簡立峰小檔案
Appier與iKala董事，曾任Google台灣總經理、中研院資訊所副所長以及台灣大學合聘教授。
生成式AI的社會衝擊面有四個概念。
首先，對於白領階級的所有人，未來80分才算及格，甚至要比ChatGPT好才算及格。這是一個新的高難度門檻，以後自認是白領的人可能越來越少。
其次，在這個時代，對話式AI（Conversational AI）大家都會用，有些人不學好就會搞破壞，而且這種破壞非常難以防止。
自我審查，將使AI神經元愈來愈弱
第三，我一直在思考，為什麼OpenAI會被稱為OpenAI？原來，只有開放，才會有AI。
這一次AI的進步來自兩個角度。一是過去較常見決策性、分析性AI，例如給一張照片或人臉，AI告訴你這是誰，或你給很多數據，AI分析結果。
但現在AI是生成式的，你給它一系列命令，它幫你生一大盤內容。這是一個相反的概念，它產生新內容，而不是透過分析得到結果。
然而，要讓生成式AI進步，需要不斷使用。如果問題不明確，AI就無法學習；如果答案受限制，AI會自我審查，神經元會愈來愈少，進而影響AI表現。
「有OPEN才有AI」這件事，可能是這一次AI發展中最大的不同。
我指的是集權政府，例如中國嗎？不只。很多企業也不知道該怎麼開放AI。如果你不能讓AI開放，你就無法進步。即使有大量的資料，工程師卻不去微調（fine tune），它就不會進步。
第四，開放式AI也挑戰著資安，是否開放是一個非常困難的決定。
然而，最困難的部分是——ChatGPT已經出現了，競爭者也在不斷地改進，科技霸權已經形成了。（延伸閱讀｜數位時代，台灣如何靠資料治理實踐海洋國家冒險精神？｜李崇僖專欄）
簡立峰指出，有open才有AI——不斷使用、開放，才能加速AI發展。圖片來源：陳芳毓攝
使用：科技巨頭不說的策略性資源
關於科技霸權，在這個時間點，從台灣的角度，你的感受可能還沒有那麼大。
網路時代，我們看到全球G20中的20個強國，逐漸減為G11、G7、G2，現在甚至似乎快變成G1。在這個G1中，5大網路公司也逐漸被整合成2大網路公司，這是一個更極致的發展。
這個過程中，算力非常重要。
算力不僅是指輝達（NVIDIA）的GPU或台積電的半導體晶片，算力是基礎建設。基礎建設包含資料中心、衛星、超級電腦、所有系統軟體，以及能駕馭這些基礎設施的成千上萬名工作者。
這也是OpenAI現在所做不到的，所以必須交給微軟（Microsoft）來實現。世界上現在有五大雲端，AI必須長在這五大雲端，才能繼發展下去。
能力和數據固然是策略性資源，但網路巨頭沒告訴你，真正重要的策略性資源叫「使用」。使用才是真正的進入障礙。被大量使用的服務，能更好地了解用戶需求，從用戶反饋中微調。
以搜尋引擎為例，搜尋引擎的進步不是單純地從論文或網頁排名的進步，而是在使用過程中的實際提升。
然而，「使用」這個策略性資源，對於小型企業或國家而言很難實現。即使你擁有一個龐大的模型，如果沒有人使用和持續教育，它也不會進步。這也是搜尋引擎無法溯源的地方，可能會出現變壞、寡占，甚至對多元性和包容性帶來負面影響等問題。
最後，每個人都需要學習如何下指令（Prompting），企業也要準備學習微調。在都不了解之前，儘量把自己當成一個使用者去學習AI。
在未來的訓練過程中，找答案的能力固然很重要，但問問題的能力同樣重要，並且必須不斷提升。
簡立峰認為，人類應提升對AI下指令的能力。圖片來源：Shutterstock
這可能是一個最大的挑戰，特別是在教育方面，我們需要教育下一代如何提出好問題，這是一個很大的課題。然而，這也是中央教育最大的罩門。我們必須努力克服這個困難，因為我們正在邁向AI時代！（延伸閱讀｜如何站上AI巨人肩膀？台灣的六個應變策略）
（本文為簡立峰於3月19日人工智慧學校主辦「生成式AI衝擊工作坊」演講摘要）
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