本文重點：
- ChatGPT在行政服務的應用：為提高行政效率，中研院在ChatGPT協助下開發了AIG-FAQ網站。該網站利用AI技術從各種行政法規中自動生成問答，並標註法規資料來源。這項創新提高了行政效率，並有助於整理和檢視行政法規。
- 工作流程與自動化的重要性：中研院意識到，要讓AIG-FAQ網站內容長期應用與擴充，技術階段的全自動化至關重要。為此，他們確立了一個工作流程：業務單位將法規整理成excel檔案，加上分類標籤後，由ChatGPT生成問答。
- 嘗試多元應用：中研院除開發FAQ服務，還試驗了其他幾種AI應用，包括：利用OpenAI Whisper做會議逐字稿秘書、使用ChatGPT協助社群小編撰寫文案和摘錄文章金句，以及利用AI技術進行中研院科普影音加值等。
- 找尋合作對象和業務的方法：中研院資訊處尋找合作對象時，考慮了該單位對新技術的接受程度、過去合作經驗以及導入新技術的迫切性等因素。選擇合作業務時，策略是先選擇「影響力大且複雜度小」的業務，再考慮觸及率高且複雜度高的業務。
- 著重創新和創意：進行AIGC（AI生成內容）時，中研院強調不應該僅僅為了使用AI而使用AI，而是要以解決問題為主要目標。他們認為，善用各種資訊技術工具和多元組合配置，其中的創意比工具本身更重要。
以下是中研院資訊服務處處長陳伶志的分享：
ChatGPT問世以來，生成式AI新工具和方案不斷推陳出新，這段時間大家應該都過得很辛苦；以前我們可以好好睡一覺，但現在睡醒後，卻發現再也學不完了。
現在我們需要學習的新事物，是以往的好幾倍以上，使我想到中研院前院長胡適曾經說過，「不做無益事，一日當三日。」生成式AI技術應用進展飛快，在我們預料之外，今天就來談談，中研院同時作為公務機關和大型機構，如何應對這波人工智慧浪潮，以及如何實現這些改變。
FAQ自動生成加速行政效率，AIGC專案如何落地？
首先，我們希望ChatGPT在控制的環境下，處理行政服務的常見問題。作為一個大型機構，中研院有各種行政法規，散落在網路上不同位置；這些資訊時往往不容易找，有時連承辦人也不知道存放在哪裡。
ChatGPT是一個非常適合歸納問答的工具，所以第一步，我們請各部門開始協助整理行政服務相關說明，供ChatGPT爬梳；第二步，要求ChatGPT假裝自己是使用者，對這些法規說明提出問題，再按照規格生成出解答；最後，我們記錄這些一再重複的過程，產生許多一問一答的內容，完成這個AIG-FAQ網站。
ChatGPT生成問答內容時，也一併標註法規資料來源，提供使用者參考。圖片來源：截自AS FAQ網站
生成問答後，業務單位會人工核實內容，這個過程還發生一個插曲。
在資安專區，中研院有一份不建議使用的中國廠牌資通訊設備清單，ChatGPT就發問，「如果我已經安裝了這些的話怎麼辦？」自動生成的回答，我們卻無法提供相關資訊。這使我們發現法規的盲點：只提到不能用哪些廠牌，卻從未告訴使用者「若已有這些設備該怎麼辦」。
ChatGPT的發問，往往是一般人的疑問。回推來看，FAQ產生器還意外找出現行服務規定不清楚的地方，幫助我們修訂法規。
為長期應用擴充AIG-FAQ網站內容，若由資訊單位做「一條龍」服務，這就會變成資訊單位的業務；但即便我們的量能再充沛，也無法吃下一個又一個任務，因此技術階段勢必得完全自動化。
陳伶志指出，工作流程設計與技術自動化是專案能否走得長久的關鍵。圖片來源：截自陳伶志簡報
示意圖最左方是業務單位，負責將法規整理成excel檔案、加上分類標籤，送到資訊單位設定的程式生成問答後，經過一連串資料轉換，就能快速擴充網站內容。整個工作流程中，業務單位蒐集法規得耗點功夫，後續程序，資訊單位則已完成全自動化。
這是一個可以走得更長遠的工作模式，對於資訊單位不會造成太大負擔，還留有餘裕去開發下一個功能。
目前上架的版本中，我們還透過Google Translation的API，提供英文和多國語言版本，並提供查詢功能；雖然介面還不是非常精緻美觀，不過內容都能夠自動化生成。
中研院同時還做了這三項嘗試：
如何找出最適合AIGC的合作對象和業務？
大型機構資訊單位推動新政策，除了需主管支持，尋找內部合作單位時，也需了解該單位對於新技術的接受程度。畢竟引入新技術一定需要磨合，因此，過去的合作經驗也可納入參考依據。
導入迫切性也影響合作單位動機。我們可以想像，若有單位經常接到客服詢問電話，那一定非常希望參與推出FAQ服務。例如，主計室在瞭解這份計畫後，馬上表示想第一個導入。另外，業務本質也是導入評估指標之一，像是負責媒體公關的秘書處就表達希望跟上這波新潮流，把新科技帶進社群小編的工作流程。
陳伶志分享，在尋找業務合作對象與導入業務時，依照目標訂定策略排序。圖片來源：截自陳伶志簡報
總之，在挑選合作業務階段，我們的策略是「優先選擇受眾觸及率高」的業務：先做影響力大、複雜度小的事情；其次才是觸及率高、複雜度高的業務。依此類推排序，希望讓生成式AI帶來的改變發揮最大效益。（延伸閱讀｜「研究理論也要能接地氣！」 技術宅陳伶志成中研院研究員）
寧可只踏第一步，但一定要走得穩
這段期間我們深刻體認到，大型公務機關不只規矩多，動起來也慢，若要啟動較大的創新，起頭很重要——寧可一開始走得很小步，但一定要走得很穩，小成果才有大進展；建立起優良典範，才有辦法邁向第二步。
同時要記得，不要為了AIGC（AI generated content，AI生成內容）而AIGC。當大家都在談AIGC，很容易就會聚焦在用什麼工具完成事情；但不要忘記，我們的目標是要解決痛點。不是每個環節都要用到AI，善用各種資訊技術工具，做多元組合配置，這其中過程的創意比工具還重要。著重在創意而非工具，才能讓AIGC創造更多價值。
推動過程中，我們觀察到行政氛圍的改變，不僅陸續有業務單位主動找上門，也發現行政同仁開始主動參加AIGC活動、玩AIGC工具，主動告訴我們痛點與需求，一起發想點子。
一個人雖然走得快，一群人才能走得遠，創新需要呼朋引伴。大型機構之所以複雜，就是「上有政策、下有對策」；大家都能講得一嘴好AI，但唯有實際在組織內落地、磨合，才能真正驗證與新技術有效協作的可能。（延伸閱讀｜別人怎麼用ChatGPT改變工作流程？台灣最大生成式AI年會一次解密）
（本文為陳伶志於六月三日人工智慧學校主辦「生成式AI衝擊工作坊夏季場」演講摘要）
