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ChatGPT支援中文嗎？如何用得更順手？
ChatGPT目前支援中文，雖然速度比不上英文，但仍舊堪用。到底這個由Open AI開發出的超強聊天機器人是什麼？有什麼隱藏版用法，可以協助台灣人跟它說中文，溝通更順暢？其隱憂與爭議又是什麼？在此《遠見》一文完整更新。
【12/22更新】
最近不少中文網友都加入了使用ChatGPT的行列，雖然這個超強聊天機器人中文也通，不過，要怎麼把ChatGPT用得更加順手？也有撇步。在此整理GitHub上awesome-chatgpt專案列出的要點，可以幫助你成為更好的「AI 施咒者（AI Whisperer）」，溝通更順暢。
─到處都可以用ChatGPT：迷上ChatGPT，到哪裡都想跟它聊天嗎？網頁版以外，有瀏覽器的擴充套件（extensions）、桌面應用程式，都可以使用ChatGPT。覺得孤單寂寞嗎？沒關係，有人做出串接Line的聊天機器人，讓你不怕Line沒有新通知。
─分享聊天紀錄：和ChatGPT的談會很精彩，想跟朋友分享嗎？利用擴充套件，就能分享和ChatGPT的聊天紀錄。
─讓ChatGPT扮演不同角色：想不到能和ChatGPT聊什麼嗎？請參考ChatGPT能扮演的角色，像是面試官、旅遊建議、體育解說員，從此不怕沒有專家可以請教。
11月，人工智慧研究實驗室OpenAI釋出對話式語言模型ChatGPT，因為它的用途廣泛、效果強大，因此迅速走紅，一週內就衝出百萬用戶。根據官網的介紹，ChatGPT可以跟使用者對話、回答問題，若是使用者的論點中有錯誤，它也能指正。
目前開放給民眾免費使用的ChatGPT還在測試階段，不過已經有許多人發掘出它的有趣應用，除了對話以外，有學生拜託它回答大學理論課的申論題，也有工程師麻煩它寫程式，或者要求它吟詩作賦，而ChatGPT來者不拒地照辦──品質還驚人地好＊（註：ChatGPT並不是真的有求必應，若使用者輸入的內容和仇恨言論、暴力、犯罪等主題有關，ChatGPT不會做出回答，還會提醒使用者這違反了平台的規範。）。
ChatGPT究竟是什麼？為何能有此表現？除了當槍手、做代筆作家以外，ChatGPT還有什麼「用法」？《遠見》整理ChatGPT的用法和其橫空出世的脈絡及現況，帶你一次看。
目錄
●ChatGPT究竟是什麼？
●為何ChatGPT如此厲害？
●ChatGPT有什麼用法？
●ChatGPT支援中文嗎？如何用得更順手？
●ChatGPT有何隱憂？
ChatGPT究竟是什麼？
ChatGPT的開發者是一家專精於人工智慧的組織OpenAI，OpenAI曾經推出輸入文字便能輸出圖像的DALL-E、給定音樂風格和歌詞就可以產出音樂作品的Jukebox，以及2020年推出時震撼全球的語言模型GPT-3。
根據OpenAI的介紹，ChatGPT就和先前曾推出的「打電動機器人」OpenAI Five一樣，都是透過由人類提供回饋的增強學習（reinforcement learning）訓練而成。增強學習的原理類似小朋友在玩電動遊戲，即使在場沒有成年人指導，幼童仍可以在不斷的試錯當中，藉著每次挑戰所獲得的正向與負向回饋，找到能夠通關的策略。
訓練ChatGPT時便是仿照上述概念，OpenAI先請模型的訓練者們同時扮演使用者和人工智慧助手（即現在的ChatGPT）的角色，創造一定數量的數據，讓機器認識到對話的基本策略。接著，為了讓機器學到相對較佳的對話內容與模式，訓練者會扮演使用者向機器擔任的人工智慧助手發話，此時訓練者會提供建議幫助機器撰寫回答。
為了讓機器「學習」，訓練者會擷取機器撰寫的不同語句，接著「告訴」機器回答內容的品質高低。這些線索有如「小朋友齊打交」的正向與負向回饋，機器可以藉此改善產出，並回頭更新其產生回答的策略，就這樣一步一步的離成品邁進。
為何ChatGPT如此厲害？
2016、2017年，AlphaGo接連擊敗圍棋名宿李世乭與柯潔，引發世人們熱議，然而，那畢竟是用途相對狹隘的弱人工智慧（weak AI），相較於在圍棋界獨孤求敗的AlphaGo，ChatGPT的應用場域顯得貼近生活，離泛用、接近人類的強人工智慧（strong AI）更進一步。
不過，ChatGPT仍屬於弱人工智慧的範疇，它的設計目標是模仿人類的對話，背後的運作原理與人類的邏輯推理不同，而是從預先訓練的資料中找尋能夠對應的素材，多番拼湊後產生回答。但是，對一般人來說，機器能夠如此流利的和人們交談，就已經足夠驚人。
