越來越多人已見這股被喻為「第四次工業革命」的趨勢，正在挑戰社會、法律、產業等種種舊規範；所以，人工智慧學校在三月發起一場「生成式AI衝擊工作坊」，邀請不同領域的AI應用者交流使用經驗和衝擊。
這次，未來城市也邀請台灣人工智慧學校校務長蔡明順，來與我們分享他對工作坊的觀察及反思。
未來城市Podcast EP.53
▹ 未來主持人：未來城市頻道總監 陳芳毓
▹ 未來大來賓：台灣人工智慧學校校務長 蔡明順
▹ 訪談精華一次收藏：
蔡明順認為，ChatGPT讓更多非AI專業者願意開始理解AI的應用及對人類帶來的新挑戰。圖片製作：未來城市編輯部
Ｑ：人工智慧學校舉辦的「生成式AI衝擊工作坊」和過去的活動相比，氣氛有何不同？參與者是哪些人？
這個時間點——我稱之為「ChatGPT百日之後」——在ChatGPT問世百日，前所未有地衝擊人類社會後，我們來討論有哪些缺口和議題需要解決。
過往五年多來，台灣人工智慧學校累積的上萬名校友，都以理工科居多；因為，以前我們做的人工智慧多以預測型AI為主。但是，經過這100日，ChatGPT席捲國內、外的衝擊力，立即反映在這次工作坊——參與者中，七成都不是人工智慧學校校友，且年齡層從20歲橫跨至70歲。
其中還有兩個特別的現象。第一，參與者的職級和決策層偏高。第二，服務業從業者來得比過往更多，包含法律、設計、文字工作者、行銷等。這表示，這個議題已經從產業AI化，進入到AI平民化，衝擊的社會層面更深、更廣。
Ｑ：就你的觀察，工作坊參與者對於AI的態度，可以分成哪些類型？
大概可以分成四類，他們的共通點是：都為AI的衝擊而焦慮，且這個焦慮並非來自無所適從，而是因為沒有標準答案。
至於共同現象的外顯表現，則分成四種：
第一種人，是技術的早期採用者。他想來看看別人做到哪裡、怎麼做。
第二種人，好奇這個議題會對我造成什麼影響、會不會發生在我的行業裡。
第三種人，是帶著問題來的。比如說，他是遊戲業者，公司已經說這個行業必定產生巨大變化；或他是翻譯社業者，基本上可以只留50%的員工了。這些人想知道，對於AI衝擊，有什麼好的因應做法。
第四種人，是社會觀察家。他們可能是媒體工作者、學者，不會馬上受到AI衝擊；或是他的行業有法規和制度保護。但是他們在想的是：下一步，他們的工作流程、工作部門的定義，需不需要重新思考？更不要說，這一次有不少參與者是官方的政策制定者，他們也必須往長遠的方向思考。
Ｑ：這次工作坊的講者安排，也能看到你的思考脈絡——第一天，帶聽眾理解生成式AI的原理；第二天，就是產業面如何思考AI對社會的影響。你如何安排講者的陣容呢？
我思考的是，這個時間點談生成式AI，對社會、產業的影響，其實沒有標準答案。所以，我們應該讓大家有正確的認知——它到底是什麼、不是什麼。
因此，第一天上午邀請了台大電機系副教授李宏毅、SNAP Research影像創意中心資深研究科學家李昕穎，從技術層面給大家正確觀念；下午則是政大傳播學院新聞系助理教授李怡志與資料視覺化李慕約公司創辦人李慕約，分享實作者如何執行、導入工作流程，讓大家知道，「原來已經有人用到這個程度了！」
我們希望，工作坊不只是在台上拋議題，還要有更多交流；所以，第二天，我們的講者分為外向的產業面和內省的社會面。
在產業面，我邀請軟體、半導體、高教、學術、金融、遊戲、媒體等講者，請他們闡述看法和因應之道。而社會面講者不只是意見領袖，也是社會觀察家——他們的思考比一般人更深入，更能帶大家重新認知這件事，所以有人說這是「認知升級」。
Ｑ：過去幾週，微軟、Google、百度等科技巨頭都在發表AI新技術和產品；很多報導也開始強調，AI不會取代人類，但會取代不會AI的人。可是，每個人的時間有限，很難跟上所有新知及新技術，我們該用什麼心態面對這些焦慮和衝擊？
