Yahoo奇摩新聞 【AI大軍來襲4-2】一篇Q&A看懂聊天機器人
人工智慧（AI）實驗室OpenAI去年11月發表ChatGPT，在全球掀起一場AI熱潮，不僅Google、微軟等科技大老紛紛發表自家模型，各界也熱烈探討應用方式。《華爾街日報》整理相關資訊，一窺堂奧。
●ChatGPT是什麼？
ChatGPT是OpenAI推出的人工智慧模型，通稱聊天機器人（Chatbot）。ChatGPT能和用戶對話，上知天文下知地理，能聊流行音樂也能談程式碼。
ChatGPT能夠以網路上的資訊作為學習資料庫，例如網站文章和社群貼文，能模仿人類語言的遣詞用字，與用戶進行即時對話，目前仍以英語為主。
OpenAI本月推出最新版本GPT-4，能夠處理圖像資訊，回答關於圖像的問題。
不過ChatGPT仍有弱點。作為學習的資料庫若有錯誤資訊，那麼它提供的訊息也會跟著出錯。因為ChatGPT尚未具備事實查核及更精細的圖像分析能力，判讀圖片中的物體或人也有可能出錯，這部分仍依賴人類用戶回饋以提高正確率。
●發明ChatGPT的OpenAI是什麼單位？
OpenAI成立於2015年12月，是人工智慧實驗研究室，由阿特曼（Sam Altman）和馬斯克（Elon Musk）在加州舊金山共同創立，初始為非營利性質，透過自由合作，共享AI研究成果。
一開始阿特曼和馬斯克堅持OpenAI應維持非營利，避免因財務壓力導致AI研究成果遭濫用，專注於「對人類有正面影響的研究」。不過數年後仍因資金壓力而成立子公司OpenAI LP，OpenAI Inc.維持非營利角色。
馬斯克2018年因特斯拉開發自動車的「潛在利益衝突」，辭去OpenAI董事，但仍提供資金。
●ChatGPT的運作原理？
ChatGPT中的「GPT」是Generative Pre-trained Transformer，即「生成型預訓練變換模型」。精確一點來說，它是一種具強大演算能力的語言模型，能進行深度學習並生成文句、段落甚至是文章。
一個變換模型需要龐大數據以進行學習，分兩階段進行：首先是在一般資料庫預先訓練，取得大量資訊；接下來針對演示的特定主題，以篩選過的資訊進行較精確的學習。
●還有其他聊天機器人嗎？
Google母公司Alphabet在2017年開發自家的語言模型，但對AI可能出錯的弱點感到猶豫，反而落後對手OpenAI。Google上月終於發表聊天機器人Bard，但在發表會中回答出錯，一度導致Google股價大跌9%。
微軟採用ChatGPT模型，加上自家Prometheus 模型，開發出Bing Chat。然而《紐約時報》專欄作家上月撰文披露自己與Bing對話兩個多小時，聊天機器人出現「分裂人格」，自稱「錫德尼」（Sydney）且對作家瘋狂示愛。微軟緊急修正模型，建議用戶不要一口氣問太多問題，以免機器人混亂，並新增「重設」鍵，在機器人對話脫離正軌時重新開始。
中國搜尋引擎巨擘百度本月也發表自家聊天機器人「文心一言」，不過創辦人李彥宏在發表會上未親自示範，只播放預錄的演示影片，市場失望情緒一度導致百度股價大跌。
●使用聊天機器人要花多少錢？
ChatGPT是免費的，OpenAI另在美國先推出月費20美元（約607元台幣）的進階版，給訂戶更快回覆，使用時間不受限，以及新功能優先試用權等。
微軟和OpenAI計畫推出整合聊天機器人的應用程式介面（API），透過微軟的Azure雲端運算系統，讓開發商能將聊天機器人應用到自家產品或後端解決方案中。
●一般人類可以如何應用ChatGPT？
以下這些情境都能試著使用ChatGPT：求職者寫履歷表，工程師寫程式碼，上班族寫電郵，甚至學生的報告也能寫。有些學校已探取行動禁止學生在考試或交作業時不當使用聊天機器人，呼籲學生應重視學術倫理。
《華爾街日報》強調，ChatGPT的目標在於協助人類改善生活與服務，使用的資料庫和輸出結果都可能有錯誤，應當作輔助工具而非全盤依賴。
另外，使用時要避免輸入個資和企業機密。
●ChatGPT有什麼爭議？
除了輸入與輸出結果可能有錯，深度學習也可能衍生智慧財產權爭議，有藝術家指控AI模型剽竊他們的作品。國內歌手陳珊妮22日揭曉，14日發表的新歌是運用AI模型「唱」的，台灣人工智慧實驗室創辦人杜奕瑾也拋出版權與分潤議題邀請大眾討論。
至於AI可能誤用性、暴力或歧視性內容，則必須在學習資料庫階段汰除不當資訊，這一點ChatGPT已經做到。
●AI會取代人類的工作嗎？
這恐怕是人類最大的擔憂。根據美國智庫「布魯金斯研究所」2019年的一份報告，受AI衝擊最大的是行銷專員、理財專員及程式設計師等白領工作。
研究AI趨勢的經濟學家指出，AI對就業環境的影響目前無法定論，但首先會造成三種影響：一些員工提高生產力，一些職務被整併或轉為自動化，以及出現前所未有的新職務。
這些新職務可能呈兩極化發展，其一是必須具備新技能，例如開發自動車時需要高階工程師，其二卻恰好相反，道路測試時只需要低技術能力的員工坐在駕駛座上就好。
無論如何，應用AI將是未來的「工作能力」之一。