ChatGPT的優異表現，很大部分要歸功於它所站立於上的巨人肩膀，也就是GPT-3。
2018年，OpenAI發表論文，主要在討論如利用所謂「通用預訓練（generative pre-training，簡稱為GPT）」改善模型對於語言的理解，這個方法成功克服了當時機器學習研究者的痛點。
對投身人工智慧領域的產學界人士來說，即使技法再精妙、運算資源再豐沛，還是必須投入人力標注資料。舉例來說，在訓練機器判斷醫療影像時，想讓機器向醫生「學習」何謂罹患疾病，就必須讓機器知道每張照片對應到的標籤是陽姓或者陰性。
然而，若要拜託醫師花時間逐一標記影像，必然耗費巨大的人力成本。不只是影像辨識，其他領域亦然，機器生成的文字品質如何改進？人工智慧給人資的履歷篩選建議會不會有遺珠？？這些都仰賴人類實際的回饋。
然而，GPT就厲害在它能夠基於無監督（unsupervised，指沒有標籤）的數據，建立起通用的語言模型，接著再針對有監督（supervised，指有標籤）的特定任務逐步微調，如此一來，便成功通過當時科學家遇上的瓶頸。
當然，使用無監督的數據生成模型說來容易，但實務上的挑戰甚巨，因為訓練模型需要大的運算能力，這意味著燃燒資本。
就第一代GPT模型來說，預訓練的數據量達到約5GB，使用到的參數接近1.2億。隔年（2019）OpenAI發表GPT-2，預訓練的數據量暴漲，直接衝高到40GB，使用到的參數更是來到15億。OpenAI並沒有停下腳步，在2020年又釋出了GPT-3，這次的數據量翻了千倍，達到45TB，而參數量也升級到1,750億。
OpenAI並沒有公佈訓練GPT模型所投入的資金。但就深度學習企業Lambda Labs的首席科學家推測，若是利用最便宜的雲端運算服務訓練GPT-3模型，需要花上至少460萬美元、耗時355年才能訓練完成。
ChatGPT有什麼用法
就跟兩年前的GPT-3一樣，除了寫作業、寫程式以外，ChatGPT也有更多元的有趣應用。
我們實際請教ChatGPT「有什麼使用人工智慧產出文字的酷方法」，ChatGPT「稍作思考」後，針對自身的用途，提供寶貴建議，以下為ChatGPT產生的文字：
-生成創意文字：人工智慧演算法可以訓練大量文字，如書籍和詩歌，並可以生成原創的故事或詩歌。
-翻譯語言：人工智慧演算法可以訓練翻譯一種語言到另一種語言，讓不同語言的人更容易溝通。
-摘要文字：人工智慧演算法可以用來自動摘要長文件，讓人們更容易快速理解主要思想。
-寫個人化的電子郵件：人工智慧演算法可以訓練生成個人化的電子郵件，根據人們的興趣和喜好。
-生成新聞文章：人工智慧演算法可以訓練生成特定主題的新聞文章，讓新聞組織能夠快速製作各種主題的內容。
其實，ChatGPT能派上用場的地方遠遠不止如此。它能夠針對使用者提出的決策提供具體建議，例如週末旅遊該去綠島還是台北、明天中午應該出門買午餐還是叫外送等。另外，它也會講笑話、說故事，或是幫助創作者完成對特定要求的描述。
ChatGPT有何隱憂？
美國已經出現一位哲學系教授發現學生利用ChatGPT交作業的案例，雖然教師憑藉專業和目前ChatGPT行文方式，成功辨別報告不是真人所寫，但教授擔心，隨著機器日益強大，總會有人力無法辨別的一天。
另外，ChatGPT也有被用來生產大量虛假訊息的可能性，因為ChatGPT產出的文字可讀性和邏輯都達到一定標準，若是利用其編造似是而非的內容再到處傳散，很有可能造成社會動盪。為了因應ChatGPT的潛在惡意應用，OpenAI的客座研究員表示，已經在著手研發將浮水印加在ChatGPT產出文字的方法。
除了擔心老師們以後再也無法分辨作業是誰的產出之外，已經出現了人工智慧技術壟斷的相關討論。無論是Google的BERT，或者是OpenAI的GPT，不僅頂尖科學家要投入心血，企業更要挹注大筆資源，才能打造出厲害的模型。
然而，這是個富者愈富、貧者愈貧的世界。隨著大企業開發出一個又一個新的模型，能夠像是這次ChatGPT一樣，從人們的踴躍試用中得到更多回饋，進而改進其模型，而機器學習領域又是一個殘酷的世界，只有表現好的模型才有話語權－這又回頭仰賴企業的資源，因此直到今日，能夠開發出此類巨型語言模型的企業屈指可數。
就像科技作家「演算法決定世界」的預言一樣，人工智慧也把持在少數企業手中。這會為我們的生活帶來什麼樣的影響？是否會出現科幻小說當中的常見情節，日後人類的生活會被少數科技菁英與機器所主宰？我們必須關注人工智慧發展中的壟斷問題。
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