不要說聽眾，連我自己都會焦慮；因為，當一個科技變革、帶來新的作業方式，或科技提升生產力時，就會出現「摩擦性失業」。
你可以跟上去、擁抱這項科技；或者以不變應萬變，看最後發生什麼事情，再來思考與面對。這兩項態度都可以，但我的觀察是，你不妨先做這件事——用這些生成式AI自我檢視，看它對你是賦能型或替代型的科技。
賦能型科技是指，它能提升你的生產力、鬆綁勞動力，那你應積極擁抱它、將它融入工作裡。而替代性技術則是代表，它的出現已取代我的核心能力，那我不應閃躲或視而不見，而是提早轉型，才有活下來的機會。
以賦能型科技來舉例，部分中、高階主管需要龐大幕僚團體，必須花時間分工、追蹤、排程等，再蒐集、整理、分析、產出與檢視資訊，花了好幾天決定要不要用這項策略；但現在的AI工具就能完成80%的前端作業，原有的五位幕僚可以只留下一位會善用這些工具的人。
若從替代型科技來看，假設我是翻譯、設計比稿人員，我的同業已開始投入這項科技，他們的生產力提升好幾倍、成本大幅下降，我勢必馬上受到衝擊。
但我認為，未來的翻譯者還是有公信力與專業度。比方說，我們讀村上春樹的書時，喜歡賴明珠的翻譯風格，若中間換成蔡明順翻譯，味道就不對了。這意味著翻譯者應有風格的一致性、且有高價值，且這樣的人並不易被取代。但是，當你做的是技術、法律文件等規範的標準翻譯，就容易遭Google等翻譯軟體取代；這時，你該思考的是，你有哪些附加價值及轉型方式。
Ｑ：這也讓我想到，工作坊講者、資深媒體人張潔平提到，我們與年輕記者都能請AI生成採訪的訪綱、請AI將音檔轉為逐字稿；但過去10、20幾年，我們也是每天跑新聞、整理逐字稿，才累積成今日，也才能決定AI提供的內容是對或錯、哪些標題更好。這一萬小時的養成過程，若全交給AI，初階工作者的未來怎麼辦？
對於這個角度，我有另一個想法。
過去，我們指的一萬小時是指，我對單一產業累積了一萬小時的訓練，讓他從業餘變成職業，再走向專業——這個過程的確需要經年累月。但若你的工作流程本來就有AI可取代的部分，那你應該從垂直積累走向水平拓展。
也就是說，我是記者，但未來既是產業分析師，也是社會議題觀察家，更是優秀的翻譯者——以前我需要三個人，但我現在一個人就能游刃有餘地做好；因為，AI為我完成了生產、知識收集與整理等過程，而我的專業是整合跨域知識、產生價值。
Ｑ：提到AI對人類工作帶來的焦慮，我認為對企業而言，這項焦慮更嚴重。過去我們談的「科技霸權」，以社群平台為例，最後剩下一、兩個公司把持。現在我們談「AI霸權」，背後則是算力（computing power）支持；這次論壇我聽到一件深刻的觀念：「算力是矽谷的最新資本。」我們會不會走上過去20年走過的路，再度出現一位AI霸權者？這對社會又會造成什麼衝擊？
任何一個科技時代的變革，大家都會擔心讓寡頭掌握全盤。若在民主制度底下，那還可以說，大家需要透過公開、民主的過程採用、認可它；但若在集權社會，它則是握在少數手人中、可反向控制的，這時就可能出現錯誤引導。
所以，我認為可以分成兩層面來探討——你是是想用AI，還是做AI？用AI是指，不管哪一家公司做，只要對我有幫助、提升生產力，從消費者角度而言，我不會在乎它是來自美國、歐洲、台灣或中國。但從一個國家、民主、社會制度的角度，我們當然不希望它被壟斷——因為它可能會被操弄。（延伸閱讀｜如何站上AI巨人肩膀？台灣的六個應變策略）
早在七個月前，OpenAI就完成了GPT-4，且我們現在用的還不是完成版，而是閹割版。為什麼？事實上，他們發現部分技術或訊息可能傷害人；例如，教你做炸彈、自殺⋯⋯這類資訊需要貼標籤、不讓你查到，或告訴你「這個東西現在沒有標準答案」。
