減與品質提升
研究數據顯示，使用 ChatGPT 的白領工作者能減少約 37% 的工時，且工作品質顯著提升 20%。最值得注意的是，AI 展現了「縮短差距」的特性，能有效拉近一般同仁與績優工作者的能力表現。此外，AI 的輔助不僅提升了文字技能，更顯著增強了員工的自我效能感與工作滿意度。
2. 職業風險警示：高學歷白領的首波衝擊
研究強調，AI 與白領工作者的關係將從「互補」轉向部分「取代」，這可能導致雇主的人力需求結構發生改變。數據指出：
- 關鍵影響規模：約 80% 的工作者將有 10% 以上的任務受 AI 影響；而 19% 的職業更有高達 50% 的任務將被 AI 取代。
- 高風險職業清單：翻譯、潤稿、會計簿記、稅務審計、法院書記、數據分析、區塊鏈工程師及記者等職業將面臨最大衝擊。
- 學歷門檻翻轉：目前數據顯示，越需要碩士或大學學歷以上的職缺，被 AI 取代的風險反而越高，而體力型或高互動性的藍領工作則受影響較小。
3. 勞動市場的未來：取代與創造的長期博弈
AI 對勞動市場的影響將持續數十年且難以精準預測。雖然 AI 正逐步取代部分高薪白領的任務，但同時也正在創造全新的工作機會與職能需求。
原來 AI 可以這樣玩！ ChatGPT 三大實戰應用
理論之外，AI 究竟如何落地？孫弘岳教授在講座中親自展示了 ChatGPT 結合相關擴充套件 (Plugins) 的有趣實驗，為 HR 與職場工作者示範了提升效率的具體路徑：
- 一鍵生成專業簡報 (AI Presentation Generation)：不再需要從零開始排版！教授展示了如何利用 ChatGPT 搭配簡報套件，自動產出一份主題為「運用 ChatGPT 進行履歷篩選」的完整簡報。AI 不僅能自動規劃大綱，更能瞬間生成每一頁圖文並茂的內容，大幅縮減製作時間。
- 智能履歷健檢與診斷 (Smart Resume Diagnosis)：針對求職者與招募端，ChatGPT 化身為最強職涯教練。只需將職位描述 (JD) 與個人履歷輸入系統，AI 就能進行精準對比分析優劣勢盤點及履歷改善建議。
除了上述，孫教授也嘗試以「剪映」自動找圖片素材、配音、上字幕生成影片；用「DID」把一張人物照片和一段文字變成能開口說話的影片，雖然看起來有些詭異、不自然，但仍是個有趣的嘗試。
如果你是 ChatGPT 的初學者，不太會下指令也不用擔心，孫教授還介紹了兩個外掛，直接幫你把指令都統整好，只要點選即可使用，非常方便：AIPRM for ChatGPT、ChatGPT 萬能工具箱（中文介面）。不僅如此，除了 ChatGPT，還有其他選擇，即 Google 開發的 Claude+，使用者可以用 POE 來比較 ChatGPT 和 Claude+ 兩種 AI 機器人的回答。
ChatGPT 只是序幕：迎向「生成式 AI」百花齊放的職涯新局
孫弘岳教授表示，ChatGPT 只是生成式 AI 的一個代表作，現在已經有越來越多的 GPT（Generative Pre-trained Transformer，生成型預訓練變換模型）如雨後春筍般問世，未來許多職業都將重新定位，這既是挑戰也是機會，大家都應該學會如何使用 AI 來更好的展現自己。