但若這些事情不是發生在OpenAI，而是後來追上的人，他們不願好好控管，反而打開黑盒子，那可能釋出許多有意圖的假消息、侵害人類及社會；甚至，可能造成惡意攻擊。因此，我們正觀察發展類似技術者，是否能兼顧自我約束。
Ｑ：OpenAI創辦人執行長奧特曼（Sam Altman）曾說，若發現OpenAI失控，他將收回這項服務——但當ChatGPT的服務變得又廣又深，就像現在一斷網，你是無法扛著抗議聲的，奧特曼真的有辦法做出這個決定嗎？
現在，大家雖然在用GPT-4模型，但可能已有GPT-5、6的版本，而奧特曼想的可能是這個進程裡，他該如何控制發展——兼顧躍進與被約束。
的確如你所說，微軟已推出新產品「Copilot」，且承諾消費者可以用ChatGPT產生任何文件。萬一有一天，他們沒有控制好、必須關閉功能，消費者會說：「不對啊，我已經花錢了，你要怎麼負責？」這會是商業合約的問題。
同時，一但功能推到市場上，且造成既定傷害的事實，這又該如何賠償？是OpenAI還是微軟賠償？這是我們想探討的AI衍生倫理法規議題。這件事情還沒有答案，但科技不能停下發展腳步。（延伸閱讀｜親中反美AI假新聞台遭停權！倫敦AI公司：技術不許用於政治、色情、犯罪）
Ｑ：國外都在談ChatGPT，新加坡政府也決定讓某些政府服務串接ChatGPT；中國百度也發表了「文心一言」。那台灣呢？我們接下來是不是也該發展自己的中文語言模型？算力、電力資源又該如何預備？
我覺得台灣的科技實力，不會愚昧到等大家說「你什麼都沒做」；因此，我相信對於這一題，政府、重要學者應該已經在進行中了。
其實，不論是新加坡、日本或韓國，大家都想在科技上擁有自主性——也就是別人有，我至少也要做的能力。但要不要自己做？能不能贏過ChatGPT？這又是另一件事了。
另外，如果要自己做，又該發展哪些特色？例如，文化或語系等特色。假設，台灣政府希望出一版ChatGPT，就可朝向便民、利民的公共服務。
若是企業，我們更不用擔心，因為台積電、聯發科等科技大廠，一定會做出自己需要的應用。以過去的搜尋引擎而言，我們先有了Yahoo、後來又有了Google，公司內部網站也有搜尋引擎。而我們現在能在ChatGPT查到的資訊，都是普惠性、可被揭露的諮詢；未來，企業也可能垂直發展，推出可應用內部機密文件的服務。
Ｑ：最後，我們還是回到個人——如果聽眾聽完Podcast節目，想立刻採取行動，你會建議他怎麼開始？如何踏出第一步？
我覺得可以分成三到六個月，還有一到三年。
三到六個月的時間，你可以給自己一個評估機會，到底要跟上，或之後再做；一到三年，你則可以有中長期、根本性的改變。
對於知識工作者、上班族，我認為你在未來三到六個月，一定要玩過ChatGPT；若對圖像生成有興趣，也可以去玩玩Midjourney；甚至玩玩看討論度高的生成式AI。這就像你在玩LINE、Facebook一樣，不要讓自己連討論、評估的機會都沒有。
一到三年則是指，不只玩，還要評估。當你是公司決策者、擁有者，你應思考這件事會不會對公司帶來衝擊？你的消費者、客戶行為是否變化？這時，你應該要深度理解、上課，去了解它的運作流程，並找出可以運用的技術，用來改變工作流程。
若你是公部門，因為制度運作較慢、時間週期較長，不會立刻改變。但是，新加坡、韓國、歐盟政府已經要求公務員學習，接下來可能改變面向群眾的服務，也改變與民眾互動的介面——未來不是放一個網站，你要查就來看，可能會有一個介面來回應民眾的問題。
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